Proposta de aplicação de métodos de machine learning em manutenção preditiva

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorFerreira, Vitor Hugo-
Autor(es): dc.contributorColombini, Angelo Cesar-
Autor(es): dc.contributorDaniel, Luciano de Oliveira-
Autor(es): dc.creatorAlonso, Marcelo Elias-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:37:51Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:37:51Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-01-01-
Data de envio: dc.date.issued2023-01-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/27463-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/754201-
Descrição: dc.descriptionA gestão de ativos é um conceito de extrema relevância para o mercado de energia, uma vez que tem como objetivo a determinação de tratativas e processos para que haja maior confiabilidade e qualidade nas atividades desenvolvidas. Um dos principais aspectos desta área é a manutenção destes ativos, uma vez que o objetivo principal desta atividade é maximizar o tempo de funcionamento do equipamento e a rentabilidade daquele processo. Com a crescente diversificação na matriz energética brasileira e a iminente abertura do mercado de energia, estamos em um período de constante aumento na oferta interna de energia e construção de usinas no país. Tendo isso em vista, o presente trabalho busca, a partir dos dados operacionais e o registro de alarmes de uma usina de biogás, desenvolver um modelo de machine learning utilizando noções de redes neurais para o auxílio da manutenção preditiva em plantas de geração de energia elétrica. A partir da criação do modelo, que tem como principal função prever o momento pré-falha no funcionamento da usina, observou-se que o intervalo máximo de previsão seria de 20 horas para tomar medidas de precaução sem interromper desnecessariamente o funcionamento da planta. Assim, os resultados desse estudo corroboram para afirmar o potencial da aplicação de um modelo de machine learning em um contexto industrial, maximizando a eficiência de funcionamento da usina e de seus equipamentos.-
Descrição: dc.descriptionAsset management is an extremely relevant concept for the energy market, as it aims to determine dealings and processes so that there is greater reliability and quality in the activities carried out. As a result, one of the main aspects of this grand area is the maintenance of those assets, since the main objective of this activity is to maximize the equipment's operating time and the profitability of that process and the equipment itself. With the rapid growth and diversification of the Brazilian energy matrix and the imminent opening of the energy market, we are in a period of constant increase in the domestic supply of energy and construction of power plants in the country. With this in mind, the present work seeks, from data of a biogas plant, to develop a machine learning model using notions of neural networks to help and assist predictive maintenance in electric power plants. With the creation of the model, whose main function is to predict the pre-failure moment in the operation of the plant, it was observed that the maximum forecast interval would be 20 hours to take measures of precaution without unnecessarily interrupting the operation of the plant. Thus, the results of this study confirm the potential of applying a machine learning model in an industrial setting, maximizing the efficiency of the plant and its equipment.-
Descrição: dc.description67 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectGestão de ativos-
Palavras-chave: dc.subjectManutenção preditiva-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado de máquinas-
Palavras-chave: dc.subjectRedes Neurais-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado de máquina-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia elétrica-
Palavras-chave: dc.subjectManutenção e reparo-
Palavras-chave: dc.subjectAsset management-
Palavras-chave: dc.subjectPredictive maintenace-
Palavras-chave: dc.subjectMachine Learning-
Palavras-chave: dc.subjectNeural Networks-
Título: dc.titleProposta de aplicação de métodos de machine learning em manutenção preditiva-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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