Sensoriamento ótico para medição de nível, velocidade e vazão no escoamento em canais

This work aimed to create a transducer based on sensors with Bragg gratings (FBG) for simultaneous measurements of water level, velocity and temperature in channels. Optical fibers are glued to a rectangular aluminum rod that has been attached to the bottom of a rectangular channel. The flow of wate...

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Autor principal: Fernandes, Diego
Formato: Tese
Idioma: Português
Publicado em: Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2022
Assuntos:
Acesso em linha: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29746
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spelling riut-1-297462022-09-27T06:08:20Z Sensoriamento ótico para medição de nível, velocidade e vazão no escoamento em canais Optical sensing to measure level, speed and flow in channel flow Fernandes, Diego Kamikawachi, Ricardo Canute https://orcid.org/0000-0003-3079-924X http://lattes.cnpq.br/7279178012336732 Fabiani, André Luiz Tonso https://orcid.org/0000-0001-6860-7595 http://lattes.cnpq.br/2066172514415967 Dartora, César Augusto https://orcid.org/0000-0001-5110-5214 http://lattes.cnpq.br/9823126897769892 Silva, Jean Carlos Cardozo da https://orcid.org/0000-0003-2310-9159 http://lattes.cnpq.br/9949032159595994 Barreto, Rafael Carvalho https://orcid.org/0000-0001-5710-8600 http://lattes.cnpq.br/9065135095315460 Kamikawachi, Ricardo Canute https://orcid.org/0000-0003-3079-924X http://lattes.cnpq.br/7279178012336732 Braga, Sérgio Michelotto http://lattes.cnpq.br/9313203926620534 Detectores ópticos - Medição Fibras ópticas Escoamento Medidores de fluxo Resistência de materiais Redes neurais (Computação) Tubos - Dinâmica dos fluidos Transdutores Optical detectors - Measurement Optical fibers Runoff Flow meters Strength of materials Neural networks (Computer science) Tubes - Fluid dynamics Transducers CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica This work aimed to create a transducer based on sensors with Bragg gratings (FBG) for simultaneous measurements of water level, velocity and temperature in channels. Optical fibers are glued to a rectangular aluminum rod that has been attached to the bottom of a rectangular channel. The flow of water causes a distributed force and characteristic curve in the rod, depending on the fluid level and velocity. A set of four FBGs are used to monitor the flexural profile of the rod. With the difference between the wavelengths of the FBGs, it is possible to eliminate the effect of temperature and obtain a system of nonlinear equations dependent only on the speed and water level. They were worked with speeds between 0.1 m/s to 0.9 m/s and water levels from 0.4 m to 0.7 m, for the evaluated experiments. An empirical model was obtained to describe the change in wavelength and, as a consequence, the level and velocity of the water. Until the final presentation of this work, it was not possible to find satisfactory precision results for more than 30% of the systems and expectations for future work remained. Then artificial neural networks were used as a more direct solution to determine the level and speed of water from the measured wavelengths, considering mean values and standard deviation. With this method, the maximum absolute deviations were 0.02 m/s and 3.1 cm, for the mean velocity and water level, respectively. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Este trabalho teve como objetivo a criação de um transdutor baseado nos sensores com redes de Bragg (FBG) para medições simultâneas de nível de água, velocidade e temperatura em canais. As fibras óticas são coladas em uma haste retangular de alumínio que foi presa ao fundo de um canal retangular. O fluxo de água causa uma força distribuída e uma curva característica na haste, dependendo do nível e da velocidade do fluido. Um conjunto de quatro FBGs são usados para monitorar o perfil de flexão da haste. Com a diferença entre os comprimentos de onda das FBGs é possível eliminar o efeito da temperatura e obter um sistema de equações não lineares dependentes apenas da velocidade e do nível da água. Foram trabalhadas com velocidades entre 0,1 m/s a 0,9 m/s e níveis de água de 0,4 m a 0,7 m, para os experimentos avaliados. Um modelo empírico foi obtido para descrever a mudança de comprimento de onda e, e como consequência o nível e a velocidade da água. Até a apresentação final deste trabalho, não foi possível encontrar resultados precisão satisfatória para mais de 30% dos sistemas e ficaram as expectativas para trabalhos futuros. Então foram utilizadas redes neurais artificiais como solução mais direta para determinar o nível e a velocidade da água a partir dos comprimentos de onda medidos, considerando valores médios e desvio padrão. Com este método, os desvios absolutos máximos foram de 0,02 m/s e 3,1 cm, para a velocidade média e nível da água, respectivamente. 2022-09-26T22:11:38Z 2022-09-26T22:11:38Z 2022-08-30 doctoralThesis FERNANDES, Diego. Sensoriamento ótico para medição de nível, velocidade e vazão no escoamento em canais. 2022. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2022. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29746 por openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial UTFPR
institution Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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Sensoriamento ótico para medição de nível, velocidade e vazão no escoamento em canais
description This work aimed to create a transducer based on sensors with Bragg gratings (FBG) for simultaneous measurements of water level, velocity and temperature in channels. Optical fibers are glued to a rectangular aluminum rod that has been attached to the bottom of a rectangular channel. The flow of water causes a distributed force and characteristic curve in the rod, depending on the fluid level and velocity. A set of four FBGs are used to monitor the flexural profile of the rod. With the difference between the wavelengths of the FBGs, it is possible to eliminate the effect of temperature and obtain a system of nonlinear equations dependent only on the speed and water level. They were worked with speeds between 0.1 m/s to 0.9 m/s and water levels from 0.4 m to 0.7 m, for the evaluated experiments. An empirical model was obtained to describe the change in wavelength and, as a consequence, the level and velocity of the water. Until the final presentation of this work, it was not possible to find satisfactory precision results for more than 30% of the systems and expectations for future work remained. Then artificial neural networks were used as a more direct solution to determine the level and speed of water from the measured wavelengths, considering mean values and standard deviation. With this method, the maximum absolute deviations were 0.02 m/s and 3.1 cm, for the mean velocity and water level, respectively.
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