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METROLOGIA APLICADA AO PROCESSO DE QUÍMICA E MEIO AMBIENTE DA ELETRONORTE - ENQA
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ ENQA- ELETRONORTE
Prof. Terezinha Ferreira de Oliveira – [email protected]
Prof. Augusto F.Saraiva –[email protected]
Visão do ENQA
Ser referência internacional na área de Química e Meio Ambiente, pesquisando, desenvolvendo, inovando e disseminando conhecimento científico e tecnológico, voltado ao setor elétrico, à indústria e à sociedade.
Relevância do número de repetiçõesCoeficiente de variação do desvio-padrão da repetitividade para
distintos valores de p e n
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 5 10 15 20 25 30 35 n
CV
% d
o S
r
p=1
p=5
p=30
p=10
p = número de amostrasn = número de determinações x amostra
Utilização de spline
• Foram realizados vários ensaios para se encontrar as concentrações percentuais em peso do aditivo antioxidante 2,6-terc butil para cresol
(DPBC) de uma mesma amostra de óleo isolante usado em transformador monofásico (138/69/13.8 Kv, com base na norma ASTM D 2668 - 92. Na
avaliação desses resultados, foi utilizado método de suavização por slipne. A importância deste método reside na diminuição de custos e
implementação de uma metodologia para as referidas análises. A partir do controle do parâmetro de suavização do modelo avaliou-se o número mínimo de ensaios necessários para um melhor ajuste de uma função
polinomial aos dados experimentais. Como medida de bondade do ajuste utilizou-se o erro quadrático médio e coeficiente de explicação R2. Obteve-
se os melhores resultados para 15 e 20 ensaios.
Oliveira, T.F; Queiroz, J.C.B; Saraiva, A.C.F e Paredes, H. 2005. Utilização de spline na avaliação do aditivo antioxidante DBPC em óleo isolante. Revista Matemática e Estatística, 23:7-18)
Utilização de spline com as grandezas de influência controladas
• Cyntia Renata de Figueiredo Marçal. Metodologia para calibração de analisadores de qualidade de energia
elétrica nas grandezas harmônico e flicker. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) -
Universidade Federal do Pará. Número de repetições – 3
PROCESSO ENQA
ENSAIOS DE ROTINAAUXÍLIO AOS PROJETOS
EXECUÇÃO DO PROJETOFOMENTO À PESQUISA CIENTÍFICA
BENEFÍCIOS A INOVAÇÃO TECNOLÓGICA NA EMPRESA
GRUPO DE PESQUISA
LÍDER DO PROCESSO
GRUPOS DE TRABALHO
GTMQMetrologia
Química
GTINAnálises
Inorgânicas
GTFQAnálises
Físico-químicas GTAOAnálises Orgânicas
GTCG
Cromatografia
Gasosa
GTCO
Coleta
GTGAGestão
Ambiental
GTSSupervisão
AugustoSaraivaGTA
Administração
DISTRIBUIÇÃO
PLANEJAMENTO ESTRATÉGICO 2006-2007
Elaborado com a colaboração de todos os que atuam no processo, tomando por fundamento a experiência profissional e os planejamentos estratégicos da Eletronorte e do Lacen.
PLANOS DE ACÃO
• PA5: Acreditar os ensaios de Rigidez Dielétrica, Fator de Potência e Presença de Metais
• PA6: Calibrar e/ou Intercomparar resultados dos ensaios oferecidos no ENQA
• PA7: Providenciar a aquisição de padrões de referência
• PA8: Treinamento em cálculo de incertezas em medidas químicas
• PA9: Cálculo de incertezas em análises de metais, cromatografia gasosa e análise de rigidez dielétrica, fator de potência (análise físico-química)
A Metrologia no ENQA foi sedimentada por meio de um curso de Cálculo da Incerteza de Mediçãoe posterior formação de equipes para análise do processo de medição que envolve o exame da adequação do sistema quanto:ao operador, ao instrumento e outras fontes de variação, bem como a comparação da variância do erro de medição com a variância do processo.
