Sistema de localização de vazamento de gás por dispositivo acústico-eletrônico de deslocamento interno

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UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS FACULDADE DE ENGENHARIA QUÍMICA

FLÁVIO GONÇALVES CAVALIERI

SISTEMA DE LOCALIZAÇÃO DE VAZAMENTO DE GÁS POR

DISPOSITIVO ACÚSTICO-ELETRÔNICO DE DESLOCAMENTO INTERNO

CAMPINAS 2015

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FLÁVIO GONÇALVES CAVALIERI

SISTEMA DE LOCALIZAÇÃO DE VAZAMENTO DE GÁS POR

DISPOSITIVO ACÚSTICO-ELETRÔNICO DE DESLOCAMENTO INTERNO

Dissertação de Mestrado apresentada à Faculdade de Engenharia Química como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Engenharia Química.

Orientador: Drª. Ana Maria Frattini Fileti.

ESTE EXEMPLAR CORRESPONDE À VERSÃO FINAL DA DISSERTAÇÃO DEFENDIDA PELO ALUNO FLÁVIO GONÇALVES CAVALIERI, E ORIENTADA PELA PROFA. DRA. ANA MARIA FRATTINI FILETI

CAMPINAS 2015

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Dissertação de Mestrado defendida por Flávio Gonçalves Cavalieri e aprovada em 27 de Novembro de 2015 pela banca examinadora constituída pelos doutores:

________________________________________________ Profa. Dra. Ana Maria Frattini Fileti

________________________________________________ Prof. Dr. Flávio Vasconcelos da Silva

________________________________________________ Prof. Dr. Guido Costa Souza de Araújo

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Resumo

CAVALIERI, F. G. Sistema de Localização de Vazamento de Gás por Dispositivo Acústico-Eletrônico de Deslocamento Interno. Faculdade de Engenharia Química, Universidade Estadual de Campinas, 2015. Dissertação (mestrado)

As tubulações de transporte de gás normalmente percorrem grandes distâncias, atravessando desde regiões densamente povoadas até reservas naturais. Detectar um vazamento com precisão pode evitar grandes prejuízos financeiros e ambientais.

Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de um sistema, composto por um dispositivo em formato esférico, capaz de se deslocar dentro de tubulações de transporte de gás e de determinar a localização exata de vazamentos, através da aquisição e armazenamento de sinais de áudio captados por um microfone, e de coordenadas geográficas fornecidas por um módulo receptor de GPS. Esse mesmo sistema ainda é composto por um pacote de softwares e planilhas, capazes de gerar gráficos no domínio do tempo e frequência a partir dos dados aquisitados e armazenados pelo dispositivo, durante o deslocamento interno na tubulação.

Para realizar os ensaios de vazamentos com magnitudes diferentes, foi desenvolvido um protótipo de tubulação de polietileno de alta densidade PEAD, com 12m de comprimento por 160mm de espessura, similar às tubulações de transporte de gás natural de baixa pressão (até 4kgf/ ) instaladas em áreas urbanas. O fluido utilizado nos ensaios foi o ar comprimido fornecido por um compressor e o método de detecção escolhido foi o acústico, pois este é capaz de detectar vazamentos através da energia acústica gerada pelo escape de fluido. Foram simulados dois vazamentos através da utilização de redutores com orifícios de diâmetros diferentes, 2 e 4mm, acoplados a válvula de entrada da tubulação.

Os resultados dos testes apontaram uma grande eficiência na utilização do dispositivo acústico-eletrônico de deslocamento interno para detecção de vazamentos. Fenômenos importantes foram observados, como a elevação da amplitude das componentes relacionadas ao vazamento com o aumento da pressão do ar comprimido, e as frequências distintas provocadas pelos vazamentos nos dois orifícios utilizados. No orifício de 4mm, a componente principal relacionada ao vazamento se encontra em um

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valor entre 2500 e 3000Hz, enquanto no orifício de 2mm esta se encontra entre 5000 e 5500Hz.

Outros eventos importantes foram observados nos ensaios, como o surgimento de uma componente próxima a 500Hz, diretamente relacionada ao ruído gerado pelo deslocamento do dispositivo dentro da tubulação, e outra próxima a 1500Hz, relacionada a passagem do ar pelo espaço formado entre a parede interna da tubulação e a parede externa do dispositivo.

O módulo receptor de GPS foi capaz de determinar a posição inicial do dispositivo, porém com a atenuação provocada pela espessa camada de polietileno de alta densidade, este apresentou um erro de posicionamento ao se deslocar dentro da tubulação. Testes realizados com um repetidor de sinais, instalado externamente a tubulação de PEAD, garantiram a recepção do sinal pelo módulo GPS do dispositivo acústico-eletrônico, dentro da tubulação. Assim, a determinação da posição do vazamento em uma tubulação real, pode ser melhorada através da instalação destes repetidores em pontos específicos ao longo dela.

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Abstract

CAVALIERI, F. G. Gas Leak Location System based on Internal displacement of an Acoustic-Electronic Device. Faculdade de Engenharia Química, Universidade Estadual de Campinas, 2015. Dissertação (mestrado)

The gas transport pipes are normally installed over long distances, crossing populated regions till natural preservation areas. Detect a leakage with precision can avoid huge financial and environmental losses.

The development of a spherical shaped device capable to displace inside gas pipes and determine the exact leakage location is proposed. The acquisition and storage of audio signals, picked up by a microphone, and also the geographic coordinates, provided by a GPS receiver module, allowed finding leak location. This system is also composed of a software package and spreadsheets able to generate charts in the time and frequency domain, from the data stored by the device during the pipe internal displacement.

To perform the different magnitudes leakage tests, a prototype pipe made with high density polyethylene HDPE was developed with 12m long by 160mm thick, similar to the low pressure natural gas pipelines (up to 4kgf/cm^2) installed in urban areas. The fluid used in the tests was the compressed air supplied by a compressor, and the detection method was the acoustic, because it's capable to detect leaks using the acoustic energy generated by the exhaust fluid. Two leaks were simulated by holes with different diameters, 2 and 4mm coupled to the pipe inlet valve.

The test results showed a great efficiency for leak detection using the internal displacement acoustic-electronic device. Relevant phenomena were observed, as the increase of the amplitude components related to the leakage when increasing the air pressure, and the different frequencies caused by leaks in the two holes used. In 4mm hole, the primary component related to leakage is at a value between 2500 and 3000 Hz, while in the 2mm hole is between 5000 and 5500Hz.

Other important events were observed during the tests, such as rise of a component near 500Hz, directly related to noise generated by the device displacement within the pipe, and another component near 1500Hz, related to air passing through the space formed between the inner wall pipe and the outer wall of the device.

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The GPS receiver module was able to determine the device's original position, but with the attenuation caused by the thick high-density polyethylene layer, this presented a positioning error when moving within the pipe. Tests conducted with a signal repeater, externally installed to the HDPE pipe, ensured the signal reception by the GPS module of the acoustic-electronic device inside the pipe. Thus, the determination of the position of the leak in a pipeline, can be improved by the installation of those repeaters at specific points along it.

