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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO A acoustoelasticidade estuda a variação da velocidade de ondas elásticas em corpos sujeitos a um estado de tensão inicial. A teoria da acoustoelasticidade consiste-se de um relação não-linear entre tensão e deformação que rege a resposta dinâmica de uma onda elástica sobreposta à pré deformação inicial. A teoria da acoustoelasticidade aplicada a ondas guiadas é um ramo de estudo extremamente novo. Seu desenvolvimento teórico para ondas de Lamb foi concluída em 2012, o que permitiu o cálculo da variação da velocidade em função da tensão. Ondas de Lamb são ondas elástica que propagam-se em placas de faces paralelas obedecendo às condições de contorno nas superfícies. Essas ondas são a princípio dispersivas. Modelagem por elementos finitos (MEF) é uma ferramenta útil para a análise das ondas ultrassônicas. A fim de abordar o efeito acoustoelástico utilizando método de elementos finitos pode-se utilizar as constantes elásticas eficazes. Por meio dessas é possível montar um tensor de rigidez anisotrópico equivalente, que por sua vez pode ser utilizado como a entrada de rigidez do material em softwares comerciais. O processo de inversão temporal é um método bem conhecido para a obtenção de ondas acústicas focalizadas no tempo e no espaço. No caso de ondas de Lamb, o uso de sinais de inversão temporal compensa a dispersão de cada modo de propagação, recomprime e focaliza a onda na posição de leitura. Nesta tese, o novo ramo da acoustoelasticidade em ondas de Lamb foi analisado e seu estado da arte revisado. A possibilidade de utilizar constantes elásticas eficazes para determinação da dependência da velocidade com a tensão e os erros nesta aproximação foram investigados. O uso do programa de elementos finitos Ansysr foi validado para propagação de ondas de Lamb monomodo em uma placa submetida a tração uniaxial. Em seguida, simulações de propagação de ondas de Lamb multimodais acoustoelásticas foram realizadas através do software e o efeito da carregamento na focalização foi analisado numericamente. Finalmente, experimentos foram realizadas em uma placa de alumínio carregada longitudinalmente. A viabilidade e limitações da utilização das características de focalização por inversão temporal a fim de medir a tensão são apontadas. The acoustoelasticity studies the variation of the elastic waves velocity in bodies subject to an initial stress state. The acoustoelastic theory consists of non-linear relationship between stress and strain that rules the dynamic response superimposed to the initial pre-deformation. The acoustoelastic theory applied to guided waves is a very new branch of study. The theoretical development of this theory for Lamb waves was completed in 2012, which enabled the calculation of velocity variation as a function of stress. Lamb waves are elastic waves that propagate in plates obeying the boundary conditions on the surface. These waves are a priori dispersive. Finite Element Method (FEM) is an useful tool for ultrasonic waves propagation analysis. In order to address the acoustoelastic effect employing FEM one can use the effective elastic constants. By these effective constants it is possible to assemble an equivalent anisotropic stiffness tensor, which can be the material stiffness input in commercial software. The time reversal process is a well-known method for obtaining focused acoustic waves in both time and space. In the case of Lamb waves, the use of time-reversed signals compensates the dispersion of each propagation mode, recompressing the wave and producing a focused signal at the reception position. In this thesis the new branch of acoustoelasticity for Lamb waves is thoroughly analyzed and its state of the art is reviewed. The possibility of using effective elastic constants for determination of the velocity dependence on stress and the errors in this approximation are investigated. The use of FEM in Ansysr is validated for single mode under uniaxial tensile stress. Then, the simulations of wideband multi-mode acoustoelastic Lamb waves is carried out in the numerical software, the time-reversal focusing ability is verified and the effect of uniaxial load on the focus is investigated. Finally, experiments were performed in an aluminum plate longitudinally loaded. The feasibility of using the time reversal focus characteristics in order to measure the strain is concluded and its limitations are pointed out.

A inversão temporal é um método bem conhecido de se obter focalização de ondas. Quando usado em ondas dispersivas, como ondas acústicas de Lamb, a têcnica compensa a dispersão de cada modo fornecendo um sinal focalizado no tempo. O operador de inversão temporal em um meio fechado é dependente da geometria e características físicas do meio. A capacidade de focalização da técnica pode ser usada para detectar variações na condição de contorno de meio. A variação da função de transferência do meio, especialmente na fase de cada componente em frequência, causa perda da qualidade de focalização, degradando o sinal de inversão temporal recebido. Nesse trabalho propõe-se o uso da técnica da inversão temporal para detectar a variação na tração externa aplicada à uma placa metálica. Foram feitos experimentos com dois transdutores de ultra-som espaçados sobre uma placa de alumínio utilizados no modo transmissão-recepção a fim de excitar ondas de Lamb por um pulso de banda larga. Uma tração londitudinal é aplicada à placa e o sinal de inversão temporal é observado. Como o sinal recebido na condição de tração inicial possui forma bem definida, a análise da sensibilidade é facilitada. O sinal transmitido é filtrado a fim de fornecer um sinal de inversão temporal com espectro mais amplo melhorando a qualidade de foco e sensibilidade à tração. A sensibilidade à tração é comprovada e medida experimentalmente. A fase do espectro do sinal observada indica a variação no percurso da onda guiada devido ao tracionamento imposto. O valor e instante de pico sofrem variação em função da variação de tração. Mostra-se que a sensibilidade do sinal de inversão temporal pode ser usado como um indicador de variação do estado de tensão do meio. The time reversal process is a well-known method of obtaining focused waves. When used at Lamb guided acoustic waves it permits compensating the dispersion of each propagation mode providing a time recompressed focused signal. The time reversal operator in a closed medium is very dependent on the geometry and physical characteristics of the medium. The good focusing capability of the process can be used to detect changes in medium boundary conditions. The mismatch of the impulse response transfer function of the medium, especially in the phase of its frequency components, causes loss in the focusing quality, and so degrades the received signal shape. In this work it is proposed the use of the time reversal technique to detect the variation on the external applied traction in a plate structure. Experiments were performed in transmission-reception mode for two fixed ultrasonic transducers spaced in an aluminum plate where Lamb waves have been excited by a wideband pulse. A variable longitudinal traction is applied to the plate and the received time reversal signal is observed. As the received signal with no traction difference has a well-defined shape, the analysis of the process traction sensitivity is simplified. Digital filtering in the frequency domain was used at the transmitted time reversed signal in order to receive a broader spectrum signal, enhancing the process focus quality and stress sensitivity. The external traction sensitivity was verified. The observed phase spectrum variation indicated a wave path change, caused by the deformation of the plate. The peak value has been decreased for the applied traction and returned to it maximum value as the traction difference was removed. Also, the group delay has changed during the traction process. A model for the peak position has been proposed and compared with the measured experiments. The results show that the high sensibility of the time reversal signal technique due to changes of the geometry of the closed medium can be used as strain variation pointer.

