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METODOLOGIAS PARA AVALIAÇÃO E DIAGNÓSTICO DO ESTADO DEISOLAMENTOS DE PAPEL IMPREGNADO COM ÓLEO MINERAL

Roberto Zirbes∗†[email protected]

Jacqueline G Rolim∗

[email protected]

Hans Helmut Zürn∗

[email protected]

∗Grupo de Sistemas de Potência -Departamento de Engenharia ElétricaUniversidade Federal de Santa Catarina

88040-900, Florianópolis, SC

†ELETROSUL

ABSTRACT

Cellulose impregnated with mineral oil is the most used in-sulating material in medium, high or extra high voltage sub-stations, due to its efficacy and low cost. This material is em-ployed in power transformers and its bushings, reactors, ca-pacitors and measurement voltage and current transformers.This paper discusses the methodologies traditionally used toassess the insulating state of impregnated paper and to di-agnose faults through the dissipation factor and the concen-tration of gases dissolved in the oil, regarding some factorsthat may affect those variables. Uncertainties in measuredparameters and analysis methods are also considered. Someresults obtained with the application of traditional method-ologies (standards) for incipient fault detection based on gasanalysis are compared with results obtained from the appli-cation of a artificial neural network proposed for this task.

KEYWORDS: Insulating Oil, Insulated Paper, DissipationFactor, Dissolved Gas Analysis, Fault Diagnosis.

RESUMO

O isolamento elétrico mais comumente utilizado em subes-

Artigo submetido em 18/09/031a. Revisão em 27/09/05Aceito sob recomendação do Ed. Assoc. Prof. Glauco Taranto

tações de média, alta ou extra alta tensão é o de celulose im-pregnada com óleo mineral isolante, em função de sua efi-cácia e custo reduzido. Sua utilização abrange transforma-dores de potência e suas buchas, reatores e transformadoresde medição de corrente e tensão. Este artigo discute as me-todologias tradicionais utilizadas na análise de estado e nodiagnóstico do isolamento a partir do fator de dissipação eda concentração de gases dissolvidos no óleo, considerandoos principais fatores que afetam estes valores. São tambémabordados alguns aspectos que causam incerteza na mediçãoe nas metodologias de análise. É apresentada a modelagemde uma rede neural artificial para diagnóstico e identificaçãode estado do isolamento a partir de dados de concentração degases dissolvidos no óleo, sendo os resultados obtidos com-parados com os das metodologias tradicionais baseadas emnormas.

PALAVRAS-CHAVE: Óleo Mineral Isolante, Papel Isolante,Fator de Dissipação, Análise de Gases Dissolvidos, Diagnós-tico de Faltas.

1 INTRODUÇÃO

A confiabilidade de um sistema de suprimento de energia elé-trica tem reflexos econômicos e sociais na região suprida. Osreflexos econômicos decorrentes de uma indisponibilidadenão ficam restritos ao consumidor, mas atingem também, em

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maior ou menor intensidade, aos agentes envolvidos no su-primento de energia.

Com a reestruturação do setor de energia elétrica ocorreramalterações significativas nos projetos conceituais de instala-ções, com o objetivo de minimizar a indisponibilidade deequipamentos. Um exemplo desta tendência é a utilização detécnicas de intervenção em equipamentos energizados, cujaaplicação, em função dos custos envolvidos, era antes res-trita a determinadas situações em que a disponibilidade dofornecimento de energia era afetada.

Neste contexto, a análise dos modos de falha, as técnicas deavaliação de estado sem intervenção e de detecção de falhasincipientes assumem um papel mais amplo e relevante na fi-losofia de manutenção. Dentre os aspectos a serem supervi-sionados, a condição do isolamento de equipamentos ocupaum lugar de destaque. Historicamente a supervisão do iso-lamento dos transformadores de transmissão é um item re-levante por suas conseqüências funcionais e pelo impactoeconômico que representa uma falha nestes equipamentos.

Mais recentemente a supervisão do isolamento de transfor-madores de corrente passou a ser realizada de forma maissistemática em função de uma série de falhas que resultaramna explosão de alguns dos mesmos. Nestes casos, a segu-rança do pessoal é o aspecto preponderante, embora o im-pacto econômico não seja desprezível, inclusive pela propa-gação dos danos a equipamentos próximos.

É crescente o emprego da monitoração contínua de parâ-metros relacionados com o estado da isolação elétrica dosequipamentos, em que diversos produtos e metodologias es-tão sendo desenvolvidos. Como por exemplo, a medição dedescargas parciais, fator de dissipação, gases dissolvidos noóleo, umidade relativa no óleo, entre outras. De uma formageral, estes parâmetros são processados e comparados comparâmetros de referência.

2 AVALIAÇÃO DO ESTADO DE UM ISO-LAMENTO ELÉTRICO

A isolação elétrica em equipamentos de alta tensão tem comofunção primária minimizar o fluxo de corrente entre condu-tores submetidos a diferenciais de potencial elétrico, supor-tando o campo elétrico resultante. Deve, ainda, apresentarpropriedades mecânicas, térmicas e químicas apropriadas aocumprimento de sua função.

Na isolação de equipamentos e componentes tais como trans-formadores de potência, buchas, reatores e transformado-res de medição é normalmente utilizado o papel impregnadocom óleo isolante.

O dimensionamento dos isolamentos é feito considerando

determinadas condições de trabalho, tais como faixa de tem-peratura de operação, máxima tensão contínua de trabalho,máxima tensão de impulso suportável, e ciclo de trabalho es-timado. Os valores de referência da maioria das condiçõesde trabalho utilizados no projeto dos isolamentos são padro-nizados por normas ou, em casos particulares, estabelecidosde comum acordo entre fabricantes e usuários. Para uma ve-rificação da condição inicial do isolamento alguns ensaiosde rotina e de tipo são previstos em normas específicas dosequipamentos, e outros estabelecidos de comum acordo entrefabricantes e clientes. Estes ensaios são normalmente efetu-ados em um ambiente de laboratório.

Os isolamentos sofrem redução de sua capacidade ao longodo tempo, mesmo quando submetidos às condições normaisde projeto. Quando submetido a condições mais severas, avida útil estimada é reduzida. Na medida em que ocorre umaredução de sua capacidade, vários processos podem ocorrerno sentido de acelerar esta redução, levando a uma incapaci-dade de realizar sua função, ou seja, à falha do isolamento. Arecuperação de um isolamento nestas condições nem sempreé possível e os custos envolvidos são geralmente elevados.Os processos que atuam no sentido de acelerar a redução decapacidade do isolamento, quando em sua fase bem inicial,são denominadas de falhas incipientes. Estas falhas são nor-malmente recuperáveis com um custo reduzido.

