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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.1999.tde-27022024-140353
Document
Author
Full name
Jhonny Leonidas Merma Tiquilloca
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 1999
Supervisor
Committee
Simoes, Marcelo Godoy (President)
Maruyama, Newton
Morishita, Helio Mitio
Title in Portuguese
Análise dinâmica de sistemas de produção flutuante de petróleo através de redes neurais artificiais.
Keywords in Portuguese
Amarração
Navios
Redes neurais
Abstract in Portuguese
Este trabalho desenvolve uma metodologia para analisar a dinâmica do sistema de amarração de navios tanque FPSO, Sistemas de Produção Flutuante de Armazenamento e Descarga de Petróleo, por meio de redes neurais artificiais. A abordagem para a solução deste problema é feita através de dois métodos. O primeiro método trata da estimação da série temporal dos esforços produzidos nas linhas de amarração (linhas de ancoragem + hawser). Este é baseado na coleção de dados históricos de medições das tensões nas linhas de amarração, de modo a conhecer futuros comportamentos das linhas a partir de dados de entrada atuais. No segundo método é feita a identificação e modelagem do sistema oceânico. Através de uma configuração cascata de redes neurais se obtém o conhecimento da influência que cada uma das variáveis de entrada (forças ambientais), tem sobre os esforços produzidos nas linhas de amarração. Ambas metodologias são estudadas e os resultados são analisados comparando as vantagens e desvantagens na escolha do primeiro ou segundo método.
Title in English
Untitled in english
Keywords in English
Mooring
Neural networks
Ships
Abstract in English
This work develops a methodology for analyzing the dynamics of moored tanker ships FPSO (Floating Production Storage and Offloading System) using Neural Networks. The approach for solving this problem is done using two methods. The first one estimates the mooring cables efforts (mooring lines + hawser). It is based on a collection of mooring lines tension historical data-base for anticipating prospective cables behaviors given the presente data. The second method identifies and models the oceanic system. The influence of every input variable (environmentla forces) is understood by using a cascade shaped neural network. Both methods are studied and analysed comparing the advantages and disadvantages of the usage of any one of them.
 
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Publishing Date
2024-02-27
 
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