INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA NA IDENTIFICAÇÃO DO PROCESSO CORROSIVO EM TORRES DE LINHAS DE TRANSMISSÃO DE REGIÕES DE ELEVADA AGRESSIVIDADE AMBIENTAL

thiago[email protected] 0444 GLT /{ 3.4.9 } GRUPO DE ESTUDO DE LINHAS DE TRANSMISSÃO – GLT 3.4. Aspectos de segurança, confiabilidade e disponibilidade das LTs 3.4.9. Técnicas de avaliação da corrosão em elementos metálicos de LTs aéreas e subterrâneas INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA NA IDENTIFICAÇÃO DO PROCESSO CORROSIVO EM TORRES DE LINHAS DE TRANSMISSÃO DE REGIÕES DE ELEVADA AGRESSIVIDADE AMBIENTAL THIAGO LUIZ FERREIRA (1); CAMILA MARÇAL GOBI PACHER (2); MARIANA D’OREY GAIVÃO PORTELLA BRAGANÇA (2); JOÃO MAURÍCIO FERNANDES (2); BRUNO COUGO KOWALCZUK (2); MAURÍCIO MARLON MAZUR (2); KLEBER FRANKE PORTELLA (3); FERNANDO ALMEIDA DINIZ (1); JULIANO DE ANDRADE (2); JULIA STEFANY CHAGAS ALBRECHT (2); ALBERTO RODRIGUES DE SOUSA (1); EURO PINTO DE ALMEIDA (1) ARGO TRANSMISSAO DE ENERGIA S.A. (1); INSTITUTO DE TECNOLOGIA PARA O DESENVOLVIMENTO (2); PPINOVA TECNOLOGIA E GESTÃO (3) RESUMO O estudo do processo corrosivo ocorrente em torres de linhas de transmissão foi efetuado, em laboratório, a partir da avaliação de treliças de aço galvanizado envelhecidas artificialmente, em câmara de névoa salina. As amostras foram analisadas pelos métodos tradicionais, de caracterização da taxa de corrosão e pela avaliação da morfologia e química elementar superficial. Em paralelo, foi realizada a aplicação da inteligência artificial na interpretação de dados obtidos a partir de imagens, tendo sido desenvolvido um software de processamento em linguagem de programação Python, destinado a obter informações da evolução do processo da degradação e formação dos óxidos. PALAVRAS-CHAVE: inteligência artificial, torre de transmissão, corrosão atmosférica, manutenção preditiva, análise de imagens. 1.0 INTRODUÇÃO O setor elétrico mundial e sua expansão apresentam uma importante função no processo mitigatório das mudanças climáticas, uma vez que a geração, a transmissão e a distribuição da energia elétrica, bem como a cadeia produtiva de seus componentes e o uso de fontes renováveis podem ser utilizados como redutores do impacto das emissões de gases de efeito estufa. O uso racional, a análise do ciclo de vida, a reciclagem e o prolongamento da vida útil dos componentes e materiais empregados nestes setores podem reduzir ainda mais estas emissões [1]. No entanto, toda esta contribuição pode ser prejudicada pelas falhas nos processos de revestimentos (como, por exemplo, da galvanização sobre o aço AISI 1020) ou pelas ações ou solicitações mecânicas e químicas de seus componentes acima de seus limites de resistência como, por exemplo, nos processos de fabricação (impactos, retirando a camada protetora orgânica ou inorgânica) e de construção (mal uso dos componentes metálicos), ou mesmo, de implantação de seus empreendimentos em determinados ambientes mais agressivos, como próximos de fontes industriais emissoras, orla marítima, ou ainda, nas regiões de alta umidade e temperaturas médias anuais superiores a 30 oC, casos típicos encontrados no norte e nordeste do Brasil [2, 3, 4]. O estudo da corrosividade atmosférica sobre os elementos metálicos e dielétricos das redes de transmissão envolve o levantamento dos parâmetros pertinentes e os fenômenos que influenciam a sua cinética de degradação, podendo ser divididos em macro e microclimáticos [5, 6, 7, 8]. Para ambos os casos, podem ser analisados os parâmetros meteorológicos, como os índices de precipitação pluvial, as taxas de condensação da umidade, as variações térmicas diárias, a composição química do meio, solo ou ar, a composição e o tamanho dos materiais particulados, a camada do eletrólito sobre o material, como o seu teor iônico e seu tempo de permanência, principalmente, por serem parâmetros que favorecem essencialmente os processos eletroquímicos de degradação ou de corrosão dos componentes, tais como, os metálicos [9, 10, 11, 12, 13, 14]. A agressividade ambiental no país foi medida em diversos trabalhos acadêmicos e de pesquisa, principalmente, relacionados ao setor elétrico, como em Silva et al. (Paraná) [15], Sica et al. (São Luís, MA) [16] e Sica (São Luís, MA) [17], Brambilla et al. (Salvador e Costa do Sauípe, BA) [18], Portella (Pontal do Sul, PR) [19], Freire (Aracaju, SE) [20], Vergès (Aracaju, SE) [21], Garcia