Processamento de sinais para inspeção de corrosão em dutos por PIG ultrassônico usando...

PROCESSAMENTO DE SINAIS PARA

INSPEÇO DE CORROSO EM DUTOS

POR PIG ULTRASSÔNICO USANDO

FILTRO CASADO

PROCESSAMENTO DE SINAIS PARA

INSPEÇO DE CORROSO EM DUTOS

POR PIG ULTRASSÔNICO USANDO

FILTRO CASADO

DissertaçãoapresentadaàEsolaPoliténia

daUniversidade de SãoPaulopara obtenção

do Título de Mestre em Engenharia

Meâ-nia.

PROCESSAMENTO DE SINAIS PARA

INSPEÇO DE CORROSO EM DUTOS

POR PIG ULTRASSÔNICO USANDO

FILTRO CASADO

DissertaçãoapresentadaàEsolaPoliténia

daUniversidade de SãoPaulopara obtenção

do Título de Mestre em Engenharia

Meâ-nia.

Áreade onentração:

Engenhariade Controle eAutomação

Meâ-nia

Orientador:

Prof. Dr. Celso Massatoshi Furukawa

Este exemplar foi revisado e alterado em relação à versão original, sob

responsabilidade única do autor e com a anuência de seu orientador.

São Paulo, 24 de maio de 2010.

Assinatura do autor _____________________________________

Assinatura do orientador _________________________________

FICHA CATALOGRÁFICA

Canales, Ramon Vieira

Processamento de sinais para inspeção de corrosão em

dutos por PIG ultrassônico usando filtro casado / R.V. Canales.

-- ed.rev. -- São Paulo, 2010.

144 p.

Dissertação (Mestrado) - Escola Politécnica da Universidade

de São Paulo. Departamento de Engenharia Mecatrônica e de

Sistemas Mecânicos.

Não posso deixar de omeçar estes agradeimentos pela pessoa responsável pela minha

riação,pormedarapossibilidadedetrilharosaminhosqueeuquisesolher,porsempre

termeapoiado,eporter meensinadotudo quefoipreisopara aminharsozinho,minha

mãe. Também agradeço à todos os meus familiares, ao menos os que sabem que z

mestrado.

Agradeçoàminhaompanheira(esperoqueparavidainteira),MarelaFanti,queme

dáforças quando preiso, que meatura e que ompartilha os bons e maus momentosda

vida.

Seguindo, agradeçoaomeuorientador,CelsoFurukawa,quemeguioudesdeoomeço

dafauldade,ompartilhandoseuonheimentoeexperiênia,equepossibilitouquehoje

eu metornasse um mestre emEngenharia.

Agradeço às instituições que possibilitaram este trabalho: ao CNPQ (pela bolsa de

estudo,semaqualeunãoteriasobrevividoestesanos),aoCENPES/Petrobras ePipeway

(peloapoioténio) e à FINEP (peloapoionaneiro, onvênio

n

o

01.05.0823.00).

Agradeçoatodososmeus amigos,quedeuma formaoude outraestiveram presentes

duranteeste trabalho.

E lógio, agradeço à voê, que investiu tempo lendo estas palavras, e que

provavel-mente investirá muito mais lendo orestante deste trabalho!

Por último, muito obrigado a Deus, Poseidon, Thor, Bao, Amon-RÁ, Tupã, O

Este trabalho desreve o desenvolvimento de um algoritmo para a avaliar o grau de

or-rosão em paredes de oleodutos, através de ultrassom. O algoritmo desenvolvido será

implementado em um iruito digital, fazendo parte de um sistema que poderá ser

em-barado em pigs ultrassnios para inspeção de dutos à proura de orrosão. O modelo

matemátio onheido omo ltro asado é usado omo base do algoritmo, além de um

métododedeteção de piosparaloalizaçãodos sinaisdeeo de ultrassom,provenientes

dasreexõesdosinalnasparedesdosdutos. Umdosproblemaséadeniçãodosinal(edo

ltro)que será utilizado,mas por meiode sinais sintetizados (signal design)uma grande

gama de alternativas foi analisada e apenas algumas foram seleionadas para testes em

experimentos. Por último os melhores sinais foram utilizados na inspeção de um orpo

de prova feito à partir de um duto orroido, e os resultados são analisados. A deteção

daprimeira parede do oleoduto apresenta resultados promissores emomparação om a

mediçãotridimensional das mesmas paredes. O sistema foi apaz de reonstruir o perl

daparede interna do duto om elevada verossimilhança, mesmo em regiões severamente

orroídas. A deteção da segunda parede apresenta resultados satisfatórios para baixos

níveis de orrosão, porém alguns problemas foramenontrados para níveismais altos de

orrosão, prejudiando amedição diretada espessura daparedenestas ondições.

Palavras-have: Pig ultrassnio, Inspeção não destrutiva por ultrassom, DSP em

Signal proessingfor orrosion assessment in pipelineswith ultrasound PIG using

mathed lter

Thiswork desribesthe developmentofanalgorithmthatuses ultrasoundtoevaluate

the degree of orrosion in pipeline walls. The developed algorithm was implemented in

adediated digital iruit that an be embedded inultrasoni pigs for pipeline orrosion

inspetion. The algorithm is based on the mathemati model known as mathed lter.

It also inorporates a peak detetion method for the loalization of ultrasound ehoes,

originated from the signal reetions in the pipeline walls. One of the problems is the

determination of the signal (and lter) that should be used, but using a signal design

approah,a large number of possibilitiesould be analyzed sothat onlya few had to be

tested inexperiments. Finally, the best signals were used to inspet a sample made of a

orroded pipeline setion, and the results were analyzed. The detetion of the rst wall

showed promisingresults when ompared tothe results of a tridimensionalinspetion of

the same walls. It was possible to reonstrut the prole of the internal wall with good

likelihood,even inbadly orroded areas. The detetion of the seond wall showed some

satisfatoryresultsonloworrosionlevels, butshowed someproblemswithhighorrosion

levels, ompromising the diret measurementof the pipeline wallthikness.

Keywords: Ultrasoni pig, Ultrasoni non-destrutive testing, Real-time DSP,

Lista de Figuras

Lista de Tabelas

Lista de Abreviaturas

1 Introdução 18

1.1 Contextualização eMotivação . . . 18

1.2 Objetivos . . . 19

1.3 Desrição do Trabalho . . . 20

2 Revisão Bibliográa 22 2.1 Pigs . . . 22

2.2 Tratamento estatístio . . . 23

2.3 Proessamento Digital . . . 24

2.4 Filtro Casadoe Código de Barker . . . 26

3 Aspetos Teórios 29 3.1 Ultrassom . . . 29

3.1.1 Os sinais de Ultrassom . . . 29

3.1.2 A reexão das ondas . . . 30

3.2.1 Sistema Embarado - FPGA . . . 38

3.2.2 Proessamento Digital . . . 39

3.3 Algoritmos matemátios . . . 39

3.3.1 Estimação doTOA . . . 39

3.3.2 Filtro Casado . . . 41

3.3.3 Códigos de Barker . . . 45

3.3.4 Comparação doerro entre duas medidas . . . 49

3.4 Os problemas dainspeção por ultrassom . . . 50

3.4.1 Critério . . . 52

4 Metodologia 53 4.1 Cálulo doTempo de Inspeção . . . 53

4.2 Exitação dos Transdutores . . . 55

4.2.1 Potêniaenviada . . . 58

4.2.2 Códigos de Barker e número de ilos . . . 60

4.2.3 Deteção de Pios . . . 67

4.3 Sistema Proposto . . . 69

4.3.1 Plaa Pulsadora . . . 75

5 Testes reais 77 5.1 Primeira etapa . . . 77

5.1.1 Corpo de Prova 1 . . . 78

5.1.2 Resultados . . . 78

5.2.3 Inspeção ultrassnia . . . 84

6 Resultados 86 6.1 Método de omparação . . . 86

6.2 Medição daPrimeira Parede . . . 87

6.2.1 Prinipais problemas dainspeção . . . 90

6.3 Medição daSegunda parede . . . 94

7 Conlusão 102 7.1 Trabalhos Futuros. . . 105

Referênias 107 Anexo A -- Código MATLAB do Detetor de pios loais 111 Anexo B -- Esquemátios do Sistema Digital 113 B.1 TOP . . . 114