O isolamento de papel impregnado é um isolamento com-posto de celulose e óleo isolante, em que cada um dos com-ponentes possui seus processos normais de degradação e que,quando em contato, interagem entre si, podendo alterar par-cialmente suas características individuais. A degradação dacaracterística isolante da celulose e do óleo isolante envolvevários processos químicos e físicos que interagem entre si deuma forma complexa. Esta interação normalmente é no sen-tido de reforçar a degradação, aumentando a influência deum processo sobre o outro e conseqüentemente os reflexosnas características do isolamento.

Os principais fatores primários externos que levam à degra-dação da celulose e do óleo são o aquecimento, umidade eoxigênio. Alguns dos produtos da degradação, assim como aumidade e o aquecimento podem ter seus efeitos ampliadospela aplicação de um campo elétrico.

Os métodos de avaliação da degradação podem medir direta-mente características intrínsecas do isolamento, produtos desua degradação, ou ainda seus efeitos em parâmetros físicosou químicos. Os principais métodos utilizados nas concessi-onárias do setor elétrico são a análise de gases dissolvidos noóleo e ensaios físico-químicos do óleo, medição de descargasparciais nos isolamentos e medições de fator de dissipação.Existe uma tendência de que estas medições sejam realizadasde forma contínua com o equipamento em operação.

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A análise dos gases dissolvidos no óleo isolante tem por ob-jetivo a avaliação da condição de normalidade do isolamentopapel-óleo, com a identificação de eventuais processos de fa-lhas que estejam ocorrendo. Os processos identificáveis têmcomo origem o sobreaquecimento do isolamento e a ocorrên-cia de descargas elétricas em seu interior, em vários níveisde intensidade. A estimativa das falhas incipientes é feitaem um primeiro momento por valores de referência estabe-lecidos estatisticamente e posteriormente pela análise dos re-sultados por especialistas. Este método, que será o foco dasmetodologias a serem apresentadas nos itens 4 e 5, tem omérito de poder ser utilizado com o equipamento em opera-ção normal, seja por amostragem periódica do óleo, seja pelamonitoração contínua.

A medição do fator de dissipação, normalmente é relacio-nada com a condição do isolamento através de valores de re-ferenciais pré-fixados, em geral baseados em médias estatís-ticas. É associado ao calor dissipado nos isolamentos, sendoeste algumas vezes o referencial para o estabelecimento devalores limites de operação. Este método é tradicionalmenteutilizado com o equipamento fora de operação e desconec-tado do sistema. Nos últimos anos alguns sistemas de me-dição contínua com o equipamento em operação têm sidodesenvolvidos comercialmente.

A medição de descargas parciais, descargas elétricas ondenão ocorre a ruptura total do isolamento, tem por objetivo de-terminar sua ocorrência no isolamento, caracterizando assimeste processo de falha. Sua medição pode ser realizada pelosinal elétrico gerado pela descarga ou acusticamente pelo si-nal gerado pela onda de choque da descarga. A mediçãodo sinal elétrico gerado permite uma associação com a in-tensidade da descarga e uma caracterização da configuraçãodos eletrodos envolvidos. A medição dos sinais acústicosnão permite uma caracterização confiável da intensidade dadescarga, mas permite a localização da fonte espacialmente.O método acústico é normalmente utilizado com o equipa-mento em operação, enquanto que o método de medição dosinal elétrico apenas nos últimos anos é utilizado nestas con-dições.

3 ACOMPANHAMENTO DO ÓLEO MINE-RAL EM SERVIÇO

3.1 Características Gerais

O óleo mineral isolante é obtido a partir do refino de umafração dos hidrocarbonetos coletados durante a destilação dopetróleo cru e suas características variam conforme sua pro-cedência e tecnologia empregadas.

Maiores detalhes sobre a mistura de compostos dos óleos iso-lantes e suas características podem ser encontrados em Wil-

son (1980) e Rouse (1998).

Tendo em vista a presença de um elevado número de com-ponentes em diferentes quantidades em sua composição, acaracterização de um óleo mineral para utilização como iso-lante não é feita pela composição da mistura do mesmo, maspor uma série de parâmetros físico-químicos que são afeta-dos por sua composição e que apresentam reflexos em suautilização. Assim, o estabelecimento de limites para estesparâmetros tem como objetivo alcançar uma uniformidadede comportamento como isolante e referências de qualidadepara sua utilização.

As características físico-químicas, os valores limites, assimcomo procedimentos e metodologias para sua medição sãopadronizados por entidades tais como ABNT, IEC e ASTM,entre uma série de outros órgãos oficiais normativos e apre-sentam diferenças entre si, não somente na variável monito-rada, mas principalmente nos limites estabelecidos. Comoexemplo podem ser citadas algumas destas características ouensaios, tais como aparência, densidade máxima, viscosi-dade, ponto de fluidez, ponto de fulgor, índice de neutraliza-ção, tensão interfacial, cor, teor de água, presença de cloretose sulfatos, presença de enxofre corrosivo, ponto de anilina,rigidez dielétrica, fator de potência, estabilidade a oxidação,rigidez dielétrica a impulso, índice de refração e outros. Umaparte destas características do óleo é utilizada não somentecomo parâmetro de projeto de isolamentos, mas também paraacompanhamento da adequação do óleo em uso para sua fun-ção.

Para um maior detalhamento sobre as padronizações podemser consultadas as referências Wilson (1980) e IEC 60599(1999).

3.2 Umidade

A umidade pode encontrar-se nos óleos isolantes basica-mente sob três formas distintas, na forma de solução, emestado de emulsão ou em dispersão grosseira.

A umidade sob a forma de vapor é solúvel no óleo em quan-tidades que dependem da composição do óleo, temperatura epressão. Ao atingir a saturação, a quantidade excedente nãose encontra em solução, podendo estar sob a forma de emul-são (para partículas de dimensões inferiores a 1 µm). Noestado de emulsão, como as partículas de umidade formadaspossuem pequenas dimensões, não ocorre a precipitação de-vido às forças de tensão superficial e viscosidade do óleo.Quando as partículas formadas possuem dimensões maiores,a água se encontra em uma dispersão grosseira e ocorre suaprecipitação em forma de gotículas.

