{"id":2887,"date":"2024-09-22T17:24:53","date_gmt":"2024-09-22T20:24:53","guid":{"rendered":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/?page_id=2887"},"modified":"2025-01-09T14:22:19","modified_gmt":"2025-01-09T17:22:19","slug":"publicacoes","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/publicacoes\/","title":{"rendered":"Publica\u00e7\u00f5es"},"content":{"rendered":"\t\t
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PUBLICA\u00c7\u00d5ES DO RELAB<\/h1>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Nesta p\u00e1gina, apresentamos apenas algumas das publica\u00e7\u00f5es mais relevantes realizadas pelo Laborat\u00f3rio de Confiabilidade da USP. Para acessar a lista completa de nossos trabalhos cient\u00edficos, visite as p\u00e1ginas dos nossos professores no ResearchGate, onde voc\u00ea encontrar\u00e1 todas as contribui\u00e7\u00f5es do laborat\u00f3rio em detalhes.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Reliability Analysis and Asset Management of Engineering Systems<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado pela Elsevier em 2022, este livro re\u00fane contribui\u00e7\u00f5es dos pesquisadores do Laborat\u00f3rio de Confiabilidade da USP para abordar os desafios e solu\u00e7\u00f5es mais recentes na \u00e1rea de an\u00e1lise de confiabilidade e gest\u00e3o de ativos em sistemas de engenharia. A obra oferece uma abordagem completa e detalhada, integrando conceitos fundamentais e m\u00e9todos avan\u00e7ados para diagn\u00f3stico de falhas, progn\u00f3stico, avalia\u00e7\u00e3o de risco e planejamento de manuten\u00e7\u00e3o, com foco na aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica em sistemas industriais complexos.<\/p>

Com cap\u00edtulos que exploram desde os fundamentos da confiabilidade at\u00e9 exemplos reais de aplica\u00e7\u00e3o em setores como energia e transporte, o livro destaca o uso de intelig\u00eancia artificial e outras tecnologias emergentes para melhorar a seguran\u00e7a, efici\u00eancia e disponibilidade de sistemas de engenharia.<\/p>

Destinado a engenheiros, pesquisadores e gestores de ativos, esta publica\u00e7\u00e3o serve como uma refer\u00eancia essencial para quem busca alinhar inova\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica e melhores pr\u00e1ticas em confiabilidade, contribuindo para a transforma\u00e7\u00e3o digital e a sustentabilidade na ind\u00fastria moderna.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.1016\/C2020-0-00478-0<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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A Framework to Automate Fault Detection and Diagnosis Based on MWPCA and BN<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado na revista Reliability Engineering and System Safety em 2021, este artigo apresenta uma estrutura h\u00edbrida para automatizar a detec\u00e7\u00e3o e diagn\u00f3stico de falhas em sistemas complexos. Utilizando a an\u00e1lise de componentes principais em janela m\u00f3vel (MWPCA) e redes Bayesianas (BN), o m\u00e9todo combina dados hist\u00f3ricos e monitoramento em tempo real para detectar e diagnosticar falhas, mesmo em sistemas din\u00e2micos ou com dados limitados.<\/p>

O estudo valida a metodologia com um modelo simplificado de hidrogerador, demonstrando sua efic\u00e1cia na identifica\u00e7\u00e3o de falhas incipientes e sua capacidade de apoiar a gest\u00e3o de manuten\u00e7\u00e3o baseada em condi\u00e7\u00e3o. Este trabalho destaca a import\u00e2ncia de abordagens h\u00edbridas no avan\u00e7o de estrat\u00e9gias preditivas de manuten\u00e7\u00e3o, contribuindo para melhorar a confiabilidade e reduzir os custos operacionais em ind\u00fastrias estrat\u00e9gicas.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.ress.2021.107837<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Reliability and Risk Centered Maintenance: A Novel Method for Supporting Maintenance Management<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado na revista Applied Sciences em 2023, este artigo apresenta um m\u00e9todo inovador que integra estrat\u00e9gias de manuten\u00e7\u00e3o centrada em confiabilidade (RCM) e manuten\u00e7\u00e3o baseada em riscos (RBM). A proposta, denominada Reliability and Risk Centered Maintenance (RRCM), adapta os m\u00e9todos tradicionais para incorporar a avalia\u00e7\u00e3o de riscos no planejamento de manuten\u00e7\u00e3o, possibilitando a cria\u00e7\u00e3o de planos que equilibram confiabilidade, custo e seguran\u00e7a operacional.<\/p>