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR FUNDAÇÃO DE APOIO À PESQUISA DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA BOLSA NOTA 10 Ondas ultrassônicas do tipo SH (do inglês, shear horizontal), ou de cisalhamento horizontal são úteis no campo de ensaios não-destrutivos. Essas podem ser geradas, em meios metálicos, por transdutores acústicos eletromagnéticos (EMAT) que utilizam um arranjo de ímãs permanentes periódicos (PPM), chamados de EMATs PPM. Tais dispositivos em sua forma convencional, entretanto, geram ondas ultrassônicas bidirecionalmente, ou seja, para frente e para trás. Essa característica é geralmente indesejada. Recentemente, foi proposto um EMAT tipo PPM duplo com separação lateral que gera ondas nominalmente em uma única direção. Entretanto, seu diagrama de radiação revela lóbulos traseiros laterais. Esta dissertação tem como objetivo aprimorar o supracitado projeto através de seus parâmetros de construção, mais especificamente, o número de fileiras de ímãs permanentes do arranjo PPM e a separação lateral entre as mesmas. Foi desenvolvido um modelo analítico, baseado em linhas de fontes lineares, que considera a projeção de cada espira como uma fonte harmônica independente, para cálculo do campo ultrassônico gerado por EMATs PPM, tanto os do tipo PPM duplo, quanto o convencional. Com isso, foi possível obter o digrama de radiação teórico dos dispositivos, de forma a analisar como os seus parâmetros de construção interferem em sua unidirecionalidade. Utilizou-se três tecnologias distintas de bobinas, a saber, bobinas fabricadas manualmente, bobinas fabricadas a partir de placas de circuito impresso (PCB) flexível de poliamida e PCB flexível de poliéster. Os arranjos PPM duplos foram colocados sobre moldes impressos em impressora 3D. Realizou-se testes experimentais em uma placa de alumínio 1.5 mm de espessura, com EMAT PPM comercial utilizado como receptor, em diversos ângulos, com o objetivo de calcular o diagrama de radiação experimental do EMAT PPM duplo. Ao todo foram montadas 44 unidades quando combinadas todas as tecnologias de fabricação de bobina, com separação lateral de 1 mm a 4 mm e 1 a 4 de fileiras de ímãs. Resultados experimentais e teóricos mostraram boa concordância. Foi observado que tanto aumentar o número de fileiras de ímãs, quanto diminuir a sua separação lateral reduzem a intensidade dos lóbulos traseiros laterais. Resultados experimentais mostraram que, com a configuração de 4 fileiras de ímãs, separados lateralmente por 1 mm e bobinas feitas a partir de PCB de poliamida, a intensidade dos lóbulos traseiros laterais foi reduzida em 8.6 dB, em relação à configuração original do PPM EMAT duplo . Sobre as tecnologias de bobina, pode-se concluir que o uso de PCBs flexíveis tornou possível obter menores separações laterais entre as fileiras de ímãs e simplificar o processo de construção do EMAT PPM duplo, com destaque para a bobina feita com PCB flexível de poliamida, que apresentou baixo erro médio entre medidas experimentais e simuladas, apresentando também o mais fácil processo de fabricação entre os três tipos de bobinas avaliados. Shear horizontal (SH) ultrasonic waves are useful in the non-destructive evaluation field. They can be generated, in metallic media, by electromagnetic acoustic transducers (EMAT) that use an array of periodic permanent magnets (PPM). PPM EMATs, in their conventional form, generate forward and backward traveling SH waves. This feature is generally undesired. Recently, a side-shifted dual-PPM EMAT has been proposed. This device generates waves predominantly in a single direction. However, its radiation pattern reveals backward side lobes. This thesis aims to improve the aforementioned design through its construction parameters, more specifically, the number of rows of magnets in the PPM array and the lateral separation between them. An analytical model, based on the line source method, which considers the wires projections as independent wave sources, was developed to calculate the ultrasonic field generated by PPM EMATs, either for the conventional one or the dual-PPM EMAT. Exploiting the developed model, it was possible to compute the theoretical radiation pattern of the device in order to better analyse how its construction parameters affect its unidirectionality. Three different coil technologies were used, namely hand-wound coils and coils made with flexible printed circuit boards (PCBs), either of polyamide or polyester material. The magnet arrays were mounted on 3D-printed molds to ensure their positioning. Experimental tests were carried out where the fabricated device was placed onto a 1.5 mm-thick aluminum plate, and a commercial PPM EMAT was used as a receiver, at different reception angles, in order to calculate the radiation pattern of the dual-PPM EMAT. Overall, 44 units, combining all coil technologies, were manufactured with lateral separation from 1 mm to 4 mm and 1 to 4 rows of magnets per PPM. Experiments and theoretical results presented good agreement. It was observed that either increasing the number of rows of magnets or decreasing their lateral separation reduced the intensity of the backward side lobes. When using the configuration of 4 rows of magnets and 1 mm side shift, fabricated with polyamide PCBs, results revealed that the intensity of the backward side lobes was reduced by 8.6 dB, when compared with the original configuration. Regarding the coil technologies, it can be concluded that the use of flexible PCBs allowed one to obtain shorter lateral separations between rows of magnets and simplified the fabrication process of the dual-EMAT. Mainly, the poliamide-based flexible PCB coil presented low average error between experimental and simulated measurements and the easiest fabrication process among all three coil technologies tested.

