A presente dissertação tem como objetivo principal estudar a propagação acústica em escoamentos monofásicos. Para tal, são analisados sinais transientes de pressão fornecidos por sensores instalados em posições conhecidas na linha de teste, através do estudo de técnicas de análise de sinais, a fim de investigar se as variações do conteúdo espectral dos sinais são influenciadas pela ocorrência de vazamentos no duto. A análise dos sinais foi realizada nos planos temporal, frequencial, tempo-frequência e estatístico. Os resultados experimentais foram obtidos no oleoduto piloto do NETeF - Núcleo de Engenharia Térmica e Fluidos da USP - Universidade de São Paulo, com uma seção de testes com 1500 metros e diâmetro de 51,2 mm, com escoamento monofásico de água. Os resultados obtidos através da análise tempo-frequência mostraram-se satisfatórios, sendo esta técnica capaz de identificar a composição espectral instantânea de um sinal, ou seja, foi eficiente na identificação de picos de amplitude da frequência ao longo do eixo temporal. Além disso, a análise probabilística, através do desvio-padrão do sinal também mostrou-se eficiente exibindo uma disparidade significativa entre os sinais com e sem vazamento.

The present dissertation reports on the study of the acoustic propagation in single-phase flow. It analyzes the transient signals provided by pressure sensors in known locations in the test line through the study of signal analysis techniques to investigate if the variations in spectral content of the signals are influenced by the occurrence of leaks in the pipe. The analysis of signals was performed in the time, frequency, time-frequency and statistical plans. The experimental results were obtained in a 1500 meter-long and 51.2 millimeter-diameter pilot pipeline at the Center of Thermal Engineering and Fluids, with single-phase flow of water. The results obtained by time-frequency analysis were satisfactory, allowing identifying the spectral composition of an instantaneous signal, i.e., the analysis was effective in identifying the frequency amplitude peaks along the time axis. Moreover, probabilistic analysis using the standard deviation of the signal was also efficient, displaying a significant disparity between the signals with and without leakage.