Análise por meio de redes neurais artificiais dos dados do monitoramento dos piezômetros da barragem de concreto de Itaipu

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Medeiros, Bruno
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: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Artificial Neural Network
Barragem de Itaipu
Itaipu Dam
Piezometer
Piezômetro
Redes Neurais Artificiais
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18132/tde-06032014-103252/
Resumo: A Barragem de Itaipu é uma obra de engenharia de grande importância. Localizada na fronteira entre o Brasil e o Paraguai no Rio Paraná e com coordenadas geográficas aproximadas 25°24\'29\"S, 54°35\'21\"O, ela fornece energia elétrica a estes dois países e deve ser constantemente monitorada de modo a manter níveis de qualidade e segurança. Mais de dois mil instrumentos foram instalados e fornecem dados contínuos sobre diversas características da fundação e estrutura da barragem, incluindo mais de 650 piezômetros. A avaliação de níveis piezométricos em barragens é importante, pois refletem os valores de subpressão que atuam na estrutura da barragem. A utilização de novos métodos em tais análises pode permitir agilidade na tomada de decisões por parte da equipe de segurança de barragens. Dependendo do método aplicado, uma melhor compreensão do fenômeno no tempo e espaço pode ser obtida. Este estudo aplica Redes Neurais Artificiais (RNA) para simular o comportamento dos piezômetros instalados em uma descontinuidade geológica na fundação da Barragem de Itaipu. Ele considera diferentes tipos de dados de entrada em uma Rede Neural Multicamadas e determina a melhor arquitetura de RNA que mais se aproxima da situação real.
id USP_bb598fae4904c19012dfb592019c7f89
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-06032014-103252
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str
spelling Análise por meio de redes neurais artificiais dos dados do monitoramento dos piezômetros da barragem de concreto de ItaipuEvaluation with Artificial Neural Networks of the monitoring data of the piezometers of Itaipu concrete damArtificial Neural NetworkBarragem de ItaipuItaipu DamPiezometerPiezômetroRedes Neurais ArtificiaisA Barragem de Itaipu é uma obra de engenharia de grande importância. Localizada na fronteira entre o Brasil e o Paraguai no Rio Paraná e com coordenadas geográficas aproximadas 25°24\'29\"S, 54°35\'21\"O, ela fornece energia elétrica a estes dois países e deve ser constantemente monitorada de modo a manter níveis de qualidade e segurança. Mais de dois mil instrumentos foram instalados e fornecem dados contínuos sobre diversas características da fundação e estrutura da barragem, incluindo mais de 650 piezômetros. A avaliação de níveis piezométricos em barragens é importante, pois refletem os valores de subpressão que atuam na estrutura da barragem. A utilização de novos métodos em tais análises pode permitir agilidade na tomada de decisões por parte da equipe de segurança de barragens. Dependendo do método aplicado, uma melhor compreensão do fenômeno no tempo e espaço pode ser obtida. Este estudo aplica Redes Neurais Artificiais (RNA) para simular o comportamento dos piezômetros instalados em uma descontinuidade geológica na fundação da Barragem de Itaipu. Ele considera diferentes tipos de dados de entrada em uma Rede Neural Multicamadas e determina a melhor arquitetura de RNA que mais se aproxima da situação real.Itaipu Dam is an engineering work of high importance. Located at the border between Brazil and Paraguay in the Paraná River and with approximated geographical coordinates 25°24\'29\"S, 54°35\'21\"W, it provides electrical energy to these two countries and has to be constantly monitored in order to maintain its levels of quality and security. Over two thousand instruments have been installed and they provide continuous data about several characteristics of the dam foundation and structure, including more than 650 piezometers. The evaluation of piezometric levels in dams is important for it reflects the values of the uplift pressure that acts on the structure of the dam. The utilization of new methods in such an analysis can provide agility to decisions-taking by the security team of the dam. Depending on the method applied, a better comprehension of the phenomenon in time and space may be achieved. This study employs Artificial Neural Networks (ANN) to simulate the behavior of the piezometers installed in a geological discontinuity in the foundation of Itaipu Dam. It considers different types of entry data in a Multilayer Neural Network and determines the best ANN architecture that is closest to the real situation.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPZuquette, Lázaro ValentinMedeiros, Bruno2013-12-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18132/tde-06032014-103252/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:11:47Zoai:teses.usp.br:tde-06032014-103252Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:11:47Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Análise por meio de redes neurais artificiais dos dados do monitoramento dos piezômetros da barragem de concreto de Itaipu
Evaluation with Artificial Neural Networks of the monitoring data of the piezometers of Itaipu concrete dam
title Análise por meio de redes neurais artificiais dos dados do monitoramento dos piezômetros da barragem de concreto de Itaipu
spellingShingle Análise por meio de redes neurais artificiais dos dados do monitoramento dos piezômetros da barragem de concreto de Itaipu
Medeiros, Bruno
Artificial Neural Network
Barragem de Itaipu
Itaipu Dam
Piezometer
Piezômetro
Redes Neurais Artificiais
title_short Análise por meio de redes neurais artificiais dos dados do monitoramento dos piezômetros da barragem de concreto de Itaipu
title_full Análise por meio de redes neurais artificiais dos dados do monitoramento dos piezômetros da barragem de concreto de Itaipu
title_fullStr Análise por meio de redes neurais artificiais dos dados do monitoramento dos piezômetros da barragem de concreto de Itaipu
title_full_unstemmed Análise por meio de redes neurais artificiais dos dados do monitoramento dos piezômetros da barragem de concreto de Itaipu
title_sort Análise por meio de redes neurais artificiais dos dados do monitoramento dos piezômetros da barragem de concreto de Itaipu
author Medeiros, Bruno
author_facet Medeiros, Bruno
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Zuquette, Lázaro Valentin
dc.contributor.author.fl_str_mv Medeiros, Bruno
dc.subject.por.fl_str_mv Artificial Neural Network
Barragem de Itaipu
Itaipu Dam
Piezometer
Piezômetro
Redes Neurais Artificiais
topic Artificial Neural Network
Barragem de Itaipu
Itaipu Dam
Piezometer
Piezômetro
Redes Neurais Artificiais
description A Barragem de Itaipu é uma obra de engenharia de grande importância. Localizada na fronteira entre o Brasil e o Paraguai no Rio Paraná e com coordenadas geográficas aproximadas 25°24\'29\"S, 54°35\'21\"O, ela fornece energia elétrica a estes dois países e deve ser constantemente monitorada de modo a manter níveis de qualidade e segurança. Mais de dois mil instrumentos foram instalados e fornecem dados contínuos sobre diversas características da fundação e estrutura da barragem, incluindo mais de 650 piezômetros. A avaliação de níveis piezométricos em barragens é importante, pois refletem os valores de subpressão que atuam na estrutura da barragem. A utilização de novos métodos em tais análises pode permitir agilidade na tomada de decisões por parte da equipe de segurança de barragens. Dependendo do método aplicado, uma melhor compreensão do fenômeno no tempo e espaço pode ser obtida. Este estudo aplica Redes Neurais Artificiais (RNA) para simular o comportamento dos piezômetros instalados em uma descontinuidade geológica na fundação da Barragem de Itaipu. Ele considera diferentes tipos de dados de entrada em uma Rede Neural Multicamadas e determina a melhor arquitetura de RNA que mais se aproxima da situação real.
publishDate 2013
dc.date.none.fl_str_mv 2013-12-19
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18132/tde-06032014-103252/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18132/tde-06032014-103252/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815257938192760832

Registros relacionados