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA Devido ao efeito acoustoelástico, as Ondas guiadas ultrassônicas (UGWs) têm sido usadas para estimar a tensão mecânica com baixo custo de forma não destrutiva. O Aprendizado de maquina (ML) tem sido aplicado para mapear formas complexas de ondas para estimar a tensão mecânica, embora aspectos importantes como precisão e consumo computacional não tenham sido explorados. Na literatura também não há muito trabalho sobre o uso do aprendizado não supervisionado para a rotulagem automática de amostras com diferentes estados de tensão. Portanto, esta tese apresenta duas abordagens: i) a abordagem supervisionada propõe uma metodologia de modelagem de dados que otimiza a precisão e a implementação computacional, para a estimação da tensão baseada em UGWs em tempo real e ii) a abordagem não supervisionada compara estruturas não supervisionadas para rotular um pequeno conjunto de dados de acordo com o estado de tensão. Para o primeiro, foram avaliados modelos de aprendizagem superficial e profunda com redução de dimensionalidade, estes modelos são criados e testados usando um procedimento de hold-out Monte-Carlo para avaliar sua robustez. Os resultados mostram que, utilizando modelos superficiais e Análise de componentes principais (PCA), foi obtida uma melhoria de precisão e no consumo de hardware em comparação com o estado da arte com modelos de redes neurais profundas. Para o segundo, métodos de redução de dimensionalidade: PCA e t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), são usados para extrair características de sinais UGWs. As características são usadas para agrupar as amostras em estados de baixa, média e alta tensão. Uma análise qualitativa e quantitativa dos resultados foi realizada, considerando a análise de métricas para agrupamento, o PCA realizou o melhor agrupamento, qualitativamente, mostrando menos sobreposição en grupos do que t-SNE. As duas abordagens utilizadas nesta tese, conseguiram extrair características significativas que ajudam tanto na estimativa quanto tanto na rotulagem de dados, contribuindo para a criação de modelos de ML mais eficientes e no problema de interpretação de UGWs. Due to the acoustoelastic effect, Ultrasonic Guided Waves (UGWs) have been used to estimate mechanical stress in a non-expensive and nondestructively fashion. Machine Learning (ML) has been applied to map complex waveforms to stress estimates, though important aspects, such as accuracy and hardware consumption, have not been explored. Previously in the literature, there are also not many works on the use of unsupervised learning for automatic labeling of samples with different stress states. Therefore, this thesis presents two approaches, (i) the supervised approach aims to propose a data modeling methodology that optimizes accuracy and computational implementation, for real-time ultrasonic based stress estimation and (ii) the unsupervised approach aims at comparing unsupervised frameworks to label a small dataset according to the stress state. For the former, shallow and deep learning models with dimensionality reduction were evaluated, these models are created and tested using a Monte-Carlo holdout procedure to evaluate their robustness under different stress conditions. The results show that, using shallow models and Principal Component Analysis (PCA), an accuracy improvement and hardware consumption as compared to the state of the art reported with deep neural network models were obtained. For the latter, dimensionality reduction methods: PCA and t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), are used to extract features from UGWs signals with different stress levels. The features are used to group the samples into low, medium and high stress states. A qualitative and quantitative analysis of the results was performed. Considering the analysis of metrics for clustering, PCA performed the best clustering, qualitatively, showing less overlapping of clusters than t-SNE. The two approaches used in this thesis, managed to extract meaningful features which helped in both estimation and stress labeling, contributing to the creation of more efficient ML models and in the problem of interpreting UGWs.

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA Ondas ultrassônicas guiadas são usadas em larga escala em ensaios não destrutivos (END) e Structural Health Monitoring (SHM), permitindo a inspeção de estruturas e equipamentos de forma não invasiva. A partir da transmissão de um sinal acústico sobre uma estrutura e a captação dos sinais de onda propagados por meio de sensores posicionados estrategicamente, é possível obter informações materiais do objeto inspecionado. Na área de óleo e gás, o uso desse tipo de ondas acústicas é de grande importância no levantamento do perfil da camada de cimento que reveste poços, que tem função de conferir integridade estrutural e isolar a estrutura interna de produção do poço das regiões freáticas do entorno. No processo de desativação e abandono do poço, é fundamental avaliar a qualidade do isolamento hidráulico do cimento, assim como identificar possíveis defeitos. A propagação de ondas guiadas em uma estrutura se dá, em geral, por meio de múltiplos modos e apresenta característica dispersiva, que se traduz numa dependência da velocidade de fase das ondas com a frequência, e uma relação não linear entre número de onda e frequência. A relação de dispersão carrega informações do meio de propagação, tal como constantes elásticas e dimensões, e pode ser visualizada a partir de curvas no plano frequência-número de onda (f-k). Diferentes técnicas vêm sendo exploradas para a obtenção das relações de dispersão a partir de sinais no domínio do tempo captados por sensores ultrassônicos em posições espaciais distintas. Este trabalho explora três métodos distintos para a extração das curvas de dispersão, ou seja, obter os pontos f-k associados aos modos de propagação, a partir de um conjunto de sinais dependentes do espaço-tempo. O primeiro algoritmo se baseia em uma técnica pré-existente que usa uma Transformada de Fourier bidimensional (2-D FT) sobre a matriz de dados de sinais de sensores ultrassônicos no espaço-tempo, gerando uma matriz de amplitudes no plano f-k onde os máximos locais representam pontos pertencentes a curvas de dispersão. A representação da matriz como uma imagem f-k permite a visualização das curvas de dispersão como conjuntos contíguos de pixels de maior claridade. Propõe-se um novo algoritmo baseado em operações morfológicas de processamento de imagem para a identificação de pixels relativos aos pontos das curvas de dispersão na imagem f-k, após um préprocessamento da mesma. A segunda técnica consiste no pré-processamento dessa mesma imagem f-k, obtida pela 2-D FT, e uso de um algoritmo préexistente de detecção de estruturas curvilíneas em imagens para identificar os pontos correspondentes às curvas f-k. O terceiro método é uma adaptação, proposta aqui, de um algoritmo pré-existente para estimar os números de onda das curvas de dispersão relativos a cada frequência através de uma matriz Pencil. Propõe-se também um algoritmo original para a separação dos pontos f-k encontrados pelas três técnicas de extração em curvas distintas. Os algoritmos utilizados para a obtenção das curvas de dispersão têm seu desempenho avaliado em três conjuntos de dados distintos de simulações por elementos finitos, a saber, uma de placa de alumínio fina sob distintos valores de tração axial aplicada paralelamente à direção de propagação das ondas; um poço multicamada sem tubing possuindo diferentes tipos de defeito de cimentação-channeling, qualidade de cimento baixa, descolamento interno e externo -, assim como sem defeito; e um pouco multicamada com tubing sob os mesmos defeitos de cimentação e também sem defeito. Compara-se a capacidade dos algoritmos de extração das curvas de dispersão de oferecer informações sobre mudanças materiais entre os casos simulados. Avalia-se também a precisão e custo computacional dos mesmos. Ultrasonic guided waves are widely used in the fields of Non-Destructive Evaluation (END) and Structural Health Monitoring (SHM), allowing the inspection of structures and pieces of equipment in a non-invasive manner. Through the transmission of an acoustic signal over a given object and the acquisition of the signal from the propagated waves using a group of sensors in predefined positions, it is possible to obtain material information regarding the investigated structure. In the Oil & Gas industry, the use of this type of wave is integral to the logging of the cement layer that outlines the walls of wellbores, which has the purpose of guaranteeing structural support and protecting the well’s internal production structure and the surrounding groundwater from each other. During the deactivation and abandonment of a production well, it is necessary to evaluate the hydraulic isolation of the cement layer, as well as identify possible defects. The propagation of guided waves in a structure is usually multi-modal and of dispersive characteristic. The latter means that the propagating waves phase velocity is dependent on the frequency, translating into a non-linear relationship between wavenumber and frequency. This dispersion relation contains information about the propagating medium, such as elastic constants and dimensions, and can be represented as curves in the frequency-wavenumber (f-k) plane. Different methods are currently being explored for obtaining the dispersion relation from time-domain signals acquired by ultrasonic sensors in different spatial positions. This work explored three different methods for the extraction of the dispersion curves, that is, obtaining the f-k points associated with the modes of propagation, from a dataset composed of space-time signals. The first algorithm is based on a pre-existing technique that uses the bidimensional Fourier Transform (2-D FT) over the matrix containing the space-time signals from the ultrasonic sensors, generating an f-k matrix whose local maximas correspond to points belonging to dispersions curves. The representation of the matrix as an f-k image shows the dispersion curves as contiguous groups of pixels with elevated brightness. A new algorithm is proposed, based on morphological operations from image-processing, to identify the pixels relative to the f-k points of the dispersion curves in the image, after pre-processing is performed. The second technique consists of pre-processing the same fk image, obtained from the 2-D FT, and the use of an existing algorithm for the detection of curvilinear structures in images to identify the points corresponding to the f-k curves. The third method proposes the adaptation of an existing method of estimation of the wavenumbers associated with the dispersion curves for different frequencies, using a matrix Pencil. This work also proposes an original algorithm to separate the f-k points, retrieved by the three techniques, in different curves associated with each mode of propagation. The algorithms used here for the estimation of the dispersion curves are evaluated over three distinct datasets of finite elements simulation: a thin aluminum plate under different values of axial traction parallel to the direction of propagation of the waves; a multilayer wellbore without tubing, with different types of cement defects-channeling, low cement quality, internal and external decoupling-, and without defect; a multilayer wellbore with tubing with the same cement defects and with no defect. Finally, a comparison is drawn over the capacity of the extraction algorithms of providing information regarding changes in the material qualities of the simulated objects. The work also evaluates the precision and computational performance of the aforementioned algorithms.