Analise preliminar
• Esta etapa foi utilizada a Análise Fatorial por componente principal e rotação varimax, para identificar a estrutura de variação do sistema de medição no Calculo de potência não senodais no Laboratório de Calibração de Grandezas Elétricas da ELETRONORTE, usando um Calibrador Trifásico 6100 de fabricação Fluke e um Padrão Trifásico de Potência e Energia RD-31 de fabricação Radian como padrão de referência. Foram feitas 720 medições em um único dia, nos períodos da manhã e tarde, com o mesmo operador, com as grandezas de influência, temperatura e umidade, controladas durante todo o processo com as seguintes variáveis padronizadas: Período; Método de Cálculo de Potência (Budeanu; Fryse; Kuster e Moore; Shepherd & Zakikhani; Sharon/Czarnecki e IEEE); Tipo de Potência (ativa, reativa e aparente), Temperatura (°C) e Umidade (%).
Esta analise resultou em três fatores, apresentando 85,163% da variância total de todo processo.
0,000-0,354-0,6980,612Umidade
0,0000,0070,8770,773Temperatura
1,0000,0000,0001,000Potência
0,0000,9740,0070,953Método
0,000-0,1030,9530,916Período
321
Fator
ComunalidadeVariável
44,72% variação total
KMO>>0,500, Teste de Bartlett significativo
(p=0,000)
Tabela 1. Comunalidades e Fatores
PA8: Treinamento
• atualização das Instruções Técnicas (ITs)• cálculo de incertezas em medidas
químicas, de natureza presencial, para todos os colaboradores que atuam no processo;
• exemplos desenvolvidos de acordo com as necessidades do processo;
Identificação das incertezas e grandezas de influência
• ISOGUM e EURACHEM.• Utilização do diagrama de causa e efeito• Comparação das médias das medições por períodos:
de manha e tarde (t de Student) :H0 : µ1 -µ2 =0H1 : µ1 -µ2 ≠0
• ANOVA - Inclusão do “Analista” por “período” e construção de modelos de bloco;
Físico-químicos
• As características físico-químicas de um óleo mineral isolante : Densidade, Rigidez Dielétrica, Teor de água, Cor, Tensão Interfacial, Fator de Dissipação e Índice de Neutralização ou Acidez são considerados importantes para determinar se um óleo está em condições de ser mantido em serviço ou causar danos aos equipamentos.
Estado do óleoTransformador
230 ≤T<500
70 ≤ T< 230
T≤69
TratadoRecuperadoUsadoNovoVoltagem(Kv)
Densidade
• Instrumento de Referência: Densímetro Digital Anton PAAR modelo DMA 4500
• Características Técnicas:• Intervalo de medição: 0 a 3 g/cm3
• Repetitividade: Densidade: 1 x10-5 g/cm3• Temperatura: 0,01°C• Temperatura de trabalho: 0 °C a +90°C.• Escala de Pressão: 0 a 10 bars (0 a 150 psi)• Fluxo de amostras: 10 a 30/hora. • o valor final da densidade média (0,8779 ± 0,0002 g/cm3) apresenta
(ASTM D 4052 – 96 , 2002), um valor dentro do aceitável para a repetitividade(≤ 0,0001 g/cm3, e dentro do aceitável também para a reprodutibilidade (≤ 0,0005 g/cm3).
Rigidez dielétrica
Mede a capacidade de um óleo isolante em suportar tensões elétricas nas freqüências de trabalho do equipamento sem apresentar falhas.
Figura 1. Instrumento pra determinação de rigidez dielétrica
Instrumento de referência:Ensaiador de Isolantes modelo DTA 100 E, fabricante BAUR.Características Técnicas:Indicação tensão: 0 – 100 kV, ± 1 kV.Resolução: 0,1 kV.Faixa de tensão de subida: 0,5 - 1 - 2 - 3 - 5 kV/s.Temperatura de trabalho: 0 °C a 45 °C.
