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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.18.2007.tde-05042007-133001
Documento
Autor
Nome completo
Érica Regina Filletti Nascimento
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2007
Orientador
Banca examinadora
Seleghim Junior, Paulo (Presidente)
França, Fernando de Almeida
Maciel, Carlos Dias
Rodriguez, Oscar Mauricio Hernandez
Romero, Roseli Aparecida Francelin
Título em português
Desenvolvimento de modelos neurais para o processamento de sinais acústicos visando a medição de propriedades topológicas em escoamentos multifásicos
Palavras-chave em português
Área interfacial
Escoamento bifásico
Fração volumétrica
Monitoração acústica
Redes neurais artificiais
Resumo em português
Uma nova metodologia para a medida não intrusiva da fração volumétrica e da área interfacial é proposta neste trabalho, com base em redes neurais para processar respostas obtidas de sinais acústicos. A distribuição geométrica das fases dentro do escoamento é mapeada pela velocidade local de propagação acústica, considerada na equação diferencial que governa o problema. Esta equação é resolvida numericamente pelo método de diferenças finitas com as condições de contorno reproduzindo a estratégia de pulso/eco. Um número significativo de distribuições das velocidades de propagação foi considerado na solução da equação diferencial para construir uma base de dados, da qual os parâmetros da rede podem ser ajustados. Especificamente, o modelo neural é construído para mapear características extraídas dos sinais obtidos de quatro sensores acústicos, localizados no contorno externo do domínio de sensoriamento, estimando a fração volumétrica e a área interfacial correspondentes. Estas características correspondem às amplitudes e aos tempos de chegada dos três maiores picos da onda acústica. Os resultados numéricos mostram que o modelo neural pode ser treinado em um tempo computacional razoável e é capaz de estimar os valores da fração volumétrica e da área interfacial dos exemplos do conjunto de teste.
Título em inglês
Development of neural models for the processing of acoustic signals aiming at the measurement of topological properties in multi-phase flow
Palavras-chave em inglês
Acoustic monitoring
Artificial neural network
Interfacial area
Two-phase flow
Volumetric fraction
Resumo em inglês
A new methodology for measuring the volumetric fraction and interfacial area in two-phase flows is proposed in this work, based on neural network for processing the responses obtained from an acoustic interrogation signal. The geometrical distribution of the phases within the flow is mapped by the local acoustic propagation velocity which is considered in the governing differential equation. This equation is solved numerically by the finite difference method with boundary conditions reproducing the pulse/echo strategy. A significant number of propagation velocities distributions were considered in the solution of the differential equation in order to construct a database from which the neural model parameters could be adjusted. Specifically, the neural model is constructed to map the features extracted from the signals delivered by four acoustic sensors, placed on the external boundary of the sensing domain, into the corresponding volumetric fraction and interfacial area. These features correspond to the amplitudes and the times of arrival on the three first peaks of the acoustic wave. Numerical results showed that the neural model can be trained in a reasonable computational time and it is capable of estimating the values of the volumetric fraction and the interfacial area of examples of the set of test.
 
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TeseEricaFilletti.pdf (2.70 Mbytes)
Data de Publicação
2011-01-18
 
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