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA A avaliação não destrutiva ultrassônica é de extrema importância na indústria de óleo e gás, principalmente para ativos e estruturas sujeitos a condições que aceleram os mecanismos de falha. Apesar de amplamente difundidos, os métodos ultrassônicos não destrutivos dependem de uma força de trabalho especializada, sendo, portanto, suscetíveis a erros e demorados. Nesse contexto, métodos de reconhecimento de padrões, como o aprendizado de máquina, se encaixam convenientemente para solucionar os desafios da tarefa. Assim, este trabalho tem como objetivo a aplicação de técnicas de inteligência artificial para abordar a interpretação de dados adquiridos por meio de avaliação não destrutiva ultrassônica no contexto da indústria de óleo e gás. Para tanto, esta dissertação envolve três estudos de caso. Primeiramente, sinais de ondas guiadas ultrassônicas são usados para classificar os defeitos presentes em juntas soldadas de compósito termoplástico. Os resultados mostraram que, ao usar atributos extraídos com modelos autoregressivos, a acurácia do modelo de aprendizado de máquina melhora em pelo menos 72,5 por cento. Em segundo lugar, dados ultrassônicos em formato de imagens são usados para construir um sistema de diagnóstico de solda automático. A estrutura proposta resultou em um modelo computacionalmente eficiente, capaz de realizar classificações com acurácia superior à 99 por cento. Por fim, dados obtidos por simulação numérica foram usados para criar um modelo de aprendizado profundo visando estimar a severidade de defeitos semelhantes à corrosão em dutos. Resultados de R2 superiores a 0,99 foram alcançados. Ultrasonic non-destructive evaluation is of extreme importance in the oil and gas industry, especially for assets and structures subjected to conditions that accelerate failure mechanisms. Despite being widely spread, ultrasonic non-destructive methods depend on a specialized workforce, thus being errorprone and time-consuming. In this context, pattern recognition methods, like machine learning, fit conveniently to solve the challenges of the task. Hence, this work aims at applying artificial intelligence techniques to address the interpretation of data acquired through ultrasonic non-destructive evaluation in the context of the oil and gas industry. For that purpose, this dissertation involves three case studies. Firstly, ultrasonic guided wave signals are used to classify defects present in welded thermoplastic composite joints. Results have shown that, when using features extracted with autoregressive models, the accuracy of the machine learning model improves by at least 72.5 percent. Secondly, ultrasonic image data is used to construct an automatic weld diagnostic system. The proposed framework resulted in a lightweight model capable of performing classification with over 99 percent accuracy. Finally, simulation data was used to create a deep learning model for estimating the severity of corrosion-like defects in pipelines. R2 results superior to 0.99 were achieved.

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA Ondas acústicas, sônicas ou ultrassônicas, podem ser empregadas para a telemetria sem fio como alternativa a sistemas eletromagnéticos, transferindo dados e energia ao longo de um canal formado por uma ou mais camadas de sólidos elásticos ou fluidos acústicos. Um exemplo é a interrogação de sensores passivos através de uma parede metálica. Nesta configuração, pelo menos um transdutor acústico é fixado em um lado da parede (face externa), onde uma fonte de alimentação elétrica é disponível. No lado oposto (face interna), onde os sensores estão instalados, são fixados um ou mais transdutores. Na maioria das aplicações estes transdutores são cerâmicas piezelétricas que geram e recebem sinais ultrassônicos. Ondas acústicas ultrassônicas se propagam ao longo do sólido elástico, transferindo energia e dados entre as duas faces, possibilitando a alimentação e interrogação dos sensores. Este tipo de configuração pode ser empregado em aplicações onde o uso de penetradores elétricos ou ópticos não é recomendado. Entretanto, a resposta das piezocerâmicas pode sofrer influências de variações de temperatura e da própria deformação mecânica da parede metálica na qual são fixados. O presente trabalho procurou quantificar a influência da deformação mecânica e da variação de temperatura na comunicação entre dois transdutores piezocerâmicos ultrassônicos, aderidos à uma placa metálica por meio de adesivo epóxi. No estudo, tomou-se como parâmetro quantitativo o sinal S21, que é o logaritmo da razão entre a potência recebida pela saída do sistema (face interna da parede) pela potência transmitida pela entrada (face externa da parede). O trabalho apresenta comparações entre resultados experimentais e simulados através de um modelo numérico de elementos finitos desenvolvido no COMSOL Multiphysics. Os ensaios experimentais foram realizados com pastilhas piezocerâmicas circulares, do tipo PZT4, com diâmetro e espessura de 25 e 2 mm, respectivamente. Os transdutores foram fixados, de forma concentricamente alinhada e por meio de um adesivo epóxi, nas duas superfícies de uma placa de aço inoxidável AISI 316 L com 6 mm de espessura. O trabalho apresenta tabelas e funções para a amplitude do sinal S21 na frequência onde a transferência de potência é maximizada. Para os casos estudados, observou-se que a frequência ideal muda muito pouco com a temperatura ou a deformação da placa sobre a qual os transdutores são fixados, permanecendo com valores entre 0,988 e 0,995 MHz em todas as condições avaliadas. Em função da deformação da placa metálica, a amplitude do sinal S21 também variou muito pouco, de -3,70 para -3,14 dB, desde a condição indeformada da placa até a máxima deformação aplicada, que foi de 1250 (Micro)m/m. Quanto à variação com a temperatura, na faixa de 30 a 100 Graus C, mais uma vez observou-se apenas um pequeno aumento de 0,8 dB na amplitude do sinal S21. Entretanto, para temperaturas acima de 100 Graus C, o sinal passa a cair rapidamente. Em nenhuma das condições estudadas neste trabalho foi observado prejuízo na transferência de potência entre os transdutores, indicando que este tipo de comunicação pode ser uma alternativa robusta ao uso de penetradores elétricos. Acoustic, sonic or ultrasonic waves can be used for wireless telemetry as an alternative to electromagnetic systems, transferring data and energy along a channel formed by one or more layers of elastic solids or acoustic fluids. An example of this is the interrogation of passive sensors through a metallic wall. In this configuration, at least one acoustic transducer is attached to one face of the wall (external face) where electrical power supply is available. One or more transducers