Modelagem Bayesiana Orientada por Dados para o Monitoramento de Trocadores de Calor

• Processo: 23/13794-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2025
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Mecânica - Mecânica dos Sólidos
• Pesquisador responsável: Samuel da Silva
• Beneficiário: Vitória Batista Godoy
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FEIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Ilha Solteira. Ilha Solteira , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 24/05412-0 - Modelagem Bayesiana Orientada por Dados Utilizando Computação Bayesiana Aproximada (ABC) para Monitoramento de Trocadores de Calor, BE.EP.IC
• Assunto(s): Identificação de sistemas Trocadores de calor
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Calibração bayesiana | Identificação de sistemas | Índices de Sobol | Método de Monte Carlo via Cadeia de Markov | Modelagem orientada por dados | trocadores de calor | Monitoramento estrutural

Resumo

Trocadores de calor são equipamentos essenciais para diversos processos industriais e, em geral, devem ser monitorados em campo com sensores para diagnosticar seu estado de funcionamento com segurança e eficiência energética. No entanto, é fundamental construir réplicas numéricas a partir desses dados que comuniquem com ações de controle na planta física, permitindo simulações em um ambiente virtual, conhecidas como gêmeos digitais, fornecendo mais detalhes e informações para diagnóstico e tomada de decisões. Nesse sentido, ferramentas de calibração Bayesiana orientadas por dados têm sido amplamente utilizadas. O objetivo desta pesquisa é iniciar o bolsista nessa área, propondo um gêmeo digital para um trocador de calor do tipo casco-tubo, visando acompanhar e diagnosticar o seu estado. O bolsista irá implementar a calibração de parâmetros de um modelo simples de trocador de calor usando o método da diferença de temperatura média logarítmica (LMTD), porém assumindo que os coeficientes globais de transferência de calor são variáveis aleatórias com distribuições a priori conhecidas. Será utilizado o método de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) para realizar a amostragem das distribuições dos parâmetros a calibrar nos testes a serem realizados. Além disso, será realizado um estudo da sensibilidade global dos parâmetros com índices de Sobol. O resultado do projeto será a verificação de um modelo de ordem reduzida inverso para obter informações sobre o estado e funcionamento do trocador de calor, baseado inteiramente no histórico dos dados de medição das variáveis de temperatura e vazão.