Monitoramento da Instrumentação da Barragem de Corumbá-I por Redes Neurais e Modelos de Box & Jenkins

Descripción del Articulo

Descargue la tesis completa en el repositorio de la Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.4244
Detalles Bibliográficos
Autor: Carrasco Gutiérrez, José Luis
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2003
Institución:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
Repositorio:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
Lenguaje:portugués
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El uso de métodos estadísticos y redes neuronales artificiales se recomienda especialmente en situaciones donde la solución a través de métodos deterministas, analíticos o numéricos, se vuelve difícil porque involucra modelos tridimensionales, con condiciones de contorno complejas e incertidumbres en la variación espacial y temporal de propiedades de los materiales que componen la presa y su cimentación. Se presentan tres aplicaciones que involucran el comportamiento de la represa Corumbá I: pronóstico de caudal a través de la cimentación contigua al estribo izquierdo, pronóstico de carga de presión en piezómetros instalados en el núcleo de la represa y en la cimentación y, finalmente, la previsión de los valores de las lecturas en un piezómetro supuestamente dañado. Los resultados obtenidos por amas técnicas fueron bastante satisfactorios.Neste trabalho empregou-se a técnica de redes neurais artificiais e modelos de Box & Jenkins (1970) para análise, modelagem e previsão dos valores de vazão e de cargas de pressão na barragem Corumbá I, do sistema Furnas Centrais Elétricas, a partir dos dados de instrumentação disponíveis desde 1997. A previsão de valores prováveis pode auxiliar em tomadas de decisão durante a operação da barragem. A utilização de métodos estatísticos e de redes neurais artificiais é especialmente recomendado em situações onde a solução através de métodos determinísticos, analíticos ou numéricos, torna-se difícil por envolver modelagens tridimensionais, com condições de contorno complexas e incertezas na variação espacial e temporal das propriedades dos materiais que constituem a barragem e sua fundação. Tradicionalmente, as análises de séries temporais são normalmente abordadas sob a perspectiva de métodos estatísticos, como os modelos de Box & Jenkins. No entanto, redes neurais artificiais têm-se constituído ultimamente em uma alternativa atraente para investigações de séries temporais por sua capacidade de análise de problemas de natureza não-linear e não-estacionários. Neste trabalho são apresentadas três aplicações envolvendo o comportamento da barragem Corumbá I: previsão das vazões através da fundação junto à ombreira esquerda, previsão das cargas de pressão em piezômetros instalados no núcleo central da barragem e no solo residual de fundação e, finalmente, a previsão dos valores das leituras em um piezômetro supostamente danificado em determinado instante de tempo. Em todos estes casos, os resultados obtidos pelos modelos de Box & Jenkins e redes neurais artificiais foram bastante satisfatórios.Brasil. 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