are also attached to its other side (internal face) where the sensors are installed. In most applications, these transducers are piezoelectric ceramics that generate and receive ultrasonic signals. Ultrasonic acoustic waves propagate along the elastic solid, transferring energy and data between both sides, which enables the power supply and interrogation of the sensors. This type of configuration can be used in applications where the use of an electrical or optical penetrator is not suitable. However, the response of piezoceramics may be affected by temperature variations and mechanical deformations of the metallic wall on which they are attached. The present work sought to quantify the influence of mechanical deformation and temperature changes on the communication between two ultrasonic piezo ceramic transducers, adhered to a metal plate by using an epoxy adhesive. The parameter used to quantify this influence was the S21 signal, which is the logarithm of the ratio between the power received from the output of the system (internal face of the wall) to the power transmitted by the input (external face of the wall). The work presents comparisons between experimental and simulated results obtained by using a finite element model developed through the commercial software COMSOL Multiphysics. In the configuration experimentally tested, two PZT-4 disks with diameter and thickness of, respectively, 25 and 2 mm were concentrically attached to both sides of a 6 mm thick, AISI 316 L stainless steel plate. Amplitudes of the S21 signal measured at the frequency where power transfer is maximized were obtained for different temperature and strain levels. Results for all of the evaluated conditions showed that the impedance matching frequency suffers little influence from temperature variations or strain in the plate on which the transducers are attached, having remained within a range from 0.988 to 0.995 MHz in all tests. As mechanical strains were applied to the metal plate, the amplitude of the S21 signal varied from -3.70 dB to -3.14 dB, from the undeformed condition to the maximum applied deformation (1250 (Micro)m/m). Regarding temperature changes, a small increase of 0.8 dB in the amplitude of the S21 signal was observed when increasing temperature from 30 C Degrees to 100 C Degrees. However, for temperatures above 100 C Degrees, the signal was found to quickly decay. None of the conditions studied in this work brought any impairment to the power transfer between the transducers, indicating that this type of communication can be a robust alternative to electrical penetrators.

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA Atuadores baseados em materiais piezelétricos apresentam características ideais para aplicações como transmissão acústica e micromanipulação. No entanto, não-linearidades inerentes a estes atuadores, como histerese e fluência, aumentam o desafio de controla-los. Além disso, a crescente necessidade de atuadores mais precisos e rápidos aliada a frequentes mudanças nas condições ambientais e operacionais agravam ainda mais o problema. Modelagens analíticas são específicas ao sistema ao qual foram feitas, o que significa que elas não são facilmente escalonáveis e eficientes para todos os tipos de sistemas. Adicionalmente, com o aumento da complexidade, os fenômenos que regem a física do sistema não são totalmente conhecidos, tornando difícil o desenvolvimento destes modelos. Este trabalho investiga esses desafios do ponto de vista da metodologia de identificação de sistemas e modelos baseados em dados para atuadores piezelétricos. A abordagem de modelagem caixa preta foi testada com dados experimentais adquiridos em um ambiente de laboratório para os estudos de caso de micromanipulação e transmissão acústica. Sinais de uso geral foram empregados como entrada de excitação do sistema de modo a acelerar a aquisição e estimação dos parâmetros. Parte dos modelos desenvolvidos foram validados com um conjunto de dados separado. Em ambos os casos foi necessário pré-processamento para otimização da quantidade de dados. Os modelos testados incluem a Média Móvel AutoRegressiva com entradas eXógenas (ARMAX), AutoRegressiva Não Linear com entradas eXógenas (NARX) com uma estrutura de rede neural artificial e Média Móvel AutoRegressiva Não Linear com entradas eXógenas (NARMAX). Os resultados mostram uma boa capacidade de prever as não-linearidades do micro manipulador e, portanto, a histerese em diferentes frequências de entrada. O sistema de transmissão acústica foi modelado com sucesso. Embora os resultados mostrem que ainda há espaço para melhorias, eles fornecem informações importantes sobre possíveis otimizações para o sistema uma vez que os modelos apresentados são uteis para janelas de predição curtas. Actuators based on piezoelectric materials have ideal characteristics for applications such as acoustic transmission and micromanipulation. However, the inherent nonlinearities of those actuators, such as hysteresis and creep, greatly increase the challenge to control such devices. Furthermore, the increasing need for more precise and faster actuators, allied with frequent changes in the environmental and operational conditions, further worsens the problem. Analytical models are application-specific, meaning that they are not easily and efficiently scalable to all systems. Also, with increased complexity, the understating of underlying phenomena is not fully documented, making it difficult to develop such models. This work investigates those challenges from the perspective of the system identification methodology and data-driven models for piezoelectric actuators. The black-box approach is tested with experimental data acquired in a laboratory setting for micromanipulator and acoustic transmission case studies. In some datasets, general-purpose signals were employed as the excitation input of the system to accelerate the data acquisition of the whole system dynamic and estimation process. Additionally, some models were validated on a separate dataset. In both cases, preprocessing was employed to optimize the amount of data. The tested models include the AutoRegressive Moving Average with eXogenous inputs (ARMAX), Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs (NARX) with an artificial neural network structure, and Nonlinear AutoRegressive Moving Average with eXogenous inputs (NARMAX). The results show a good ability to predict the nonlinearities of the micromanipulator and, therefore, the hysteresis at different input frequencies. The acoustic transmission system was successfully modeled. Although the results show that there is still room for improvements, it provides insights into possible optimizations for the setup as the models here devised are useful for short prediction windows.