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LISTA DE FIGURAS

Figura 1 - Sinal de voz ... 24

Figura 2– Sinal contínuo no tempo ... 24

Figura 3– Sinal discreto no tempo ... 25

Figura 4– Conversor Analógico-Digital ... 26

Figura 5– Conversor tipo SAR ... 27

Figura 6– Modelo de entrada analógica PIC18F4550 ... 27

Figura 7 – Amostragem Real ... 30

Figura 8 – Efeito Aliasing ... 32

Figura 9 – Sample and Hold ... 33

Figura 10 – O processo de quantização ... 34

Figura 11 – Função densidade de probabilidade para o erro de quantização ... 35

Figura 12 – Erro de quantização ... 35

Figura 13 – Codificação PCM ... 37

Figura 14 – Vetor rotacional ... 39

Figura 15 – DFT 8 pontos decomposta em duas DFT‟s de 4 pontos ... 40

Figura 16 – Diagrama borboleta ... 40

Figura 17 – Decomposição final para DFT de 8 pontos ... 41

Figura 18 – Diagrama em Blocos do Dispositivo Acústico-Eletrônico ... 43

Figura 19 – Esquema elétrico placa de aquisição de dados ... 44

Figura 20 – Esquema elétrico placa de adequação de dados ... 44

Figura 21 – Layout 3D placa de aquisição de dados ... 45

Figura 22 – Layout 3D placa de adequação de dados ... 45

Figura 23 – Protótipo da placa de aquisição de dados ... 46

Figura 24 – Protótipo da placa de adequação de dados ... 46

Figura 25 – Esquema elétrico pré-amplificador e filtro ... 47

Figura 26 – Teste de linearidade no ganho e estabilidade em frequência ... 48

Figura 27 – Esquema elétrico microcontrolador placa de adequação ... 49

Figura 28 – Diagrama de estados do software da placa de adequação ... 50

Figura 29 – Esquema elétrico do bloco conversor da placa de adequação... 51

Figura 30 – Módulo receptor GPS SKM53 ... 51

Figura 31 – Esquema elétrico do bloco de processamento e armazenamento de dados 53 Figura 32 – Diagrama de estados do software da placa de aquisição... 56

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Figura 33 – Programa para leitura e organização dos dados do cartão SD ... 57

Figura 34 – Planilha amostras do sinal de áudio no domínio do tempo ... 58

Figura 35 – Planilha amostras da posição geográfica em cada aquisição ... 59

Figura 36 – Tubulação de PEAD para ensaio de vazamento ... 60

Figura 37 – Instrumentos de medidas: 1 - analisador lógico, 2 - osciloscópio, 3- gerador de sinais ... 62

Figura 38 – Planilha para o cálculo dos principais parâmetros dinâmicos do conversor AD ... 62

Figura 39 – Conexão do osciloscópio no circuito pré-amplificador ... 63

Figura 40 – Espectro em frequência para sinal senoidal de 1kHz pré-amplificador ... 64

Figura 41 – Espectro em frequência para sinal senoidal de 15kHz pré-amplificador .... 64

Figura 42 – Espectro em frequência para sinal senoidal de 30kHz pré-amplificador .... 65

Figura 43 – Resposta em frequência de um filtro de primeira ordem ... 65

Figura 44 – Conexão do osciloscópio no circuito filtro ... 66

Figura 45 – Resposta no domínio da frequência e do tempo para sinal de 1kHz ... 67

Figura 49 – Leitura do período entre cada amostra do conversor AD ... 70

Figura 50 – Sinal de entrada de 1kHz aquisitado pelo conversor analógico-digital ... 70

Figura 51 – Sinal de entrada de 15kHz aquisitado pelo conversor analógico-digital .... 71

Figura 54 – Parâmetros dinâmicos do conversor analógico digital ... 73

Figura 55 – Histograma obtido a partir das 8192 amostras do conversor ... 74

Figura 56 – Posições geográficas registradas durante o teste de deslocamento ... 75

Figura 57 – Distância calculada entre amostras 1 e 2... 76

Figura 58 – Distância calculada entre amostras 2 e 3... 76

Figura 59 – Sinal de 10kHz no domínio do tempo ... 77

Figura 60 – Sinal de 10kHz no domínio da Frequência ... 78

Figura 61 – Aplicativo Matlab/Simulink ... 78

Figura 62 – Gráfico domínio da frequência Matlab/Simulink ... 78

Figura 63 – Software NCH Tone Generator ... 79

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Figura 65 – Sinal analógico no domínio da frequência Excel ... 80

Figura 66 – Sinal analógico no domínio da frequência Matlab/Simulink ... 80

Figura 67 – Domínio do tempo (Ensaio 2 mm, 0,5 bar, 1° instante) ... 81

Figura 68 – Domínio da frequência (Ensaio 2 mm, 0,5 bar, 1° instante) ... 82

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Figura 99 – Posição do dispositivo ainda fora da tubulação ... 94

Figura 100 – Posição do dispositivo em movimento dentro da tubulação ... 94

Figura 101 – Retransmissor de sinais GPS ... 95

Figura 102 – Equipamento instalado no interior da tubulação ... 95

Figura 103 – Local de instalação da antena receptora do repetidor ... 96

Figura 104 – Local de instalação da antena transmissora do repetidor ... 96

Figura 105 – Planilha contendo a posição geográfica do repetidor de sinais GPS ... 97

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LISTA DE SIGLAS

GPS Global Positioning System

LVTTL LowVoltage Transistor-Transistor Logic TTL Transistor-Transistor Logic

ICSP In circuit serial programming

NEMA National Electrical Manufactures Association FAT File Allocation Table

FFT Fast Fourier Transform DFT Discrete Fourier Transform DSP Digital Signal Processor PAM Pulse Amplitude Modulation PCM Pulse Code Modulation DIT Decimation-in-time

PEAD Polietileno de alta densidade FEQ Faculdade de Engenharia Química UNICAMP Universidade Estadual de Campinas SAR Sucessive Approximation Register A/D Analog to Digital Converter

SS Sampling Switch

ADCON2 Registrador de controle do conversor A/D SNR Signal to Noise Ratio

SD Secure Digital Card

SINAD Signal to Noise and Distortion Ratio THD Total Harmonic Distrotion

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ENOB Effective Number of Bits

LISTA DE SÍMBOLOS

fs Frequência de amostragem [Hz] fm Frequência máxima [Hz]

m(t) Sinal discreto no tempo oriundo do filtro anti-aliasing

H(f) Função de amostragem no domínio da frequência

h(t) Função de amostragem no domínio do tempo

T Período [s]

A Amplitude [V]

G(f) Função de saída no domínio da frequência

g(t) Função de saída no domínio do tempo

Vout Tensão de saída [V]

Vref Tensão de referência do conversor A/D [V]

N Resolução do conversor A/D [bits]

q Largura de quantização do conversor A/D [V] j Nível de quantização do conversor A/D

Ej Erro para um determinado nível de quantização [V] Vj Tensão em um determinado nível de quantização [V] Vi Tensão de entrada do conversor A/D [V]

̅ _{Erro médio quadrático para um determinado nível [V]} ̅ Potência do ruído total

Sinal discreto no tempo Sinal discreto na frequência

G(k) Função representando as amostras pares do sinal H(k) Função representando as amostras ímpares do sinal

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Coeficiente trigonométrico (twiddle factor) G Ganho do circuito pré-amplificador

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SUMÁRIO 1. CONSIDERAÇÕES INICIAIS...18 1.1. INTRODUÇÃO ... 18 1.2. OBJETIVOS ... 19 1.2.1. OBJETIVO GERAL ... 19 1.2.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ... 19

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA E FUNDAMENTOS TEÓRICOS ... 20

2.1. MÉTODOS DE DETECÇÃO DE VAZAMENTO ... 20

2.1.1. MÉTODOS ACÚSTICOS ... 20

2.1.2. MÉTODO DE TRANSITÓRIO DE PRESSÃO ... 22

2.1.3. BALANÇO DE VOLUME OU MASSA ... 22

2.1.4. MÉTODOS DE OBSERVAÇÃO ... 23

2.2. PROCESSAMENTO DIGITAL DE SINAIS ... 24

2.2.1. CONVERSÃO ANALÓGICA DIGITAL ... 26

2.2.2. O TEOREMA DE NYQUIST E O FENÔMENO “ALIASING” ... 29

2.2.3. A AMOSTRAGEM DO SINAL E SUA APLICAÇÃO NO PROJETO ... 30

2.2.4. A ETAPA DE QUANTIZAÇÃO E OS EFEITOS MAIS COMUNS RELACIONADOS ... 34

2.3. FFT – TRANSFORMADA RÁPIDA DE FOURIER ... 38

2.4. CONCLUSÃO ... 42

3. MATERIAIS E MÉTODOS ... 43

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3.1.1. ADEQUAÇÃO DO SINAL DE AUDIO ... 47

