O projeto “Estudo desenvolvimento e aplicação de redes neurais profundas para reconhecimento de padrões de defeitos em sistemas de bombeio centrífugo” tem como principal objeto de estudo é o desenvolvimento de técnicas de aprendizado para aplicação no processo de diagnóstico e reconhecimento dos padrões de falhas em bombas centrífugas submersas.

A justificativa deste projeto se dá pelo fato de que, hoje, a  exploração de petróleo e gás em águas profundas utilizando o método de bombeio centrífugo submerso é uma atividade que envolve o uso de equipamentos de alta tecnologia e elevado custo financeiro. Ou seja, o processo de instalação, remoção e substituição destes equipamentos são altamente custosos pois necessitam do uso de navio-sonda (navio projetado para a perfuração de poços submarinos) e da interrupção da produção de petróleo para a substituição dos equipamentos.

Sendo assim, o objetivo da presente proposta  é investigar o uso de técnicas de redes neurais profundas, que procuram soluções na forma hierárquica de conceitos, no qual os conceitos mais complexos são definidos e aprendidos baseados em conceitos mais simples, para que o processo de extração de característica seja automático e sem a necessidade de formulação formal pelo especialista.

Importante ressaltar que a equipe à frente deste projeto tem a expectativa de que a aplicação de modelos de redes neurais profundas possa gerar classificadores que, quando comparados aos métodos atualmente implementados no Reconhecimento de Padrões em Sistema de Bombeio Centrífugo Submerso, possuem maior precisão e poder de generalização dos aprendizados de experiências anteriores.

Já do ponto de vista científico, o maior desafio deste projeto é a aplicação de modelos de redes neurais profundas em uma quantidade limitada de dados disponíveis.

Projeto 821

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