Show simple item record

[en] APPLICATION OF FUZZY LOGIC TO THE MUHLBAUER MODEL FOR PIPELINE RISK ANALYSIS

dc.contributorJOSE LUIZ DE FRANCA FREIRE
dc.creatorALBERTO EDWIN ILDEFONSO ALVINO
dc.date2004-01-15
dc.date.accessioned2022-09-21T21:42:14Z
dc.date.available2022-09-21T21:42:14Z
dc.identifierhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4391@1
dc.identifierhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4391@2
dc.identifierhttp://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.4391
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/42490
dc.description[pt] W. Kent Muhlbauer fez uma identificação detalhada de aproximadamente 300 diferentes condições que influenciam a avaliação do Risco em uma tubulação e propôs um sistema de pontuação que é conhecido mundialmente como o método de Muhlbauer. O método de Muhlbauer avalia as diversas variáveis que influenciam no Risco de dutovias mediante a atribuição de valores quantitativos. No entanto, sendo um método qualitativo, estas variáveis não podem ser informadas através de valores exatos. Estas variáveis podem ser tratadas como provenientes de distribuições randômicas. Entretanto, identificar as distribuições randômicas pode exigir muito esforço. Sendo assim, em vez de assumir que as avaliações das variáveis têm distribuições randômicas, pode-se considerar que têm distribuições dadas por conjuntos e números nebulosos. No presente trabalho, os valores numéricos presentes no modelo Muhlbauer passaram a ser admitidos como não determinísticos, admitindo uma incerteza. Esta incerteza depende do engenheiro especialista avaliador do Risco. Para incorporar esta incerteza no cálculo do valor do Risco procurou-se trabalhar com os conjuntos e números nebulosos. Na análise das incertezas mediante os conjuntos nebulosos, requer-se definir as variáveis linguísticas (VL), os valores linguísticos das VL de saída e entrada, as funções de pertinência, além das regras nebulosas. Com estes, um Sistema de Lógica Fuzzy (SLF) é implementado com base na inferência Mamdani. No caso dos números nebulosos, estes admitem um valor mais provável e uma incerteza. Esta incerteza é avaliada por uma função de pertinência normalizada. Operações de soma, subtração, multiplicação e divisão são possíveis para os números fuzzy. Como resultado final torna-se possível encontrar-se não só um número que define o Risco como também a incerteza (faixa de valores) que este Risco pode ter, que é uma função das incertezas das avaliações individuais das variáveis. O presente trabalho propõe um modelo básico de Gerenciamento de Risco (GR) e Análise de Integridade Estrutural (AIE) para dutos com corrosão externa. Para isso, os resultados de uma AIE nível I aplicado aos dutos é relacionada com a metodologia de análise de Risco de W. Kent Muhlbauer, através de uma Matriz de Risco. A partir de uma AIE nível I o cálculo da Vida Residual (T asterisco) é avaliada. A T asterisco é comparada com uma Vida Desejada (VD), a qual é obtida da matriz de risco. Se T asterisco é menor que a VD, recomenda-se fazer uma AIE nível II. Se T asterisco é maior que VD determina-se um Tempo de Inspeção (TI) baseado na análise de confiabilidade.
dc.description[en] W. Kent Muhlbauer made a detailed identification of approximately 300 different conditions that influence in the evaluation of the Risk in a pipeline, so, He proposed a punctuation system that is known as the method of Muhlbauer. Muhlbauer s method evaluates the several variables that influence in the pipeline Risk by the attribution of quantitative values. However, being a qualitative method, these variables cannot be informed through exact values. These variables can be treated as coming of distributions random. However, to identify the distributions random can demand a lot of effort. Being like this, instead of assuming that the evaluations of the variables have distributions random, it can be considered that they have distributions given by fuzzy sets and numbers. In the present work, the values numeric presents in the model Muhlbauer will be admitted as no deterministic, admitting an uncertainty. This uncertainty depends on the engineer specialist knowledge about the Risk. To incorporate this uncertainty in the calculation of the value of the Risk Muhlbauer tried to work with the fuzzy sets and numbers. In the analysis of the uncertainties by the fuzzy sets, it is necessary to define the linguistic variables (VL), the linguistic values of input and output of VL, the membership functions, besides the fuzzy rules. With these, a System of Logic Fuzzy (SLF) is implemented based on Mamdani s inference. In the case of the fuzzy numbers, they admit a more probable value and an uncertainty. This uncertainty is evaluated by a function of normalized membership. Sum, subtraction, multiplication and division operations are possible for the numbers fuzzy. As result, it is possible to find not only a number that defines the Risk as also the uncertainty (range of values) that the Risk can have. It is a function of the uncertainties of the individual evaluations of the variables. The present work proposes a basic model of Management of Risk (GR) and Analysis of Structural Integrity (AIE) for pipeline with damage corrosion. For that, the results of an AIElevel one applied to the pipeline are associated with the results of Muhlbauer s method through a Risk Matrix. Starting from an AIE level one, the calculation of the Residual Life (T asterisk) is evaluated. T asterisk is compared with a ideal life (VD), which is obtained of the Risk Matrix. If T asterisk is smaller than VD, it is recommended to do an AIE level II. If T asterisk is larger than VD is determined a Time of Inspection based on the reliability analysis.
dc.languagept
dc.publisherMAXWELL
dc.subject[pt] ANALISE DE RISCO
dc.subject[pt] MODELO MUHLBAUER
dc.subject[pt] DUTO
dc.subject[en] RISK ANALYSIS
dc.subject[en] MUHLBAUER S MODEL
dc.subject[en] PIPE
dc.title[pt] APLICAÇÃO DA LÓGICA NEBULOSA AO MODELO MUHLBAUER PARA ANÁLISE DE RISCO EM DUTOS
dc.title[en] APPLICATION OF FUZZY LOGIC TO THE MUHLBAUER MODEL FOR PIPELINE RISK ANALYSIS
dc.typeTEXTO


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© AUSJAL 2022

Asociación de Universidades Confiadas a la Compañía de Jesús en América Latina, AUSJAL
Av. Santa Teresa de Jesús Edif. Cerpe, Piso 2, Oficina AUSJAL Urb.
La Castellana, Chacao (1060) Caracas - Venezuela
Tel/Fax (+58-212)-266-13-41 /(+58-212)-266-85-62

Nuestras redes sociales

facebook Facebook

twitter Twitter

youtube Youtube

Asociaciones Jesuitas en el mundo
Ausjal en el mundo AJCU AUSJAL JESAM JCEP JCS JCAP