3.1.2. RECEPÇÃO E PROCESSAMENTO DA POSIÇÃO GEOGRÁFICA ... 49

3.1.3. PROCESSAMENTO E ARMAZENAMENTO DE DADOS ... 53

3.2. O SISTEMA DE LOCALIZAÇÃO DE VAZAMENTO ... 57

3.2.1. AS PLANILHAS ... 57

3.2.2. A TUBULAÇÃO DE ENSAIO ... 60

3.3. ANÁLISE DE CADA ETAPA DO DISPOSITIVO ... 62

3.3.1. ANÁLISE DO CIRCUITO PRÉ-AMPLIFICADOR E FILTRO PASSA-BAIXAS ...63

3.3.2. DETERMINAÇÃO DOS PRINCIPAIS PARÂMETROS DINÂMICOS DO CONVERSOR AD ... 72

3.3.3. DETERMINAÇÃO DA PRECISÃO DO MÓDULO RECEPTOR DE GPS...75

4. RESULTADOS EXPERIMENTAIS ... 77

4.1. EXPERIMENTOS EM BANCADA ... 77

4.2. EXPERIMENTOS EM CAMPO ... 81

4.2.1. ENSAIO PARA ORIFÍCIO DE 2MM E 0,5 BAR DE PRESSÃO... 81

4.2.5. ANÁLISE DA POSIÇÃO GEOGRÁFICA DURANTE OS EXPERIMENTOS ... 94

4.2.6. CONCLUSÃO DOS EXPERIMENTOS EM CAMPO ... 98

5. CONCLUSÕES E SUGESTÕES PARA FUTUROS TRABALHOS ... 100

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1. CONSIDERAÇÕES INICIAIS

1.1. INTRODUÇÃO

As tubulações de transporte podem levar gases ou líquidos através de longas distâncias e atravessando desde regiões densamente povoadas até reservas naturais. Detectar um vazamento de forma rápida e precisa neste tipo de tubulação pode evitar grandes prejuízos financeiros e ambientais.

Os vazamentos normalmente são resultados de uma série de fatores como, manuseio incorreto da tubulação, escavações, forças naturais, falhas de equipamentos, corrosão, etc.

Segundo reportagem da Agencia EFE, S.A. de 22 de janeiro de 2014 um grupo de pesquisas detectou mais de seis mil vazamentos distribuídos na rede de gás da cidade de Washington, em doze casos a concentração de gás era potencialmente explosiva. A reportagem ainda citou que um equipamento de pesquisadores convidados a analisar o problema detecta a presença de gás, mas não permite localizar precisamente o escape nos encanamentos, e que a Washington Gas está substituindo os encanamentos antigos por novos de polietileno (EFE, 2014).

Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de um sistema capaz de determinar a posição de vazamentos em tubulações de transporte de gases. Para realizar os ensaios de vazamentos com magnitudes diferentes, foi desenvolvido um protótipo de tubulação de polietileno de alta densidade PEAD, com 12m de comprimento por 160mm de espessura, similar às tubulações de transporte de gás natural de baixa pressão (até 4kgf/ ) instaladas em áreas urbanas. O fluido utilizado nos ensaios é o ar comprimido fornecido por um compressor e o método de detecção escolhido foi o acústico, pois este é capaz de detectar vazamentos através da energia acústica gerada pelo escape de fluido.

O dispositivo desenvolvido é capaz de realizar a aquisição dos dados durante o transporte dos produtos e possuí formato esférico permitindo o deslocamento dentro de tubulações.

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1.2. OBJETIVOS

1.2.1. Objetivo geral

Analisar os sinais de áudio gerados para diferentes magnitudes de vazamento em uma tubulação de transporte de gás e identificar a localização exata deste através do deslocamento interno.

1.2.2. Objetivos específicos

Desenvolver um sistema composto por um dispositivo capaz de realizar a aquisição de sinais de áudio e posição geográfica e armazená-los em uma memória, com a finalidade de localizar possíveis vazamentos em tubulações de transporte e ou distribuição de gás. Desenvolver um pacote de softwares e planilhas capazes de gerar gráficos no domínio do tempo e frequência a partir dos dados coletados pelo dispositivo durante o deslocamento interno em uma tubulação de polipropileno de alta densidade pressurizada.

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2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA E FUNDAMENTOS TEÓRICOS

Neste capítulo é feita uma definição sobre os principais conceitos relacionados à detecção de vazamento em tubulações de transporte e seus principais métodos. Nele são apresentados fundamentos teóricos relacionados ao processamento digital de sinais, muito importante na definição do método de detecção escolhido.

2.1. MÉTODOS DE DETECÇÃO DE VAZAMENTO

Existem diversos métodos de detecção de vazamento em tubulações, estes podem ser classificados em internos e externos. Alguns métodos são apresentados a seguir:

2.1.1. Métodos acústicos

São utilizados na detecção de vazamentos através da energia acústica gerada pelo escape de fluido. Segundo COLOMBAROLI (2008) a detecção de sinais é afetada pela interferência de ruídos acústicos gerados por válvulas e compressores.

Este método pode ser classificado como interno, onde os transdutores acústicos são posicionados no interior da tubulação, porém pode ser classificado como externo quando um sistema ultrassônico ativo é utilizado. Neste último sistema um emissor envia um pulso ultrassônico para a estrutura a ser analisada e um receptor capta o eco gerado pela reflexão do sinal na estrutura. Esta técnica tem sido um atrativo em muitas áreas, mas tipicamente não traz a vantagem da rápida implementação e teste em grandes e complexas estruturas (MOON et al., 2009).

Este método foi escolhido dentre os vários métodos de detecção de vazamento existentes por possuir uma série de vantagens, tais como:

 Apontar a localização exata do vazamento;

 Boa sensibilidade, permitindo detectar pequenos vazamentos;

 Operar com o sistema em funcionamento;

 Definir a amplitude do vazamento.

A maior desvantagem deste método esta relacionada ao custo de instalação, pois para que o sistema opere adequadamente os sensores devem ser instalados próximos uns dos outros devido à atenuação das ondas acústicas e a influência do ruído externo. Assim no método acústico a localização de vazamentos depende da intensidade da fonte

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de vazamento e da atenuação que afeta a propagação das ondas causada pelo tipo de material da tubulação.

Ozevin D. e Yalcinkaya H. (2012) utilizaram dois sensores piezo elétricos, com frequência de ressonância em 60 kHz e frequência de operação de 35-100 kHz, posicionando o orifício de teste de vazamento entre eles. Para o teste foi construída uma tubulação de aço com 152 cm de comprimento e 11,43 cm de diâmetro, diferentes condições operacionais como mudanças na pressão interna do ar comprimido utilizado e simulação de pressão do solo, enterrando a tubulação, foram utilizadas. Neste método de emissão acústica os sensores piezo elétricos instalados na parede externa da tubulação detectam os movimentos mecânicos da superfície do tubo, assim os resultados obtidos nesta experiência mostraram que quanto maior a pressão do solo exercida sobre a tubulação, maior a atenuação sobre a onda acústica que se propaga a partir do vazamento, sendo necessária a instalação de um maior número de sensores.

