1. Universidade Federal da Bahia
  2. Escola Politécnica
  3. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Engenharia Química (Escola Politécnica)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFreitas, Vinicius José Macedo de-
dc.date.accessioned2024-06-14T00:43:09Z-
dc.date.available2024-06-13-
dc.date.available2024-06-14T00:43:09Z-
dc.date.issued2023-12-15-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufba.br/handle/ri/39416-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Bahiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectSensor Virtualpt_BR
dc.subjectAprendizado de Máquinapt_BR
dc.subjectBombeamento Centrífugo Submersopt_BR
dc.titleAplicação de sensoreamento virtual data-driven para a predição da vazão de sistema de bombeiopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.publisher.initialsUFBApt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICApt_BR
dc.contributor.advisor1Schnitman, Leizer-
dc.contributor.advisor2Reges Júnior, Galdir Damasceno-
dc.description.resumoEste trabalho aborda a aplicação de sensoreamento virtual data-driven para a predição da vazão de um sistema de bombeio. O objetivo principal é medir o erro da predição da vazão e comparar o desempenho entre diferentes modelos de aprendizado de máquina. A metodologia empregada envolveu o uso das bibliotecas sklearn e Tensorflow em Python para a construção e análise de modelos, bem como o tratamento dos dados. Os passos utilizados na metodologia foram: definição dos regressores, definição dos modelos utilizados e preparação dos dados (normalização e separação dos dados em treino e teste). Os modelos utilizados foram: regressão linear, floresta aleatória, vetores de suporte e redes neurais. Os resultados revelaram que a regressão linear apresentou os maiores erros, enquanto as redes neurais tiveram o melhor resultado. Os resultados evidenciaram a flexibilidade e robustez das redes neurais para tratamento de dados, em comparação com a simplicidade da regressão linear.pt_BR
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapt_BR
dc.type.degreeBachareladopt_BR
dc.publisher.courseENGENHARIA QUÍMICApt_BR
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