et al. (Aracaju, SE) [22], Portella et al. (Manaus, AM) [23] e Pereira (Campinas e baixada Santista) [24], utilizando-se como corpos de prova diversos materiais da engenharia de transmissão e de distribuição de energia, em ambientes de baixa a alta corrosividade ambiental. Nesses estudos, foram priorizados os materiais metálicos comumente utilizados nas áreas do setor elétrico, como o aço, o cobre e o alumínio, com e sem revestimentos orgânicos e inorgânicos, os cerâmicos de isoladores elétricos e as estruturas de concreto; materiais particulados, íons cloreto e sulfato, em conjunto com dados meteorológicos, concluindo pela 2 detecção de uma agressividade ambiental variando, na maioria dos locais, de um índice de corrosividade de médio a muito alto, ou C2 a C5+, tendo como fontes emissoras, principalmente, a região litorânea e as industriais, com materiais particulados e aerossóis contendo sais de cloreto e sulfato, além de uma umidade relativa média elevada, facilitando a formação de eletrólitos superficiais com um tempo de superfície úmida, também elevado, aliado a temperaturas médias ambientais da ordem de 30 oC. A detecção visual do aparecimento e da evolução de processos corrosivos constitui uma importante etapa na categorização da agressividade ambiental. A arbitrariedade e a subjetividade são limitações intrínsecas aos métodos tradicionais de classificação baseados na delimitação visual de regiões corroídas para as medidas de percentual de perda de superfície. Dessa forma, o uso de processamento computacional de imagens passa a ser uma importante ferramenta auxiliar na interpretação de resultados experimentais nos mais variados contextos [25, 26, 27]. O aumento de objetividade e rapidez são algumas das características do processamento computacional de imagens que melhoram os critérios de seleção da análise, mitigando as limitações mencionadas anteriormente durante a avaliação. Um dos sistemas de processamento de imagens amplamente utilizado faz parte da metodologia HSV. Neste caso, o reconhecimento de imagens no sistema HSV se fundamenta na premissa de que as imagens podem ser decompostas dentro de 3 espectros: matiz (hue), saturação (saturation) e valor (value). Particularizando para a presente aplicação, o critério de reconhecimento de imagens corresponderia, portanto, à definição de intervalos apropriados nestes valores que distinguissem de maneira propícia a ocorrência (ou não) de corrosão. Frequentemente, o estabelecimento da amplitude adequada para cada um dos parâmetros conduz a uma tarefa de elevada complexidade. A escolha e a pouca assertividade por parte do profissional são alguns dos potenciais riscos relativos à escolha arbitrária destes valores. Assim, os algoritmos de inteligência artificial, como o método “particle swarm optimization” (PSO), podem ser ferramentas para o estabelecimento desses parâmetros de maneira alternativa [28]. Os valores do sistema HSV podem variar de forma contínua em seus intervalos e, portanto, a aplicação do método PSO torna-se oportuna. Assim, com objetivo de se conhecer o processo de corrosão instaurado ou em evolução nas linhas de transmissão da ARGO I, propondo a mitigação e estabelecimento de manutenções corretivas, preventivas ou preditivas, o presente artigo visou propor uma metodologia alternativa para calibragem destes parâmetros, através do uso de técnicas de inteligência artificial (IA) via método PSO. 2.0 MATERIAIS E MÉTODOS 2.1 Corpos de prova e ensaio de corrosão Estudos laboratoriais com a exposição dos corpos de prova metálicos foram conduzidos em acordo com as metodologias experimentais propostas na norma ABNT NBR 8094:1983, em uma câmara de névoa salina da marca BASS modelo USX. Para cada um dos casos, foram expostas 3 treliças novas de aço galvanizado, nas dimensões (260 x 40 x 4) mm (Figura 1 (a); e 6 cupons cilíndricos de aço carbono SAE 1020 (dimensões: 15 x 80 mm (Figura 1 (b)). Os corpos de prova foram identificados, limpos com álcool isopropílico e acetona, lavados em um banho de ultrassom, sendo posteriormente pesados, para aferição inicial. Os substratos foram expostos na câmara artificial de névoa salina, por um período de 750 h, com avaliação intermediária a cada 250 h, onde foi realizada a obtenção de imagens, antes e após a exposição. Para cada avaliação intermediária, foi determinada a taxa de corrosão parcial, seguindo os preceitos da ASTM G1-03 [29]. Para os testes, a câmera utilizada nos registros foi a Nikon D5300. Figura 1. Fotografia das amostras de: a) cantoneira disponibilizada pela concessionária; e b) cupom cilíndrico de aço carbono SAE 1020. 