Shibata et al. (2009) propôs um sistema para detecção de vazamentos em tubulações de gás através do som captado por um microfone em um ambiente de fábrica com alto nível de ruído. Foi aplicada a transformada rápida de Fourier (FFT) sobre os dados de áudio coletados e o resultado no domínio da frequência passa por uma rede neural a fim de distinguir o som causado pelo vazamento e pelo ambiente. Os resultados obtidos no experimento mostram que o método acústico aplicado foi eficiente na classificação do ruído sonoro causado pelo vazamento na tubulação.

O sistema proposto neste trabalho também utiliza um microfone como sensor para a detecção de vazamentos, a diferença neste caso é que o equipamento se desloca internamente pela tubulação e utiliza um módulo receptor GPS garantindo uma excelente precisão na localização do vazamento.

Na busca por dispositivos de detecção de vazamento por deslocamento interno foram encontradas algumas patentes, porém o principal diferencial no sistema proposto neste trabalho é o uso do módulo receptor de GPS, aumentando a precisão para a localização do vazamento. Um recurso interessante aplicado a este trabalho é a instalação de repetidores de sinal GPS em determinados pontos da tubulação onde haja muita atenuação do sinal emitido pelos satélites.

Paulson O. P. (2006) e Paulson O. P. (2008) descrevem um dispositivo para detecção de vazamentos em tubulações de transporte de líquidos através de sensores

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acústicos e de corrosão através de sensores magnéticos. A determinação do ponto de vazamento é feita através do cálculo do número de revoluções do equipamento pelo diâmetro da circunferência deste, o que não é uma medida muito precisa se comparado a utilização do receptor de GPS.

Bouma T., van Doornik J., van Hoorn W. (2010), descrevem um dispositivo não esférico utilizado para detecção de vazamentos em tubulações de transporte de líquidos. Ele possuí um sistema de inspeção interna das paredes da tubulação composto por um transmissor ultrassônico responsável por enviar um sinal para a parede do tubo e um receptor ultrassônico que recebe e armazena o sinal refletido pela parede para uma posterior análise. Este sistema também possuí um transmissor e receptor de laser utilizado para a inspeção interna das paredes da tubulação e uma câmera possibilitando uma posterior inspeção visual. Para que possa deslocar pela tubulação é necessário que o dispositivo preencha completamente a seção transversal da tubulação a ser inspecionada e que a pressão aplicada sobre este seja suficiente. O sistema proposto neste trabalho além de se locomover mais facilmente pela tubulação apresenta um custo final muito mais baixo se comparado a esta patente.

2.1.2. Método de transitório de pressão

Uma queda de pressão é gerada no instante em que ocorre um vazamento, ela gera uma onda de pressão negativa que se propaga pela tubulação a partir do local do vazamento. Para se conseguir uma razoável precisão da localização do vazamento, transdutores de pressão devem ser instalados e distribuídos em pontos específicos ao longo da tubulação. Neste tipo de detecção deve-se ter o cuidado de filtrar os dados porque alguns procedimentos normais da operação da tubulação, bombas e fechamento de válvulas podem gerar uma onda de pressão negativa (COLOMBAROLI, 2008). Este método é mais preciso para dutos que transportam fluidos incompressíveis.

2.1.3. Balanço de volume ou massa

Este método consiste em medir a diferença entre o volume/massa de entrada da tubulação pelo valor medido na saída. Este sistema não consegue identificar o local específico do vazamento apenas indica a presença ou ausência de vazamento. Segundo COLAMBAROLI(2008), alarmes falsos podem ocorrer devido à dependência da taxa de fluxo com os parâmetros do fluido (temperatura, pressão, densidade e viscosidade).

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2.1.4. Métodos de observação

Neste método podem ser utilizados sensores infravermelho para detecção de mudanças de temperatura ao longo da tubulação, ou através da observação visual da mudança de características da vegetação em torno da tubulação.

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2.2. PROCESSAMENTO DIGITAL DE SINAIS

Um sinal no seu conceito mais simples pode ser descrito como uma determinada função que varia continuamente, geralmente do tempo, representando uma quantidade física. A função apresentada na Figura 1 pode carregar algum tipo de informação, como por exemplo a voz humana.

Figura 1 - Sinal de voz

Fonte: http://professor.ufabc.edu.br/marcio.eisencraft/pds/EN2610-Aula1.pdf

Processar um determinado sinal implica em extrair informações do mesmo ou torná-lo mais adequado a uma determinada aplicação.

Os sinais em tempo contínuo estão definidos em todos os pontos de um intervalo real, possibilitando realizar a medida de qualquer valor presente neste sinal em qualquer instante de tempo. A maioria dos sinais físicos como a fala, a tensão ou corrente em um circuito elétrico são sinais contínuos.

A Figura 2 apresenta um exemplo de um sinal contínuo no tempo.

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Já os sinais discretos no tempo têm os seus valores medidos apenas em determinados instantes de tempo e normalmente são provenientes do processo de amostragem de sinais contínuos.

A Figura 3 apresenta um exemplo de um sinal discreto no tempo.

Figura 3– Sinal discreto no tempo

Pode-se então concluir que para ser digital um sinal tem que ser discreto em amplitude e em tempo.

Digitalizar um sinal analógico a princípio pode apresentar algumas desvantagens como a necessidade de se utilizar filtros de anti-aliasing, a limitação em frequência e o ruído de quantização, porém sinais digitais possibilitam o uso de computadores e demais dispositivos eletrônicos como microcontroladores no processamento desse tipo de sinal. Isso torna uma tarefa extremamente complexa de se realizar com um hardware analógico, como a aplicação de uma determinada função matemática sobre o sinal, em algo muito mais simples a partir da escolha do hardware digital adequado. Além disso, o processamento digital oferece uma maior flexibilidade, permitindo alterar, corrigir ou mesmo atualizar as aplicações, ele reduz a suscetibilidade ao ruído, o tempo de desenvolvimento, o consumo de potência e consequentemente o custo da aplicação.

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2.2.1. Conversão Analógica Digital

Um sistema de processamento de sinais digitais traduz primeiro um sinal analógico que varia continuamente em uma série de níveis discretos (FLOYD, 2007).

A digitalização de sinais analógicos envolve quatro etapas, filtragem anti-aliasing, amostragem, quantização e codificação conforme se pode observar na Figura 4.

Figura 4– Conversor Analógico-Digital

O circuito conversor analógico-digital comumente encontrado em microcontroladores e chips DSP (Digital Signal Processor), é composto basicamente das etapas de amostragem, quantização e codificação. Em muitas aplicações é necessária a implementação de um filtro anti-alising externo.

O filtro anti-aliasing é um filtro passa-baixas usado com o intuito de atenuar componentes de alta frequência não essenciais à informação contida no sinal. Dessa forma sinais acima da frequência de corte deste filtro (ruídos, interferências, etc...) são atenuados preservando a informação.

Os tipos de conversores analógico-digitais mais comumente encontrados são os do tipo SAR (Successive Approximation Register), muito presentes em microcontroladores como o PIC18F4550 utilizado neste projeto e os do tipo Sigma-Delta (∑-∆) comumente encontrados em processadores integrados digitais.

Conversores do tipo SAR operam na frequência de Nyquist, apresentada no item 2.3.2, e normalmente necessitam da implementação de filtros anti-aliasing complexos a fim de limitar a frequência máxima do sinal de entrada. Já nos conversores do tipo Sigma-Delta a implementação de filtros anti-aliasing externos normalmente não é necessária, pois estes operam com uma alta taxa de amostragem (oversampling), e sua

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alta resolução é obtida através de processos como a decimação (redução da taxa de amostragem) e filtragem digitais.

O conversor do tipo SAR pode ser internamente representado por quatro subcircuitos principais, um circuito de chaveamento para amostragem e retenção do sinal de entrada, um comparador analógico, um registrador de aproximação sucessiva e um conversor digital-analógico conforme se pode observar na Figura 5.

