Sistema Especialista para Supressão Online de Alarmes em Processos Industriais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Souza, Danilo Curvelo de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
BR
UFRN
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Sistema Especialista. Sistema Baseado em Regras. Motor de inferência. Regras. Gerenciamento de Alarmes. Supressão de Alarmes
Expert System. Rule-based System. Inference Engine. Rules. Alarm Management. Alarm filtering
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15465
Resumo: Operating industrial processes is becoming more complex each day, and one of the factors that contribute to this growth in complexity is the integration of new technologies and smart solutions employed in the industry, such as the decision support systems. In this regard, this dissertation aims to develop a decision support system based on an computational tool called expert system. The main goal is to turn operation more reliable and secure while maximizing the amount of relevant information to each situation by using an expert system based on rules designed for a particular area of expertise. For the modeling of such rules has been proposed a high-level environment, which allows the creation and manipulation of rules in an easier way through visual programming. Despite its wide range of possible applications, this dissertation focuses only in the context of real-time filtering of alarms during the operation, properly validated in a case study based on a real scenario occurred in an industrial plant of an oil and gas refinery
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