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Abstract:
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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. |