Figura 5– Conversor tipo SAR

Fonte: http://www.maximintegrated.com/en/app-notes/index.mvp/id/1080

Em resumo o conversor do tipo SAR basicamente implementa um algoritmo binário de busca. O circuito de amostragem e retenção conecta a fonte de sinal de entrada a um capacitor de carga conforme a Figura 6:

Figura 6– Modelo de entrada analógica PIC18F4550

Fonte: http://www.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/39632e.pdf

Após o tempo de carga necessário, a chave de amostragem é aberta e a tensão referente ao sinal de entrada naquele instante de tempo, armazenada sobre o capacitor Chold, pode ser aplicada ao terminal de entrada do circuito comparador.

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O circuito registrador de aproximação sucessiva deve então disponibilizar, em um primeiro momento, um equivalente binário que represente a metade da resolução do circuito conversor digital-analógico, neste caso, o valor de 0b1000000000 ou 512 decimal para um conversor de 10 bits de resolução. Assim, o conversor digital-analógico disponibilizará uma tensão equivalente a Vref/2 a entrada inversora do comparador e efetuará a comparação entre os dois níveis de entrada. Se a tensão de entrada Vin for maior que a tensão de comparação Vdac, o comparador disponibilizará nível lógico alto '1' em sua saída e o bit mais significativo permanecerá em '1' indicando que a tensão de entrada é maior que a metade da escala do conversor 0b1000000000. Por outro lado se a tensão de entrada Vin for menor que a tensão de comparação Vdac, o comparador disponibilizará nível lógico baixo '0' em sua saída e limpará o bit mais significativo do registrador. O circuito registrador de aproximação sucessiva move então para o próximo bit disponibilizando o valor de 0b1100000000 = 768 decimal ou 0b0100000000 = 256 dependendo do resultado da comparação anterior, uma nova comparação é realizada e o resultado escrito sobre o segundo bit mais significativo do registrador. Todo o procedimento se repete até o bit menos significativo do registrador e o resultado da conversão estará disponível para a leitura.

Conversores A/D do tipo Sigma-Delta (∑-∆) normalmente utilizam um conversor A/D interno de baixíssima resolução, geralmente de 1 bit, porém sua taxa de amostragem várias vezes maior que a frequência de Nyquist (oversampling) aliada ao processo de decimação e filtragem digitais, garantem que uma alta resolução seja alcançada. No entanto, a necessidade de se amostrar o sinal de entrada a uma frequência muito mais alta, implica em se operar os componentes analógicos internos do modulador Sigma-Delta muito mais rapidamente que a taxa real de amostragem final. Isso torna o projeto de filtros digitais de decimação (redução da taxa de amostragem) um grande desafio, principalmente levando-se consideração a área de silício utilizada por este circuito conversor e a potência consumida. Dado essas limitações os conversores Sigma-Delta de alta resolução normalmente encontrados no mercado possuem largura de banda máxima entre 1 a 2 MHz.

Apresentadas as características acima conclui-se que as principais características dos conversores do tipo SAR são a baixa potência de consumo, a máxima largura de banda do sinal de entrada, além da alta resolução de conversão. E as maiores limitações estão relacionadas a baixa taxa de amostragem do sinal de entrada e suas implicações

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como a necessidade de projetar filtros robustos de entrada a fim de se limitar o efeito de aliasing.

2.2.2. O Teorema de Nyquist e o fenômeno “ALIASING”

O teorema da amostragem de Nyquist é de fundamental importância dentro do processamento digital de sinais. Esse teorema aponta que um sinal limitado em frequência com energia finita pode ser completamente caracterizado por amostras tomadas em intervalos uniformes, desde que a frequência de amostragem fs(Hz) seja, pelo menos, duas vezes maior que a frequência máxima do sinal fm(Hz). Essa taxa de amostragem de 2.fm(Hz)é também conhecida como "taxa de Nyquist".

Uma consideração importante a respeito deste teorema é que para uma recuperação do sinal através de filtros reais é necessário que a frequência de amostragem seja maior que duas vezes a frequência máxima do sinal. Porém na prática, componentes acima da frequência máxima fm(Hz) podem estar presentes no sinal de entrada provocando um grau de sub-amostragem conhecido como efeito aliasing, que nada mais é do que uma "falsa informação" presente no sinal recuperado.

Para demonstrar o efeito de aliasing, imagine dois sinais em tempo contínuo e onde a frequência de amostragem do conversor em ambos os casos é igual a 40Hz. Representando tais sinais em tempo discreto obtêm-se:

[ ] [ ( ) ] ( )

[ ] [ ( ) ] ( ) ( )

Observe que apesar de apresentarem frequências diferentes e o resultado obtido pelo conversor a uma frequência de amostragem de 40Hz foi o mesmo, demonstrando como o efeito de aliasing pode interferir adicionando uma "falsa informação" ao sinal recuperado.

A fim de atenuar componentes de alta frequência do sinal não essenciais a informação, limitando ou mesmo eliminando tal efeito, um filtro passa-baixas conhecido como filtro anti-aliasing deve ser projetado antes da etapa de amostragem do sinal em um conversor analógico-digital.

(30)

2.2.3. A Amostragem do sinal e sua aplicação no projeto

A amostragem é a etapa posterior ao filtro anti-aliasing conforme a Figura 10. Nesta etapa o sinal m(t) proveniente do filtro anti-aliasing é amostrado em intervalos regulares através de uma chave eletrônica acionada por um circuito gerador de pulsos. Esta chave eletrônica pode ser observada pelo símbolo 'SS' (Sampling Switch) da Figura 12, representando o modelo de entrada do conversor analógico digital do microcontrolador PIC18F4550, utilizado neste projeto.

No processo de amostragem real a chave eletrônica 'SS' gera uma série de pulsos a uma frequência de amostragem . O resultado da amostragem do sinal de entrada com este trem de pulsos de intervalo constante é um processo de modulação conhecido como PAM (Pulse Amplitude Modulation). O exemplo da Figura 7 apresenta o resultado da amostragem de um sinal tanto no domínio do tempo quando da frequência.

Figura 7 – Amostragem Real

Fonte: Understanding Data Converters Texas Instruments

Em um processo de amostragem ideal os pulsos gerados pela chave eletrônica 'SS' teriam largura τ igual a 0, isso no domínio da frequência geraria um espectro de amostragem H(f) representado por um trem de pulsos unitários (1) localizados a cada múltiplo da frequência de amostragem . No entanto, no sistema real representado na

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Figura 7 a onda quadrada h(t) de período T, largura τ e amplitude A, apresenta uma envoltória definida pela a equação a seguir:

(

)

Observe que o espectro de saída G(f), resultado da convolução entre o espectro de amostragem e sinal de entrada, apresenta características decorrentes dos fenômenos da distorção e aliasing.

Este trem de pulsos que controla a chave eletrônica 'SS' do circuito amostrador é um sinal periódico e de período T e então podemos expressá-lo através de sua série de Fourier dada pela equação a seguir:

∑ (

)

Em um amostrador ideal, onde a largura τ se aproxima de 0, obtêm-se:

Portanto o sinal de saída g(t) é dado pela equação a seguir: ∑

Uma das propriedades associadas à transformada de Fourier diz que a transformada de Fourier do produto de duas funções é proporcional à convolução de suas transformadas, dessa forma a transformada da função periódica g(t) resulta no próprio espectro de saída G(f). Portanto a transformada de Fourier de g(t) resulta em:

∫ ( ∑ ) ∑

Assim a Equação 7 mostra que o sinal de saída é composto por uma sequência infinita de cópias do espectro do sinal de entrada, distanciadas entre si por um fator igual a frequência de amostragem fs. Na Figura 8 pode-se observar a sequência infinita de cópias do espectro do sinal de entrada em duas situações distintas, quando a

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frequência de amostragem é menor que duas vezes a frequência máxima do sinal causando efeito Aliasing, e quando a frequência de amostragem é maior que duas vezes a frequência máxima do sinal.

