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CPGEI (Mestrado): Felipe de Assis Dias-04/08/17

Defesa Pública de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 04/08/2017
das 09h00 até 12h00
Onde Sede Ecoville: Auditório do NUEM (Bloco N)
Nome do Contato Prof. Marco José da Silva
Participantes Prof. Marco José da Silva, Dr. Orientador - UTFPR
Prof. Daniel Rodrigues Pipa, Dr. Co-orientador - UTFPR
Prof. Marco José da Silva, Dr. Presidente - UTFPR
Prof. Silvio de Barros Melo, Dr. - UFPE
Prof. André Eugênio Lazzaretti, Dr. - UTFPR
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Aumento de resolução de imagem de sensores wire-mesh baseado em reconstrução estatística

Resumo: Sensores wire-mesh (WMS) são capazes de gerar imagens da seção transversal de escoamentos multifásicos e tem sido amplamente utilizados para investigar fenômenos de escoamentos em plantas piloto. Tais dispositivos são capazes de medir parâmetros de escoamento tais com distribuição da fração de fase (por exemplo fração de gás ou líquido) e visualizar escoamentos multifásicos com alta resolução temporal e espacial. Sendo portanto, uma ferramenta importante para investigações de escoamentos mais detalhadas. No entanto, seu princípio de medição é baseado em eletrodos intrusivos posicionados dentro do tubo onde o escoamento flui. A resolução da imagem gerada pelo sensor é dada pelo número de cruzamentos entre os fios transmissores e receptores. Em muitos processos, no entanto, efeitos de intrusividade de tal sensor pode ser uma limitação no seu uso. Por isso, um número reduzido de fios poderia permitir uma expansão do campo de aplicações do sensor wire-mesh. Por essa razão, o presente trabalho sugere um método de reconstrução de imagem para aumentar a resolução dos dadas de um sensor wire-mesh com um número de eletrodos menor que o ótimo. Desta forma, os efeitos de intrusividade no processo investigado poderiam ser reduzidos. O método de reconstrução é baseado em uma abordagem estatística de regularização e é conhecido como Maximum a Posteriori (MAP). Dados de escoamento de um WMS 16x16 são usados para determinar um modelo gaussiano multivariável do escoamento, o qual são empregados como regularização na reconstrução. Uma matriz de sensitividade é estimada pelo método de elementos finitos (FEM) para incorporar o algoritmo MAP. Dados experimentais são usados para validar o método proposto, sendo comparado com interpolação do tipo spline. Resultados experimentais mostram que a reconstrução por MAP possui um desempenho melhor do que interpolação do tipo spline, alcançando desvios de fração de vazio dentro de uma faixa de ± 10% na grande maioria dos pontos de operação. A validação foi executada em um loop de escoamento horizontal água/gás em regime intermitente (golfada).
Palavras-chave: Sensor Wire-mesh; Escoamento multifásico; Problemas inversos; Reconstrução de imagens estatística; Máximum a Posteriori (MAP).

Increasing image resolution for wire-mesh sensor based on statistical reconstruction

Abstract: Wire-mesh sensors (WMS) are able to generate cross-sectional images of multiphase flow and have been widely used to investigate flow phenomena in pilot plant studies. Such devices are able to measure flow parameters such as phase fraction (e.g. gas/liquid fraction) distribution and visualize multiphase flows with high temporal and spatial resolution. Hence, being important tool for detailed flow investigation. However, its sensing principle is based on intrusive electrodes placed inside the pipe where a multiphase flow streams. The image resolution generated by the sensor is given by the number of crossing points formed by the transmitter and receptor wires. In many processes, however, the intrusive effect of such sensor might be a limitation on its use. Therefore, a reduced number of wires could possibly increase the application field of wire-mesh sensors. For this reason, the present work presents an image reconstruction method to increase resolution of WMS data with less than optimal number of electrode wires. In this way, a reduction of intrusive effects on the process under investigation may be achieved. The reconstruction method is based on statistical view of regularization and is known as Maximum a Posterior (MAP). 16x16 WMS flow data are used to determine a Multivariate Gaussian flow model, which in turn is used as regularization in the reconstruction. A sensitive matrix is estimated by finite element method (FEM) to incorporate MAP algorithm. Experimental data are used to validate the proposed method, which is compared with spline interpolation. Experimental results show that the MAP reconstruction performs better than interpolation and achieves deviation in gas void fraction estimation in the range of ±10% in the vast majority of operating points. The tests were performed in a horizontal water-gas flow loop operating at intermittent (slug) flow regime.
Keywords: Wire-mesh sensor; Multiphase flow; Inverse Problem; Statistical Image Reconstruction; Maximum a Posteriori (MAP).

Lista de publicações:

DIAS, F. A.; Pipa, D. R.; DA SILVA, M. J.; Increasing Resolution of Wire-Mesh Sensor Data using Statistical Reconstruction Approach. In: 8th World Congress on Industrial Process Tomography, 2016, Foz do Iguaçu. Advance in Flow Measurement and Visualisation with Electrical Tomography, 2016.

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