A solubilidade da umidade no óleo varia em função de


sua composição química quando novo (origem e qualidadedo refino) (Koritsky,1970) e com seu estado de degradaçãoquando em uso.

Outra maneira de expressar o teor de umidade no óleo iso-lante é através do conceito da solubilidade relativa, que éconsiderada freqüentemente como umidade relativa do óleo(Oommen, 1991),(Mamishev et al., 2001). A solubilidade re-lativa é dada pela relação entre o teor de umidade existente noóleo em uma determinada temperatura e o valor do teor umi-dade da máxima solubilidade para a mesma temperatura. Aaplicação mais intensiva deste conceito vem ocorrendo nosúltimos anos, em parte pela própria tecnologia de mediçãosendo desenvolvida, e por permitir uma melhor visualizaçãodas correlações entre variáveis envolvidas e comportamentosque envolvem a saturação, isto é a passagem da umidade parao estado de água livre na solução.

Os tempos envolvidos para o estabelecimento da condição deequilíbrio são variáveis e dependem não somente das condi-ções da fonte de umidade, mas também de condições comotemperatura e pressão do sistema a ser equilibrado.

3.3 Degradação do Óleo Mineral Isolante

A degradação do óleo mineral isolante abrange uma série defenômenos, tais como reações de oxidação, reações de poli-merização, condensação, rupturas de cadeias, etc..

Os fatores que mais influenciam a degradação são a presençade oxigênio, temperaturas relativamente elevadas e contatocom substâncias quimicamente ativas de vários materiais queconstituem o conjunto do isolamento ou equipamento.

A existência de descargas de baixa intensidade provoca a for-mação de gases e a polimerização do óleo, resultando na for-mação de borra ou sabões insolúveis.

De um modo geral, o processo de envelhecimento se iniciacom a formação de radicais livres, que são hidrocarbonetosque perderam um átomo de hidrogênio pela ação catalíticados metais presentes, especialmente o cobre. A partir dosradicais livres, são formados hidroperóxidos que são produ-tos instáveis e podem liberar oxigênio. Posteriormente sãoformados ácidos e outros produtos polares que são quimica-mente ativos. Nesta fase existe um aumento de acidez e dofator de dissipação do óleo. Ocorre um aumento da tensão in-terfacial e um aumento da capacidade de dissolução de água.Um eventual aumento da quantidade de água dissolvida po-derá ter influência na rigidez dielétrica. Em uma fase poste-rior, ocorre a polimerização a partir dos produtos do envelhe-cimento com a formação de substâncias resinosas ou borra.Estes produtos são pouco solúveis no óleo, vindo a se depo-sitar sobre o isolamento ou em áreas de circulação do óleo.

A deposição desta borra, que atua como isolante térmico ecomo restrição ao fluxo do óleo, faz com que a temperaturado isolamento seja elevada. Um aumento de temperatura noóleo atua no sentido de realimentar positivamente o processode deterioração do óleo, acelerando o mesmo.

Para temperaturas mais elevadas, o óleo mineral sofre umadecomposição, em que vários compostos são formados pelofracionamento dos compostos de hidrocarbonetos. Os me-canismos são complexos, sendo basicamente quebras de li-gações carbono-hidrogênio e carbono-carbono. Os radicaislivres formados se recombinam formando novos gases. Es-tes processos dependem dos hidrocarbonetos que formam oóleo e da distribuição de energia e da temperatura na regiãode fracionamento. As reações ocorrem de forma estequiomé-trica; assim sem informações precisas quanto aos compostospresentes no óleo mineral e as condições de energia do am-biente da reação, o uso da cinética química não permite umaprevisão razoável dos produtos de uma falha. Uma aproxi-mação possível é considerar que todos os hidrocarbonetospresentes no óleo irão se decompor nos mesmos produtos eque estes produtos estarão em equilíbrio uns com os outros.Utilizando constantes de equilíbrio conhecidas das reaçõesde decomposição relevantes e considerando a aproximaçãode que a reação ocorre em um equilíbrio térmico de tem-peratura constante, é possível através de um modelo termo-dinâmico calcular a pressão parcial de cada gás em funçãoda temperatura. Um exemplo desta estimativa é apresentadapela IEEE C57.104 (1991), reproduzida na figura 1. Os gasesconsiderados como subprodutos neste modelo são hidrogê-nio (H2), metano (CH4), acetileno (C2H2), etileno (C2H4)e etano (C2H6), embora existam outros gases formados nadecomposição por ação da temperatura. Podem ser forma-das ainda, dependendo da temperatura envolvida, partículassólidas de carbono e produtos de polimerização.

Desta forma é possível estimar a temperatura em que ocor-reu a decomposição do óleo em função das concentraçõesdos gases dissolvidos no mesmo ou das relações entre suasconcentrações.

Com base na estimativa da temperatura de decomposição doóleo, é possível associar uma provável falha que possa estarocorrendo no mesmo, por exemplo, em uma falha de ori-gem elétrica, onde podemos encontrar descargas de baixa in-tensidade, como descargas parciais ou arcos intermitentes debaixa intensidade ou descargas de alta intensidade, como ar-cos elétricos.

À medida que a intensidade de uma descarga elétrica atingeproporções de uma descarga contínua ou a condição de umarco elétrico, a temperatura do óleo na região em torno destadescarga atinge temperaturas que vão de 700 oC a valoresda ordem de 1800 oC. Assim, quando ocorrem descargas de


Figura 1: Pressões parciais dos gases em equilíbrio térmicoem função da temperatura

maior intensidade, portanto ocasionando regiões com tempe-raturas elevadas, a concentração de acetileno se torna signi-ficativa. Quando a descarga é de baixa intensidade o mesmonão é detectado ou apenas traços de sua presença. Destaforma a descarga elétrica de alta intensidade é associada àpresença do acetileno. Sua presença em um nível signifi-cativo no óleo é uma evidência de que em algum momentoocorreu uma descarga. Logo, se entre duas verificações ocor-rer uma alteração significativa da concentração deste gás éuma evidência de que ocorreu uma descarga.

Outro exemplo é o uso das relações entre os gases. Para tem-peraturas entre 150 e 400 oC os gases mais significativos sãoos de baixo peso molecular como o hidrogênio e o metano,com concentrações mais elevadas de metano. Um aumento,mesmo que relativamente pequeno de temperatura, faz comque a concentração de hidrogênio seja superior à do metano.Assim a relação entre os dois gases é totalmente alterada. Ovalor desta relação é uma evidência para discriminar entrefalhas térmicas de baixa intensidade.

