O&G Condition Monitoring: DP Vessel, Closed Ring Power System Fault Detection

O monitoramento baseado em condições de operação (CBM – do inglês Condition-Based Monitoring) é uma técnica que oferece boa capacidade de detecção falhas, melhorando assim a eficiência do sistema e reduzindo custos operacionais.

Os sistemas que usam CBM, em geral, empregam métodos baseados em regras, que dependem da experiência do operador. Este trabalho propõe uma estrutura diferente, na qual algoritmos de aprendizado de máquina são usados para detectar e classificar várias falhas em um sistema de geração de energia de embarcações dinamicamente posicionadas.

Utilizamos análise de componentes principais para extrair informações relevantes de dados rotulados e o algoritmo de floresta aleatória para encontrar padrões ocultos do comportamento defeituoso e assim detectar e classificar as falhas para dados não rotulados.

[1] I. M Quintanilha, V. R. M. Elias, F. B. da Silva, P. A. M. Fonini, E. A. B. da Silva, S. L. Netto, J. A. Apolinário Jr., M. L. R. de Campos, W. A. Martins, L. E. Wold, and R. B. Andersen, “A fault detector/classifier for closed-ring power generators using machine learning,” Reliability Engineering and System Safety, vol. 212, Mar. 2021. DOI: 10.1016/j.ress.2021.107614, ISSN: 0951-8320.

Fig. 1: Diagrama de blocos de sistema desenvolvido para detecção e classificação de falhas em sistema de posicionamento de plataformas.

Fig. 1: Desempenho (matriz de confusão) de sistema multi-classe de detecção e classificação de falhas em sistema de posicionamento de plataforma.