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CPGEI (Mestrado): Gabriel de Andrade Torelli-23/03/17

Defesa Pública de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 23/03/2017
das 14h00 até 17h00
Onde Sede Central: Sala B-205
Nome do Contato Prof. Marco José da Silva
Participantes Prof. Marco José da Silva, Dr. Orientador - UTFPR
Prof. Eduardo Nunes dos Santos, Dr. Co-orientador - UTFPR
Banca examinadora:
Prof. Flávio Neves Júnior, Dr. Presidente - UTFPR
Prof. Marcos Vinicio Haas Rambo, Dr. - UFPR
Prof. Eduardo Nunes dos Santos, Dr. - UTFPR
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Plataforma de aquisição e gerenciamento de dados utilizando uma rede de sensores resistivos para estudos de escoamentos bifásicos

Resumo: Escoamentos bifásicos do tipo gás-líquido são encontrados em diversas aplicações. Na indústria petrolífera esses escoamentos podem ser encontrados em dutos, como por exemplo, na extração e processamento de óleo e gás. No passado, diversos estudos foram realizados para investigar escoamentos bifásicos sobre condições controladas em pequenas e médias plantas de teste. Esses estudos dão suporte para o desenvolvimento de modelos de escoamento e correlações de engenharia. Nesse trabalho é descrito um sistema de aquisição e gerenciamento que possui 4 sensores distribuídos (expansível para até 32) conectados através de um barramento CAN (Controller Area Network). O sistema de gerenciamento foi desenvolvido utilizando tecnologias web, permitindo conexões simultâneas e acesso remoto através do navegador, provendo uma plataforma completa para aquisição, armazenamento, e compartilhamento de dados experimentais. O princípio de funcionamento dos sensores é baseado na medição da variação da condutividade elétrica do meio, permitindo diferenciar as fases. Os sensores possuem baixo custo de fabricação, são minimamente invasivos, e possuem alta resolução temporal (2 kHz). O protocolo CAN foi escolhido por cobrir grandes distâncias, ter alta velocidade de transferência e baixo custo de implementação. Todos os dados experimentais coletados são armazenados em um banco de dados centralizado, permitindo visualização e acesso de qualquer computador que tenha acesso ao sistema. Resultados iniciais constataram o potencial da plataforma como um sistema flexível e confiável para investigação de escoamentos e gerenciamento de dados experimentais
Palavras-chave: Escoamento bifásico, aquisição de dados, CAN bus, PHP, sensor resistivo, banco de dados, html5, JavaScript.

Acquisition and data ganagement platform using a resistive sensor network for systematic studies of two-phase gas-liquid flowsg

Abstract: Two-phase gas-liquid flows are found in many industrial applications. In oil industries, two phase flow are usually encountered confined to pipes, for instance, in oil and gas extraction and processing. In the past, several studies have been performed to investigate two-phase flows under controlled conditions at small and medium scale test facilities. Such studies support the development of flow models and engineering correlations. In this work, it is described a data acquisition and management system in which 4 distributed sensors (expansible to up 32 sensors) are connected throughout a CAN bus. The data management system was developed using web technologies, allowing multiple connections simultaneously, providing a complete platform to acquire, store, visualize and share data. The sensors operating principle are based on measurement of electrical conductivity of flowing media in order to distinguish each phase. The sensors are low cost, minimally invasive, and have high temporal resolution (2 kHz). CAN bus protocol was chosen due to its robustness and to cover long distances at high data transfer. All collected data are stored in a centralized database, allowing online visualization, and data access from external network. Initial results have shown the potential of the proposed platform as flexible and reliable system for two-phase flow investigation and the associated data management.
Keywords: Two-phase flow, data acquisition, CAN Bus, PHP, resistive sensor, database, html5, JavaScript

Lista de publicações:

TORELLI G. A., "Distributed Resistive Sensor and Web Data Management for Systematic Studies of Two-Phase Gas-Liquid Flows", 16th Brazilian Congress of Thermal Sciences and Engineering (ENCIT), Vitória,2016

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