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA Sinais ultrassônicos são amplamente utilizados na indústria para detecção de defeitos e caracterização de materiais. Neste âmbito, o método de focalização total (TFM) é comumente aplicado no pós-processamento dos dados ultrassônicos. Estes dados são adquiridos por transdutores multielementos do tipo phased array pela técnica de Captura de Matriz Completa (FMC). Embora a técnica FMC-TFM seja amplamente empregada, a energia da onda transmitida ao material é limitada pela utilização de um único elemento do transdutor, podendo fornecer uma baixa relação sinal-ruído (SNR) na imagem reconstruída. Para superar essa limitação e melhorar a qualidade das imagens TFM, propõese neste trabalho o uso da técnica Fontes Virtuais combinada com dois métodos diferentes de melhoria do SNR: Decomposição do Operador de Reversão Temporal (DORT) e Correlação Espacial de Sub-abertura (SASACI). Neste último, foram ainda propostas alterações para tornar a abordagem original mais robusta. Ambas as propostas de combinação foram aplicadas e avaliadas para melhorar as imagens de caracterização de múltiplos defeitos. Tais propostas foram avaliadas por meio de simulações e experimentos. As simulações consideraram um modelo de elementos finitos de um bloco de aço contendo quatro furos simulando defeitos volumétricos no material. Vários níveis de ruído foram adicionados aos sinais simulados para se avaliar o desempenho das combinações propostas em um ambiente com alto nível de ruído não-correlacionado. As combinações propostas nos dados de FMC simulados mostraram que o uso da técnica Fontes Virtuais combinada com a técnica DORT foi capaz de aumentar o SNR em 21.5 dB, enquanto a combinação de Fontes Virtuais com o SASACI foi capaz de aumentar o SNR em 76.2 dB. Este último resultado está 16.3 dB acima da soma dos ganhos individuais de cada técnica, enquanto o primeiro está 7.4 dB acima. Isso indica um efeito sinérgico no aumento da qualidade da imagem para ambas as combinações. Além disso, o uso das Fontes Virtuais mostrou-se capaz de melhorar a imagem reconstruída, onde inicialmente não é possível distinguir o ruído do sinal de interesse. A avaliação experimental foi realizada sobre o bloco de aço de quatro furos com as mesmas propriedades do bloco simulado. Ao contrário da simulação, os dados coletados não estão sujeitos à altos níveis de ruído não-correlacionado. Portanto, em ambas as combinações, o emprego da técnica Fontes Virtuais não resultaram em ganhos significativamente superiores aos ganhos individuais de cada técnica. Os métodos DORT e SASACI sem Fontes Virtuais aumentaram o SNR em 7.5 dB e 75.0 dB, respectivamente, enquanto que, com o seu uso, esse aumento foi de 9.2 dB e 74.1 dB. Os resultados do SASACI, quando comparados ao DORT, se mostraram evidentemente superiores tanto na simulação quanto na avaliação experimental. Ambos os métodos proporcionaram melhoria da qualidade de imagens TFM e, portanto, promissores para serem aplicados em ensaios não destrutivos. Ultrasonic signals are widely utilized in the industry for detecting defects and material characterization. In this context, the Total Focusing Method (TFM) is commonly applied for post-processing of ultrasonic data. Those are acquired by phased array transducers through the Full Matrix Capture (FMC) technique. Although the FMC-TFM technique is widely employed, the energy of the wave transmitted to the material is limited by the utilization of a single element of the transducer, which can provide a low Signal-Noise Ratio (SNR) of the reconstructed image. To circumvent this limitation and enhance TFM image quality, this work proposes the use of the Virtual Sources technique combined with two different methods for SNR improvement: Decomposition of the Time Reversal Operator (DORT) and Spatially Averaged Sub-Aperture Correlation Imaging (SASACI). In the latter, we also propose modifications to make the original approach more robust. Both combinations were implemented, applied and evaluated for the enhancement of images for characterization of multiple defects. These proposals were all assessed through simulations and experiments. The simulations considered a finite element model of a steel block containing four holes emulating volumetric defects on the material. Several noise levels were added to the simulated signals aiming for performance assessment in an environment with high levels of non-correlated noise. The proposed combinations in the simulated FMC data showed that the utilization of the Virtual Sources technique combined with DORT increased the SNR up to 21.5 dB, while the combination of Virtual Sources with SASACI was capable of increasing SNR up to 76.2 dB. The second combination is 16.3 dB above the sum of the individual gains for each technique applied separately, while the first combination is 7.4 dB above. This implies a synergistic effect in the improvement of image quality for both proposed combinations. Moreover, the utilization of the Virtual Sources technique was capable of enhancing the reconstructed image, where it is not possible to initially distinguish the noise of the signal of interest. The experimental evaluation was realized on the four-hole steel block with the same properties of the simulated block. Unlike the simulation, the collected data were not subjected to high levels of noncorrelated noise. Thus, for both combinations, the utilization of the Virtual Sources technique did not result in significantly superior gains when compared to the individual gains obtained from each technique individually applied. The use of DORT and SASACI without Virtual Sources caused an SNR increase of 7.5 dB and 75.0 dB, respectively, while this increase was of 9.2 dB and 74.1 dB when the Virtual Sources was used in combination. The results obtained from SASACI, when compared to DORT, were evidently superior for both simulation and experimental evaluation. Both methods showed potential for improvement of TFM image quality, and thus, are promising for application in nondestructive evaluation.