Analista
Leit
ura
4321
60
50
40
30
20
S = 4,541 Normalidade( p=0,485), Homocesdaticidade (p=0,08), R2=83,09%
91,72
F
20,6
1891,7
QM
6830,159Total
1155,056Erro
0,0005675,13Analista
pSQGLFonte
Tabela 1. Analise de variância para Rigidez dielétrica
Tarde
Vários equipamentos funcionando
Manhã
Baixa Temperatura
∆V>20V
Avaliação das incertezas dos ensaios físico-químicos lógica fuzzy
Base de RegrasFuzzy (IF-THEN...)
Máquina deInferência
Fuzzy
FuzzificadorDefuzzificador
1 1
X em U Y em V
Entrada Saída
Conjuntos ConjuntosFuzzy em U Fuzzy em V
Organização básica de um sistema fuzzy
X é o nome da variável lingüística. No exemplo, a Rigidez Dielétrica;
Conjuntos fuzzy para transformadores para óleos novos, usados e regenerados.
Novo Usado Regenerado
Pertinência
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
(µ)
Muito altoMuitobaixo
•Lógica Fuzzy é uma ferramenta que possibilita capturar com clareza e concisão as diversas nuances das visões utilizadas.
69 170 230 330 500
Voltagem em Kv
Análise de R&R
Considera-se que a variabilidade observada em uma característica de qualidade de um processo (ou produto)
como a soma da variabilidade do processo mais a variabilidade do erro de medida, sendo representada pela
seguinte expressão:σ2
Total = σ2Processo +σ2
Medida
em termos de R&R, tem-se que:σ2
Total= σ2Reprodutibilidade +σ2
Repetitividade
Condição de repetitividade e reprodutibilidade
Etapas de uma análise
Tempo Aparelhos Analistas
A B
A B
Resultadosdependentes
Resultados independentes
Reprodutibilidade intralaboratorial(Variação intermediária ou Reprodutibilidade restrita)Repetibilidade Reprodutibilidade
Repetitividade: há variação dos fatores que podem contribuir com a variabilidade dos resultados de um método de ensaio.Reprodutibilidade: há variação de pelo menos um dos fatores que podem contribuir com a variabilidade dos resultados de um método de ensaio.
Planejamento hierárquicoVários fatores de variação dentro de um laboratório são analisados
em conjunto, com o objetivo de quantificar separadamente suas contribuições na variabilidade total. Calcula-se repê e reprô
Fator 0
Fator 1
Repetibilidade
ANOVA → RepetitividadeReprodutibilidade
Teor de Água
O teor de água deve ser em valores baixos para obter-se valores elevados de rigidez dielétrica e baixas perdas dielétricas nos sistemas isolantes. Elevado teor de água, além de prejudicar as propriedades elétricas do óleo, acelera a deterioração química dos isolamentos celulósicos diminuindo a vida dos equipamentos.
Analise de R&RTeor de Água
Foram comparados quatro procedimentos de estimação de componentes de variância método da ANOVA, Estimador quadrático não viesado de variância mínima (MIVQUE),
Máxima Verossimilhança (ML) e Máxima Verossimilhança Restrita (REML) visando à estimação da R&R para o ensaio de teor de água de óleos minerais isolantes, considerando quatro analistas que mediram inicialmente três massas nominais 10,
15 e 20 g para a análise do teor de água.
Tabela 2. Componente de variância pela ANOVA, MIVQUE e REML.
