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MODELING A CFD DOMAIN FOR THEFT DETECTION OF OIL DERIVATIVES IN PIPELINES

MODELANDO UM DOMÍNIO CFD PARA DETECÇÃO DE ROUBO DE DERIVADOS DE PETRÓLEO EM DUTOS DE TRANSMISSÃO

Sidney Santos Doriaa, André Telles da Cunha Limaa;

Artigo completo:

This work presents a computational modelling of the conditions of oil derivatives theft in pipelines and simulate the related physical phenomena looking for an approach to detect and track such loss. We compare velocity data probed from two simulated pipelines, one pipeline intact and another one with a drilled outlet. We apply the Fourier Transform in the velocity data to get the main frequency of fluctuations. The two main results are: (i) the power curve of the main frequencies in the intact pipeline can be described by a Power Law and (ii) the main frequencies area very low, below 1 Hz.

Artigo completo:

: Este trabalho apresenta uma modelagem computacional das condições de roubo de derivados de petróleo em dutos de transmissão para simulação de fenômenos físicos, criando condições de abordagem para detectar perdas nesses dutos. Comparam-se dados de velocidade obtidos de sondagem em dois dutos simulados, sendo um intacto e outro perfurado para roubo. Aplica-se então a Transformada de Fourier, obtendo-se as frequências majoritárias dentre as flutuações de velocidade do fluido. Os resultados principais são: (i) a curva de potência das frequências no duto intacto é descritível através de uma Lei de Potência e (ii) as frequências majoritárias são muito baixas, abaixo de 1 Hz.

Palavras-chave: Computational Fluid Dynamics; OpenFOAM; Computer Simulations; Oil Derivatives Theft; Fourier Transform.,

Palavras-chave: Dinâmica de Fluidos Computacional; OpenFOAM; Simulações Computacionais; Roubo de Derivados de Petróleo; Transformada de Fourier,

DOI: 10.5151/siintec2020-MODELINGACFD

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Como citar:

Sidney Santos Doriaa, André Telles da Cunha Limaa; "MODELING A CFD DOMAIN FOR THEFT DETECTION OF OIL DERIVATIVES IN PIPELINES", p. 644-652 . In: Anais do VI Simpósio Internacional de Inovação e Tecnologia. São Paulo: Blucher, 2020.
ISSN 2357-7592, ISBN: 2357-7592
DOI 10.5151/siintec2020-MODELINGACFD

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