Figura 8 – Efeito Aliasing

Fonte: http://cnx.org/contents/2a296c8d-241d-4272-945a-361ba0230a1c@8.1:51/Signals_and_Systems

O circuito responsável pela amostragem neste trabalho é do tipo SAMPLE/HOLD conforme a Figura 6. Neste circuito, uma chave eletrônica é responsável por interligar um capacitor de carga ao circuito de entrada por um curto espaço de tempo e a uma frequência de amostragem . Este, por sua vez, manterá o valor de tensão entre seus terminais por segundos até que o valor referente ao próximo intervalo de tempo seja amostrado.

A Figura 9 apresenta um esboço do comportamento de um circuito amostrador do tipo SAMPLE/HOLD, observa-se que o sinal de saída Vout permanece com o seu valor de tensão fixo até que uma nova amostragem seja efetuada.

(33)

Figura 9 – Sample and Hold

Fonte: http://digilander.libero.it/desdeus/Trasmissione/Campinamento_S-H.htm

Garantir que as amostras sejam periódicas, com o período de amostragem constante, é fundamental em sistemas determinísticos e a base para o modelamento de filtros e controladores discretos.

No microcontrolador PIC18F4550 esse período de amostragem é ajustado através da modificação de um conjunto de bits do registrador de controle ADCON2. Antes porém de se estabelecer o período de amostragem é muito importante determinar o tempo mínimo de carga do capacitor de retenção do circuito interno do conversor (Figura 6), pois é esse valor que irá limitar a frequência máxima de amostragem do conversor interno. Esse cálculo leva em conta uma série de componentes tanto internos do microcontrolador, como o capacitor de retenção e a resistência do circuito de chaveamento, quanto externos como a impedância de saída do circuito pré-amplificador e filtro anti-aliasing. Tais circuitos serão abordados na apresentação do circuito da placa de aquisição de dados no capítulo 3 deste trabalho.

(34)

2.2.4. A etapa de Quantização e os efeitos mais comuns relacionados

A etapa de quantização consiste na subdivisão da faixa dinâmica do sinal de saída Vout, apresentado na Figura 9, em um determinado número finito de níveis discretos.

A quantidade de níveis discretos varia de acordo com o número de bits do conversor analógico-digital utilizado, para um conversor de 12 bits, por exemplo, é possível obter 4096 níveis discretos, dessa forma em um sinal com faixa dinâmica de 0 a 5 Volts é possível obter uma largura de quantização de 1,22 mV, que corresponde a menor variação analógica possível de ser convertida para uma grandeza digital. Um erro, conhecido como ruído de quantização, é introduzido ao processo conforme a Figura 10.

Figura 10 – O processo de quantização

Fonte: http://www3.alcatel-lucent.com/bstj/vol27-1948/articles/bstj27-3-446.pdf

Observando a Figura 10 percebe-se que o erro de quantização afeta principalmente os sinais mais fracos, causando uma relação Sinal/Ruído muito baixa para estes sinais. Uma forma de contornar este problema é aplicando técnicas não lineares de quantização, nestas técnicas os níveis de quantização são muito pequenos para sinais de baixa amplitude e maiores para sinais de grande amplitude, o efeito causado por essa técnica é chamado de compressão.

Um estudo mais detalhado sobre o erro de quantização mostra que para um conversor analógico digital com elevado número de níveis de quantização, o erro entre o seu valor atual de entrada e sua forma digital, apresenta uma densidade de probabilidade de distribuição uniforme, conforme a Figura 11.

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Figura 11 – Função densidade de probabilidade para o erro de quantização

Este erro pode variar em um range de +-q/2 onde a variável q, ou largura de quantização, pode ser obtida através da razão entre a faixa dinâmica e a resolução

do conversor analógico digital, conforme a equação a seguir:

A figura a seguir ilustra uma representação do erro E para um determinado nível de quantização j.

Figura 12 – Erro de quantização

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Este erro para um determinado nível de quantização, , pode ser obtido a partir da diferença entre a tensão daquele nível pela tensão de entrada do conversor , conforme a seguinte equação:

( )

Assim, o erro médio quadrático (rms) para um determinado nível pode ser obtido através da seguinte equação:

̅ _∫ ₍₎ _∫

Assumindo um conversor ideal, com níveis iguais de quantização e portanto mesma função densidade de probabilidade, a potência do sinal de erro ou ruído total é dada pela equação a seguir:

̅

Com base nas definições apresentadas acima é possível determinar um parâmetro dinâmico muito importante na avaliação de um conversor analógico digital, a relação sinal-ruído ou SNR. A SNR relaciona a amplitude de um sinal pelo seu nível de ruído, excluindo energias oriundas de harmônicos presentes no espectro de frequências.

Para calcular a SNR de um conversor ideal deve-se considerar um sinal senoidal de entrada , de amplitude .

Que tem o seu valor médio quadrático (rms) expresso por:

̅

∫

A partir do valor médio quadrático do sinal ̅ e do ruído ̅ , obtêm-se a SNR: ( ̅

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Sendo: Obtêm-se: * ⁄ + ( )

Assim, a relação sinal ruído máxima para um conversor analógico digital de 10 bits ideal é igual a 61,96dB.

A codificação é a última etapa na digitalização de sinais analógicos, ela consiste em associar a cada um dos M níveis de quantização um código apropriado. Os níveis são codificados em sequências de bits e tal codificação é conhecida como PCM (Pulse Code Modulation). A Figura 13 apresenta um exemplo de codificação PCM.

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2.3. FFT – TRANSFORMADA RÁPIDA DE FOURIER

A transformada rápida de Fourier é um método extremamente eficiente no estudo do espectro de sinais. Este método causou uma grande revolução no tratamento digital de sinais pois é muito eficiente ao reagrupar os cálculos dos coeficientes de uma DFT, transformada discreta de Fourier.

Para se ter uma ideia da economia em relação ao esforço computacional, ao processar N amostras utilizando a DFT são necessárias multiplicações complexas, já para a FFT são necessárias apenas multiplicações complexas.

A DFT transforma N amostras de um sinal discreto no tempo , em um mesmo número de amostras discretas na frequência , conforme a equação a seguir:

∑

As FFT‟s mais comuns são aquelas com o número de elementos igual a potência de dois e o método com o algorítimo FFT mais simples é conhecido como Decimation-In-Time (DIT) Radix-2 FFT. Neste algoritmo a equação da transformada discreta de Fourier (DFT) é reorganizada em duas partes, a soma dos índices pares n=[0,2,4,...,N-2] e a soma dos índices ímpares n=[1,3,5,...,N-1], conforme o desenvolvimento a seguir: ∑ ∑ ( ( )) ∑ ( ( )) ∑ ( ( ₎ ) ∑ ( ( ₎ )

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∑ ( ( ₎ ) Enquanto a função H(k) representa as amostras ímpares de x(n):

∑ ( ( ₎ ) O fator

multiplicado por é também conhecido como coeficiente trigonométrico (twiddle factor), representado pelo símbolo . Este fator é como um vetor rotacional que gira em incrementos de acordo com o número de amostras. A Figura 14 mostra a representação desse fator para um número de amostras N=8:

Figura 14 – Vetor rotacional

O coeficiente trigonométrico apresenta uma redundância de valores

_{de acordo com o giro do vetor rotacional, assim para um número de amostras}

N=8 esse coeficiente apresentará o mesmo valor para k = 3, 11, 19, etc. Ele também apresenta uma simetria de valores já que coeficientes com 180 graus de diferença de fase são negativos entre si, assim para um número de amostras N=8 o valor do coeficiente em k=3 é negativo se comparado a k=7.