Estes exemplos embora simples e parciais ilustram os me-canismos básicos da metodologia de diagnóstico de falhasatravés dos gases dissolvidos.

Quando a formação de gases acontece em um intervalo detempo reduzido e com uma pressão superior à do óleo na re-gião, bolhas podem ser formadas. Os gases destas bolhassão geralmente dissolvidos no óleo, caso o tempo de perma-nência de contato com o mesmo seja prolongada. Quando osistema é fechado, normalmente após um intervalo de tempoocorre a dissolução dos gases no óleo, caso o óleo não es-teja em seu estado de saturação. Quando a quantidade degases dissolvidos é elevada e ocorrer uma alteração na tem-

peratura que modifique o valor da solubilidade de saturação,os gases antes dissolvidos podem ser liberados na forma debolhas. A existência de bolhas de gases não dissolvidos al-tera a condição de rigidez dielétrica, levando a uma rupturado isolamento.

3.4 Alguns Fatores que Geram Incertezasna Análise de Gases

Vários fatores intervêm na incerteza tanto nos valores medi-dos de teor de gases dissolvidos, quanto na interpretação dosmesmos.

Apenas parte dos produtos de degradação do óleo por ação datemperatura é utilizada nos métodos normalmente emprega-dos para a análise (Galland et al., 1972). Dentre estes gases,alguns são formados em uma ampla faixa de temperatura emquantidades variáveis. Além disso, outros processos físicose químicos podem produzir estes gases, como por exemplo,a formação de hidrogênio. Pela baixa energia de ativação ne-cessária à sua formação ele é produzido em uma ampla faixade temperatura. Reações de hidrólise que ocorrem no inte-rior dos equipamentos por ação de metais, também produ-zem este gás (Pugh, 1973). Alguns tipos de metais utilizadosna constituição de equipamentos possuem em seu interior hi-drogênio em função de seu processo de fabricação (Sokolovet al.,2001).

Além dos mecanismos de solubilidade dos gases envolvendoas condições de equilíbrio entre as fases do gás e do óleo,existe a migração de gases entre a celulose e o óleo. Estefenômeno depende da temperatura do meio e pode levar àdeterminação de concentrações de gases bastante diferentes(Kan e Miyamoto, 1995). Um exemplo desta variação é apre-sentado na Tabela 1 (Sokolov et al.,2001), onde para ummesmo transformador é feita a amostragem dos gases dis-solvidos no óleo em duas temperaturas diferentes.

Este comportamento não é perfeitamente quantificado, de-pendendo inclusive da relação volume de papel e volume deóleo, podendo levar a diferentes interpretações em função doaspecto a ser analisado, no entanto o uso de um referencialde temperatura pode limitar a incerteza envolvida.

Os processos de falha, embora estudados separadamente, nãoocorrem necessariamente de forma isolada. Por exemplo, aocorrência de descargas parciais pode causar a polimerizaçãodo óleo com a conseqüente deposição deste produto sobre oisolamento. Esta deposição, dependendo da localização e daintensidade, pode ocasionar sobreaquecimento em função daalteração de troca de calor.

A distribuição da temperatura nos equipamentos não é uni-forme, alguns deles sofrem uma influência significativa de


Tabela 1: Efeito da temperatura na distribuição de gases noóleo

Tipos degases

Concentraçãoa 20 oC

Concentraçãoa 64 oC

H2 (ppm) Traços 56CH4 (ppm) 172 269C2H4 (ppm) 78 147C2H2 (ppm) - 1.3C2H6 (ppm) 56 90CO (ppm) 923 1163CO2 (ppm) 1929 2654

O2 ( %) 0.08 0.09N2 ( %) 2.9 5.5

uma variação de carga, enquanto para outros não existe umacorrelação entre a energia dissipada e a formação de gases.A própria localização da falha e sua intensidade e tempo deduração são aspectos importantes na geração de gases. Pon-tos próximos à falha tendem a apresentar concentrações degases mais elevadas (Sokolov et. al, 1999).

O tipo de equipamento e seu projeto têm influência no vo-lume de gases gerados (Duval e de Pablo, 2001). Tradicio-nalmente a análise de gases é utilizada em transformadoresde potência. Entretanto, é uma técnica recomendada paraequipamentos que utilizam isolamento de papel impregnadoimersos em óleo. A recomendação da IEC 60599 para aná-lise de gases dissolvidos reconhece um comportamento dife-renciado entre os equipamentos quanto à geração de gases,estabelecendo diferentes limites por tipo de equipamento.

Os métodos e procedimentos de medição também contri-buem para a incerteza da determinação da concentração degases dissolvidos. Para ilustrar esta incerteza são apresenta-dos na Tabela 2 alguns resultados de uma comparação inter-laboratorial feita pela IEC (Duval, 1989).

Não são apresentados neste trabalho os aspectos envolvendoas características de incerteza de cada método de medição.Entretanto é importante salientar que para baixas concentra-ções de gases a incerteza é significativa, e no cálculo dasrelações entre os gases pode representar uma variação deaté 40%. Este fato é particularmente importante para trans-formadores de medição que apresentam normalmente baixasconcentrações de gases.

4 MÉTODOS TRADICIONAIS DE SOLU-ÇÃO

Alguns métodos utilizam como critério de diagnóstico ape-nas relações de concentração de gases dissolvidos, embora

Tabela 2: Resultados de comparação interlaboratorial daIEC para análise de gases

Desvio do valor real paraamostras de gás (%)

Resultados dosLaboratórios

Médiasconcentrações1

Baixasconcentrações2

Melhor caso 7 14Pior caso 39 70

Maior desvio deum gás

150 400

1 Hidrocarbonetos ( 9 – 60 ppm), CO, CO2 (100 – 500 ppm)2 Hidrocarbonetos ( 1 – 10 ppm), CO, CO2 (30 – 100 ppm)

possam utilizar as concentrações individuais para validaçãode sua utilização.

O método de Doernenburg (Doernenburg e Gerber, 1967) uti-liza duas relações principais de gases, duas relações auxilia-res e seis gases. Não estabelece critérios para caracterizar seo isolamento está em condições normais, mas estabelece ascondições de validade para a aplicação do método de diag-nóstico em função da concentração dos gases componentesdas relações.

A Tabela 3 (Bozzini et. al, 1975)apresenta os dados para aná-lise em função das relações de gases e o diagnóstico previsto.

A Tabela 4 apresenta os dados de concentração individualdos gases para verificação da validade de aplicação do mé-todo.