2.2 Análises eletroquímicas Para o teste eletroquímico, as metodologias utilizadas foram a de potencial de circuito aberto, espectrometria de impedância eletroquímica e voltametria cíclica. A célula utilizada, bem como o potenciostato da marca Gamry - modelo Reference 3000, escolhido para a execução das medidas, estão apresentados na Figura 2. O eletrodo de referência utilizado nas medidas foi o de Ag/AgCl/ KCl 3 M e uma barra de grafite, como contra eletrodo. 3 Figura 2. Ensaio eletroquímico para determinação da taxa de corrosão da cantoneira – aparato experimental. 2.3 Caracterização por microscopia eletrônica de varredura por efeito de campo – FEG Análises micrográficas das amostras foram realizadas por microscopia eletrônica de varredura, com microssonda analítica de raios X, MEV/EDS, com o objetivo de verificar a morfologia das superfícies dos corpos de provas, como seu estado íntegro e alterado pela formação de pites, óxidos e cristais e suas composições químicas elementares. Para o ensaio, foi utilizado o equipamento marca TESCAN, modelo MIRA 3 LM, com canhão de emissão de elétrons, tipo field emission gun, detectores secundários de elétrons espalhados e retroespalhados (SE/BSE) e microssonda analítica de raios X, tipo EDS, marca Oxford. 2.4 Caracterização das fases cristalinas por difração de raios X – DRX A identificação de fases químicas presentes no corpo da cantoneira de torre de transmissão e em seu galvanizado foram realizados por difratometria de raios X (DRX). Foi utilizado um equipamento marca Bruker, modelo D8 Advanced Eco, com varredura 2Ɵ de 5 a 90o, com uma fonte de raios X, com comprimento de onda λ = 1,54060 Å; tensão e corrente elétricas de 40 kV e 25 mA, respectivamente; passo de 0,02°; com número de passos da ordem de 3174; e velocidade do passo, de 0,2 s/passo. A identificação final das fases químicas foi realizada com a utilização do software e banco de dados do Crystallography Open Database, COD. 2.5 Caracterização da espessura e morfologia dos revestimentos de galvanizado das cantoneiras Medidas de espessura dos revestimentos do galvanizado de amostras de cantoneira foram realizados com a seleção de 5 pontos das quatro faces planas. Foi utilizado para o ensaio o medidor digital de espessura da Medtec, modelo CM-8822. Com o uso de padrões analíticos foi realizada a sua calibração antes da realização do ensaio. 2.6 Análise química por espectroscopia de emissão óptica com fotomultiplicadora Ensaios de espectroscopia de emissão óptica foram realizadas nos corpos de prova provenientes do estoque de cantoneiras para a substituição e a manutenção de partes de torre de transmissão. Foi utilizado o equipamento Bruker Elemental, modelo Q8 Magellan com comparativo em material de referência, segundo recomendações da norma ASTM C 1009:2006 [30]. 2.7 Ensaio de Preece Com o objetivo de verificar a uniformidade da camada de galvanização das cantoneiras, foi realizado o ensaio de Preece, utilizando-se a metodologia preconizada na ABNT NBR 7400:2015 [31]. Ao todo foram ensaiadas 4 amostras, as quais, antes de serem submetidas à solução de teste, foram devidamente identificadas e limpas com uma solução de hidróxido de amônio 10% (imersão por 3 min), seguido de lavagem com acetona e, por fim, secagem em estufa. A partir dessa etapa, iniciaram-se as imersões na solução de Preece, que consistiu em uma solução saturada de sulfato de cobre (CuSO4), com massa específica de (1,186 ± 0,002) g/cm³ a (18 ± 2) °C. Após cada imersão de 1 min, as amostras foram lavadas em água e limpas com uma escova de cerdas macias, para a remoção do produto não aderente que foi formado. Segundo a metodologia, o procedimento deve ser repetido até que seja observada formação de um depósito de cobre metálico aderente sobre o substrato e, para fins de interpretação dos resultados, não devem ser considerados depósitos próximos das bordas. Ao todo, segundo o critério de norma, são aceitáveis até seis imersões de 1 min. O princípio deste ensaio é a análise da heterogeneidade da camada de zinco da superfície de peças galvanizadas, a partir da ação da solução de sulfato de cobre em imersões sucessivas. Quando há a remoção completa de zinco de um ponto/região