B.2 MEMORIA . . . 115

B.3 MEMORIA PICOS . . . 116

B.4 M8 . . . 117

B.5 IRQBUF . . . 118

B.6 IOBUF8 . . . 119

B.7 FILTRO . . . 120

B.8 DETECTOR QUADRATURA. . . 121

B.9 DETECTA TRIGGER . . . 122

C.2 Contador Sinal . . . 126

C.3 Controle Aq . . . 127

C.4 Controle Dete . . . 128

C.5 Delay Aq . . . 129

C.6 Detetor Pio . . . 131

C.7 Endereçador . . . 132

C.8 Filtro Casado . . . 133

C.9 OBUS MUX . . . 136

C.10Prog Register . . . 137

C.11Salva Sinal. . . 140

2.1 Em (a) imagem de um pig ultrassnio, e em (b) uma gura om seus

prinipaisomponentes . . . 23

3.1 a) Propagaçãoda onda longitudinale b) Propagaçãoda onda transversal . 30

3.2 Reexão e Transmissão de uma ondaaústia . . . 30

3.3 Envio ereebimentodos eos dosinalde ultrassom,e seus respetivos TOAs 32

3.4 Sinaisde eoobtidosemágua,(a) geradoporumaplaade alumínioplana

e polida; e (b) geradoem regiãoorroída daplaa . . . 32

3.5 Modelo simpliadode um transdutor de ultrassom . . . 34

3.6 Em (a)um transdutor não-foalizado,e em(b) um transdutor foalizado . 36

3.7 Em (a) o transdutor não foal está dentro do ampo de ondas reetidas

por uma superfíie irregular,o que não aontee em(b) om o transdutor

foalizado . . . 37

3.8 Estrutura interna simpliada de uma FPGA. E/S - bloos de entrada e

saída, B.L. - bloos lógios eM - matrizesde interonexão . . . 38

3.9 Em(a)osinalonheido,eem(b)omadiçãoderuídobrano,diultando

a determinaçãodoTOA . . . 40

3.10 Exemplo da saídade um sistema linear . . . 43

3.11 Em a)tem-seo sinal original,emb)sua inversão notempoe esaladopor

umfator

k

,eem)apliandoumatraso

A

tem-seafunçãodetransferênia

do ltro ausal . . . 44

3.12 Em(a)osinal emmeioaruídoeomum atrasodesonheido (otraejado

mostra o sinal original) e em (b), a saída do ltro asado, om o pio

ódigo binário (

0

o

para ódigo 1 ou

180

o

para ódigo -1) . . . 46

3.14 Uma função de orrelação ideal . . . 47

3.15 Código de Barker om (a)3 bits; e (b) 7 bits . . . 48

3.16 Auto orrelaçãodos ódigos de Barker om (a)3bits; e(b) 7bits . . . 48

3.17 Sinal enviadosofre interferênias domeio ema), edepoisé orrelaionado onsigomesmoemb),resultandoemumpiodistintomostrandoaposição do sinal, om um atraso xo . . . 49

3.18 Exemplo de onda de exitaçãoom 3bits, 2 ilos porbit. . . 49

3.19 Em(a), a dispersãoque pode ser ausada pelaorrosão, e em(b) um aso onde um eo lateralhega no transdutor antes do eo dopontoabaixo do mesmo . . . 51

4.1 Representaçãodopigduranteumainspeçãodentrodooleoduto. Asehas laras indiam osinal sendo enviadoe reebido pelotransdutor. . . 54

4.2 Função deTransferêniadoTransdutor ALPHA: (a)nodomíniodotempo e; (b) densidade espetral de potênia . . . 56

4.3 Comparação entre sinal real e sinal sintetizado por omputador, no aso de 2 bits e 8 ilos por bit. Sinal no tempo: (a) Real e (b) Sintetizado. Densidade Espetral de Potênia: () Real e(d) Sintetizado. . . 57

4.4 Sinal real odiado que exita o transdutor (7 bits, 1 ilo por bit). (a) Sinal real e (b) sinal utilizadonas simulações. . . 57

4.5 Transmissão de potênia relativa ao maior valor, em dB, para: (a) todos os sinais e,(b) apenas ossinais dentrodo limiteestabeleido . . . 59

4.6 A onda de exitaçãoé onvoluída om osinal de eo padrão,eo resultado montado emum sinalmaior omdistânia

d

ecos

. Por m adiiona-seruído brano gaussiano. . . 61

7 ilos. Os erros são expressos em porentagem em relação ao valor de

espessura pré-determinado nasíntese dos sinais . . . 64

4.9 Saídas do ltro asado. 2 bits 4 ilos om (a) F8B e (b) F1B, e 2 bits 7

ilos om () F8B e (d) F1B . . . 64

4.10 Erros emporentagemna simulaçãodos ódigos. Em(a)todos os

resulta-dos eem (b) limitandonos erros menores que 2% . . . 66

4.11 Em (a) a sobreposição do sinal ausou muita ambiguidade na saída do

ltro, e o detetor de pios detetou o pio errado ("

×

"), ao invés do

orreto,representadopor"

◦

". Em(b), mesmoom asobreposição,asaída

do ltro émuito lara, resultando numa deteção orreta . . . 67

4.12 Parâmetros onguráveis nadeteção de pios . . . 68

4.13 Exemplododetetorde piosloais, resultandonaenvoltóriadosinal. São

detetadas as envoltórias positiva enegativa,poisno aso do segundo eo

proura-se opio negativo . . . 69

4.14 Diagrama de bloos simpliadodo sistemaimplementando naFPGA . . . 70

4.15 Exemplode umaonguraçãode umltroqualquer,om somadoresemsérie 73

4.16 Em a) o ltro de 2 bits, e suas respetivas amostras, e em b) o diagrama

representando a implementaçãodomesmo . . . 74

4.17 Diagrama de bloos daplaa pulsadora/reeptora . . . 76

5.1 Corpo de prova de alumínio, usinado omo uma esada om diversas

es-pessuras de degraus. (a) Imagem real e (b) suas dimensões . . . 78

5.2 (a)Sinal adquiridonainspeção doorpo de prova1,para o asode 7 bits,

2 ilos porbit, nodegrau de 10mm; e (b) Saída doltro, om piosbem

denidos, resultando num bomresultado nainspeção . . . 80

5.3 Saída do ltro asado para o aso de: (a) 7 bits, 1 ilos por bit e (b) 7

bits, 2 ilos por bit, ambosna espessura de 2 mm. . . 80

de testes . . . 82

5.6 Ciruito utilizado para o separador de sinais, om

R

1 = 100

K

Ω

e diodos rápidos 1N4148 . . . 82

5.7 Imagens daplaa utilizada omoorpo de prova nos experimentos . . . 83

5.8 Foto damáquinaBN710 da Mitutoyo . . . 83

5.9 Linhas esaneadas pela máquina3D, reproduzidasem MATLAB . . . 84

5.10 (a) Foto do sistema meânio; (b) Diagrama mostrando o sistema de ins-peção eo posiionamentodapeça aser esaneada . . . 85

5.11 Diagrama exempliandoo alinhamentovisualque foi feitodurantea ins-peção . . . 85

6.1 (a)Resultadosdasinspeçõessoltosnoespaço,e(b)resultadosomprimeiro ponto igualado . . . 86

6.2 (a) Resultados om diferença angular, e (b) resultados alinhados prontos para inspeção . . . 87

6.3 Comparação entre osresultados da primeiraparedepara a linhaD, om o ódigo 2 Bits, 3ilos . . . 88

6.4 Comparação entre os resultados daprimeiraparede para (a)linha A, om o ódigo 3 Bits,3 ilos, e (b) linha B, 7Bits, 1 ilo . . . 89

6.5 Onda de ultrassom reetindo nas paredes laterais de um pite, antes de hegar no fundo domesmo . . . 90

6.6 Doisexemplosondeopitenãofoiorretamentedetetado,apareendoomo um burao menor queo buraoreal . . . 91

LinhaA,2Bits,3Cilos;(b)LinhaB,3Bits,3Cilos;()LinhaD, 3Bits,

3 Cilos . . . 94

6.10 (a)Resultado dainspeção e (b) sinal para o ponto

23

mm

do omprimento 95

6.11 Sinal para o ponto

24

mm

do omprimento . . . 96

6.12 (a)Resultado dainspeção e (b) sinal para o ponto

23

mm

do omprimento 96

6.13 (a)Resultado dainspeção e (b) sinal para o ponto

51

mm

do omprimento 97

6.14 (a)Resultado dainspeção e (b) sinal para o ponto

60

mm

do omprimento 97

6.15 (a)Resultado dainspeção e (b) sinal para o ponto

30

mm

do omprimento 98

6.16 Sinal para o ponto

45

mm

do omprimento . . . 98

6.17 (a)Resultado dainspeção e (b) sinal para o ponto

37

mm

do omprimento 99

6.18 Sinal para o ponto

69

mm

do omprimento . . . 99

6.19 Simulação de deteção da segunda parede om uma janela variável de

tempo,om duração menor . . . 100

6.20 Inspeção da segunda parede da linha A para 3 ombinações de ódigos e

3.1 Códigos de Barker . . . 47

4.1 Códigos que serão simulados . . . 63

4.2 Códigos para os testes reais . . . 65

ASIC Appliation-SpeiIntegrated Ciruit

BPSK BinaryPhase Shift Keying

DSP Digital signal Proessing

FIR Finite Impulse Response

FPGA Field-Programmable Gate Array

GPS Global Positioning System

LIT Linear e Invariante no Tempo

MFL Magneti Flux Leakage

ML Maximum Likelihood

MPS MinimumPeak Sidelobe

PDF Probability Density Funtion

PSK Phase Shift Keying

Pigs Pipeline Inspetion Gauge

RFEC Remote Field Eddy Current

S/N Sinal/Ruído

TOA Timeof Arrival

1 Introdução

Opetróleoestálongedeser umombustívelobsoleto,jáquemesmoomalgumasreservas

pertode seu m, novassão onstantementeenontradas, eaprevisãopara oesgotamento

doóleo a ada vez mais distante. Com isso, ontinua o resimento desta indústria, e

onsequentementea neessidade de inovaçõestenológias para essa área.