O critério de validade para a utilização das relações é de queum dos gases das relações principais tenha uma concentração

Tabela 3: Critério de identificação de falha de Doernenburg

Relaçõesentre

concentraçõesde gases

Relaçõesprincipais

Relaçõesauxiliares

Tipo de falha CH4/H2

C2H2/C2H4

C2H6/C2H2

C2H2/CH4

Pontoquente

> 1 < 0.7 > 0.4 < 0.3

Descargaparcial

< 0.1Não

significativo> 0.4 < 0.3

Outrostipos dedescarga

< 1 e> 0.1

> 0.7 < 0.4 > 0.3


Tabela 4: Tabela de concentração de gases para validaçãodo método de Doernenburg

Tipo de gás H2 CH4 C2H6 C2H4 C2H2

Concentraçãoppm (v/v)

200 50 15 60 15

superior ao dobro do valor na tabela 4 (Bozzini et. al., 1975)e que para as demais relações enos um dos gases tenha umaconcentração superior ao constante na mesma tabela.

A IEEE C57.104 (1991) recomenda a utilização do métodode Doernenburg alterando entretanto os valores de concentra-ção de gases de referência utilizados para a validação da apli-cação do método. Esta alteração corresponde aos valores dereferência recomendados para uma avaliação geral quanto àcondição de normalidade dos equipamentos. Como o critériopara a validade de aplicação do método de Doernenburg im-plica que a concentração de um dos gases das relações princi-pais seja superior ao dobro do valor previsto como referência,quando considerada a condição de aplicação da metodologiacomo correspondente à condição de normalidade, se admiteque qualquer um dos quatro gases possa atingir valores bemmais elevados. Os valores de referência são apresentados naTabela 5.

Já o método de Rogers utiliza a mesma filosofia de diagnós-

Tabela 5: Tabela de concentração de gases para validaçãodo método de Doernenburg segundo a IEEE

Tipo de gás H2 CH4 C2H6 C2H4 C2H2

Concentraçãoppm (v/v)

100 120 65 50 35

Tabela 6: Tabela de definição dos códigos do método de Ro-gers

Relação de gases Faixa de variação Código< = 0.1 5

CH4/H2 > 0.1 , < 1 0> = 1 , < 3 1

> = 3 2C2H6/CH4 < 1 0

> = 1 1< 1 0

C2H4/ C2H6 > = 1 , < 3 1> = 3 2< 0.5 0

C2H2/ C2H4 > = 0.5 , < 3 1> = 3 2

tico baseado em relações de concentrações de gases e limitesde variação para estas relações. Este método sofreu váriasalterações ao longo do tempo em função de adaptações rea-lizadas para ajustar a correlação do método com resultadosobtidos em equipamentos. Assim, embora os critérios ori-ginais fossem baseados em modelos teóricos aproximados,foram ao longo do tempo sendo adaptados à correlação deresultados de investigações de falha analisadas. Por estas ca-racterísticas, este é um dos métodos mais freqüentemente uti-lizados e aparece com variações nos limites empregados e nonúmero de relações de concentração de gases.

Os primeiros trabalhos utilizavam quatro relações de gases;nas Tabelas 6 e 7 é apresentado o método utilizando quatrorelações e cinco gases (Rogers, 1975). A forma de apresenta-ção do método é dividida em duas tabelas, uma contendo osvalores das faixas de variação das relações e outra contendoos diagnósticos baseados no código estabelecido a partir databela dos valores limites das relações de gases.

Algumas empresas do Setor Elétrico ainda utilizam esta ver-

Tabela 7: Tabela de diagnóstico do método de Rogers emfunção do código

CH4/H2

C2H6/CH4

C2H4/C2H6

C2H2/C2H4

Diagnóstico

0 0 0 0 Deterioração normal

5 0 0 0 Descargas parciais

1 / 2 0 0 0 Sobreaquecimento –abaixo de 150 oC

1 / 2 1 0 0 Sobreaquecimento –de 150 - 200 oC

0 1 0 0 Sobreaquecimento –de 200 - 300 oC

0 0 1 0 Sobreaquecimentode condutores

1 0 1 0Correntes de circula-ção nos enrolamen-tos

1 0 2 0

Correntes de circu-lação no núcleo etanque, sobreaqueci-mento em conexões

0 0 0 1 Descarga descontí-nua

0 0 1 / 2 1 / 2Arco com alta ener-gia

0 0 2 2Descarga contínua debaixa potência

5 0 0 1 / 2Descarga parcial en-volvendo o papel


são de diagnóstico de Rogers no que se refere aos limites,embora com um número menor de diagnósticos correlacio-nados, em geral pela agregação de alguns diagnósticos como,por exemplo, os níveis de sobreaquecimento. A exemplo dasdemais versões do método, o mesmo é utilizado na avaliaçãode transformadores e reatores.

A revisão da NBR 7274 (1999) sugere a utilização do mé-todo de Rogers com um formato similar ao acima exposto,utilizando uma revisão em que o valor do limite mínimo darelação C2H2/ C2H4 é alterado para 0.1 ao invés de 0.5. Ainterpretação do código de diagnóstico também apresenta al-gumas alterações, embora basicamente apresente uma carac-terização semelhante.

A norma IEEE C57.104 (1991) sugere a utilização do mé-todo de Rogers com três relações de concentração de gasese cinco gases. Este critério elimina a relação C2H6/CH4queera utilizada para identificação de sobreaquecimento de baixatemperatura. O número de diagnósticos correlacionados comos limites é reduzido em relação às versões anteriores, con-forme pode ser visto na tabela 8.

Algumas publicações recomendam que o critério de Rogersnão seja utilizado para determinação da condição de norma-lidade do equipamento. Que seja apenas utilizado para o di-agnóstico de uma falha em função de sua baixa eficiência na

Tabela 8: Tabela de diagnóstico de Rogers sugerida pelaIEEE C57-104

CasosC2H2/C2H4

CH4/H2

C2H4/C2H6

Diagnóstico de falhasugerido

0 < 0.1> 0.1

e< 1.0

< 1.0 Condições normais

1 < 0.1 < 0.1 < 1.0Arco de baixa ener-gia / descarga parcial

2 0.1 a3.0

0.1 a1.0

> 3.0Arco – Descarga dealta energia

3 < 0.1> 0.1

e< 1.0

1.0 a3.0

Sobreaquecimento -baixas temperaturas

4 < 0.1 > 0.1 1.0 a3.0

Sobreaquecimentotemperatura < 700oC

5 < 0.1 > 0.1 > 3.0Sobreaquecimentotemperatura > 700oC

caracterização da condição de normalidade.

