Classificação de padrões de escoamento bifásico por meio de redes neurais convolucionais
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Autores IPEN
Orientador
Roberto Navarro de Mesquita
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Resumo
Sistemas passivos, como circulação natural, têm sido cada vez mais utilizados para refrigeração de reatores nucleares. A capacidade de um fluido de transferir calor está fortemente relacionada com seu padrão de escoamento, especialmente quando em escoamento bifásico. Estes padrões vêm sendo utilizados em experimentos e modelos de predição de parâmetros que medem esta capacidade. Uma das técnicas não invasivas que vêm sendo utilizadas é a automatização da determinação do padrão de escoamento por meio de imagens. Este trabalho aplicou Redes Neurais Convolucionais para a classificação de imagens de diferentes padrões de escoamento bifásico relacionados à instabilidade chugging da circulação natural. Estas redes, que têm sido o estado-da-arte em classificação de imagens, não se baseiam em características pré-escolhidas, permitindo investigação de novas características para essa tarefa. São comparadas arquiteturas destas redes com diferentes graus de complexidade. Atualmente, a aplicação destas redes ao problema de escoamento bifásico é uma área pouco explorada. No subconjunto de teste, foi obtido um F1-Score médio ponderado de 0,99 e uma acurácia de 99,5%. Os resultados do trabalho mostram que as redes neurais convolucionais apresentam um bom desempenho preditivo e que detêm recursos ainda não explorados para fins de classificação de padrões em imagens de escoamento bifásico.
Como referenciar
SCHOTT, SANDRO M.C. Classificação de padrões de escoamento bifásico por meio de redes neurais convolucionais. Orientador: Roberto Navarro de Mesquita. 2021. 142 f. Dissertação (Mestrado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. DOI: 10.11606/D.85.2021.tde-10062022-125100. Disponível em: http://repositorio.ipen.br/handle/123456789/33257. Acesso em: 30 Dec 2025.
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