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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2023.tde-26032024-093518
Document
Auteur
Nom complet
Angelo Samuel Junqueira
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2023
Directeur
Jury
Motta, Rosângela dos Santos (Président)
Melo, André Luis Oliveira de
Silva, Luiz Francisco Muniz da
Titre en portugais
Avaliação da condição de via férrea por meio de vagão instrumentado e carro controle: estudo de caso na Estrada de Ferro Vitória-Minas.
Mots-clés en portugais
Big data
Carro conbtrole
Ferrovias
Geometria
Vagão instrumentado
Resumé en portugais
A gestão de manutenção ferroviária estabelece limites que classificam os segmentos da via permanente, de acordo com as necessidades de monitoramento ou intervenção, visando garantir a segurança, o conforto e o pleno funcionamento da ferrovia. Esses limites podem se relacionar com parâmetros geométricos da via férrea, passíveis de medição automatizada (por meio de equipamentos de inspeção direta, como o carro controle, inspeção indireta, como o vagão instrumentado), ou por inspeção manual, realizada in loco. O carro controle é um equipamento já estabelecido no campo técnico, porém seu custo de aquisição é elevado e seu uso requer restrições nas operações da via para conduzir as inspeções. Nesse contexto, muitas ferrovias adotam vagões comerciais equipados com sensores para medições, eliminando a necessidade de ajustes nas operações da via e permitindo medições em condições reais de uso. Esses equipamentos têm o propósito de registrar o movimento do veículo durante a viagem, identificando possíveis irregularidades na via. A Estrada de Ferro Vitória-Minas (EFVM), operada pela VALE, utiliza o carro controle (CC) para monitorar a via. Contudo, com o objetivo de melhorar as análises e previsão de desempenho a VALE está implantando uma tecnologia adicional na EFVM, o vagão instrumentado (VI). Este instrumento de inspeção ainda é pouco conhecido no Brasil, e este estudo se propõe a analisar os parâmetros relacionados às condições da via obtidos pelo VI em comparação com os dados do CC. O objetivo é identificar possíveis correlações entre esses dados, visando interpretá-los e validar seu uso em avaliações da qualidade da via. Com base na fundamentação teórica e em estudo de caso conduzido, a importância e os benefícios do uso do conhecimento da ciência de dados nas ferrovias ficaram claras. Sugere-se a implementação de uma rotina de inspeção utilizando instrumentos embarcados em veículos comerciais da ferrovia. Isso visa a obtenção de dados em condições reais de uso, com uma frequência de inspeção mais elevada, podendo ser associada ao uso de um veículo de avaliação de via (como o CC) e a adoção de um índice de qualidade global apropriado. Para a gerência de manutenção, é fundamental realizar essa estratégia técnica, envolvendo a definição de limites para uma variedade de equipamentos. Isso inclui conduzir inspeções, determinar a priorização de atividades, estabelecer níveis de monitoramento (de atenção a alarme) e níveis de abrangência (pontual, por elemento, ou entre house - EH). Essa pesquisa pode, no futuro, contribuir para a atribuição de níveis de severidade e a detecção antecipada de possíveis problemas na via no âmbito da previsão de desempenho, sem a necessidade direta de inspeções in loco, além de apoiar a otimização das estratégias e planejamento de intervenções na ferrovia.
Titre en anglais
Evaluation of the condition of railway track using instrumented wagon and track recording car: a case study on the Vitória-Minas Railway.
Mots-clés en anglais
Big data
Geometry
Instrumented wagon
Railway track
Track recording car
Resumé en anglais
Railway maintenance management establishes limits that classify sections of the railway track based on monitoring or intervention needs. The goal is to ensure the safety, comfort, and full operation of the railway. These limits can pertain to the geometric parameters of the railway, which are subject to automated measurement (via direct inspection equipment like the control car or indirect inspection, such as the instrumented wagon) or manual inspection conducted on-site. The track recording car is a well-established equipment in the technical field. However, its acquisition cost is high, and it requires operational restrictions on the track to perform inspections. In this context, many railways adopt commercial wagons equipped with sensors for measurements, eliminating the need for adjustments to railway operations and allowing measurements under real usage conditions. This equipment has the purpose of recording the vehicle's motion during the journey and identifying possible irregularities on the railway. The Estrada de Ferro Vitória-Minas (EFVM), operated by VALE, uses the track recording car (CC) to monitor the railway. However, with the goal of improving the analyses and performance forecasting, VALE is implementing additional technology on the EFVM: the Instrumented Wagon (VI). This inspection instrument is still relatively unknown in Brazil, and this study aims to analyze the parameters related to railway conditions obtained by the VI in comparison to CC data. The objective is to identify possible correlations between these data, interpret them and validate their use in railway quality assessments. Based on the theoretical foundation and a conducted case study, the importance and benefits of using data science knowledge in railways have become evident. It is suggested to implement an inspection routine using instruments installed on commercial railway vehicles. This aims to obtain data under real usage conditions with a higher inspection frequency, which can be associated with the use of a railway evaluation vehicle (such as the CC) and the adoption of an appropriate global quality index. For maintenance management, it is essential to implement this technical strategy, which involves defining limits for various equipment., prioritizing activities, establishing monitoring levels (from attention to alarm), and coverage levels (specific spot, by element, entre house -EH). This research may, in the future, contribute to assigning severity levels, early detection of potential railway issues, and optimizing and planning railway intervention strategies.
 
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Date de Publication
2024-03-28
 
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