A revisão da NBR 7274 é baseada na IEC 599 de 1978 esugere a utilização do método apresentado na Tabela 9.

É possível observar que as faixas de variação das relaçõesapresentam superposições, não permitindo uma interpretaçãoúnica. Também em muitos casos não existe um diagnósticodefinido, pois as combinações de variações que podem ocor-rer nas relações são maiores que aquelas definidas na tabelado método. Este fato ocorre com todas as variantes dos mé-todos.

A IEC 60599 apresenta um método de diagnóstico seme-lhante aos anteriormente apresentados. A revisão de 1999apresenta as mesmas relações básicas de concentrações comuma alteração dos limites e principalmente dos casos carac-terísticos de falha. Como pode ser observado na tabela 10,para a definição do estado de normalidade não são utilizadasas relações de concentração.

A identificação da condição de normalidade passa a ser esti-mada pela concentração de gases. A sugestão de limites denormalidade encontrada na literatura é extremamente variá-vel pela sua dependência de características dos dados utili-zados e a incerteza associada aos mesmos, conforme citadoanteriormente. O nível de sobreposição de diagnósticos au-menta, por exemplo, na identificação de falhas de origem elé-

Tabela 9: Tabela para interpretação da análise de gases detransformadores e reatores

C2H2/C2H4

CH4/H2

C2H4/C2H6

Diagnóstico

< 0.1 0.1 a 1.0 < 1.0 Envelhecimentonormal

< 0.1 < 0.1 < 1.0Descarga parcial

baixa energia

0.1 a 3.0 < 0.1 < 1.0Descarga parcial

alta energia

> 0.1 0.1 a 1.0 > 1.0Arco - descargabaixa energia

0.1 a 3.0 0.1 a 1.0 > 3.0Arco - descarga

alta energia

< 0.1 > 1.0 < 1.0 Sobreaquecimento150 oC < t < 300 oC

< 0.1 > 1.0 1.0 a 3.0 Sobreaquecimento300 oC < t < 700 oC

< 0.1 > 1.0 > 3.0 Sobreaquecimentot > 700 oC


Tabela 10: Tabela para interpretação da análise de gases detransformadores e reatores segundo a IEC 60599.

Caso Falhacaracterística

C2H2/C2H4

CH4/H2

C2H4/C2H6

PD DescargaParcial

Nãosignifi-cativo

< 0.1 < 0.2

D1Descarga debaixa energia

> 1 0.1 a0.5

> 1

D2Descarga dealta energia

0.6 a2.5

0.1 a1.0

> 2

T1Sobre-

aquecimentot< 300 oC

Nãosignifi-cativo

> 1 ,masNão

signifi-cativo

< 1

T2

Sobre-aquecimento300 oC < t <

700 oC

< 0.1 > 1 1 a 4

T3Sobre-

aquecimentot > 700 oC

< 0.2 > 1 > 4

trica (D1,D2), como pode ser visto na tabela 10, mas é espe-rado um percentual de casos sem um diagnóstico definidomenor que a versão anterior.

Para o estudo de algumas técnicas de classificação ou de di-agnóstico serão utilizados dois conjuntos de dados de aná-lises de gases dissolvidos no óleo. Para cada conjunto degases medidos a condição dos equipamentos foi determinadaatravés de medições específicas e inspeções visuais feitas porespecialistas.

Um dos conjuntos de dados é parte da base de dados da IECTC 10 (Duval e de Pablo, 2001). Esta publicação de basede dados apresenta vários conjuntos de dados relativos a di-ferentes equipamentos, sendo organizada por tipo de falha eidentificada por tipo de equipamento. Fica claro que os com-portamentos dos vários equipamentos são diferenciados, nãosendo conveniente uma tentativa de análise considerando emum mesmo conjunto de falhas todos os equipamentos indis-tintamente. Assim o conjunto escolhido, para efeito destaaplicação, como representativo dos transformadores é o con-junto relativo a transformadores sem conexão com comuta-

dores sob carga. A este conjunto foram acrescidos os doislimites previstos na IEC para a caracterização da condiçãode normalidade dos transformadores.

O outro conjunto de dados utilizado é parte de um banco dedados do CEPEL; neste conjunto constam transformadoresde vários níveis de tensão, desde 13.8 kV a 230 kV. Estãoincluídos dados de transformadores sem e com contato entreo tanque e o comutador sob carga, embora este último tiposeja em número reduzido. A intenção do uso deste conjuntoneste formato é para estabelecer uma estimativa qualitativada generalização possível entre grupos de características he-terogêneas. O conjunto é dividido em dois tipos de falhasconforme sua origem, ou seja, térmica ou elétrica e a con-dição de normalidade. Assim ocorre um agrupamento dascaracterísticas relativas a descargas elétricas e faixas de tem-peratura em dois grupos. Neste caso constam informaçõesquanto à potência nominal do transformador, tempo de ope-ração, tipo de cobertura (ar/conservador), tensões de trabalhoe tipo de comutador. Os dois conjuntos de dados estão nosanexos de (Zirbes, 2003).

Para o estabelecimento de referenciais de desempenho é nor-malmente utilizada a relação entre o número de casos comdiagnóstico correto e o número total de casos. Para o estabe-lecimento destes referenciais, foram aplicadas algumas dasmetodologias de diagnóstico apresentadas nos conjuntos dedados citados acima. Como as diferentes metodologias apre-sentam diversas formas de caracterização dos diagnósticos,para uma uniformização das formas de identificação de fa-lhas foi adotada a nomenclatura da IEC. Para a equalizaçãodas descrições foram observadas as possíveis causas de fa-lhas relatadas e associadas com a classificação adotada. Natabela 11 são caracterizados os métodos aplicados, estabele-cendo uma identificação para uso posterior nas demais tabe-las e os valores globais de acerto dos diagnósticos para doisgrupos.

Os critérios aplicados para caracterização da correção dos di-agnósticos foram diferentes para os dois grupos. No caso dosdados da IEC TC10 foram considerados os diagnósticos con-forme sua própria identificação, isto é, segregando por tipode origem da falha e por intensidade. Uma exceção nestecaso é o método de Doernenburg, onde o número de diag-nósticos é muito reduzido, portanto não sendo comparávelaos demais neste caso. No caso dos dados do CEPEL foramconsideradas para efeito de diagnóstico apenas as origens dasfalhas, não considerando a intensidade das mesmas. Isto por-que, nem todos os casos estão claramente identificados. Esteprocedimento poderia alterar os resultados comparativos en-tre os diferentes grupos, havendo uma tendência a um melhordesempenho no segundo caso. Entretanto se observa que amaioria dos métodos apresenta uma redução de sua eficiên-cia, no caso dos dados do CEPEL.


