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Uso de Sistemas Imunológicos Artificiais para Detecção de Falhas em Plantas da Indústria de Petróleo. Aluno: Alexandre Willig Quintino dos Santos Orientador:

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1 Uso de Sistemas Imunológicos Artificiais para Detecção de Falhas em Plantas da Indústria de Petróleo. Aluno: Alexandre Willig Quintino dos Santos Orientador: Prof. Jorge Dantas de Melo 1

2 Agenda Objetivos Motivaçao Metodologia Bibliografia 2
Estes depósitos afetam a dirigibilidade do veículo (motor engasgando, rateando e afogando), reduzem o desempenho do motor (perda de potência, redução da aceleração, consumo do combustível, detonação, aumento do requisito de octanagem) e aumentam as emissões de gases de exaustão (HO,CO, NO). 2

3 Objetivos Desenvolver um sistema que seja capaz de detectar falhas
Algoritmos inspirados no sistema imunológico Aplicar em um processo na área de petróleo e gás

4 Motivação Detecção rápida de falhas Menor custo de manutenção
Menor a chance de ocorrer a degradação da planta Sistema imunológico possui a capacidade de eliminar causadores de patologia

5 Metodologia Pesquisa bibliográfica(Artigos, revistas)
Escolher um algoritmo que implemente o sistema de detecção de falhas Escolher um processo piloto para testes Escrever a dissertação do mestrado

6 Bibliografia Artificial Immune Systems in Industrial Applications. Dipankar Dasgupta and Stephanie Forrest, Proceedings of the Second International Conference on Intelligent Processing and Manufacturing of Materials, Honolulu, EUA, 1999. Learning using an artificial immune system. John E. Hunt and Denise E. Cooke, Journal of Network and Computer Applications, vol. 19. Pp , 1996. Engenharia Imunológica: Desenvolvimento e Aplicação de Ferrramentas Computacionais inspiradas em Sistemas Imunológicos Artificiais. Leandro Nunes de Castro Silva, Tese de doutorado, UNICAMP, 2001. Sistemas Imunológicos Artificiais aplicados à Detecção de Falhas. Jorge Luís Machado do Amaral, Tese de doutorado, PUC/RJ, 2006. Using Immunology Principles for Fault Detection. P. J. Costa Branco, J. A. Dente, and R. Vilela Mendes, IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 50, no. 2, 2003 Artificial Immune Systems: A Novel Paradigm to Pattern Recognition. L. N. de Castro and J. Timmis, Artificial Neural Networks in Pattern Recognition , J. M. Corchado, L. Alonso, and C. Fyfe (eds.), SOCO-2002, University of Paisley, UK, pp , 2002.


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