Alerta De Incidências De Descargas Atmosféricas Utilizando Lógica Fuzzy

Abstract

Este artigo tem por objetivo a aplicação de lógica Fuzzy no problema de alerta de incidência de descargas elétricas atmosféricas para uma determinada região, pois, a ocorrência destes eventos ocasiona prejuízos tanto econômico quanto de vidas humanas e, em determinados locais, como refinarias de petróleo, o alerta antecipado de descargas pode evitar catástrofes. Mediante a essa situação, este estudo visa implementar uma gestão de alertas para evacuação baseada exclusivamente em lógica Fuzzy utilizando para tal o valor do campo elétrico atmosférico e informações pluviométricas no local de interesse. Além disso, é feita a comparação entre o método proposto e o simples método de alerta baseado exclusivamente em limites de campo elétrico para entrada e saída do mesmo. Os resultados obtidos mostram a viabilidade da metodologia proposta para a determinação de horas de alerta.

Uso do Campo Elétrico na Geração de Alarmes para Risco de Descargas Atmosféricas

“…Nas últimas décadas, diversos trabalhos na literatura vêm investigando a relação entre o campo elétrico e a ocorrência de descargas elétricas durante a formação de tempestades. Muitos deles são voltados ao uso de sensores para a geração de alertas de advertência sobre áreas de interesse, como Igarashi et al (2011);Ferro et al (2011); Srivastava et al (2015); Costa et al (2014). Uma das contribuições é a busca por geração de alertas em regiões onde há pessoas trabalhando e que precisam buscar proteção.…”

“…Há muitas pesquisas direcionadas a estudar o campo elétrico proveniente de diferentes sensores, como "field mill" (Igarashi et al, 2011;Ferro et al, 2011;Srivastava et al, 2015) e "Campo elétrico" (Costa et al, 2014). Igarashi et al (2011) propuseram uma modelagem fuzzy capaz de reduzir o tempo de inatividade de operações.…”

“…Há muitas pesquisas direcionadas a estudar o campo elétrico proveniente de diferentes sensores, como "field mill" (Igarashi et al, 2011;Ferro et al, 2011;Srivastava et al, 2015) e "Campo elétrico" (Costa et al, 2014). Igarashi et al (2011) propuseram uma modelagem fuzzy capaz de reduzir o tempo de inatividade de operações. Ferro et al (2011) e Costa et al (2014) estudaram diferentes limiares de campo elétrico, sendo que os primeiros compararam os dados com as descargas atmosféricas captadas pelo BrasilDAT.…”

Predição de descargas atmosféricas utilizando Machine Learning para prevenção de acidentes

“…Já as soluções existentes, conforme reportadas na literatura, são variadas. Entre elas, destacam-se aquelas focadas em limiares de campo elétrico (Ferro et al, 2011;Igarashi et al, 2011;Costa et al, 2014;Srivastava et al, 2015), identificação e mapeamento espaço-temporal das tempestades (Juntian et al, 2011) e/ou aprendizado de máquina, ou machine learning (ML) (Mostajabi et al, 2019;Bala et al, 2017;Tervo et al, 2021;Geng et al, 2021;Santos et al, 2017). No campo da otimização, Soares e Fonseca (2019); Libório et al (2020) propuseram uma abordagem para geração de alertas de predição de descargas atmosféricas utilizando medição de campo elétrico pontual, associado a dados de satélites, previsão meteorológica e redes de sensores de superfície aplicado ao ambiente aberto de mineração.…”