Considerando e substituindo na equação de obtêm-se:

∑ ( ) ∑ ( )

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Considerando o número de amostras N=8 e decompondo a equação 5 na soma dos índices pares G(k) e na soma dos índices ímpares H(k), obtêm-se:

∑( ₎ _∑( ₎ ,

Este resultado mostra que uma DFT de oito pontos pode ser decomposta em duas DFT‟s de quatro pontos conforme a Figura 15.

Figura 15 – DFT 8 pontos decomposta em duas DFT‟s de 4 pontos Fonte: http://sist.sysu.edu.cn/uploaded/file/Chpt04(1).pdf

O padrão em cruz apresentado na Figura 15 é conhecido como diagrama borboleta e o seu funcionamento é apresentado na Figura 16.

Figura 16 – Diagrama borboleta

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Da mesma forma uma DFT de quatro pontos pode ser decomposta em duas DFT‟s de dois pontos conforme as expressões abaixo:

∑( ₎ _∑( ₎ , ∑( ₎ _∑( ₎ ,

A decomposição final para a DFT de oito pontos é apresentada na Figura 17.

Figura 17 – Decomposição final para DFT de 8 pontos Fonte: http://sist.sysu.edu.cn/uploaded/file/Chpt04(1).pdf

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2.4. CONCLUSÃO

Dentre os métodos de detecção de vazamento apresentados no capítulo 2, o método acústico é um dos mais confiáveis, pois apresenta uma boa sensibilidade a vazamentos podendo ser utilizado em sistemas de baixa pressão ou em sistemas não estacionários, permite estimar a localização do vazamento e demonstra precisão mesmo quando aplicado ao escoamento de fluidos compressíveis. Já o método da mudança de pressão ou fluxo, que liga a ocorrência do vazamento a uma alta taxa de mudança da pressão ou do fluxo, pode somente ser aplicado de forma adequada ao escoamento de fluidos incompressíveis em estado estacionário.

Uma das opções de sistema neste método consiste em instalar diversos transdutores acústicos (microfones) ao longo da tubulação, garantindo um monitoramento em tempo real e uma baixa taxa de alarmes falsos se comparado a outros métodos. Um dos grandes problemas deste método é o alto custo de implantação do sistema, pois em tubulações muito extensas é necessário instalar muitos transdutores a fim de garantir uma boa estimativa da localização do vazamento.

Os conceitos apresentados são de fundamental importância para o desenvolvimento do dispositivo proposto no presente trabalho.

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3. MATERIAIS E MÉTODOS

3.1. O DISPOSITIVO ACÚSTICO-ELETRÔNICO

O dispositivo aqui proposto tem como objetivo reduzir drasticamente o custo de implantação se comparado ao sistema de monitoramento em tempo real através de transdutores acústicos instalados ao longo da tubulação. Através da aquisição das coordenadas geográficas fornecidas por um módulo GPS e do áudio captado por um microfone, este dispositivo é capaz de determinar a localização exata do vazamento.

O dispositivo acústico-eletrônico de deslocamento interno é representado pelo diagrama em blocos da Figura 18.

Figura 18 – Diagrama em Blocos do Dispositivo Acústico-Eletrônico

Este é composto por uma placa de aquisição de dados (Figuras 19, 21 e 23), responsável por armazenar os dados de áudio e posição geográfica em um cartão de memória do tipo micro-sd, e por uma placa de adequação de dados do receptor de GPS (Figuras 20, 22 e 24), responsável por receber os dados enviados automaticamente pelo receptor de GPS, selecionar as coordenadas geográficas contidas nestes dados e disponibilizá-las para a placa de aquisição quando solicitada.

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Figura 19 – Esquema elétrico placa de aquisição de dados

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Figura 21 – Layout 3D placa de aquisição de dados

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Figura 23 – Protótipo da placa de aquisição de dados

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3.1.1. Adequação do sinal de áudio

O circuito responsável pela adequação do sinal de áudio captado pelo microfone é composto por um pré-amplificador e um filtro anti-aliasing conforme o esquema elétrico apresentado na Figura 25.

Figura 25 – Esquema elétrico pré-amplificador e filtro

O pré-amplificador é composto pelos componentes (P7, C6, C7, C8, R13, R14, R15, R16, R17, R18, U2A e U2B) e é responsável por amplificar o sinal de áudio fornecido pelo microfone omnidirecional modelo (CZN-15E) interligado ao conector P7. Como o conversor analógico-digital utilizado no projeto opera com níveis de tensão entre 0 e 5V, a escolha dos componentes responsáveis pela malha de ganho do circuito pré-amplificador (R13, R14 e C6), deve ser feita de forma a garantir que o sinal de baixa amplitude fornecido pelo microfone seja amplificado a um nível ideal dentro do range de operação do conversor analógico-digital.

Durante a montagem do protótipo, testes foram realizados com o intuito de verificar a estabilidade e também a linearidade no ganho do amplificador. Como o microfone omnidirecional apresenta uma curva de ganho x frequência, este não poderia ser utilizado como uma fonte linear no teste inicial do circuito. Assim, o sinal

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proveniente de um gerador foi injetado na entrada do circuito pré-amplificador, e através de um osciloscópio foi observada a resposta do circuito para uma banda de 0 a 40kHz, conforme a Figura 26.

Figura 26 – Teste de linearidade no ganho e estabilidade em frequência

Os testes realizados comprovaram excelente estabilidade e um ganho linear para o circuito pré-amplificador. A escolha do ganho necessário nesta etapa está diretamente relacionada com a amplitude sonora do ruído gerado pelo vazamento provocado na tubulação, e ela é bem simples pois para um aumento do ganho no circuito pré-amplificador, basta substituir o resistor R13 por um de valor superior.

O filtro anti-aliasing é composto pelos componentes (C9 e R19). Este é um filtro passa-baixas do tipo RC(resistor-capacitor) com a frequência de corte calculada em torno de 20kHz. Conforme explicado, este filtro é usado no intuito de atenuar componentes de alta frequência não essenciais a informação contida no sinal a ser aplicado ao conversor analógico digital.

Os resultados referentes a estabilidade e linearidade do circuito pré-amplificador, bem como a atenuação do filtro passa-baixas e o fenômeno aliasing serão apresentados no capítulo 3.3.

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3.1.2. Recepção e processamento da posição geográfica

A placa de adequação é responsável por receber os dados enviados automaticamente pelo receptor de GPS, filtrar a informação contendo as coordenadas geográficas e disponibilizá-las para a placa de aquisição assim que solicitada. A Figura 27 apresenta o esquema elétrico do bloco microcontrolador da placa de adequação, este microcontrolador é responsável por processar os dados enviados pelo receptor de GPS e disponibilizá-los no momento oportuno para a placa de aquisição.

Figura 27 – Esquema elétrico microcontrolador placa de adequação

Optou-se por utilizar um microcontrolador dedicado a leitura do receptor de GPS, pois este módulo envia automaticamente os dados através de um canal serial, sendo necessário utilizar uma interrupção dedicada a leitura dos dados enviados. Assim, o microcontrolador PIC18F4550 da placa de aquisição de dados fica livre para fazer a aquisição do sinal analógico com uma taxa de amostragem muito precisa, garantindo o determinismo, sem a necessidade de interromper este processo para receber e processar os dados enviados pelo receptor de GPS.

O trabalho de recepção automática e adequação dos dados enviados pelo receptor de GPS é de responsabilidade do microcontrolador U1, conforme o esquema elétrico da Figura 27. Os componentes (C1, C3, e X1) compõem o bloco oscilador, responsável pela geração do clock necessário para o funcionamento do microcontrolador. O conector (P2) estabelece a conexão elétrica com a placa de aquisição de dados, fornecendo alimentação para o circuito através dos pinos 1 e 2,

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recebendo o comando para envio da informação através do pino 3 e enviando a informação processada através do pino 4.

