@MASTERSTHESIS{ 2020:1923852190,
 	title = {Desenvolvimento de um software de vis?o computacional para estudo do escoamento de cascalhos em peneira vibrat?ria},
 	year = {2020},
 	url = "https://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/6054",
 	abstract = "O petr?leo ? um combust?vel f?ssil de grande interesse comercial, podendo ser encontrado onshore e offshore. O processo de perfura??o tem sua complexidade aumentando proporcionalmente ao aumento da profundidade do po?o, estando sujeito a problemas operacionais que podem colocar em risco a integridade das instala??es, dos operadores e do meio ambiente, al?m de ocasionarem tempo n?o produtivo. Um indicador pouco explorado de causas de instabilidades durante a perfura??o s?o as caracter?sticas do cascalho que chega ? superf?cie. Informa??es como distribui??o de tamanhos, velocidade e volume com que retornam do po?o podem sugerir problemas como desmoronamento e perda de circula??o. O primeiro equipamento a receber a lama de perfura??o ? a peneira vibrat?ria e, por isso, este estudo foi direcionado a este equipamento. A Vis?o Computacional ? uma tecnologia que tem como finalidade a automatiza??o e a integra??o de processos relacionados ? an?lise das informa??es contidas em v?deos ou imagens, utilizando princ?pios do sentido biol?gico da vis?o. Nos ?ltimos anos, diversos trabalhos voltados para a ind?stria de petr?leo t?m se dedicado ? aplica??es dessas t?cnicas. O objetivo desse trabalho foi aplicar t?cnicas de vis?o computacional, processamento de imagens e intelig?ncia artificial na an?lise de imagens de cascalho em peneiras vibrat?rias, de forma a desenvolver um software capaz de monitorar certas vari?veis do escoamento e associ?-las a poss?veis instabilidades no processo de perfura??o do po?o. Para o o	desenvolvimento do software de vis?o computacional, foram utilizados diversos tipos de s?lidos diferentes, que foram divididos em cinco grupos: i) cereais de milho, arroz, feij?o e ervilhas; ii) fragmentos de quartzo coloridos artificialmente; iii) fragmentos de quartzo, m?rmore, granito e areia; iv) cascalho real, oriundo de sonda de perfura??o; e v) suspens?o de areia e goma xantana 0,1%. Para cada grupo, diferentes t?cnicas de segmenta??o foram avaliadas para detec??o de objetos, dentre elas, k-means e Transformadas de Fourier e Wavelets. Os resultados obtidos foram as estimativas de preenchimento da tela da peneira por s?lidos e as suas velocidades de escoamento, al?m de estimativas de dimens?es e formas geom?tricas como tamanho, circularidade, arredondamento e excentricidade dos s?lidos. Foram estudados alguns detectores de correspond?ncias e os de melhor desempenho para essa abordagem foram MSER, Harris e SURF. Tamb?m foram avaliadas caracter?sticas texturais como poss?veis estimadores qualitativos de vaz?o m?ssica do cascalho na peneira. Al?m disso, redes neuronais convolucionais foram utilizadas para a classifica??o dos s?lidos quando a tamanho, composi??o e percentual de preenchimento da peneira. Os resultados mostraram que o software de vis?o computacional desenvolvido ? vers?til, pois conseguiu realizar boas estimativas dessas propriedades para uma grande variedade de materiais. Na maioria dos casos foi poss?vel estimar a porcentagem de preenchimento da peneira por s?lidos e a sua velocidade de escoamento com erros menores do que 10%, considerando os valores m?dios. O estudo proporcionou ampla avalia??o das t?cnicas citadas e os resultados obtidos sugerem ser poss?vel a implementa??o de um sistema de monitoramento de cascalho em tempo real.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia Qu?mica},
 	note = {Instituto de Tecnologia}
}