1.1 Contextualização e Motivação

Dutossão o prinipalmeio de transporte utilizado naindústria do petróleo, desde 1859,

om o primeiro poço omerial na Pensilvânia (PIPELINE101, 2008). Com o passar dos

anos,muita oisa mudou,porém osdutos ontinuam sendo o modomais baratoe seguro

de se transportar o óleo, sendo utilizados em larga esala em todo o mundo. Porém,

apesar de ser o mais seguro, os dutos estão sujeitos a sofrer orrosão, e om isso ausar

sériosaidentes.

Asgrandes ausasdestaorrosãosão ofatododutotrabalharemambientealtamente

orrosivo(omonofundodomar,ouatémesmoaoarlivre)etransportaruidosontendo

ontaminantes (omo água salgada e areia), que tendem a se aumular na parte inferior

domesmo,deteriorando essa região.

A orrosão pode levar ao vazamento de uidos tóxios, ontaminando o ambiente e

podendoausarsériosaidentes, envolvendoinlusiveavidade sereshumanos,sejadireta

(porexemploexplosões)ouindiretamente(ontaminandoummananial). Essesaidentes

aarretam o gasto de muito dinheiro, seja no onserto de dutos, ou reparando os danos

ambientais. Entre 1990-99,apenas nos Estados Unidos, foramregistrados era de 3900

vazamentos de óleo e gás, om 201 mortes, e mais de $780 milhões gastos apenas om

(STAROSTINV, 1990). Por isso, é de grande interesse das indústrias do petróleo, e da

soiedade, que estes aidentes possam ser prevenidos através de inspeções dos oleodutos

àproura de regiões daniadas.

Porém, estas inspeções podem ser omplexas e dispendiosas. Os diâmetros estreitos

dastubulaçõestornaminviávelparaumapessoafazeruma inspeçãointernadas mesmas,

ealémdisso,édesejávelqueofunionamentododutosejaminimamenteafetado,evitando

pararo uxo eausar prejuízos na produção. Porestes motivosé neessária a utilização

de equipamentos que possam ser inseridos na tubulação. Equipamentos desse tipo são

onheidosomo Pigs (Pipeline Inspetion Gauge) instrumentados.

Os pigs podem arregar diversos tiposde sensores (omomagnétios, táteis e

ultras-snios),eatravésda análisedos sinaisproduzidoseolhidosporestessensores geram-se

onlusõessobre o estadodos dutos. Este tipode equipamentojá é utilizadonos dias de

hoje,porémoresultado dasinspeçõesaindanão étotalmenteonável, devidoadiversos

problemas que podem apareer durante as mesmas. Falando espeiamente de

inspe-çõesultrassnias, enontram-seproblemas devido a atenuação edispersão dos sinais de

ultrassom, sobreposição de eos e presença de eos laterais. Além disso poderão existir

ruídosnos sinais dainspeção. Estes problemas serão expliadosmais adiante.

Devido a estas diuldades, se torna muito importante o desenvolvimento de novas

tenologias,que diminuam ao máximo o uso de reursos para gerar resultados onáveis

nas inspeções, beneiando não somente à indústria (om a diminuição de gastos, e a

possibilidadede aumentaraquantidadede inspeções), mastambémàsoiedade, quenão

sofrerá om grandes atástrofes.

1.2 Objetivos

Neste trabalho será desenvolvido um algoritmo para deteção dos tempos de hegada

(TOAs - Time of Arrival) dos eos de um sinal de ultrassom em uma inspeção não

destrutiva. O objetivo deste algoritmo é melhorar o resultado de inspeções de dutos,

aumentado a sua onabilidade, e diminuindo os efeitos ausados pelos problemas

ita-dos anteriormente. O algoritmo será implementado em um iruito digital através de

um dispositivo lógio programável (FPGA - Field-Programmable Gate Array), testado

odiados om ódigo de Barker, de modo quea deteção de seus eos emmeio à ruído

seja otimizada, através de um ltro asado implementado omo um ltro FIR - Finite

Impulse Response.

Ao nal do trabalho o algoritmo desenvolvido estará implementado em um iruito

digital,prontopara ser embarado emum pig etestado eminspeçõesreais.

1.3 Desrição do Trabalho

Este trabalhoomeça om uma revisão bibliográa sobre instrumentos utilizados

(apí-tulo 2) na inspeção de oleodutos, assim omo métodos e sensores utilizados nesses

equi-pamentos. Após isso é feita uma revisão sobre proessamento digital de sinais, e omo

isso inuenia este presente trabalho. Por último, a revisão se onentra em algoritmos

matemátiosquepodemserelaionaromoesopogeral,eomoalgunsdestesalgoritmos

já são utilizadospara estes ns.

Apósissoéfeitaumaapresentação dosaspetos teóriosrelaionadosomeste

traba-lho(apítulo 3), e que são de suma importânia para ompreensão do algoritmo que foi

elaborado, assimomo aompreensão de sua implementaçãoefunionamento. São

apre-sentados aspetos teórios sobre ultrassom (inluindo inspeção e transdutores de

ultras-som),proessamentodigital,eimplementaçãode iruitosdigitais,ematemátiarelativa

aoalgoritmo(ltroasadoeódigosdeBarker). Neste momentotambémserãoexpliados

osproblemas enontrados nas inspeções ultrassnias,eomo o algoritmoproposto pode

ontornar alguns deles.

Seguindo, é apresentada a metodologia utilizada para desenvolvimento de todo o

sistema (apítulo 4). Na metodologia estão inlusos todos os álulos e simulações para

determinaçãodos parâmetros que são utilizadosnoalgoritmo.

Adeisãodequesinaldeexitaçãodeveserutilizadofoitomadaemduasfases.

Iniial-menteforamfeitosestudosdesignaldesignparadeidirumonjuntodesinais(odiados

omódigo de Barker) queseriam testados emexperimentosreais. Esta primeirafase foi

exeutada através de simulaçõesnoomputador, om base emsinais reais adquiridos em

inspeções, demodoaonseguirresultadososmaiséispossíveis. Comissofoipossívelter

resultados de quais sinais de Barker seriam mais eazes levando em onta uma relação

ros testes em laboratório, que teriam que ser repetidos inessantemente e tomariam um

tempo indeterminado. Com o signal design, a quantidade de possibilidades testada foi

muito superior e om issoonseguiu-se determinar os melhores andidatos para sinal de

exitaçãodos transdutores, podendo-se testarapenas osmesmos naparte experimental.

Alémdissosão apresentadasaraterístiasdosistema,assim omoalgoritmos

seun-dáriosque foramutilizados.

Apósisso,osmelhoresresultadosforamtestadoseminspeçõesontroladas,parasaber

aeiêniarealdoalgoritmo,alémdevalidaraimplementaçãodoalgoritmodigitalmente.

Comoalgoritmopratiamentedenidosãoapresentadososorposdeprovaqueforam

utilizadospara realizar osprimeirostestes de inspeção reais. Dois orpos de prova foram

utilizados. O primeiro é uma peça de alumínio usinada em degraus. Com este orpo

de prova o algoritmo foi testado já implementado no iruito digital, e os resultados se

mostrarambastantepromissores (apítulo5).

Osegundo orpode provaonsistede umpedaçode oleodutoorroídoaplainado,

for-mandoumaplaa. Asinspeçõesomesseorpomostraramomoosistemaseomportaria

em uma inspeção real. Os resultados para a primeira parede da peça foram exelentes,

mostrando grande robustez no método utilizado. Os resultados para a segunda parede

mostraramqueaindaexistemertosproblemasquepreisamserresolvidosquandose

ins-peiona uma região muito orroída, porém a segunda paredepassa a ser um subproduto

quando lidamos om regiões deterioradas, pois a partir da primeira parede (do duto) já

vemos que a peça está omprometidae neessita de reposição.

