masterThesis
Data-Driven approach to parametric configuration of industrial alarms
Fecha
2019-01-25Registro en:
NUNES, Yuri Thomas Pinheiro. Data-Driven approach to parametric configuration of industrial alarms. 2019. 76f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019.
Autor
Nunes, Yuri Thomas Pinheiro
Resumen
As plantas industriais são compostas por processos que somam milhares de variáveis.
Visando garantir segurança e qualidade à operação, esses processos são monitorados e
alarmes são configurados de modo a indicar algum possível mau funcionamento. Dentre
os problemas mais comuns associados aos alarmes industriais podemos citar: alta ocorrência de falsos alarmes, alarmes perdidos e alarmes ruidosos, sobrecarga dos operadores
e enxurrada de alarmes. Estes problemas estão relacionados com o processo de seleção
das variáveis monitoradas, as técnicas de ativação e desativação de alarmes, entre outras
características do processo e do sistema de alarme. Este trabalho tem como foco definir
uma abordagem para configurar alarmes eficientes e significativos para o operador. A
abordagem aqui proposta tem inspiração no fluxo de trabalho de um cientista de dados
que inicialmente precisa identificar as características das bases de dados utilizadas para
então aplicar transformações que tornem os dados mais adequados possibilitando a extração de informações valiosas. Muitas vezes o cientista está interessado em criar um
modelo que descreve os dados ou possibilita predições. Esta é uma tarefa muito similar a
de configuração de alarmes onde é necessário selecionar as variáveis relevantes e definir
as configurações de cada alarme de maneira a classificar o funcionamento do processo
como adequado ou não e auxiliar a identificar a falha. A abordagem proposta aqui é
constituída de quatro partes: descrição dos dados, seleção de variáveis, sintonia e avaliação de desempenho. Durante a etapa de descrição são obtidas informações relevantes
sobre os dados como presença de eventos, quantidade de eventos distintos, duração de
eventos, etc. Na etapa de seleção são definidas as variáveis relevantes para detecção de
anormalidades. A sintonia dos alarmes é similar a um processo de treinamento, onde um
modelo é construído para descrever o comportamento dos dados. Finalmente durante a
avaliação, as configurações encontradas são aplicadas a um histórico do processo para
aferir se as configurações se comportam de maneira a atender restrições de segurança e
qualidade. Como estudo de caso, uma configuração de alarmes industriais foi obtida para
o Tennessee Eastman Process que é um simulador amplamente usado pela comunidade
acadêmica.
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