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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

2 Agenda ObjetivosMotivaçaoMetodologiaBibliografia

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, Intelligent Processing and Manufacturing of Materials, Honolulu, EUA, 1999.Intelligent Processing and Manufacturing of Materials, Honolulu, EUA, Learning using an artificial immune system. John E. Hunt and Denise E. Cooke, Journal of Network and Computer Applications, vol. 19. Pp , Journal of Network and Computer ApplicationsJournal of Network and Computer Applications Engenharia Imunológica: Desenvolvimento e Aplicação de Ferrramentas Computacionais inspiradas em Sistemas Imunológicos Artificiais. Leandro Nunes de Castro Silva, Tese de doutorado, UNICAMP, Sistemas Imunológicos Artificiais aplicados à Detecção de Falhas. Jorge Luís Machado do Amaral, Tese de doutorado, PUC/RJ, 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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