Técnicas Básicas de Machine Learning aplicadas ao problema inverso de Tomografia por Impedância Elétrica

Abstract

A tomografia por impedância elétrica é uma ferramenta que permite obter informações do interior de um corpo de prova, através da aplicação de correntes elétricas em sua fronteira, e mensuração das respectivas voltagens produzidas também na fronteira. Essa ferramenta tem aplicação em diversas áreas. Conforme Aguilar (2009), uma aplicação é no reconhecimento de padrões de escoamento de tubos de extração de petróleo. Porém, para sua aplicação é necessário resolver um problema inverso que é mal posto no sentido de Hadamard. O presente trabalho utiliza técnicas de Aprendizagem de Máquina ou Machine Learning para reconstruir uma característica da solução do problema inverso de tomografia por impedância elétrica, para classificar o padrão de escoamento bifásico e calcular a fração volumétrica de óleo dentro do tubo de extração. Apresentaremos os resultados dos testes realizados com as técnicas de regressão linear e regressão logística, a partir de dados simulados de padrões de escoamento.