Tabela 11: Dados gerais de diagnósticos obtidos nos conjun-tos de dados IEC e CEPEL

Métodos dediagnóstico

Diagnósticoscorretoss (%)

Item Descrição do métodoDadosIEC

TC10

DadosCEPEL

M11

Método deDoernenburg

original65.1 55.7

M21

Método deDoernenburg

previsto na IEEEC57.104-91

69.7 57.7

M3Método de Rogers

versão 1975modificada

44.7 38.8

M4Método de Rogersprevisto na revisão

da NBR 727445.9 33.4

M5Método de Rogersprevisto na IEEE

C57.104-199148.2 29.4

M6Método previsto na

revisão da NBR7274

47.1 28.5

M72 Método IEC 605 -1999

62.7 55.7

1Foram considerados como condição normal os casos ondeo método não é aplicável2 Foi considerado apenas o limite superior dos valoressugeridos como condição normal

Para uma avaliação dos resultados apresentados é necessárioobservar, além do acima citado, a característica do método ea composição dos conjuntos de dados. Alguns dos métodos,embora apresentem critérios de identificação da condição denormalidade a partir das concentrações de gases ou de suasrelações, utilizam como critério para a validação de sua apli-cação a taxa de formação dos gases. Este critério de certaforma atua como um identificador da condição de normali-dade. No caso dos dados disponíveis não é possível sua uti-lização uma vez que as taxas são desconhecidas. Assim, odesempenho destes métodos pode ser influenciado pela con-dição de normalidade na composição relativa dos conjuntos

de dados. Por outro lado, a condição de normalidade se so-brepõe à condição de falha térmica de baixa intensidade. Osresultados mostram diferenças entre os conjuntos de dados.Outro aspecto que se verifica é que o método de Rogers apre-senta melhor desempenho na identificação de falhas do quena identificação da normalidade.

Para uma melhor avaliação dos aspectos acima citados sãoapresentados os resultados para os grupos de transformado-res e dos reatores no caso dos dados da IEC TC10. No casodos transformadores os casos de normalidade são significati-vos, sendo inexistentes no caso de reatores. Da mesma formaa distribuição das falhas térmicas é diferenciada. No caso dosdados do CEPEL a condição de normalidade é mais signifi-cativa, embora ocorra um maior equilíbrio entre os casos.

A Tabela 12 apresenta estes dados segregados. É possívelconstatar que os vários métodos apresentam uma variabili-dade significativa na sua eficiência conforme a origem e com-posição dos conjuntos de dados a serem diagnosticados.

5 MÉTODO DE DIAGNÓSTICO BASEADOEM REDES NEURAIS

A rede neural do tipo perceptron de multi-camadas (MLP)é freqüentemente utilizada para a função de classificação.Com raras exceções, os trabalhos publicados, com aplicaçõesde redes neurais em sistemas de diagnóstico da condição deequipamentos elétricos, utilizam este tipo de rede para seudesenvolvimento. É um tipo de rede relativamente simples

Tabela 12: Dados de diagnósticos corretos por conjunto dedados

MétodoDados IEC –diagnósticoscorretos ( %)

Dados CEPEL -diagnósticoscorretos ( %)

Item Transfor-mador

Reator NormalFalhaTér-mica

FalhaElé-trica

M12 61.1 74.1 84.3 52.5 39.3M22 68.5 74.1 91.5 51.2 39.3M3 35.2 61.3 3.6 66.2 55.7M4 40.7 54.8 2.4 51.2 50.8M5 38.9 64.5 6.0 50.0 34.4M6 35.2 67.7 6.0 30.0 57.3M71 51.8 81.2 72.2 65.0 39.3

1Foi considerado apenas o limite superior dos valoressugeridos como condição normal2Foram considerados como condição normal os casos ondeo método não é aplicável


que pode apresentar uma não-linearidade acentuada na for-mação de planos que definem as áreas dos grupos no espaçomultidimensional.

A rede tipo MLP possui uma camada de entrada, uma oumais camadas intermediárias e uma camada de saída. Cadaneurônio é associado a um vetor de pesos, um multiplicadordos vetores, um somador que soma o produto vetorial a umaconstante (bias). Assim, o vetor de entrada é multiplicadopelo vetor de pesos e somado a uma constante. Este produtoé aplicado a uma função de transferência, normalmente umafunção tipo sigmóide. As camadas intermediárias são obtidasa partir da conexão de uma saída de um neurônio da camadaanterior à entrada de neurônios que compõem esta camada.O número de componentes do vetor de entrada, o númerode saídas, as camadas intermediárias e a forma de interco-nexão das mesmas definem normalmente as característicasda arquitetura da rede. Um outro aspecto a ser consideradona arquitetura é a utilização de uma única rede com múlti-plas saídas ou múltiplas redes com uma saída e a sua formade conexão. O treinamento deste tipo de rede, que normal-mente envolve um tempo maior que outros tipos de redes, érealizado apresentando os dados de entrada e verificando osresultados que a rede fornece. Estes resultados são compara-dos com as saídas esperadas para aqueles dados de entrada ecalculado o erro quadrático médio. A correção dos pesos éfeita da saída para a entrada (backpropagation) utilizando porexemplo o método do gradiente para minimização do erro.

A utilização de uma arquitetura de rede onde os dados re-lativos à concentração ou relação de concentração de gasesde um caso representam o vetor de entrada da mesma e ouso de múltiplas saídas para identificação dos diagnósticossimultaneamente não apresentou bons resultados, a exemplodo relatado em casos publicados na literatura. A utilizaçãode múltiplas redes, com idênticos dados de entrada e comuma única saída identificando uma dada condição foi a queapresentou melhores resultados. O diagnóstico é definido,por um algoritmo, a partir das saídas individuais das redesde forma hierárquica. Desta forma, é verificada inicialmentea condição de normalidade ou falha, caso seja identificadaa condição como sendo de falha, é identificada sua origem,se térmica ou elétrica. Após esta identificação é verificada acondição de sua intensidade, ou seja, se a descarga elétrica écaracterizada como de baixa ou alta intensidade ou o sobre-aquecimento. Esta estrutura pode ser visualizada na Figura2.