Todos estes resultados e problemas são analisados eexpliados (apítulo 6),e assim,

são apresentadas as onlusões de todo o trabalho realizado. Por último são listados os

2 Revisão Bibliográa

2.1 Pigs

Ospigs sãodispositivosqueservemparalevarsensoreseoutrosinstrumentospelointerior

detubulações,esãousadosjáháerade 40anosomoferramentasdedeteçãodefalhas

e perdas de metal em oleodutos (e outras funções, omo limpeza de dutos). De uma

geração tenológia para outra, mais e mais renamentos vão sendo introduzidos, seja

para simplesmentemelhorar o resultado das análises ou para aompanhar novas normas

de inspeção (REBERetal.,2002).

Os pigs semovimentam nas tubulaçõesutilizandooprópriouxo de uído existente,

sendo impulsionadosatravés de disos oloados emseus orpos, e podem levardiversos

tiposdesensores paradetetar aperdade metal,seja porontato(omo nospigs táteis),

ou por meios sem ontato (omo nos magnétios e ultrassnios). Os pigs ultrassnios

vêmsedestaando emomparação aosdemais,devido apossibilidade de semedir

direta-menteaespessuradaparede, oquenãoépossívelomosoutrospigs. Agura2.1mostra

um típio pigultrassnio dentro de uma tubulação, e seus prinipaisomponentes.

O ultrassom oferee melhor preisão do que as medidas por ampo magnétio, nas

quais se detetam perdas de material pela variação da relutânia da parede do duto.

Trabalhosomoode Katragaddaetal.(1996)utilizamoo vazamentodeuxo magnétio

MFL (Magneti Flux Leakage) para reuperar informações sobre as ondições do duto.

Porém, essas informações são mais inompletas que as forneidas por uma inspeção por

ultrassom. Por issoé proposto explorar proessos físiosadiionais que são gerados pelo

veíulo de inspeção, omo o efeito RFEC (Remote Field Eddy Current) induzido por

movimento, o efeito de orrente nas bordas de defeitos induzidas por movimento, e o

(a) (b)

Figura 2.1: Em(a)imagem de um pig ultrassnio,e em(b) uma gura om seus

prinipaisomponentes

desenvolvimentodeum robparainspeçãodedutosbaseado tambémnoMFL, utilizando

sensores magnétios Hall. É mostrado que a presença de defeitos (omo trinas, mossas,

et.),evariaçõesdematerialafetamdiretamenteosresultadosdorob,eomesmopreisa

ser equipado om diversos outros tipo de sensores para orrigir estes problemas.

Já os pigs táteis utilizam espéies de palitos para ir "tateando"a parede interna do

duto. Estes palitossão ligadosa sensores queem geral medemo movimentoangulardos

mesmos para medir o relevo interno da parede (PIPEWAY, 2008). Com essa abordagem

onsegue-seapenas mediro relevo internodo duto, eom uma resolução limitada.

Esses são alguns dos motivosquelevamaouso de pigs ultrassniosnas inspeçõesde

dutos. Trabalhosomo o de Okamotoet al. (1999)mostram resultados om esse tipode

dispositivo, utilizando o envio de sinais aústios, e detetando seus TOAs (a inspeção

ultrassniaserá expliada naseção 3.1.3).

2.2 Tratamento estatístio

Alguns trabalhos utilizam abordagens estatístias para tentativa de melhorar a deteção

telefones elulares. Já Swierz (2006) propõe o uso do ódigo de Barker de 13 bits para

detetar um sinal em meio a ruído om dois estágios: aproximação aótia dinâmia e

tomadade deisão através de redes neurais. Porém, métodos estatístios não podem ser

usados emproessamentos emtempo-real,já queé neessário o aúmulode informações

para o pós-proessamento dos dados, e o tempo e espaço para armazenamento de

infor-mações emapliaçõesdesse tipo são restritos. Logo, métodos omo estes não podem ser

implementadosemuma inspeção automatizadaporpigs.

2.3 Proessamento Digital

O uso do proessamento digital de sinais se tornou indispensável na indústria atual, já

que as possibilidades vão muito além das analógias, tornando pratiamente qualquer

tratamento de sinal possível. Um exemplo disso é a evolução na deteção de TOAs

omparando-sea abordagemutilizadaporFurukawa,Adamowski eCamerini(1998),que

era predominantemente analógianotratamentodosinal: o momentode hegadado eo

eradetetadoporumiruitodedeteçãodelimiar(oTOAeradenidonomomentoqueo

sinalultrapassavaumaertaamplitude),eaabordagemdeCanalesetal.(2007),apresenta

uma algoritmo de deteção de pios dos eos de ultrassom, implementado digitalmente,

resultando em estimações muito mais preisas para os TOAs na inspeção de oleodutos,

emomparaçãoao tratamentoanalógio.

Por outro lado, avanços no sentido de melhorar a deteção do sinal são

apresenta-dos porReber etal. (2002),que apresentauma novageraçãode ferramentas de inspeção

ultrassnia de alta resolução para inspeção de oleodutos. Seu trabalho sugere o uso

de reursos de redução de dados e omenta o uso ferramentas de software usadas para

elaborar o ontrole dosistema. Identia arealização de ferramentasde inspeção por

ul-trassomomo sendo as mais desaadoras emtermos de proessamento de sinal e sugere,

pelamençãoaousodeFPGAsnotratamentodosinalreuperado,umaabordagemdigital

doproblema de determinaçãodomomentode hegadado eo. O uso de sistemas

ultras-snios pode, inlusive, ser feito externamente à tubulação. Park, Jeong e Lim (2002),

porexemplo, apresentam dois tiposde robs autnomospara a inspeçãode espessura de

paredes de tubosde aldeirasetubulaçõesindustriais. Estes robsusam um sistemaque

mede a propagação do som em seções das paredes do tubo realizando uma inspeção

O trabalhode BalzereStripf(2002),por sua vez, apresenta um pigde altaresolução

e grande alane (meniona distânias de até 250 km), apaz de pesquisar defeitos em

todaa irunferênia do tubo om uma resolução longitudinal de 3 mmà veloidade de

1 m/s. Este pig gera uma grande quantidade de dados que é submetida a um sistema

de ompressão on-line om grandes taxas de ompatação, de forma a tornar possível

o armazenamento de grandes volumes de dados em memória de estado sólido (ita-se

que o sistema gerou 700 Tbytes, que foramomprimidos por um fator de 7000 para ser

armazenados). Para tanto, o sistema faz uso de um onjunto DSP-FPGA, para

pré-tratamento e ompataçãodos dados. Osistema utiliza um algoritmopara deteção dos

pios no sinal digitalizado para fazer um passo da ompatação do sinal. Porém, neste

sistema, a lassiação de defeitos é feita totalmente o-line, ou seja, o resultado não é

geradoemtempo real,e nem mesmo pelopróprio pig.

Dai etal. (2007) propõe um sistema om diversos transdutores para inspeções

auto-mátias de dutos, também baseado namedição das suas paredes. Oalgoritmo proposto

utilizaa estimação doespetro de potênia do sinal reebido, eatravés dadeterminação

desuas frequêniasprinipaisépossíveldeterminarosintervalosde repetiçãodoseos

ge-radosnasreexõesinternasdasparedes. Oproblemaéquetalalgoritmo(omoamaioria

dos utilizados para estes ns) é muito susetível a presença de ruído no sinal, que

dis-tore totalmentea frequênia de repetição dos sinais. Um algoritmosemelhante é usado

por Martin et al.(1992), que mostra uma ténia para medir amadas (porexemplo em

artérias humanas) baseada em transformada inversa de Fourier da derivada logarítmia

orrigida do espetro de energia do sinal. Esse algoritmo já se mostra menos susetível

aoruído, porémnão totalmentelivre,ealémdisso éum algoritmoqueneessita de muito

esforço omputaional, não podendo ser implementado para inspeçõeson-line.

TrabalhosomoosdeSuh,KimeChung(1999)tambémsugeremqueumaabordagem

digital para o problema da reepção dos eos pode trazer mais vantagens. Neste aso, é

introduzidauma maneirapara inspeção de parafusos emplantas rítiasde usinas sem a

neessidadederemoção,usandoummétododeDeonvoluçãoPreditivaDinâmia,visando

melhoraradeteçãoderahadurasdostestesonvenionais. Esteproessoéapliadopara

altasfrequênias(10MHz),eésugeridoodesenvolvimentodeumiruitointegradoASIC

(Appliation-SpeiIntegrated Ciruit) paraaumentarsuaveloidadede proessamento.

