Sistema embarcado para automação do processo de cromatografia gasosa aplicado no contexto de mud logging

dc.contributor.advisorDias, Samaherni Morais
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9792492584361511pt_BR
dc.contributor.authorMedeiros, Lucas Barbosa de
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5748557514016587pt_BR
dc.contributor.referees1Rêgo, Joilson Batista De Almeida
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6055162446637676pt_BR
dc.contributor.referees2Queiroz, Kurios Iuri Pinheiro de Melo
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7489022506091803pt_BR
dc.date.accessioned2023-07-14T16:05:09Z
dc.date.available2023-07-14T16:05:09Z
dc.date.issued2023-07-11
dc.description.abstractAccurate detection of chromatographic peaks allows for the identification of relevant chemical components in samples, aiding in decision-making and enhancing the oil exploration process. This work aimed to develop and validate an efficient algorithm for the detection of chromatographic peaks in the context of mud logging. The algorithm was implemented in Python and adapted for the LabVIEW environment, enabling its integration into Geowellex’s well monitoring software (SMP). Rigorous tests were conducted using representative sample from chromatographic analyses. The obtained results confirmed the algorithm’s effectiveness, demonstrating its high precision in peak detection, even in situations with noise and amplitude variations. The development of this algorithm and its integration into Geowellex’s SMP represent significant advancements in the field of chromatographic peak detection in mud logging.pt_BR
dc.description.resumoA detecção precisa dos picos cromatográficos permite a identificação de componentes químicos relevantes nas amostras, auxiliando na tomada de decisões e aprimorando o processo de exploração de petróleo. Este trabalho teve como objetivo desenvolver e validar um algoritmo eficiente para a detecção de picos cromatográficos no contexto do mud logging. O algoritmo foi implementado em Python e adaptado para o ambiente LabVIEW, permitindo sua integração ao software de monitoramento de poços (SMP) da Geowellex. Foram conduzidos testes rigorosos utilizando conjuntos de dados representativos de análises cromatográficas. Os resultados obtidos confirmaram a eficácia do algoritmo demonstrando sua alta precisão na detecção de picos, mesmo em situações com ruído e variações de amplitude. O desenvolvimento desse algoritmo e sua integração ao SMP da Geowellex representam avanços importantes no campo da detecção de picos cromatográficos no mud logging.pt_BR
dc.identifier.citationMEDEIROS, Lucas Barbosa de, Sistema embarcado para automação do processo de cromatografia gasosa aplicado no contexto de mud logging. Orientador: Samaherni Morais Dias. 2023. 42f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecatrônica) - Departamento de Engenharia de Computação e Automação, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/53403
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEngenharia de Computação e Automaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programEngenharia Mecatrônicapt_BR
dc.rightsAttribution 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/*
dc.subjectLabviewpt_BR
dc.subjectCromatografiapt_BR
dc.subjectDetecçãopt_BR
dc.subjectSinalpt_BR
dc.subjectChromatographypt_BR
dc.subjectDetectionpt_BR
dc.subjectSignalpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::OUTROS::ENGENHARIA MECATRONICApt_BR
dc.titleSistema embarcado para automação do processo de cromatografia gasosa aplicado no contexto de mud loggingpt_BR
dc.title.alternativeEmbedded system for automation of the gas chromatography process applied in the context of mud loggingpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR

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