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO Recentemente, ondas guiadas por ultrassom têm mostrado grande potencial para ensaios não destrutivos e monitoramento de integridade estrutural (SHM) em um cenário de avaliação de danos. As medições obtidas por meio de ondas elásticas são particularmente úteis devido a sua capacidade de se propagarem em diferentes materiais, como meios sólidos e fluidos e, também, a capacidade de abrangerem áreas amplas. Ao possuir suficientes medições oriundas de ondas guiadas, técnicas avançadas baseadas em dados, como aprendizado de máquina, podem ser aplicadas ao problema, tornando o procedimento de avaliação de danos ainda mais poderoso e robusto. Com base nessas circunstâncias, o presente trabalho trata da aplicação de modelos de aprendizado de máquina para fornecer inferências de avaliação de falhas baseadas em informações de ondas guiadas por ultrassom. Dois principais estudos de caso são abordados. Primeiramente, uma placa de polímero reforçado com fibra de carbono (PRFC) é avaliada, utilizando dados da literatura de sinais de onda guiada do tipo Lamb na detecção de defeitos pontuais. Os resultados demonstraram que uma abordagem que utiliza um sinal de referência foi capaz de obter excelentes acurácias ao usar a extração de características baseadas em técnicas de identificação de sistemas. Em um segundo momento, defeitos semelhantes à corrosão em uma placa de alumínio são classificados de acordo com sua gravidade. A metodologia é auxiliada por um esquema de separação de modos em sinais de ondas guiadas do tipo SH pré-adquiridos. Os resultados obtidos mostraram que a adoção da separação de modos pode, de fato, melhorar os resultados do aprendizado de máquina. Recently ultrasonic guided waves have shown great potential for nondestructive testing and structural health monitoring (SHM) in a damage evaluation scenario. Measurements utilizing elastic waves are particularly useful due to their capability to propagate in different materials such as solid and fluid bounded media, and, also, the ability to cover broad areas. When enough guided waves measurements are available and advanced data-driven techniques such as machine learning can be applied to the problem, the damage evaluation procedure becomes then even more powerful and robust. Based on these circumstances, the present work deals with the application of machine learning models to provide fault evaluation inferences based on ultrasonic guided waves information. Two main case studies are tackled in the mentioned subject. Firstly, a carbon fiber reinforced polymer (CFRP) plate is assessed using open data of Lamb guided wave signals in the detection of dot type defects. Results demonstrated that a baseline dependent approach can obtain excellent results when using system identification feature extraction. Secondly, corrosion-like defects in an aluminium plate are classified according to their severity. The methodology is assisted by a mode separation scheme of SH guided waves signals of pre-acquired data. Results have shown that the adoption of mode separation can in fact improve the machine learning results.

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA Em poços de petróleo, uma boa cimentação é fundamental para garantir o suporte estrutural do revestimento e isolar o poço de águas subterrâneas. A alteração das propriedades e o surgimento de defeitos no cimento podem levar a vazamentos e danos ambientais. Durante a desativação e o abandono do poço em operações conhecidas como P&A (Plug & Abandonment), é necessário avaliar a condição do cimento assim como a identificação de possíveis defeitos. Desde 1950, ferramentas de perfilagem acústica capazes de analisar a condição do cimento vem sendo desenvolvidas e aprimoradas. As ferramentas mais famosas foram a Cement Bond logging Tools (CBT), baseada na técnica de operação CBL (Cement Bond Logging) e VDL (Variable Density Logging), e a Cement Evaluation Tools (CET). Contudo, essas ferramentas foram projetadas para operar somente em configurações com um único revestimento e sem a coluna de produção. Remover a coluna de produção é um processo caro, por isso, um desafio na indústria que permanece até os dias atuais é a criação de uma ferramenta capaz de operar em poços sem a necessidade de se remover a coluna de produção visando a redução dos custos do processo, ou em poços que possuem múltiplos revestimentos. Nos últimos anos muitas patentes e artigos tem sido publicados abordando esse mesmo tema. Este trabalho possui como motivação analisar a eficiência da utilização de ondas ultrassônicas guiadas em poços com multicamadas para detecção de defeitos presentes na camada de cimento. Para isso, primeiramente se realizou uma vasta pesquisa bibliográfica buscando identificar os tipos mais frequentes de defeitos existentes, o princípio de funcionamento das principais ferramentas comerciais existentes e os avanços das pesquisas na fronteira do conhecimento desse assunto. Modelou-se a partir da teoria de ondas e de suas equações analíticas o poço estudado, encontrando as equações de dispersão que regem o problema. Desenvolveu-se um código analítico-numérico capaz de resolver essas equações e de obter as curvas de dispersão. Além disso, analisou-se como os defeitos e suas variações afetam as curvas de dispersão, identificando os comportamentos característicos para cada caso. Posteriormente, a distribuição da energia, obtida a partir do vetor de Poynting no poço, foi usado afim de se investigar os modos que concentram a energia na camada de cimento. Para o caso sem a coluna de produção, concluiu se que os melhores modos de excitação estão em alta frequência, pois a energia se concentra no cimento. Já para o caso com a coluna de produção, encontrou-se que na frequência de 30,13 kHz a uma vagarosidade de 726,5 us/m a energia está praticamente toda concentrada no cimento o que é interessante para se analisar defeitos apenas no cimento e que em 39,17 kHz e 507 us/m a energia está distribuída entre o cimento e a coluna de produção, sendo interessante para analisar defeitos que envolvam ambos. In oil wells, a good cementation is essential to guarantee the structural support of the casing and isolate the well from groundwater. The variations in the material properties and the presence of defects in the cement can lead to leaks and environmental damage. During the deactivation and abandonment of the well in P&A operations (Plug & Abandonment), it is necessary to evaluate the cement condition as well as investigate possible defects. Since 50 s, cement bond logging tools capable of analyzing the cement condition have been developed and improved. The most famous tools were Cement Bond Logging Tools (CBT), based on CBL (Cement Bond Logging) and VDL (Variable Density Logging) operation technique and the Cement Evaluation Tools (CET). However, these tools were designed to operate only in single-casing set, without the tubing. Remove the tubing is an expensive process, so a challenge in the industry that remains open is the creation of a tool capable of operating in wells with tubing in order to reduce process costs or in wells that have multiple casings. In recent years, many patents and scientific paper have been published on the same topic. This work analyzes the effectiveness of the use of guided ultrasonic waves in multilayer wells to detect defects present in the cement layer. To this end, a vast bibliographic search was first carried out in order to identify the most frequent types of existing defects, the principle of operation of the main commercial tools and the advances in research on this subject. The well studied was modelled from analytical equations of the elastic wave theory, aiming at the dispersion equations that govern the problem. An analytical-numerical code was developed capable of solving these equations and obtaining the dispersion curves. Furthermore, it was analyzed how the defects and their variations affect the dispersion curves, identifying the characteristic behaviours for each case. Subsequently, the energy distribution, obtained by the Poynting vector, in the well was used in order to investigate the modes that concentrate the energy in the cement layer. For the single-casing, it was concluded that the best excitation modes were those with high frequency, because the energy is concentrated in cement. For through-tubing case, it was found that at a frequency of 30.13 kHz and a slowness of 726.5 us/m, the energy is virtually completely concentrated in cement, which is interesting to analyze defects present only in cement layer and that at 39.17 kHz and 507 us/m the energy is distributed between cement and tubing, being interesting to analyze defects that involve both layers.