A efic\u00e1cia do m\u00e9todo foi demonstrada em um estudo de caso aplicado a uma usina hidrel\u00e9trica, destacando sua capacidade de priorizar falhas cr\u00edticas, reduzir riscos e otimizar a gest\u00e3o de ativos. Este trabalho contribui significativamente para a evolu\u00e7\u00e3o das pr\u00e1ticas de manuten\u00e7\u00e3o, combinando tecnologia e gest\u00e3o estrat\u00e9gica para enfrentar os desafios da complexidade crescente em sistemas industriais.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.3390\/app131910605<\/span><\/a> <\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Criticality-Based Maintenance of a Coal-Fired Power Plant<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado na revista Energy em 2018, este artigo apresenta um m\u00e9todo inovador para identificar os componentes mais cr\u00edticos de sistemas industriais, com o objetivo de priorizar a\u00e7\u00f5es de manuten\u00e7\u00e3o. Utilizando t\u00e9cnicas de an\u00e1lise de confiabilidade e risco, o m\u00e9todo integra ferramentas para avalia\u00e7\u00e3o de falhas e impacto operacional, contribuindo para a melhoria da disponibilidade e seguran\u00e7a de plantas industriais.<\/p>

O estudo foi aplicado ao sistema de dessulfuriza\u00e7\u00e3o de gases de uma usina termel\u00e9trica a carv\u00e3o, demonstrando a efic\u00e1cia da metodologia em reduzir riscos e otimizar a gest\u00e3o de ativos. Este trabalho destaca a import\u00e2ncia de abordagens baseadas em confiabilidade para aprimorar a efici\u00eancia e a sustentabilidade de opera\u00e7\u00f5es industriais complexas.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.energy.2018.01.048<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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A Framework for Planning Underwater Hull Inspections Based on Computer Vision and Degradation Assessment<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado na revista Ocean Engineering em 2025, este artigo apresenta uma estrutura inovadora para planejar inspe\u00e7\u00f5es subaqu\u00e1ticas de cascos de embarca\u00e7\u00f5es. A proposta combina vis\u00e3o computacional e avalia\u00e7\u00e3o de degrada\u00e7\u00e3o para identificar e quantificar falhas, como corros\u00e3o e rachaduras, utilizando t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de aprendizado de m\u00e1quina. A estrutura inclui processos para detec\u00e7\u00e3o de degrada\u00e7\u00e3o, avalia\u00e7\u00e3o do estado estrutural e suporte \u00e0 tomada de decis\u00e3o de manuten\u00e7\u00e3o com base na estimativa da vida \u00fatil remanescente (RUL).<\/p>

O estudo destaca a aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica dessa metodologia em um cen\u00e1rio de unidade flutuante de produ\u00e7\u00e3o, armazenamento e descarregamento (FPSO), demonstrando sua efic\u00e1cia em melhorar a precis\u00e3o e a seguran\u00e7a das inspe\u00e7\u00f5es subaqu\u00e1ticas. Esta abordagem representa um avan\u00e7o significativo na gest\u00e3o de integridade estrutural, reduzindo a necessidade de inspe\u00e7\u00f5es manuais e aprimorando o planejamento de manuten\u00e7\u00e3o com base no estado real do equipamento.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.oceaneng.2024.120053<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Improving Centralized Offshore Power Generation Design With Petri Net-Based Availability and Reliability Analysis<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado na revista ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part B: Mechanical Engineering, em 2024, este artigo apresenta uma an\u00e1lise detalhada da confiabilidade e disponibilidade de sistemas de gera\u00e7\u00e3o centralizada de energia offshore, conhecidos como Power Hubs. Utilizando Redes de Petri Estoc\u00e1sticas Generalizadas (GSPNs), o estudo avalia diferentes configura\u00e7\u00f5es operacionais desses sistemas, comparando-as com abordagens tradicionais de gera\u00e7\u00e3o de energia em plataformas.<\/p>

