PROJETO, SIMULAÇÕES, INSTALAÇÃO E DIAGNÓSTICO DE MALHAS DE ATERRAMENTO PARA O LEEC & DESENVOLVIMENTO DE METODOLOGIAS NUMÉRICAS E EXPERIMENTAIS PARA LOCALIZAÇÃO DE DEFEITOS EM MALHAS DE ATERRAMENTO ELÉTRICO

Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema de diagnóstico avançado para malhas de aterramento de subestações, abordando o desafio crítico da degradação estrutural (por corrosão ou roubo) e a frequente ausência de projetos atualizados. A integridade desses sistemas é fundamental para a segurança contra tensões de passo e toque e para a proteção de equipamentos de alto valor contra surtos transitórios, como os causados por descargas atmosféricas. A nossa abordagem é dividida em duas fases complementares ao longo de um ano. A primeira fase, a ser executada nos primeiros seis meses, concentra-se no desenvolvimento e validação de uma metodologia robusta para a localização precisa de defeitos. Esta etapa utilizará a injeção de sinais de alta frequência para capturar a resposta eletromagnética transitória da estrutura, que funciona como uma "assinatura digital" única. Técnicas reconhecimento de padrões baseadas em redes neurais artificiais e inteligência artificial serão aplicadas para analisar esses sinais e identificar a posição exata das anomalias. A validação será dupla: numericamente, através do software FDTD-3D (SAGS) desenvolvido na UFPA para criar um vasto banco de dados de falhas controladas; e experimentalmente, em uma malha de testes dedicada, construída no campus da UFPA. Com a metodologia de detecção de falhas consolidada e os dados de validação gerados, a segunda fase do projeto, no semestre seguinte, focará em um objetivo mais ambicioso e inovador: o desenvolvimento e treinamento de uma rede neural para resolver o complexo problema inverso de mapear a geometria completa de malhas de aterramento desconhecidas. O extenso conjunto de dados de simulação e experimentais da primeira fase servirá como base de treinamento para o modelo de IA, que aprenderá a correlacionar as assinaturas de frequência medidas com a disposição espacial mais provável dos condutores. O resultado final será a prova de conceito de uma ferramenta diagnóstica integrada, capaz de evoluir da detecção de falhas para a reconstrução geométrica, representando um avanço disruptivo na forma como a manutenção e a segurança de subestações são gerenciadas. Visando proteger o capital intelectual gerado, a metodologia inovadora e o software de controle e análise serão objeto de pedidos de depósito de patente e de registro de software junto aos órgãos competentes. Adicionalmente, para garantir a disseminação dos avanços científicos e a validação pela comunidade acadêmica, os resultados consolidados do projeto, detalhando o desempenho do sistema e a precisão do modelo de IA, serão compilados em um artigo a ser submetido para publicação em um periódico internacional de alto impacto na área de engenharia elétrica.