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA Sistemas de múltiplas antenas de larga escala são técnicas fundamentais para sistemas de comunicação sem fio do futuro, que deverão servir dezenas de usuários por estação rádio-base. Neste contexto, um problema chave é o aumento do consumo de energia à medida que o número de antenas cresce. Recentemente, CADs de baixa resolução têm atraído grande interesse de pesquisa. Em particular, CADs de 1 bit são adequados para sistemas de larga escala devido ao seu baixo custo e consumo de energia. Nesta tese, CADs de 1 bit são usados em três diferentes abordagens de projeto, que operam a taxa de Nyquist e a taxas superiores a taxa de Nyquist com estratégias de amostragem uniforme e dinâmica. Nos sistemas operando a taxa de Nyquist, algoritmos de estimação de canal que exploram o conhecimento da baixa resolução e um novo esquema de detecção e decodificação iterativas são propostos, em que códigos low-density paritycheck de bloco curto são considerados para evitar alta latência. Nos sistemas operando a taxas superiores a taxa de Nyquist com sobreamostragem uniforme, algoritmos eficientes de estimação de canal e de detecção com janela deslizante com exploração da baixa resolução são propostos. Além disso, são deduzidas expressões analíticas associadas aos limitantes de Cramér-Rao para os sistemas com sobreamostragem. Resultados numéricos ilustram o desempenho dos algoritmos de estimação de canal propostos e existentes e os limitantes teóricos deduzidos. Nos sistemas operando com sobreamostragem dinâmica, duas abordagens de projeto são desenvolvidas: uma técnica baseada na maximização da soma das taxas e uma técnica baseada na minimização do erro médio quadrático. Em seguida, três algoritmos de redução de dimensão são apresentados e investigados. Resultados de simulações mostram que os sistemas com sobreamostragem dinâmica têm melhor desempenho do que os sistemas com sobreamostragem uniforme em termos de soma das taxas alcançáveis e de taxa de erro de símbolos, enquanto o custo computacional das técnicas examinadas é comparável. Large-scale multiple-antenna systems are a key technique for future wireless communications, which will serve tens of users per base station (BS). In this scenario, one problem faced is the large energy consumption as the number of receive antennas scales up. Recently, low-resolution analogto-digital converters (ADCs) have attracted much attention. Specifically, 1-bit ADCs in the front-end are suitable for such systems due to their low cost and low energy consumption. In this thesis, 1-bit ADCs are applied in three different system designs, which operate at the Nyquist rate and faster than Nyquist rates along with uniform and dynamic strategies. In the Nyquist-sampling system, low-resolution-aware channel estimation algorithms and a novel iterative detection and decoding scheme are proposed, where short block length low-density parity-check codes are considered for avoiding high latency. In the faster than Nyquist rates with uniform oversampling system, lowresolution-aware channel estimation and sliding window based detection algorithms are proposed due to their low computational cost and high detection accuracy. Particularly, analytical expressions associated with the Bayesian Cramér-Rao bounds for the oversampled systems are presented. Numerical results are provided to illustrate the performance of the proposed channel estimation algorithms and the derived theoretical bounds. In the dynamic-oversampling system, two different system designs are devised, namely, sum rate and mean square error based. Three different dimension reduction algorithms are presented and thoroughly investigated. Simulation results show that the systems with the proposed dynamic oversampling outperform the uniformly oversampled system in terms of the computational cost, achievable sum rate and symbol error rate performance.

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA A maioria dos métodos e algoritmos para estimação de direção é pouco precisa em cenários formados por fontes próximas, pequenos lotes de amostras e sinais correlatados. Nos últimos anos, alguns métodos para superar tais óbices utilizaram conhecimento prévio de direções de sinais oriundos de usuários estáticos. Porém, este conceito está limitado a direções de chegada conhecidas. Esta tese apresenta várias contribuições para superar os problemas mencionados anteriormente. Introduz-se um novo conceito de conhecimento a priori aplicado à estimação de direção, substituindo-se as tradicionais direções de chegada disponíveis por estimativas preliminares obtidas on-line. Tal ideia é incorporada aos algoritmos propostos e suas extensões. Também é introduzido um conceito para a estimação da matriz de covariância de dados reduzindo-se iterativamente os seus subprodutos que ocorrem na região finita de amostras. Esta abordagem é complementada por uma análise da matriz de covariância modificada, que mostra que, após a primeira iteração, o Mean Squared Error (MSE) da matriz de covariância de dados livre desses subprodutos é menor ou igual ao MSE da matriz de covariância de dados original. Combinando-se os dois conceitos anteriormente descritos, obtém-se um novo método denominado Multi-Step Knowledge-Aided Iterative (MS-KAI) que eleva a precisão de algoritmos existentes. Inicialmente, o método MS-KAI é usado com Uniform linear Arrays (ULAs) e é combinado com o algoritmo Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, resultando no algoritmo proposto MS-KAI-ESPRIT. O método é então ampliado para uso com um número arbitrário de iterações e combinado com o algoritmo Gradiente Conjugado, resultando no algoritmo MS-KAI-CG. Finalmente, ele é usado com arranjos aninhados e combinado com o algoritmo Multiple Signal Classification, resultando no algoritmo proposto MS-KAI-MUSIC. Simulações mostram que o método MS-KAI eleva a precisão de algoritmos baseados em subespaços, empregando modelos de sinais baseados em ULAs e non-ULAs. Most conventional methods and algorithms for direction finding suffer from poor accuracy when subjected to scenarios characterized by closely spaced sources, short data records and correlated source signals. In the last few years, some approaches to overcoming these problems have exploited prior knowledge of signal directions coming from static users. However, this concept is restricted to known directions of arrival. This thesis presents several contributions to dealing with the aforementioned problems. A novel concept of a priori knowledge applied to direction finding is first presented, which replaces the traditional available known DOAs so far employed with previous estimates obtained on line. This idea is then incorporated into the proposed algorithms and their extensions. Another approach is also introduced to estimating the data covariance matrix by iteratively reducing its by-products, which occurs in the finite sample region. This concept is complemented by a reshaped covariance matrix analysis, which shows that after the first iteration the Mean Squared Error of the data covariance matrix free of these side effects is less than or equal to the MSE of the original one. A novel method, termed Multi-Step Knowledge-Aided Iterative (MS-KAI), for increasing the accuracy of existing algorithms based on the combination of the previous concepts is then developed. The MS-KAI method is initially employed with Uniform Linear Arrays (ULAs) and is combined with the Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques algorithm, resulting in the proposed MS-KAI-ESPRIT algorithm. Then, MS-KAI is extended for use with an arbitrary number of iterations and combined with the Conjugate Gradient algorithm, resulting in the MSKAI- CG algorithm. Finally, the MS-KAI method is considered with nested arrays and combined with the Multiple Signal Classification algorithm, resulting in the proposed MS-KAI-MUSIC algorithm. Simulation results show that MS-KAI method enhances the accuracy of subspace based algorithms employing ULA and non-ULA based system models.