Os resultados mostram que, dependendo da configura\u00e7\u00e3o, os Power Hubs podem alcan\u00e7ar uma disponibilidade m\u00e9dia pr\u00f3xima a 100%, mesmo em per\u00edodos de alta demanda de produ\u00e7\u00e3o de petr\u00f3leo e g\u00e1s. O artigo contribui significativamente para a literatura ao oferecer uma abordagem que equilibra efici\u00eancia energ\u00e9tica, redu\u00e7\u00e3o de emiss\u00f5es de CO2 e confiabilidade operacional, apresentando uma solu\u00e7\u00e3o promissora para a sustentabilidade e desempenho das opera\u00e7\u00f5es offshore.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.1115\/1.4063394<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Semi-Supervised Framework with Autoencoder-Based Neural Networks for Fault Prognosis<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado na revista Sensors em 2022, este artigo apresenta uma estrutura semissupervisionada para detec\u00e7\u00e3o e progn\u00f3stico de falhas utilizando redes neurais baseadas em autoencoders. A abordagem se destaca por lidar com dados industriais desbalanceados, permitindo identificar padr\u00f5es desconhecidos e prever falhas com maior confiabilidade, mesmo em cen\u00e1rios com pouca rotula\u00e7\u00e3o manual de dados.<\/p>

O estudo valida o m\u00e9todo com dados do simulador CMAPSS, amplamente utilizado na ind\u00fastria aeroespacial, demonstrando sua efic\u00e1cia na identifica\u00e7\u00e3o precoce de falhas e na previs\u00e3o de vida \u00fatil remanescente (RUL). Este trabalho contribui para o avan\u00e7o de estrat\u00e9gias preditivas de manuten\u00e7\u00e3o, oferecendo uma solu\u00e7\u00e3o robusta e escal\u00e1vel para aplica\u00e7\u00f5es industriais complexas.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.3390\/s22249738<\/span><\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Comparing PCA-Based Fault Detection Methods for Dynamic Processes with Correlated and Non-Gaussian Variables<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado na revista Expert Systems with Applications em 2022, este artigo investiga m\u00e9todos de detec\u00e7\u00e3o de falhas baseados em An\u00e1lise de Componentes Principais (PCA) aplicados a processos din\u00e2micos com vari\u00e1veis correlacionadas e n\u00e3o gaussianas. O estudo compara tr\u00eas abordagens adaptativas, incluindo duas metodologias inovadoras que lidam com dados n\u00e3o estacion\u00e1rios e autocorrelacionados.<\/p>

Os resultados destacam a efic\u00e1cia dessas abordagens na detec\u00e7\u00e3o precoce de falhas em sistemas din\u00e2micos e a influ\u00eancia das caracter\u00edsticas das falhas no desempenho dos m\u00e9todos. Este trabalho fornece uma an\u00e1lise criteriosa sobre a aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas estat\u00edsticas multivariadas em cen\u00e1rios industriais complexos, contribuindo para o avan\u00e7o das estrat\u00e9gias de manuten\u00e7\u00e3o preditiva e gest\u00e3o de ativos.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.eswa.2022.117989<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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PUBLICA\u00c7\u00d5ES DO RELAB Nesta p\u00e1gina, apresentamos apenas algumas das publica\u00e7\u00f5es mais relevantes realizadas pelo Laborat\u00f3rio de Confiabilidade da USP. Para acessar a lista completa de nossos trabalhos cient\u00edficos, visite as p\u00e1ginas dos nossos professores no ResearchGate, onde voc\u00ea encontrar\u00e1 todas as contribui\u00e7\u00f5es do laborat\u00f3rio em detalhes. Reliability Analysis and Asset Management of Engineering Systems Publicado […]<\/p>\n","protected":false},"author":24311,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"elementor_header_footer","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"class_list":["post-2887","page","type-page","status-publish","hentry","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2887","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/users\/24311"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2887"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2887\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3401,"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2887\/revisions\/3401"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2887"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}