dessa camada, o que ocorre é a deposição de cobre metálico. No decorrer das imersões, é possível que haja deposição de cobre em poros sobre a superfície da peça, o que não indica o término do ensaio, portanto, para evitar esse “falso positivo”, a norma indica que a adesão desse depósito seja avaliada mecanicamente, por meio de uma borracha ou ponta de agulha. Para fins de análise, a inspeção da evolução da formação do depósito 4 de cobre foi separada por faces, dos quais as faces 1 e 2 se referem à parte externa dessa cantoneira de galvanizado; e as faces 3 e 4 tratam das suas porções internas. Ainda que a quantidade de imersões necessárias para a formação do depósito de cobre tenha sido diferente para as faces da amostra, o requisito sobre o número máximo de imersões permitido foi respeitado e, mesmo que apenas uma das faces seja reprovada no teste, a peça como um todo também será desqualificada para uso. Sendo assim, de forma resumida, a quantidade de imersões necessárias para a formação do cobre metálico nas amostras consideradas para o teste, foram as seguintes:  face 1: 1 imersão.  face 2: 3 imersões.  face 3: 3 imersões.  face 4: 3 imersões. 2.8 Análise de imagem fotográfica por software desenvolvido em PYTHON O imageamento foi realizado para os substratos de maneira periódica, primeiramente, como foram recebidos e, posteriormente, à exposição a névoa salina. O objetivo foi verificar as alterações da morfologia de superfície com defeitos relacionados ao processo de corrosão, tanto pela captação de imagens para alimentar o banco de dados da IA quanto em ensaios de perda de massa. Com relação ao desenvolvimento do software em Python, o método PSO foi implementado a fim de estabelecer os intervalos adequados de matiz, saturação e valor. Em termos matemáticos, o método PSO pertence aos métodos conhecidos como metaheurísticos. Ao longo das iterações do algoritmo, a solução do problema surge a partir da superposição de gradientes locais e globais das chamadas “partículas”, convergindo para pontos ótimos de solução que, para o presente contexto, representam os intervalos corretos de seleção dos parâmetros no sistema HSV. Baseado em respostas de referência validadas e construídas manualmente pelo uso do software ImageJ, o algoritmo de inteligência artificial foi implementado para determinar iterativamente qual o subintervalo no sistema HSV que melhor representa o padrão de seleção de referência. A escolha do sistema HSV foi motivada pela necessidade em se identificar os processos que se distinguem em diferentes tonalidades da cor cinza (peça íntegra e corroída), muito bem identificada no espectro da saturação. Definiu-se a como metodologia a identificação direta da superfície corroída, pela quantificação da porção de superfície não íntegra. Para calibrar a ferramenta, um total de 12 fotografias foram fornecidas, cada uma delas contendo padrões distintos de corrosão, com seus respectivos percentuais de área de superfície corroída conhecidos. Estas imagens, por sua vez, foram obtidas através da realização de ensaios laboratoriais de envelhecimento acelerado. Pelo uso do algoritmo, pode-se ajustar a partir da utilização de IA, com o método PSO, os valores corretos de intervalos de valores no sistema HSV, a fim de replicar o padrão de seleção definido. 3.0 RESULTADOS E DISCUSSÕES 3.1 Espectroscopia de emissão óptica com fotomultiplicadora A partir do resultado da composição química elementar, apresentado na Tabela 1, constatou-se que o substrato contém uma composição típica ao do aço AISI 1020. Tabela 1. Resultado da análise de espectroscopia de emissão óptica do substrato de uma amostra de cantoneira de torre de transmissão. Amostras de cantoneiras Teores em % ou (g/100 g) Carbono (C) Silício (Si) Manganês (Mn) Fósforo (P) Enxofre (S) Cobre (Cu) 0,22 0,23 1,24 0,024 0,036 0,27 3.2 Avaliação da espessura dos revestimentos de galvanizado da torre de transmissão A espessura dos revestimentos de três amostras de cantoneiras provenientes do almoxarifado da concessionária foi verificada a partir de 5 pontos amostrais de cada face incluindo as externas e internas da cantoneira conforme desenho esquemático da secção transversal mostrado na Tabela 2. Observou-se uma espessura média global de (103,3 ± 5,5) μm e valores médios para as amostras 1, 2 e 3, respectivamente, de (103,30 ± 20) μm, (104,57 ± 18) μm e de (94,54 ± 9) μm. As espessuras observadas, em média, ao longo de uma cantoneira utilizada nas torres de transmissão podem estar relacionadas com as variáveis do processo produtivo do revestimento como a temperatura, tempo de permanência e velocidade da retirada da peça do banho de zinco como de resfriamento, podendo-se considerar dentro do estabelecido pela especificação recomendada pela concessionária [32]. 