Sensor experto inteligente para medição de velocidade de
Medidores de Inspeção de Oleodutos (PIGs)
Intelligent soft sensor for speed measurement of Pipeline Inspections Gauges (PIGs)
Pipeline Inspection Gauge (PIG), Redes Neurais Artificiais, Soft Sensors, Raspberry Pi.
Na indústria de óleo e gás, um dispositivo conhecido como Pipeline Inspection Gauge (PIG) percorre oleodutos e gasodutos realizando diversas operações de manutenção. A eficiência dessas operações pode ser aumentada com o emprego de um sistema de controle de velocidade em malha fechada. Para obter a velocidade, costuma-se recorrer ao uso de odômetros. Embora tal método seja relativamente simples, ele pode ocasionar determinados problemas de medição decorrentes do escorregamento entre a roda do odômetro e o duto. Visando contribuir para a solução desses problemas, o objetivo deste trabalho é desenvolver um soft sensor (sensor virtual) para medir a velocidade de PIGs a partir da diferença de pressão a qual o dispositivo é submetido no duto. Um soft sensor é constituído basicamente de dois elementos: um modelo matemático do sistema e os sensores que medem as variáveis físicas requeridas pelo modelo. Para a obtenção do modelo, pretende-se utilizar redes neurais artificiais. Esse modelo será embarcado em um Raspberry Pi a ser instalado no PIG, que será responsável também por obter os dados dos sensores. O duto de testes de PIGs do Laboratório de Avaliação e Medição em Petróleo (LAMP/UFRN) será utilizado para avaliar os resultados. Espera-se que o sistema proposto seja capaz de complementar o uso dos odômetros, aumentando assim a confiabilidade da medição de velocidade.