Otimização dos parâmetros de construção de sensores para tomografia capacitiva

Abstract

A tomografia capacitiva elétrica é uma tecnologia que vem sendo explorada desde os anos 80 de forma crescente em processos industriais, principalmente em escoamentos multifásicos. Dentre as técnicas de análise e medição desses processos, a tomografia capacitiva se destaca por ser uma tecnologia não intrusiva e não invasiva, ser de baixo custo, além de ser de fácil implementação e apresentar robustez. O propósito deste tipo de tomografia é gerar uma imagem do interior de processos industriais dinâmicos levando em conta a permissividade relativa dos materiais ali presentes. A imagem é gerada, aplicando-se algoritmos para resolução de problemas inversos, a partir de N medições de capacitâncias influenciadas pela distribuição de permissividade (dos materiais) no interior do sensor. Geralmente, um sistema de tomografia capacitiva elétrica é constituído por três componentes básicos: o sensor, o sistema de aquisição de dados e o computador para geração da imagem. Quanto ao sensor, os diversos parâmetros de construção como a espessura e material da parede do duto isolante, número de eletrodos de medição, blindagem, eletrodos de guarda, malhas de aterramento e o comprimento axial dos eletrodos influenciam no desempenho do sensor na leitura e geração de resultados. O presente trabalho tem como objetivo otimizar os parâmetros geométricos de construção do sensor capacitivo elétrico para a implementação de técnicas tomográficas. Para tanto, foram utilizados os programas de simulação COMSOL e MATLAB para avaliar a influência dos parâmetros de construção nas medidas das capacitâncias, bem como a placa EVAL- AD7746EBZ para aquisição dos valores das capacitâncias nas medições reais. Também foram construídos dois sensores: um sensor “base” utilizado como ponto de partida para a validação do modelo e otimização; e outro com parâmetros otimizados. Por fim, as imagens geradas a partir dos sensores (base e otimizado) foram analisadas quantitativamente e qualitativamente. As imagens reconstruídas apresentaram uma concordância superior a 80% e um erro próximo a zero. A qualidade das imagens obtidas atesta a validade do sistema tomográfico desenvolvido.

Electrical capacitive tomography is a technology that has been explored since the 1980s in industrial processes, especially in multiphase flows. Among the techniques of analysis and measurement of these processes, the capacitive tomography stands out as being a non-intrusive and non-invasive technology, being low cost, besides being easy to implement and robust. The purpose of this type of tomography is to generate an image of the interior of dynamic industrial processes taking into account the relative permissiveness of the materials presents therein. The image is generated, applying algorithms to solve inverse problems, from N capacitance measurements influenced by the distribution of permissiveness (of materials) inside the sensor. Generally, an electrical capacitive tomography system consists of three basic components: the sensor, the data acquisition system and the computer for image generation. As for the sensor, the various construction parameters such as the thickness and material of the insulation duct wall, number of measuring electrodes, shielding, guard electrodes, grounding loops and the axial length of the electrodes influence the performance of the sensor in reading and generation of results. The present work aims to optimize the geometric parameters of the construction of the electric capacitive sensor for the implementation of tomographic techniques. For that, the simulation programs COMSOL and MATLAB were used to evaluate the influence of the construction parameters on the capacitance measurements, as well as the EVAL-AD7746EBZ board for the acquisition of the capacitance values in the real measurements. Two sensors were also built: a "base" sensor used as a starting point for model validation and optimization; and another one with optimized parameters. Finally, the images generated from the sensors (base and optimized) were analyzed quantitatively and qualitatively. The reconstructed images showed an agreement superior to 80% and an error close to zero. The quality of the images obtained testifies to the validity of the tomographic system developed.