O software descrito através do diagrama de estados da Figura 28 é gravado no microcontrolador (U1) através do uso de um gravador externo, pois futuras modificações de software não são imprescindíveis nesta placa, assim, não se optou por utilizar um conector para gravação direta no circuito, mais conhecida como ICSP “in circuit serial programming”. Para o desenvolvimento deste software foi utilizado o compilador mikroC do fabricante MikroElektronika.

Figura 28 – Diagrama de estados do software da placa de adequação

A Figura 29 apresenta o esquema elétrico do bloco conversor de sinal LVTTL (LowVoltage Transistor-Transistor Logic) para TTL (Transistor-Transistor Logic) da placa de adequação, este bloco composto pelos componentes (R4, R5, R6, R7, R8, P1, U2A e U2B) é responsável por converter o nível do sinal fornecido pela saída serial do módulo receptor de GPS, que através das especificações do módulo utilizado se enquadra dentro do padrão LVTTL, para um nível de sinal TTL que é compatível com as especificações do canal serial do microcontrolador (U2).

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Figura 29 – Esquema elétrico do bloco conversor da placa de adequação

O módulo receptor de GPS escolhido é o SKM53 do fabricante SKYLAB, conforme a Figura 30.

Figura 30 – Módulo receptor GPS SKM53

Fonte: http://www.hzebest.net/manage/UploadFiles/20113917155104.pdf

O módulo receptor SKM53 possuí antena incorporada ao circuito eletrônico, diminuindo as dimensões do equipamento e aumentando a sensibilidade de recepção. Este módulo possuí ainda uma porta serial para envio das coordenadas através do protocolo NEMA 0183, bateria interna e temperatura de operação entre -40 e 85 ºC

Os dados são enviados a cada segundo automaticamente através do canal de transmissão serial. Antes de chegar ao canal de recepção serial do microcontrolador(U1) este sinal é convertido para o padrão TTL através do bloco conversor, para então ser tratado pela lógica interna do microcontrolador.

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O protocolo de dados fornecidos pelo módulo receptor de GPS é o NEMA 0183, este protocolo trata especificamente de mensagens fornecidas por receptores de GPS e abrange uma série de dados como posição geográfica, satélites em visão, hora e data e etc.

O microcontrolador PIC16F628A é responsável por receber imediatamente os dados enviados através do canal serial pelo receptor de GPS. Durante a recepção da informação, baseada no protocolo NEMA 0183, o microcontrolador filtra os dados mais importantes e os armazena em uma variável para posteriormente enviá-los para a placa de aquisição de dados.

Quando a porta RB0 do microcontrolador recebe um sinal da placa de aquisição de dados a partir do conector (P2), este trata de buscar a variável contendo os dados da posição geográfica e transmiti-la diretamente através do canal de transmissão serial.

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3.1.3. Processamento e armazenamento de dados

O circuito responsável pelo processamento e armazenamento de dados captados pelo microfone é composto por uma fonte de alimentação, um microcontrolador, uma chave seletora e um adaptador para cartão de memória do tipo SD, conforme o esquema elétrico apresentado na Figura 31.

Figura 31 – Esquema elétrico do bloco de processamento e armazenamento de dados

A fonte de alimentação, composta pelos componentes (P6, C10, U3 e C11), é responsável por filtrar e converter a tensão de alimentação fornecida por uma bateria para um nível de tensão adequado a todo o circuito.

A chave seletora, composta pelos componentes (SW1, R2, R3, R4 e R5) é responsável por enviar ao microcontrolador a informação do tipo de operação a ser

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realizada. Nesta versão de software do projeto foram disponibilizadas cinco operações diferentes:

-Posição „0‟: envio dos dados pela serial; -Posição „1‟: aquisição de dados a cada 100ms; -Posição „2‟: aquisição de dados a cada 200ms; -Posição ‟3‟: aquisição de dados a cada 300ms; -Posição „4‟: apagar dados do cartão de memória.

O adaptador para cartão de memória passa por um o conversor de nível de tensão composto pelos componentes (R7, R8, R9, R10, R11, R12 e P3). Este circuito é responsável por converter o nível do sinal de dados de 5 Volts para 3,3 Volts, compatível com o nível adequado para a escrita e leitura do cartão de memória.

O bloco do microcontrolador PIC18F4550, composto pelos componentes (P1, P2, P4, P5, P8, C1, C2, C3, C4, C5, R6, R20, R21, R22, SW2, SW3, X1, D1, D2 e U1) é responsável por gerenciar todas as ações da placa de aquisição de dados.

O software descrito através do diagrama de estados da Figura 32 é transferido para o microcontrolador U1, através do conector P1. Para o desenvolvimento deste software foi utilizado o compilador mikroC do fabricante MikroElektronika.

O circuito oscilador composto pelos componentes (X1, C1 e C2) é responsável por gerar o clock de 20MHz utilizado pelo microcontrolador.

O sinal proveniente do pré-amplificador e do filtro passa-baixas é conectado a entrada analógica AN0 do microcontrolador. Internamente é realizada a conversão analógica/digital deste sinal com uma taxa de amostragem suficiente, essa amostragem é descrita pelo Teorema de Nyquist como duas vezes a frequência máxima desejada. No diagrama de estados da Figura 32, a conversão analógica digital ocorre dentro do estado “AQUISITA DADOS AUDIO”.

O conversor analógico digital interno do microcontrolador é de 10 bits, isso significa que para uma tensão de referência de 5V é possível obter uma resolução de 4,88mV para o sinal de entrada.

A escrita de dados no cartão de memória é realizada por setor, como cada setor possuí 512 bytes e cada amostra de sinal ocupa 10 bits foram reservados 2 bytes por

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amostra, sendo então possível registrar até 256 amostras por setor. Assim internamente o estado “AQUISITA DADOS AUDIO” efetua todas as conversões necessárias, para que esses dados sejam posteriormente gravados no setor designado do cartão de memória, dentro do estado “ESCREVE SETOR CARTAO SD”.

Os setores pares são reservados para as amostras de sinal de áudio e os setores ímpares para as amostras da posição geográfica fornecida pelo receptor de GPS. O estado “LE DADOS GPS” é responsável por solicitar e receber os dados contendo as coordenadas geográficas da placa de adequação de dados do GPS, posteriormente esses dados serão armazenados no setor adequado do cartão de memória dentro do estado “ESCREVE SETOR GPS CARTAO SD”.

O tempo de aquisição para cada conjunto de setor, áudio e posição geográfica, é selecionado através de uma chave hexadecimal (SW1), conectada entre as portas RD0 a RD3 do microcontrolador. Neste dispositivo é possível trabalhar com até três tempos de aquisição distintos, evidenciado nas transições possíveis entre os estados “AGUARDA COMANDO” e “LIMPA SETOR ATUAL”. Quando a chave hexadecimal, por exemplo, for colocada na posição de número um, o tempo de aquisição entre cada conjunto de setores é de 100ms.

A chave hexadecimal (SW1) ainda permite na posição de número quatro efetuar a limpeza de todos os setores do cartão de memória, evidenciado pelo estado “LIMPA SETORES CARTAO SD”. Já na posição de número zero, possibilita o envio organizado dos dados a um computador através do canal serial do microcontrolador, os estados “LE DADOS CARTAO SD” e “ORGANIZA E ENVIA DADOS PARA PC” são responsáveis por essa função.

O microcontrolador é ainda responsável pela requisição dos dados da placa do receptor de GPS através do conector (P8), e pela leitura dos dados desta placa através do conector (P5).

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