A inspeção de parafusos por ultrassom, assim omo a inspeção de paredes de oleodutos,

doparafuso. Damesmaforma,haveráreexõeseruídosquepreisarãosereliminadospara

aorretadeteçãodomomentodehegadadopulsodoeoduranteamediçãodeespessura

daparedede umoleoduto. Lin,Lee eSaul(2004)apresentam umaalgoritmosemelhante,

utilizandodeonvolução não-negativaparaestimaradiferençadetempodehegadaentre

sinaisdesomparaloalizaçãodeumafonteemissora. Oalgoritmoéomparadoom

auto-orrelação, alinhamento de fase e deonvolução simples, se mostrando superior aos três

tanto na simulação, quanto em testes em ampo. Estes dois métodos também ajudam a

diminuirainuêniaderuído,porémomootrabalhoitadoanteriormente,sãoaltamente

ustosos omputaionalmente, o que impossibilita suas implementações on-line om a

tenologiadisponível atualmente.

OtrabalhodeHiguti(1994)apresentadiversosmétodosparainspeçãodeorrosãoem

tubulações, foando prinipalmente nos métodos de deteção da espessura das mesmas.

São exibidos métodos simples (omo deteção de limiar e de pios, que não resolvem

os problemas de ruídos em uma inspeção) e métodos mais omplexos (omo orrelação

ruzada, ltro de Wiener, ltro de onformação e múltiplas reexões, que resolvem boa

partedos problemas). Oproblema équeosmétodosmaisomplexosapresentados exigem

altaargaomputaional,enão podemser implementadosemreal-time,queéaproposta

deste trabalho. Além disso, Higuti faz um estudo sobre a inuênia da rugosidade da

superfíie inspeionada noresultado da inspeção.

Simon (1993) também mostra ténias de proessamento digital de sinais para

apli-ação em ensaios não destrutivos de ultrassom, muito semelhantes às apresentadas por

Higuti,queaemnomesmoproblemadenãoserempassíveisdeimplementaçãoemtempo

real. Simontambém não onsiderou os problemas de dispersão e atenuação emseus

mo-delosparasimulações, eseusresultadosexperimentaissãofoadosnainuêniadaadição

de ruído branopara ada um dos métodos.

2.4 Filtro Casado e Código de Barker

Pelos trabalhos itados, perebe-se que a inuênia do ruído no sinal é um ponto muito

importante para a melhoria dos resultados das inspeções. Existem diversos métodos

matemátiospara melhoraressa relaçãoS/R, entre eles oltro-asado.

similhança(o ltro asado) para detetar sinais onheidos om adição de ruído brano

gaussiano, om utilização de pulsos odiados om ódigo Barker (ódigos onheidos

por suas propriedades de autoorrelação, que serão melhor expliados na seção 3.3.3).

A implementação do sistema também é feita digitalmenteem uma FPGA. O sistema é

utilizado para navegação de veíulos submarinos, através de transponders ultrassnios,

emostra resultados promissores para aestimação dos TOAs.

NotrabalhodeAkopianeAgaian(2004)émostradoumalgoritmodeumltroasado

rápidonodomíniodotempo,parausoemGPS(GlobalPositioningSystem). Oalgoritmo

desenvolvidosemostramaisrápidoqueabordagensomFFT.JáJoetal.(1999)apresenta

um ltro asado digital ompato, que onsegue atingir um tempo de proessamento

menor que um ltro onvenional, gerando assim resultados mais rápidos. Esse tipo de

algoritmosemostra muito importantenum aso de inspeçãoem tempo-real.

O trabalho de Yedlin e Majer (1993) mostra as vantagens de uma modulação por

fase (no aso uma PSK (Phase Shift Keying) om ódigo de Barker) em relação a uma

modulaçãode frequênia, reforçando os benefíios de uso destesódigos.

Zhao, Mo eGao (2007)utiliza o ódigo de Barkerpara geração de imagens oloridas

de uxos por ultrassom. Neste trabalho é demonstrado omo a seleção de um ódigo

de Barkerdeve ser feitabaseando-se emdiversos parâmetros dosistema, omo bandado

transdutor, frequênia entral, duração do sinal, entre outras. Em testes, onseguiu-se

umataxade ruídode apenas0.5dBemrelaçãoàpotêniadosinal, utilizandoum ódigo

de Barkerde 5bits e 4 ilos, om uxos rápidos de até 5 m/s.

O uso de ltros asados om ódigos de Barker também foi explorado por Hu et al.

(2006). Emseutrabalhoédemonstradoousodeltrosasadose"des-asados"(mismathed),

om ódigos de Barkere MPS (Minimum Peak sidelobe) (om lóbuloslaterais mínimos).

Ótimos resultados são alançados na relação S/R, e o uso do ódigo de Barker produz

uma performane superior que o uso de ódigos muito longos (omo os MPS). Isso é de

extrema importâniapara apliações nas quais existe um limite para o omprimentodo

sinalqueserá enviado, queéoaso destetrabalhoomoserá vistonaseção4.1. Já

Leva-non (2005) faz a otimização de ltros "des-asados", om 3 vezes o omprimento iniial

do sinal, para minimizar a integral ou o pio dos lóbulos laterais, utilizando sequenias

bináriaslongas.

deproessamentodigitaldesinaisparasoluionarestesasos. Umdosmétodospropostos

(métododaorrelaçãoruzada)seassemelhaaométododoltroasadoqueseráutilizado

nestetrabalho. Porém, Higuti(1994) mantevesua análiseexperimentallimitadaaplaas

omsuperfíiesparalelas,nãoestudandoasos omsuperfíiesinlinadas(que éoasode

loais om altaorrosão).

Simon (1993) mostrou que materias om grãos em sua estrutura também ausam

efeitos de dispersão dos eos. Esse efeito é tão maior quanto maior for a frequênia do

sinal(asosemelhanteaodarugosidadesuperialestudadoporHiguti(1994)). Também

é proposta uma ténia de orrelação ruzada, om geração de pulsos para exitação de

transdutores,quenãofoitestadaporfaltadeequipamento,masquetambémseassemelha

om aténia queserá utilizadaneste trabalho.

Levando em onta a direção destes trabalhos, onluiu-se que apostar em inspeção

não-destrutivaporultrassom, omproessamentodigitalde sinaisutilizandoltroasado

eódigosde Barkeréoaminhomaisinteressanteparatentarsoluionarosproblemasde

3 Aspetos Teórios

Neste apítulo serão abordados todos os aspetos teórios envolvidos neste trabalho, de

modoaexpliar aoleitoralgunsoneitos, alémde demonstraroporquedouso de ertos

algoritmos,atravésde suas formulaçõesmatemátias.

3.1 Ultrassom

Nesta seção será apresentada a teoria envolvendo os sinais de ultrassom, de modo a

introduziraoleitoralgunstermoseoneitosqueserãoutilizadosaolongodestetrabalho,

eexpliar omo oultrassom éutilizadoem uma inspeção não destrutiva.

3.1.1 Os sinais de Ultrassom

Sinais de ultrassom se omportam omo qualquer outro sinal aústio, e por issopodem

ter este omportamento muito bem previsto, já que a teoria de propagação aústia é

bem onsolidada. Em primeiro lugar, as ondas aústias podem ser dividas em

longitu-dinais (onde a movimentação de uma partíula é na direção de propagação da onda) e

transversais (onde amovimentação das partíulas é perpendiular à direção de

propaga-ção da onda) (KINO, 1987). A gura 3.1exemplia estes dois tipos de propagação. No

geral,ondasaústias aabamsendo umaombinaçãotantode ondastransversaisquanto

longitudinais.

Em apliações espeías, taisomo transdutores, a onstrução doemissor de ondas

podeserfeitademaneiraqueesteemitaapenasumdostipos(transversaloulongitudinal).

Transdutores para inspeções não destrutivas são feitos de modo a emitir apenas ondas

l

u

u +

δ

u

y

z

u +

δ

u

l

z

y

u

a)

b)

Figura 3.1: a)Propagação daonda longitudinal e b)Propagação daonda transversal

3.1.2 A reexão das ondas

Asondas aústias se propagam normalmenteem um meio até queenontrem uma

fron-teira, isto é, uma divisão deste meio om outro. A divisão de meios do ponto de vista

dasondasoorrequandoháumamudançanaimpedâniaaústia. Assimomotem-seo

oneitodeimpedâniaelétria-apropriedadedeumomponenteimpedirmaisoumenos

apassagem de uma orrente elétria,emaústia tambémdene-se a impedâniade um

material omo sendo a propriedade que ele possui em transmitir uma vibração aústia

om maior ou menor failidade. A impedâniaaústia de um material é denida omo

oproduto dadensidade do materialpela veloidade das ondas nomesmo,

Z

=

ρ.υ

.

