IMPLEMENTAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA DETECÇÃO DE EMISSÕES ATMOSFÉRICAS VISÍVEIS: DEPLOYING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR THE DETECTION OF FUGITIVE ATMOSPHERIC EMISSIONS

NO CONTEXTO SIDERúRGICO, A PRODUçãO DE AçO ENVOLVE COMPLEXAS LINHAS DE PROCESSAMENTO QUE, POR SUA NATUREZA, PODEM GERAR EMISSõES DE FUMAçA E POEIRA. EMBORA ESSAS EMISSõES NãO INDIQUEM FALHAS OPERACIONAIS OU DE EQUIPAMENTOS, ELAS NECESSITAM DE MONITORAMENTO RIGOROSO, PRECISO E CONTíNUO PARA ASSEGURAR A CONFORMIDADE AMBIENTAL E A SUSTENTABILIDADE OPERACIONAL. PARA APRIMORAR A CAPACIDADE DE DETECçãO E GESTãO DESSAS EMISSõES, ESTE ARTIGO TEM COMO OBJETIVO APRESENTAR UMA FERRAMENTA DESENVOLVIDA DE INTELIGêNCIA ARTIFICIAL BASEADA EM TéCNICAS DE VISãO COMPUTACIONAL. A REDE NEURAL FOI ALIMENTADA COM IMAGENS REPRESENTATIVAS DE DIFERENTES CONDIçõES AMBIENTAIS, INCLUINDO CENáRIOS NOTURNOS, CHUVOSOS, NUBLADOS E ENSOLARADOS. A PARTIR DO TREINAMENTO REALIZADO OBTEVE-SE UMA TAXA DE PRECISãO ENTRE 85% E 90% NA IDENTIFICAçãO CORRETA DAS EMISSõES O QUE FORTALECE A CAPACIDADE DE RESPOSTA DE EQUIPES AMBIENTAIS, COMO TAMBéM FACILITA A IDENTIFICAçãO RáPIDA DO INíCIO E DA DURAçãO DAS EMISSõES, ALéM DE PERMITIR A CLASSIFICAçãO AUTOMáTICA DO GRAU DAS EMISSõES DETECTADAS. A CAPACIDADE DE ADAPTAR-SE A DIFERENTES CENáRIOS AMBIENTAIS E CONDIçõES DE OPERAçãO REFORçA A VERSATILIDADE E EFICáCIA, TORNANDO-A UMA SOLUçãO VALIOSA PARA A GESTãO AMBIENTAL AVANçADA E SUSTENTáVEL

IIN THE STEEL INDUSTRY CONTEXT, STEEL PRODUCTION INVOLVES COMPLEX PROCESSING LINES THAT, BY NATURE, CAN GENERATE SMOKE AND DUST EMISSIONS. ALTHOUGH THESE EMISSIONS DO NOT INDICATE OPERATIONAL OR EQUIPMENT FAILURES, THEY REQUIRE RIGOROUS MONITORING TO ENSURE ENVIRONMENTAL COMPLIANCE AND OPERATIONAL SUSTAINABILITY. TO ENHANCE THE DETECTION AND MANAGEMENT CAPACITY OF THESE EMISSIONS, AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOL BASED ON COMPUTER VISION TECHNIQUES WAS DEVELOPED. THE NEURAL NETWORK WAS TRAINED WITH REPRESENTATIVE IMAGES OF DIFFERENT ENVIRONMENTAL CONDITIONS, INCLUDING NIGHTTIME, RAINY, CLOUDY, AND SUNNY SCENARIOS. FOLLOWING THE TRAINING, THE NEURAL NETWORK DEMONSTRATED A PRECISION RATE BETWEEN 85% AND 90% IN CORRECTLY IDENTIFYING EMISSIONS IN THE VALIDATION SET. THUS, THE IMPLEMENTATION OF THIS TYPE OF TECHNOLOGY NOT ONLY STRENGTHENS THE RESPONSE CAPACITY OF ENVIRONMENTAL TEAMS BUT ALSO FACILITATES THE QUICK IDENTIFICATION OF THE ONSET AND DURATION OF EMISSIONS, IN ADDITION TO ALLOWING AUTOMATIC CLASSIFICATION OF THE SEVERITY OF DETECTED EMISSIONS. THE ABILITY TO ADAPT TO DIFFERENT ENVIRONMENTAL SCENARIOS AND OPERATING CONDITIONS REINFORCES ITS VERSATILITY AND EFFECTIVENESS, MAKING IT A VALUABLE SOLUTION FOR ADVANCED AND SUSTAINABLE ENVIRONMENTAL MANAGEMENT

Palavras-chave

Emissões Visíveis, Visão computacional, Rede neural, Monitoramento ambiental, Inteligência Artificia

Visible Emissions; Computer Vision; Neural Networks; Environmental Monitoring; Artificial Intelligence.

Como citar

SANTOS, GUSTAVO CAMPOS IGNACIO DOS; MIRANDA, DIEGO JUNIO SILVA; SILVA, VINICIUS ALVES. IMPLEMENTAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA DETECÇÃO DE EMISSÕES ATMOSFÉRICAS VISÍVEIS , p. 754-762. In: 26º Seminário de Automação e TI, São Paulo, Brasil, 2024.
ISSN: 2594-5335 , DOI 10.5151/2594-5335-41680