As redes foram treinadas de forma que as saídas correspon-dentes a cada possível diagnóstico tenham valor unitário ouzero, e a caracterização da condição dada por um valor acimade 0.7 ou abaixo de 0.3. Desta forma, valores intermediáriossão caracterizados como “sem diagnóstico”. Foi utilizada afunção sigmóide com valores entre zero e um. Outros valores

de saída associados a outras funções de ativação e outras fai-xas de variação não apresentaram resultados significativos.

Cada uma das redes individualmente processa os mesmos da-dos de entrada e apresenta na saída a classificação correspon-dente ao seu treinamento. A classificação de estado é feitade forma hierárquica seguindo a seqüência lógica de diag-nóstico. O algoritmo da rede foi implementado utilizando oMatlab e com processamento seqüencial, onde cada rede éprocessada em função dos resultados anteriores.

Foram verificadas também, outras formas de grupamento deidentificação das condições, como, por exemplo, entre a con-dição de normalidade e a falha térmica e entre a falha de ori-gem elétrica. Os resultados não foram significativos, comopoderia se esperar, em função da sobreposição destas condi-ções.

Para o treinamento das redes sempre foi utilizado o grupo dedados de transformadores da IEC TC10, sendo verificada anecessidade de utilização camadas intermediárias.

Uma das dificuldades na aplicação é a forma de representa-ção dos dados de entrada das redes. O uso das concentra-ções de gases como apresentadas nas análises não permiteum ajuste das mesmas dentro de uma faixa de erro razoá-vel. Na literatura normalmente é recomendada a normali-zação dos dados, neste caso os resultados não foram signi-ficativos. O uso das relações de concentrações e posteriornormalização apresentou resultados mais significativos.

Os resultados obtidos com uma rede treinada com nove rela-ções de gases são apresentados na Tabela 13. Nos resultadosobtidos 67% dos diagnósticos incorretos no caso dos reato-res são devidos à dificuldade de identificação das descargasde baixa intensidade em relação às de alta intensidade. Estadificuldade também foi observada em outras metodologias.No caso de falhas de origem térmica 82% dos diagnósticosincorretos são devidos à dificuldade de discriminação entre acondição normal e a falha térmica. É possível observar a di-ferença de desempenho da rede em função dos grupos ondefoi aplicada. As características deste tipo de rede e a inten-sidade do treinamento podem ser responsáveis por este com-portamento. Por outro lado, as diferenças entre os grupos dedados terão o mesmo efeito, na medida em que as regiõesdefinidas em um grupo não encontram correspondência nooutro.

Com a mesma arquitetura de rede foi efetuado o treinamentobaseado nos casos do grupo de dados do CEPEL. Os resul-tados do treinamento mostraram uma grande dificuldade dediscriminação entre a condição de normalidade e a falha deorigem térmica, isto é, a identificação da falha térmica pra-ticamente não ocorreu, enquanto a identificação da condiçãode normalidade e a da falha de origem elétrica foram ele-


Figura 2: Diagrama esquemático da rede neural múltipla tipo MLP para diagnóstico a partir das relações de concentração degases.

vadas, superiores a 90%. Quando esta rede foi aplicada aoconjunto de dados dos transformadores e reatores os resul-tados foram modestos. Este fato pode ser um indicativo dadiferença entre os grupos.

Tabela 13: Resultados de diagnóstico obtidos com uma redeneural tipo MLP, com cinco opções de estado

Dados IEC –diagnósticoscorretos (%)

Dados CEPEL -diagnósticoscorretos (%)

Transfor-mador

Reator Normal FalhaTérmica

FalhaElétrica

98.1 80.6 51.8 45.0 50.8

O treinamento deste tipo de metodologia é normalmente re-alizado sendo separado do grupo total uma parte dos dadosuma parcela dos mesmos para teste do ajuste e avaliação de

erro. Algumas vezes quando o número de componentes dogrupo é pequeno são permutados os elementos do grupo detreinamento e do grupo de teste, com isto é possível um me-lhor controle sobre a capacidade de generalização da rede.Este procedimento não foi aqui adotado.

É interessante observar, independente da aplicação aqui des-crita, que a metodologia de treinamento utilizada nesta téc-nica é muito dependente da representatividade do grupo dedados utilizado em seu treinamento e avaliação. Assimmesmo com um bom desempenho da rede para o grupo utili-zado no treinamento e teste, se o mesmo não for representa-tivo do conjunto que se propõe representar, a generalizaçãonão é possível. Embora de uma maneira geral todos os mé-todos apresentem esta dificuldade, este particularmente apre-senta uma sensibilidade acentuada neste aspecto.


6 CONCLUSÕES

Conforme pode ser observado na descrição dos itens ante-riores, a aplicação dos métodos convencionais envolve umaincerteza significativa. Embora a análise de gases dissolvidosno óleo seja uma das técnicas mais bem sucedidas na deter-minação de falhas incipientes, é considerada mais como umaarte do que uma ciência. Isto ocorre em função das apro-ximações e simplificações utilizadas e na ausência de crité-rios universais. Assim uma análise mais detalhada normal-mente é elaborada por um especialista que com sua expe-riência agrega uma série de informações quanto aos méto-dos, incertezas e principalmente quanto ao comportamentodos equipamentos específicos envolvidos.

Na ultima década a pesquisa e utilização de técnicas de in-teligência artificial aplicadas à análise de gases dissolvidosno óleo têm evoluído significativamente. Vários fatores con-tribuíram para este fato, a evolução e domínio de aplicaçãodestas técnicas a outros campos de diagnóstico, a facilidadede integração de várias informações e dados, inclusive de di-ferentes origens, para o auxílio à decisão, o aumento do vo-lume de informações em função do número de equipamentossupervisionados e da importância e reflexos de uma tomadade decisão quanto ao estado de um equipamento.

Os sistemas desenvolvidos não têm por objetivo a substitui-ção do papel exercido por especialistas, mas basicamenteservirem de apoio aos mesmos na tomada de decisão. Istoocorre pela redução do número de informações a serem ana-lisadas, seja pela determinação da severidade ou prioriza-ção da análise seja pela apresentação de informações pré-elaboradas. A utilização de monitoração em linha, por exem-plo, implica na adoção de mecanismos de pré-análise pararedução do volume de informações, alguns sistemas de aná-lise estão sendo desenvolvidos para processamento em temporeal.

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