Navegando por Autor "Araújo, João Paulo Costa de"
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Dissertação Digital twin de subestação de parques eólicos offshore: proposta de modelo para a Região Nordeste do Brasil(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-06-30) Araújo, João Paulo Costa de; Gonzalez, Mário Orestes Aguirre; http://lattes.cnpq.br/5936291138113637; http://lattes.cnpq.br/0826861911093198; Andrade, Humberto Dionisio de; https://orcid.org/0000-0003-0746-7183; http://lattes.cnpq.br/1253785596446469; Costa, José Alfredo Ferreira; https://orcid.org/0000-0002-1290-6454; http://lattes.cnpq.br/9745845064013172A energia eólica offshore surge como uma alternativa sustentável e promissora para atender às necessidades energéticas globais. Diferente dos parques eólicos na costa, as Usinas Eólicas Offshore são posicionadas em ambiente marítimo, onde os ventos são mais constantes e intensos, resultando em maior possibilidade na geração de eletricidade. A gestão operacional desses parques requer soluções tecnológicas que tornem o setor competitivo, nesse contexto, o avanço da Indústria 5.0 e suas ferramentas e modelos de digitalização têm possibilitado inovações na operação e manutenção das Usinas Eólicas Offshore. O objetivo deste estudo é desenvolver um modelo de Gêmeo Digital de uma subestação de parques eólicos offshore para a realidade da região nordeste do Brasil. O procedimento de pesquisa abrange quatro etapas: Pesquisa teórica; análise de casos; desenvolvimento e modelagem do framework do gêmeo digital; e validação do modelo. Como resultado deste trabalho, foram desenvolvidos um protótipo funcional de aquisição de dados para um Gêmeo Digital e um modelo conceitual estruturado, voltado à representação de um gêmeo digital de uma subestação eólica offshore, considerando as particularidades e demandas específicas da região Nordeste do Brasil.TCC Mapeamento de métodos com Digital Twin em turbinas eólicas offshore(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-15) Barros, Gabriel Gomes de; González, Mario Orestes Aguirre; http://lattes.cnpq.br/5936291138113637; https://lattes.cnpq.br/7245940230241456; Araújo, João Paulo Costa de; http://lattes.cnpq.br/0826861911093198; Vasconcelos, Rafael Monteiro de; http://lattes.cnpq.br/4197180706740578Nas últimas décadas, os países têm intensificado esforços no desenvolvimento e na adoção de estratégias para o uso de energias limpas, com o objetivo de reduzir os impactos ambientais e promover a sustentabilidade do planeta. Destaca-se a energia eólica offshore, que apresenta grande potencial para a geração de eletricidade devido à sua eficiência e à constância dos ventos em alto-mar. No entanto, a logística e a manutenção dessas estruturas envolvem custos elevados, representando um desafio para a viabilidade econômica dos projetos. Diante disso, a otimização da operação e manutenção dos parques eólicos offshore tornou-se um tema de interesse crescente para o setor industrial, que busca formas de aumentar a eficiência e reduzir custos operacionais. Métodos de análise e predição em tempo real dos componentes das turbinas eólicas são constantemente desenvolvidos e aprimorados, com a incorporação de novas tecnologias e abordagens. O gêmeo digital ("Digital Twin") tem como objetivo monitorar e apoiar a tomada de decisões dos stakeholders do projeto, fornecendo dados precisos e atualizados, além de buscar assertividade nas predições, o que contribui para a gestão eficiente dos ativos. Nesse contexto, este trabalho propõe realizar um mapeamento dos métodos utilizados para a obtenção de um gêmeo digital, com foco nas turbinas eólicas offshore. O procedimento de pesquisa contemplou uma revisão bibliográfica sistemática e análise de conteúdo sobre modelos de digital twin. Como resultados, identificou-se que o FEM é o método de análise mais utilizado (31%) e para os métodos de predição, o ROM (20%). Além disso, é evidenciado que o uso e escolha do método de análise ou de predição pode variar de acordo com sua aplicação e componente. Os gêmeos digitais possuem diversas aplicações e métodos para obtenção do resultado final, onde os sinais gerados no objeto físico são modelados matematicamente para que possam ser utilizados pelos métodos de predição e retroalimentados no ciclo para o auxílio na tomada de decisão.