A onda, ao enontrar uma diferença de impedânias, será parialmente reetida e

parialmente transmitida ao outro meio. A gura 3.2 exemplia esta situação. As

frações da onda que serão reetida e transmitida dependem das impedânias aústias

dos meios (

Z

1

e

Z

2

). O índiede amplitudereetida Re ode amplitude transmitidaT

são expressos por(KINSLER;FREY, 1950):

R

=

Z

2

−

Z

1

Z

2

+

Z

1

e T

=

2

Z

2

Z

2

+

Z

1

(3.1)

meio 1, Z

₁

meio 2, Z

₂

onda incidente

onda refletida

onda transmitida

1

2

3

Pode-se pereber que se

Z

1

e

Z

2

forem muito próximos, pratiamente todaa energia

será transmitida (omo se não houvesse mudança de meio). Alémdisso, mesmo quenão

haja uma troa de meios, as ondas vão perdendo intensidade durante sua propagação

devidoàexpansão dafrentede onda,quefaz omque aintensidade deaiaom oinverso

dadistânia perorrida, e também devido à visosidadedo material. Essas propriedades

são muito importantes para que se possa entender as diuldades em uma inspeção não

destrutiva por ultrassom.

Dependendodomeioqueotransdutorfortrabalhar,adiferençade impedâniaspode

ser muito grande, e desta maneira poua energia onseguirá ser transmitida, reetida,

e reuperada para análise. Com isso, os eos podem voltar om baixas amplitudes, e

omprometidosporruído. Na seção 3.1.3 issoserá melhor expliado.

Por último, é importante dizer que quando a onda enontra uma divisão de meios,

indo de um meio om impedânia aústia maior para um meio om impedâniamenor,

oorre uma inversão de fase damesma.

3.1.3 O TOA (Time of Arrival) e a inspeção por ultrassom

Umainspeçãonãodestrutivaporultrassomonsistebasiamenteemenviarereebersinais

deultrassomatravésde uma peça,eanalisando-seosinal reebido, tiraronlusõessobre

o estado da mesma. No aso de inspeções de paredes de oleodutos, utilizam-se pulsos

aústios gerados por transdutores de ultrassom, que se reetem nas paredes internas

do duto e são reebidos omo sinais de eo, pelo mesmo ou por outros transdutores.

Conheendo-seaveloidadede propagaçãodaonda nomeio,emedindo-seo tempoentre

oenviodaonda eoreebimento doseu eo (onheido omoTOA)épossíveldeterminar

adistâniaentreotransdutoreaparede. Determinando-seestas distâniasseguidamente

aolongode umorpopode-sereonstruirorelevodomesmo. Alémdisso, épossívelmedir

aespessura daparede, peladiferença de tempo entre o primeiroeo segundo eo.

OTOAéestimadoanalisando-seosinalde eoreebido. Porexemplo,pode-seadotar

oinstantede maioramplitude dosinalomo estimativadoTOA. Agura 3.3mostra um

exemplode envio ereebimentodos eos geradospelas paredes, eseus respetivos TOAs

(adotando-seumritériodemaioramplitudeomosendooTOA).Apropagaçãodeondas

Figura 3.3: Envio ereebimentodos eos dosinal de ultrassom, e seus respetivos

TOAs

é pratiamente espeular, gerando sinais de eo intensos e bem omportados. Porém,

quando tenta-se reebersinais de eo gerados por superfíies orroídas e rugosas,em um

meio om alta atenuação, a relação S/R do eo reebido é fortemente prejudiada. A

gura 3.4 mostra laramente a diferença de eos obtidos em uma superfíie plana em

meio limpo, e os eos misturados a ruído em superfíies orroídas, e meios altamente

atenuantes (omo opetróleo). Estes eos om baixa taxa S/R(gura 3.4.(b)) setornam

difíeisde ser detetadosorretamente.

(a) (b)

Figura 3.4: Sinaisde eo obtidos emágua, (a)geradoporuma plaade alumínioplana

epolida; e(b) gerado emregião orroídada plaa

onda longitudinal se onverte em uma longitudinal, mais uma omponente transversal.

Estasondastransversaisaabamtambémvoltandoaotransdutor,gerandomaisinertezas

nadeteção dos eos. Essas ondas são enaradas omo ruído adiional aos que já foram

itados.

Veria-se portanto a neessidade do desenvolvimento de novas tenologias, que

me-lhoremessa relaçãoS/Rnos eosreebidos, paraqueaestimativadoTOA possa serfeita

om maiorpreisão, edesta maneirao resultado da inspeção tornar-se mais onável.

Para apliações em tubulações, pode-se alular qual será a atenuação esperada do

primeiro e do segundo eo, utilizando os índies de reexão e transmissão denidos na

equação3.1. Para aamplitudedoprimeiroeo,aplia-seapenasaequaçãodereexão. Já

parao segundo eo, aplia-seade transmissão (do meioemque seenontrao transdutor

paraaprimeiraparede), ade reexão(nasegunda parede),enovamenteade transmissão

(da primeiraparedede voltapara o meio).

Para a impedânia aústiado óleo pode-se utilizar uma aproximação om o mesmo

valordaimpedâniaaústiadaágua,queéde

1

.

48

MRayl

,e paraaparededooleoduto

usa-sea do aço queé de

40

MRayl

(KINSLER;FREY, 1950).

Dessa forma,a amplitudedoprimeiroeo será 93%daamplitude iniialemitida,ea

dosegundo eo será 13%.

Porúltimo,éimportanteressaltarquedevidoàinversãodefasequeoorrenosegundo

eo, deve se ter em mente que se proura-se um pio positivo no primeiro eo, deve-se

prourarum pio negativo nosegundo.

3.1.4 Transdutores de Ultrassom

Para melhor entender todo o oneito da inspeção porultrassom, é interessante

ompre-ender omo funiona o transdutor ultrassnio, que é a peça responsável pelo envio e

reebimento dos sinais de ultrassom.

Os transdutores são feitos de material piezoelétrio (material que onverte tensão

meâniaempotenialelétrio,ouvie-versa) epodem terdiferentes formatos,tamanhos

e frequênias. A gura 3.5 mostra omo seria a onguração mais simples possível para

d

V

T

T

+

-Figura 3.5: Modelo simpliadode um transdutor de ultrassom

Utilizando asequaçõesonstitutivas piezoelétrias (SZABO,2004), hega-se a

onlu-sãode quequando umatensãoelétriaéapliadanos terminaisdotransdutor, umaforça

aparee noorpo, eseu valoré,

F

(

t

) = (

hC

0

V /

2)[

−

δ

(

t

) +

δ

(

t

−

d/c

)]

,

(3.2)

onde

h

é a onstante piezoelétria,

C

0

é a apaitânia,

V

é a tensão apliada,

d

é a

distânia entre os terminais, e

c

a veloidade do som entre os eletrodos (dada por

c

=

p

C

D

_/ρ

, onde

C

D

é onstante de rigidez e

ρ

é a densidade do material. Tomando a

transformadade Fourier daequação 3.2temos,

F

(

f

) =

−

i

(

hC

0

V

)

e

−

iπf d/c

sin

[

π

(2

n

+ 1)

f /

2

f

0

]

.

(3.3)

A equação 3.3mostra que a força é máxima nas harmnias ímpares(

n

= 1

,

2

,

3

, ...

)

dafrequêniafundamental(ou de ressonânia)

f

0

=

c/

2

d

. Daí vema grandeimportânia

deexitarostransdutoresemsua frequêniaderessonânia(esuasharmnias),demodo

a transmitira maior energia possível. Fora destas frequênias, pouquíssima energia será

transmitida,impossibilitando ageração eenvio de sinais de ultrassom.

No entanto, sinais om banda base de baixa frequênia também podem ser usados

omo exitação utilizando-se uma onda portadora na frequênia de ressonânia. Esta

3.1.4.1 Frequênia do transdutor

Para esolher a frequêniabase dotransdutor, deve-se levaremonsideração dois fatores

prinipais:

•

Espessuraasermedida-Quantomenoraespessuraqueseesperamedir,menordeve

ser o omprimento de onda do sinal ultrassnio (e onsequentemente, maior sua

frequênia),demodoqueoseosprovenientesdainspeçãonãosesobreponham. Isto

é onheido omo a resolução axial do transdutor, ou seja, qual a medida mínima

de espessura quepode-se distinguirutilizandoo mesmo.

•

Atenuação do sinal - A diferença de impedânias aústias dos meios, somada a

atenuaçõespor ruído,dispersão, rugosidade eorrosão tornam a deteção dos eos

diultosas poramuar os eos muito atenuados. De modogeral, quanto maior a

frequênia,maior a atenuação.

