Defesa de TCC: Lucas Ocampos e Mateus Yamada
- Curso: Engenharia Elétrica (Campus Curitiba)
- Alunos: Lucas Ribeiro Romero Insfran Campos e Mateus Yamada Muller
- Orientador: Prof. Thiago Alberto Rigo Passarin (DAELT-CT)
- Título: CARACTERIZAÇÃO DE FLUIDOS NO INTERIOR DE EQUIPAMENTOS BASEADA EM ULTRASSOM
- Quando: 07/fev/2025 às 13:00
- Local: (online)
- Link: https://meet.google.com/bna-kypw-bnu
- Banca:
- Hector Lise de Moura (New York University)
- Prof. Eduardo Nunes dos Santos (DAELN-CT/UTFPR)
- Prof. Thiago Alberto Rigo Passarin (DAELT-CT/UTFPR)
Resumo: A caracterização de fluidos desempenha um papel crucial para a indústria, especialmente na extração de petróleo em águas profundas, onde risers flexíveis necessitam resistir a esforços mecânicos e corrosivos inerentes ao transporte de fluidos. Para prolongar a vida útil dos equipamentos, uma solução é identificar os fluidos infiltrados mediante uma janela de inspeção nas terminações dos risers por meio do ultrassom. Nesse contexto, a caracterização refere-se à determinação da velocidade de propagação do som no material. Comumente, utilizam-se transdutores monoelemento e há limitações quanto ao conhecimento da geometria de até dois meios de propagação. Entretanto, transdutores phased-array (PA) possuem mais elementos e pela configuração full matrix capture (FMC) possibilitam maior volume de dados e utilização de algoritimos de reconstrução. Dessa forma, este trabalho objetivou a utilização de PA para caracterização de fluidos infiltrados no interior da janela de inspeção de risers flexíveis baseada na propagação em três meios. Foram desenvolvidos dois métodos, o primeiro baseado em TOF é decomposto em dois problemas de otimização. Além disso, também elaborou-se uma análise exploratória de estimação conjunta de velocidade e altura de coluna de fluido. Para o segundo método, adaptou-se uma abordagem baseada na estimação de velocidade por imagem. Os métodos propostos foram avaliados por meio de comparações entre dados simulados e dados adquiridos por um modelo experimental, ambos representando as estruturas das janelas de inspeção. Os resultados obtidos demonstraram erros relativos inferiores a 0.43% paraas estimativas baseadas em TOF, e inferiores a 1.1% para as estimativas baseadas em imagem.