Técnicas de Machine Learning para Problemas Inversos

Abstract

A tomografia por impedância elétrica é uma ferramenta que permite obter informações do interior de um corpo de prova, através da aplicação de correntes elétricas em sua fronteira, e mensuração as respectivas voltagens produzidas também na fronteira. Essa ferramente tem aplicação em diversas áreas do conhecimento. A aplicação no trabalho é no de reconhecimento de padrões de escoamento de tubos de extração de petróleo . Porém, para sua aplicação é necessária resolver um problema inverso que é mal posto. Assim, o presente trabalho utiliza técnicas de machine learning para reconstruir uma característica da solução do problema inverso de tomografia por impedância elétrica, para classificar o padrão de escoamento dentro do tubo de extração e para caracterizar a posição deste padrão dentro do tubo. Os resultados das técnicas de regressão linear e regressão logística, através dos método iterativos do gradiente e do método de tikhonov mostraram resultados promissores nos testes iniciais, que foram feitos com dados simulados e sem ruídos, dessa forma, permitindo a continuidade do estudo e da pesquisa com dados com ruídos e, caso tenha sucesso neste, para dados reais.