Nas apliações de inspeções de dutos, espera-se medir espessuras de até

5

mm

. A

norma SAE AMS 2632 reomenda que para espessuras menores de

13

mm

utilize-se

frequêniasentre

2

e

10

MHz

(SAE AMS2632, 1974).

Emrelaçãoaoitematenuação,sabe-se queparamaiores frequênias,asondas

ultras-snias sofrem maior atenuação quanto maior o espaço perorrido. Além disso, o estudo

da rugosidade superial feito por Higuti (1994) onluiu que a rugosidade da peça que

estásendo inspeionada tambémage de formadiferentepara diferentes omprimentosde

onda(ou seja, para diferentes frequênias). A rugosidade age prinipalmente diminuindo

a amplitude do sinal reebido (espalhando a energia), e essa atenuação é maior quanto

maior for a frequênia do sinal. Como também já foi itado (SIMON, 1993), o mesmo

aontee para materiaisom granulação emsua estrutura.

Destamaneiratem-seumarelaçãode ompromissoparaesolher umafrequênia alta

(om um omprimento de onda baixo), que resulta em uma resolução axial maior (para

deteção de paredes menos espessas), porém que tem uma atenuação maior devido à

rugosidade,orrosão eperursoda onda.

3.1.4.2 Transdutores foais

Também existe a possibilidade de utilizar transdutores foalizados. A gura 3.6 mostra

exemplosde um transdutor normale um foalizado.

(a)

Foco

(b)

Figura 3.6: Em(a) um transdutor não-foalizado,eem (b) um transdutor foalizado

Otransdutorfoalizadoonentraofeixeaústioemitido,o quepoderiabeneiar a

loalizaçãoexata de pontos orroídos. Porém, omo as superfíies orroídas apresentam

pers irregulares e ligeiramente inlinados, pode oorrer o espalhamento na reexão do

sinal. Desta maneiranão é indiadoo uso de transdutores foalizados, poisesse

espalha-mentopode reetiroeo parauma regiãonão oberta pelotransdutor. Mesmoperdendo

um pouo de resolução lateral om o feixe não diretivo, a hane de reeber energia

re-etida se torna maior om um transdutor não foalizado. A gura 3.7 demonstra omo

o espalhamento do sinal é prejudiial no aso do transdutor foal. Por este motivo foi

(a) (b)

Figura 3.7: Em (a) o transdutornão foal está dentro doampode ondasreetidas

poruma superfíieirregular,o que não aontee em(b) om o transdutor foalizado

3.2 Proessamento digital de sinais

Nesta seção serão desritas as razões do uso do proessamento digital de sinais. O

pro-essamento de sinais onsiste na análise e/ou modiação de sinais de forma a extrair

informações dos mesmos e/ou torná-los mais apropriados para alguma apliação

espe-ía. Este proessamento pode ser feito tanto analogiamente omo digitalmente. A

grande vantagem de um proessamento digital de sinais (DSP - Digital Signal

Proes-sing) é que se pode empregar algoritmos muito mais omplexos e eientes que em um

proessamento analógio. O DSP omeçou em meados dos anos 70, quando os

ompu-tadoresomeçaram aar disponíveis, porém eram extremamentelimitados aapliações

espeías devido aos altos ustos envolvidos. A partir destes primórdios, avanços

enor-mesforamonseguidos,tornandoo DSPumaferramentaindispensávelemtodas asáreas

queenvolvem qualquer tipo de aquisição de sinais (SMITH, 1997).

Basiamentequalqueralgoritmopode ser implementadodigitalmente, jáquesão

inú-merasaspossibilidadesdedesenvolvimentodeumiruitodigital. Elepodeser

implemen-tadode diversas maneiras: viasoftware om proessadores dediados, om proessadores

normais,ou até om iruitos digitais eletrnios totalmente dediados. Isso explia sua

sis-3.2.1 Sistema Embarado - FPGA

Noaso das inspeções om pigs, deseja-se quetodo osistema desenvolvidoesteja

embar-adonomesmo(paraqueelepossa orrerosdutossem neessidadede estarligadoauma

base xa). Por isso é neessário reduzir o onsumo de energia e a quantidade de dados

a ser armazenada. Assim o desenvolvimento de um sistema totalmente dediado e que

realizeo proessamento emtemporeal éneessário.

Nesta fase de estudo e pesquisa, desenvolver diversos iruitos dediados onsumiria

muitos reursos naneiros, além de muito tempo. Uma maneira de de resolver estes

problemas, eatender as exigêniasdo sistema éa riação de um iruito digitalem uma

FPGA.AprimeiraFPGAfoidesenvolvidaem1985pelaXilinx. Estassãodispositivosem

silíioformados por bloos lógios(que implementam qualquer função digital,atravésde

memórias), matrizes de interonexão (que roteiam as ligações entre os bloos lógios), e

bloos de entrada esaída para onexãoom oambienteexterno (XILINX, 2008). A gura

3.8 mostraum exemplosimpliado desta estrutura.

E / S

E / S

E / S

E / S

E

/

S

E

/

S

E

_/

S

E

/

S

B.L.

B.L.

B.L.

B.L.

B.L.

B.L.

B.L.

B.L.

B.L.

M

M

M

M

Figura 3.8: Estrutura interna simpliada de uma FPGA. E/S - bloos de entrada e

saída, B.L.- bloos lógios e M -matrizes de interonexão

Emuma FPGA pode ser implementadoqualquer iruitológio, pormeioda

progra-maçãoere-programaçãodas memórias,dos blooslógiosedasmatrizesde interonexão,

oquetrazgrandesbenefíiosnodesenvolvimentodeumprojetoomoesse,ondeos

3.2.2 Proessamento Digital

Para se realizar um DSP, primeiramente deve-se onverter o sinal adquirido para uma

versão digital (já que qualquer sinal na natureza é analógio, existindo em tempo

on-tínuo). No aso de inspeção por ultrassom, omo a frequênia do sinal é relativamente

alta (era de 5 MHz) é neessário uma onversão analógia/digital muito rápida. Por

exemplo, neste trabalhoserá utilizadauma taxa de aquisição de era de 50 MS/s, para

proporionaruma resolução adequada.

Além disso, omo os perursos de inspeção são longos, a quantidade de dados que

deveriamserarmazenadosémuitogrande,tornandoinviávelsalvartodos osdados

adqui-ridos. Para resolveresteproblema épropostorealizaroDSPomum hardware dediado,

isto é, um iruito que trabalheapenas fazendo o proessamento, e em tempo real,

tor-nandoneessário salvar não os sinais ompletos, mas somente ainformação desejada(no

aso oTOA doprimeiro eo e aespessura daparede emada ponto).

3.3 Algoritmos matemátios

Nestaseçãoseráapresentadatodaateoriaenvolvidaparaodesenvolvimentodoalgoritmo

queseráimplementado, desdeosoneitos básiosde representação matemátiadosinal,

até adesrição doalgoritmoemsi.

3.3.1 Estimação do TOA

Como foi visto naseção 3.1.3, o problema básio nainspeção ultrassnia é a estimação

dotempode hegada dos eos dopulso ultrassnio. Omodelo matemátio simpliado

dosinal reebido pode ser desritoomo:

r

(

t

) =

s

(

t

−

A

) +

w

(

t

)

, com

0

<

=

t <

=

T

(3.4)

onde,

•

r

(

t

)

-sinal observado

•

A

- instantede hegada(TOA)

•

w

(

t

)

- ruído branogaussiano

•

T

- tempo de observação dosinal

Pela equação 3.4 pode-se pereber que o sinal reebido é basiamente omposto de

um sinal onheido (que é osinal de interesse para álulodo TOA) presente a partirde

um erto instante (no aso, o TOA que prouramos), somado de um ruído branoWGN

(White Gaussian Noise). O WGN é uma boa aproximação de situações do mundo real,

poisé um sinal aleatório,ujoespetro de potênia éplano, istoé, tem igualintensidade

paraqualquerfrequênia,esuasamostrasemqualquerinstantedotempotemdistribuição

gaussiana om média nula.

A gura 3.9demonstra omo a adição de ruído onsegue prejudiar a estimativa do

TOA, ou seja,a deteção do eo dentro dosinal reebido.

(a)Sinalonheido (b)Sinal+Ruído

Figura 3.9: Em(a)o sinal onheido, eem (b) om adição de ruído brano,

diultando adeterminação doTOA

O problema se torna estimar o valor do instante de hegada

A

em meio ao sinal

observado

r

(

t

)

a partir de um modelo

s

(

t

)

do sinal onheidoom omenor erro possível.

