Investigação computacional do fator de Nepo para previsão de pressão de falha de dutos curvos com defeitos internos de corrosão - NEPOMUCENO, João Lucas Austregésilo (2023)
Nesta pesquisa foi investigada a variação de pressões de falha de dutos curvos e retos com defeito internos de corrosão, em função de seus parâmetros geométricos. A aplicação de dutos curvos é vasta, ocorrendo majoritariamente na solução logística perante obstáculos físicos. Alguns estudos já foram realizados previamente comparando resultados de pressões de falha obtidos via Método dos Elementos Finitos (MEF) com os obtidos pelo Coeficiente de Lorenz (LC) e indícios encontrados apontaram para possíveis melhorias ao fator. Foram realizadas modelagens e análises via MEF através do software PIPEFLAW, desenvolvido pelo grupo PadMec da UFPE, que foi modificado para automatizar o processo de encurvamento de dutos e de modelagem e análise de múltiplos casos em sequência. Estudos paramétricos, considerando o diâmetro externo da seção transversal, o comprimento, a profundidade e a largura do defeito, foram conduzidos, visando encontrar alguma relação com a previsão do Fator Alvo (TF), que indica a razão entre as pressões de falha de dutos curvos e retos. Inicialmente, foram modelados 40 casos discretizados, 10 para cada variável avaliada, provendo os primeiros indícios de quais parâmetros seriam relevantes. Foram produzidos mais 120 casos aleatórios para a realização de regressões lineares e logarítmicas, que apontaram para a profundidade do defeito (d) como o parâmetro de maior relevância para a previsão do TF para casos Intrados. Foram então produzidos 100 casos discretizados variando a profundidade do defeito e o raio relativo do duto, e foram feitas 5 novas propostas, intituladas Fator de Nepo (NF), para melhorar a previsão do TF, das quais a última apresentou Raíz do Erro Quadrático Médio (RMSE) igual a 34.5e-3 e Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE) igual a 1.0%, contrastando com os resultados do LC que apresentou RMSE igual a 1.8 e MAPE igual a 20%. Tais resultados reforçam a possibilidade da correlação entre o parâmetro profundidade do defeito e a previsão do TF.