3,76014,138Total
1,62918,7702,654Analista x Massa
0,4001,1300,160Massa (M)
1,76922,1403,130Analista (A)
Desvio padrão% TotalEstimativas de
Variância
Componente
Erro 1*2 2-Massa1-Analista
Leitura (ppm)0
2
4
6
8
10
12
14
16
Var
iânc
ia e
stim
ada
σ2Repro = σ2
A +σ2M + σ2
A(M) = 3,130+0,160+2,654=5,944
σ2Repe = σ2
R = 8,194
CO2
020406080
100120140160180
Espera
do03
/07/20
0706
/07/20
0710
/07/20
0712
/07/20
0716
/07/20
0723
/07/20
0730
/07/20
07
Espera
do
LS
LI
C2H4
40
50
60
LS
C2H6
010203040506070
Espera
do03
/07/20
0706
/07/20
0710
/07/20
0712
/07/20
0716
/07/20
0723
/07/20
0730
/07/20
07
Espera
do
LS
LI
C2H2
020406080
100120140160
Espera
do03
/07/20
0706
/07/20
0710
/07/20
0712
/07/20
0716
/07/20
0723
/07/20
0730
/07/20
07
LS
LI
CH4
050
100150200250300350
Espera
do03
/07/20
0706
/07/20
0710
/07/20
0712
/07/20
0716
/07/20
0723
/07/20
0730
/07/20
0
LS
LI
CO
020406080
100120140160180
Espera
do03
/07/20
0706
/07/20
0710
/07/20
0712
/07/20
0716
/07/20
0723
/07/20
0730
/07/20
07
Espera
do
LS
LI
H2
0
10
20
30
40
50
60
Espera
do03
/07/20
0706
/07/20
0710
/07/20
0712
/07/20
0716
/07/20
0723
/07/20
0730
/07/20
0
LS
Carta de controle da verificação
Indicador de desempenho
Sn 235,5nm
0,00190,0062
0,00340,0026
0,00850,00350,0030
0,0099
0,00380,0048
0,0160
0,00410,0010
0,00330,0033
0,00000,00200,00400,00600,00800,01000,01200,01400,01600,0180LD LQ
Sens
ibilid
ade LD LQ
Sens
ibilid
ade LD LQ
Sens
ibilid
ade LD LQ
Sens
ibilid
ade LD LQ
Sens
ibilid
ade
03/12/2007 18/12/2007 28/12/2007 22/01/2008 29/02/2008
Exatidão
Avaliação da exatidão de um método B a ser testado. (a) Comparação com um método de referência A. (b) Comparação com o material de referência certificado,MRC.
Método dereferência A
y ± U BB ySy AA ySy
Comparação estatística
Método B
Amostra testeAmostra detrabalho
(a)
(b)
y ± U BB ySy
MRCMRC ySy
Comparação estatística
Método B
MRC
Amostra detrabalho
Avaliação da tendência
• consiste decompor os erros do processo de medição em diversos componentes.
• O erro aleatório pode ser estimado a partir das dispersões das repetições. O mesmo não acontece com o erro total do laboratório, o qual é obtido pela tendência do método e do laboratório, sendo, portanto necessários testes interlaboratoriais para sua estimação.
Testes interlaboratoriais
Método de partição, erro interlaboratorial e intralaboratorial (adaptado de Currie, 1999).
P&D 2007
• Desenvolver um sistema de automação para gestão de laboratórios de ensaio e calibração em conformidade com o manual da qualidade do Lacen, baseado na NBR ISO\IEC 17025, visando melhorias na geração e transmissão de energia elétrica
Novas Pesquisas• Avaliar novos métodos para ajustar a periodicidade da calibração,
para o estabelecimento de planos de calibração otimizados, através da teoria da confiabilidade, envolvendo distribuições Normal, Log-
Normal, Exponencial e de Weibull e estatística Bayesiana, além das alternativas de uso das ferramentas da inteligência computacional
(Redes Neurais Artificiais e Lógica Fuzzy), com vista a garantia das informações dos instrumentos analíticos.
• OLIVEIRA T. F. ; EPPRECHT, Eugenio Kahn ; ZIOLLI, Roberta Loureço ; SARAIVA, Augusto César Fonseca ; AVILLEZ, Roberto Ribeiro de . Multivariate calibration by least squares for the quantitative phase analysisusing Rietveld method. Journal of Chemometrics, v. 22, p. 141-148, 2008.