No aso deste trabalhotemos limitaçãode tempo de proessamento para o algoritmo,já

queomofoiexpliadonaseção3.2.1,oproessamentodeveráserfeitoemtemporealom

aodesenvolvidoporLimaeFurukawa(2002),poisesteltropodeserimplementadoomo

um ltro FIR,gerando respostas om um atraso xo.

3.3.2 Filtro Casado

A abordagem geralmente utilizada para se estimar uma parâmetro determinístio (no

aso o TOA) através de observações aleatórias é onheido omo estimação de máxima

verossimilhança(ML-MaximumLikelihood). Supõe-sequesequeiraestimarumavariável

X

,a partir de uma grandeza

u

que foi observada. Matematiamente issoorresponderia

a enontrar um valor de

X

, para um

u

dado, que maximizasse a função densidade de

probabilidade(PDF - ProbabilityDensity Funtion)ondiional

p

u

|

X

(

u

|

X

)

(LIMA, 2002).

Osinal

r

(

t

)

pode serdesritoomoumaaproximaçãode

K

oeientesutilizandoum

onjunto de funções arbitrárias ortonormais

φ

i

(

t

)

,tal que,

r

(

t

) =

K

X

i

=1

r

i

φ

i

(

t

)

,

0

≤

t

≤

T,

(3.5)

r

i

=

Z

T

0

r

(

t

)

φ

i

(

t

)

dt, i

= 1

,

2

, ..., K,

(3.6)

Apliando adeomposição daequação 3.5na formulaçãogeral dosinal, mostrada na

equação3.4, hega-seque suas omponentes serão

r

i

=

Z

T

0

s

(

t

−

A

)

φ

i

(

t

)

dt

+

Z

T

0

w

(

t

)

φ

i

(

t

)

dt

=

s

i

+

w

i

,

(3.7)

Pode-sedemonstrarqueasomponentes

w

i

doruídosãovariáveisaleatóriasgaussianas

om média nula e variâniaigual ao valorquadrátio médio do ruído. Além disso, essas

omponentes são variáveis aleatórias estatistiamente independentes entre si (devido ao

fato do ruído ser brano) (TREES, 1968). Assim, para um dado valor de A, a PDF de

adaomponente

r

i

será

p

r

i

|

A

(

R

i

|

A

) =

1

p

2

πσ

2

n

exp

−

1

2

[

R

i

−

s

i

(

A

)]

2

σ

2

n

,

(3.8) onde

σ

2

n

é a variâniado ruído e

s

i

(

A

)

é a omponente de s(t-A) para um dado valorde

Comoasomponentes

r

i

são estatistiamenteindependentes,aPDFdosinalpodeser

esritaomo a produtóriadas PDFsdas omponentes

p

r

|

A

(

R

|

A

) =

A

Y

i

=1

1

p

2

πσ

2

n

exp

−

1

2

[

R

i

−

s

i

(

A

)]

2

σ

2

n

,

(3.9)

AestimaçãoMLéobtidaalulando-seaequação3.9paraumdadosinal

r

(

t

)

reebido,

enontrando-se o valorde

A

que maximiza amesma.

Porse tratar de um problema de maximização, a equação pode ser simpliada om

osseguintes passos:

1. Enontrar

A

quemaximiza a expressão3.9é o mesmo queenontrar

A

que

maxi-miza ologaritmodaexpressão. Apliandoo logaritmoe exeutando aprodutória tem-se

K.log

p

1

2

πσ

2

n

!

−

1

2

σ

2

n

K

X

i

=1

(

R

2

i

−

2

R

i

s

i

(

A

) +

s

2

i

(

A

))

(3.10)

2. Como

σ

2

n

não depende de A, pode-se simplesmenteprourar um A que minimize

aexpressão

K

X

i

=1

R

2

i

−

K

X

i

=1

2

R

i

s

i

(

A

) +

K

X

i

=1

s

2

i

(

A

)

(3.11)

3. Mas

K

X

i

=1

R

i

s

i

(

A

) =

K

X

i

=1

R

i

Z

T

0

s

(

t

−

A

)

φ

i

(

t

)

dt

=

Z

T

0

(

s

(

t

−

A

)

K

X

i

=1

R

i

φ

i

(

t

))

dt

=

Z

T

0

r

(

t

)

s

(

t

−

A

)

dt

(3.12)

e de maneira semelhante,

K

X

i

=1

R

2

i

=

Z

T

0

r

2

(

t

)

dt,

(3.13)

K

X

i

=1

s

2

i

=

Z

T

0

s

2

4. Assim, a expressãodo item 2é equivalentea

Z

T

0

r

2

(

t

)

dt

−

2

Z

T

0

r

(

t

)

s

(

t

−

A

)

dt

+

Z

T

0

s

2

(

t

−

A

)

dt.

(3.15)

5. Porém, para um dado

r

(

t

)

, temos que a primeira e a última integral da equação

3.15 orrespondemrespetivamente àsenergiasdos sinais

r

(

t

)

e

s

(

t

)

,e não dependemdo

valorde

A

no modelo adotado. Logo, a estimativade ML é ovalor de

A

que maximiza

aexpressão

Λ(

r

(

t

)

, A

) =

Z

T

0

r

(

u

)

s

(

u

−

A

)

du

(3.16)

Assim, o problema de maximização de

p

r

|

A

(

r

|

A

)

foi reduzido a maximizar a função

Λ(

r

(

t

)

, A

)

. Esta equação éonheida omo função de verossimilhança.

A equação 3.16 poder ser vista omo uma integralde onvolução. Para queisso seja

possível, basta enxergá-la omo sendo a saída de um sistema linear om entrada

r

(

t

)

e

resposta impulsiva

s

(

−

t

)

(que nada mais é que o sinal de interesse revertido no tempo).

A gura3.10 exemplia asaída de um sistemalinear.

x(t)

y(t)

h(t)

Sistema Linear

y

(

t

) =

Z

∞

−∞

x

(

u

)

h

(

t

−

u

)

du

Figura 3.10: Exemplo da saída de um sistema linear

Em suma, um reeptor apaz de forneer estimativas do TOA de um sinal pode ser

um sistema linear, uja resposta impulsiva é o sinal desejado revertido no tempo. Um

reeptordeste tipoéonheidoomo ltroasado. Aestimativaéobtidadetetando-se

opio de saída do ltro,o que é equivalentea alulara função de verossimilhança para

vários valores de

A

e tomar o máximo. Uma observação pertinente no momento é que

numa apliaçãoreal não é possível implementar um ltro om resposta

s

(

−

t

)

(pois seria

um ltro não-ausal). Portanto, o que se faz é utilizar uma resposta do tipo

s

(

−

t

+

t

f

)

,

om um atraso xoe onheido.

Por denição, um ltro asado a um sinal

s

(

t

)

qualquer é aquele uja função de

transferênia(ou resposta impulsiva)é

h

(

t

) =

ks

(

t

f

−

t

)

,

(3.17)

onde

k

é uma onstante arbitrária, e

t

f

omo dito é a duração (o omprimento, no aso

de tempo disreto) do sinal. Ou seja, o ltro é basiamente o sinal iniial invertido no

tempo,atrasado, eesalado. Agura3.11 mostraumexemplode umsinal,eum possível

ltroasado ao mesmo.

-1

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

-5

0

5

10

-8

-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

-5

0

5

10

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

-5

0

5

10

s(t)

k*s(-t)

k*s(-t+t

_f

)=h(t)

a)

b)

c)

t

f

-t

f

t

f

Figura 3.11: Ema)tem-se o sinal original,emb) sua inversão notempoe esalado

porum fator

k

, eem ) apliandoum atraso

A

tem-sea função de transferênia doltro

ausal

Utilizandoomesmosinaldagura3.11eseuorrespondenteltroasado,émostrado

nagura3.12 estesinalatrasadoeenvolvidoemruído,easaídadepoisdeuma ltragem.

Pode-se perebero piodasaída, queéamelhorestimativapara oatraso

A

mostradona

gura3.12.

Nagura3.12pode-sepereberqueopiooorreomumatrasoigualaoomprimento

do sinal utilizado para gerar o ltro (

t

f

). Como expliado anteriormente, isso aontee

pelofatodoltroterqueserausal(paraquepossaserimplementadosiamente). Porém

este atrasosempre será xo e onheido.

Paradeterminar-seorretamenteeste atrasoentão,espera-sequeasaída doltroseja

umpulsoomaisestreitopossívelentradonoatraso

A

(TURIN,1960). Porém,dependendo

dos sinais utilizados, muitas ambiguidades podem apareer, por exemplo devido a onda

portadora (que é neessária na exitação de transdutores, omo foi desrito na seção

3.1.4). Umagrandezautilizadapara medirqualitativamenteessa ambiguidadeé afunção