Biblioteca Virtual do PMOC

Em um cenário onde o consumo energético representa uma preocupação global, graças ao seu representativo impacto econômico e ambiental, a aplicação de metodologias para diagnostico energético de equipamentos obsoletos torna-se ferramenta importantíssima no cumprimento de normas de segurança e qualidade, bem como para cumprir os requisitos impostos de sustentabilidade.

Partindo dessa idéia, a aplicação de métodos de avaliação do desempenho de uma central de água gelada (CAG) e do funcionamento de seus equipamentos contribuirá de forma significativa para o adequado rendimento energético de sistemas de ar condicionado, no crescente mercado existente. As metodologias utilizadas envolveram desde inspeções de caráter visual de equipamentos até aquisição de dados (utilizando softwares para o tratamento de sinais e determinação de grandezas fisícas) obtendo, por conseguinte medições indiretas das grandezas indispensáveis ao diagnóstico do sistema.

A determinação de vida útil remanescente obtida a partir dos resultados das inspeções visuais e energéticas desenvolvidas e apresentadas no presente relatório, trouxe enorme ganho ao se mostrar de fundamental importância para a implementação de retrofittings, adequações mais eficientes ou mesmo a total substituição da instalação obsoleta.

Gutemberg Rios

Thiago Hamilton de Souza Cordeiro

Este trabalho consiste na elaboração de um modelo de deep learning capaz de prever a progressão de incrustações em chillers resfriados à água, uma vez que atualmente a maior parte das instalações praticamente não possui metodologia para a programação da limpeza dos equipamentos. Como o problema em questão se trata da previsão de uma série temporal, foi realizada a programação e o treino de redes neurais recorrentes do tipo LSTM Bidirecional. O treino das redes foi feito com o uso de dados gerados a partir de um modelo matemático de um chiller virtual que considera incrustações de CaCO3 e suas consequências, como a diminuição do diâmetro interno e a perda de carga. Desse modo, a contribuição feita para a evolução do status quaestionis se deu por meio da exploração do uso de redes neurais treinadas com dados sintéticos e da preparação do caminho para trabalhos futuros, visando o avanço da aplicação de inteligência artificial ao problema das incrustações.

Matheus Maurício Rodrigues Pereira

A manutenção é elemento essencial para o pleno funcionamento de qualquer sistema mecânico. A aplicação de manutenção preditiva em chillers pode, além de elevar sua vida útil, ter o potencial de reduzir custos operacionais. Devido à grande parcela dos custos de uma empresa ser associado ao custo operacional de uma Central de Água Gelada, a troca da manutenção baseada no tempo para uma abordagem com ênfase em custos se demonstra de grande interesse. O presente trabalho busca desenvolver uma metodologia de identificação de falhas associadas a incrustação dos tubos do condensador de forma a otimizar a tomada de decisão para a parada do ativo.

Bruno David Bevilaqua Meloni

Lucas Gabriel Lopes de Sousa