Este trabalho apresenta um estudo prospectivo referente ao desenvolvimento de um medidor eletromagnético inteligente de vazão, cuja finalidade é determinar a vazão de escoamento a partir da reconstrução do perfil de velocidade utilizando técnicas tomográficas. Em conseqüência disso, o medidor de vazão será capaz de corrigir a vazão dada, através da integração do perfil de velocidade correto reconstruído por tomografia. A técnica de reconstrução tomográfica utilizada é baseada na construção de um funcional de erro, gerado a partir da diferença entre voltagens simuladas numericamente para uma condição experimental, conhecidos os parâmetros determinantes da velocidade no interior da tubulação, e voltagens aproximadas simuladas numericamente para aproximações destes parâmetros. Neste trabalho, o modelo físico do medidor eletromagnético de vazão é baseado em um número de eletrodos colocados sobre as paredes do tubo sob uma estratégia de excitação específica, sem injeção de corrente, considerando o campo magnético uniforme. A partir da expansão do funcional de erro, sobre um conjunto de funções conhecidas, uma superfície de erro é gerada. As características da patologia desta superfície requerem outros tipos de técnicas de otimização. Técnicas tradicionais de otimização não são viáveis, pois o processo de busca pára no primeiro mínimo local encontrado. Essa convergência para mínimos locais é justificada devido à presença de regiões planas e vales apresentando vários mínimos locais circundando o ponto de mínimo global (ou ponto referente aos parâmetros ótimos da velocidade). Em vista da ocorrência deste fato, técnicas baseadas em algoritmos evolucionários são testadas e apresentadas para uma série de casos demonstrando a praticidade de nossa pesquisa.

This work presents a prospective study on the development of an intelligent electromagnetic flow meter intended to determine output based on the reconstruction of velocity profile using tomographic techniques. As a result, the flow meter will be able to correct the output measure through the integration of the right velocity profile produced by tomography. The tomographic reconstruction technique utilized is based on the definition of an error functional generated from the difference between voltages simulated numerically for a experimental condition, being known the parameters which define the velocity within the pipe and approximate voltages simulated numerically for approaches of these parameters. In this work the physical model of the electromagnetic flow meter is based on a number of electrodes flush mounted on pipe walls and under a specific strategy of excitement, without electrical current input and considering the magnetic field uniform. From the expansion of the error functional over a set of known functions an error surface is generated. The characteristics of the pathology of this surface require other types of optimization techniques. Traditional optimization techniques are not viable since the search stops at the first local minimum. This convergence to local minimums is justified due to the presence of flat regions and valleys presenting several local minimums around the global minimum point (or point relative to the optimum parameters of velocity). Due to this fact techniques based on evolutionary algorithms are tested and presented for a series of cases demonstrating the usefulness of our research.