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https://repositorio.ufba.br/handle/ri/39416| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | Aplicação de sensoreamento virtual data-driven para a predição da vazão de sistema de bombeio |
| Autor(es): | Freitas, Vinicius José Macedo de |
| Primeiro Orientador: | Schnitman, Leizer |
| Segundo Orientador: | Reges Júnior, Galdir Damasceno |
| Resumo: | Este trabalho aborda a aplicação de sensoreamento virtual data-driven para a predição da vazão de um sistema de bombeio. O objetivo principal é medir o erro da predição da vazão e comparar o desempenho entre diferentes modelos de aprendizado de máquina. A metodologia empregada envolveu o uso das bibliotecas sklearn e Tensorflow em Python para a construção e análise de modelos, bem como o tratamento dos dados. Os passos utilizados na metodologia foram: definição dos regressores, definição dos modelos utilizados e preparação dos dados (normalização e separação dos dados em treino e teste). Os modelos utilizados foram: regressão linear, floresta aleatória, vetores de suporte e redes neurais. Os resultados revelaram que a regressão linear apresentou os maiores erros, enquanto as redes neurais tiveram o melhor resultado. Os resultados evidenciaram a flexibilidade e robustez das redes neurais para tratamento de dados, em comparação com a simplicidade da regressão linear. |
| Palavras-chave: | Sensor Virtual Aprendizado de Máquina Bombeamento Centrífugo Submerso |
| CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora / Evento / Instituição: | Universidade Federal da Bahia |
| Sigla da Instituição: | UFBA |
| metadata.dc.publisher.department: | Escola Politécnica |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://repositorio.ufba.br/handle/ri/39416 |
| Data do documento: | 15-Dez-2023 |
| Aparece nas coleções: | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Engenharia Química (Escola Politécnica) |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| TCC Vinicius Jose Macedo de Freitas VERSAO FINAL.pdf | 1,06 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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