5 Tabela 2. Medições de espessura do revestimento galvanizado da cantoneira da torre de transmissão com um desenho esquemático da secção transversal da cantoneira avaliada. Amostra Espessura (μm) Face a Face b Face c Face d Média Secção transversal 1 91,24 89,20 101,82 130,96 103,30 ± 20 2 90,76 93,80 103,74 130,00 104,57 ± 18 3 106,70 94,90 84,00 92,56 94,54 ± 9 3.3 Análise da morfologia de superfície galvanizada e suas composições Análises da morfologia de superfície do galvanizado de uma cantoneira em estado de nova, ou seja, como recebida da concessionária podem ser visualizadas nas micrografias da Figura (a). Essa característica morfológica é típica de revestimentos galvanizados e foi possível observar a distribuição coerente dos elementos em toda sua superfície (Figura (b)), de modo similar à composição química observada na Tabela 1. Na tabela em anexo, Figura (c), podese verificar o percentual semiquantitativo, em massa, dos elementos presentes tendo como majoritário o elemento químico zinco (Zn). Pequenas quantidades de ferro (Fe) foram encontradas dispersas sobre a superfície. Figura 33. a) Micrografia da superfície da cantoneira com o revestimento galvanizado; b) mapeamento químico da região, ilustrando os principais componentes superficiais à região; e c) a distribuição e o percentual em peso dos elementos químicos presentes. Defeitos de superfície do revestimento de zinco, como: pontos sem recobrimento, trincas, arranhões, espinhas e faixas de ruga, este último proposto por AZIMI e colaboradores (2012), influenciaram diretamente na qualidade de produtos revestidos com galvanizado. Esses defeitos estão, muitas vezes, associados às características de limpeza prévia, especificação incorreta do aço, partículas aderidas antes do processo de revestimento, os quais, são agentes causadores de corrosão prematura do aço (33). Na Figura (a) foi possível observar poros com uma menor espessura de recobrimento na superfície do galvanizado, com tamanhos médios de 23 µm. Conforme constatado por AZIMI e colaboradores (2012) esse tipo de defeito pode estar relacionado ao tratamento prévio do substrato ocasionando uma baixa adesão do zinco, resultando, em muitos casos, no desprendimento do revestimento após o tratamento de galvanização. Como consequência, observou-se no ponto 1 da análise, diferentemente do ponto 2, um maior teor de ferro na região, com cerca de 16,4 wt%. Podese, igualmente, observar o baixo teor médio medido do zinco na região, com 16,5 wt%, em contraste ao do espectro 2, onde seu teor médio foi de 56,0 wt%. Esta heterogeneidade observada pode ocasionar regiões preferenciais de oxidação do substrato, reduzindo a eficácia do zinco na proteção à corrosão ao longo do tempo de exposição da peça, principalmente, em locais de mais alta agressividade ambiental. Na Figura (b), foram constatados outros problemas superficiais ao zinco, como uma região gretada, contendo defeitos, os quais têm sido reportados na literatura como cotton balls [34], ou flocos de algodão, no caso, com maior teor de ferro aparente, ilustrado pela imagem em mapa dos teores de elementos químicos presentes, cada qual em tonalidades diferentes. Assim, desta imagem, pode-se inferir que há muitos locais de possível facilitação da penetração de eletrólito e difusão iônica, do ambiente ao substrato, causando em consequência, também, uma diminuição da vida útil da estrutura em campo, pelo rápido processo corrosivo. Na Figura (c), em outra área magnificada da amostra ficaram aparentes os flocos de Fe ou seus sais, e, também, as regiões gretadas da superfície galvanizada. 6 Figura 44. Micrografias, por MEV, e composição química elementar por EDS da cantoneira, sendo: a) superfície do galvanizado apresentando defeitos como porosidades abertas e os espectros da composição química elementar média local, das regiões 1 e 2 da imagem; e b,c) imagem ilustrando o mapeamento químico superficial de outra região e magnificação da amostra, onde foram observados defeitos de superfície do tipo cotton balls e trincas. 3.4 Caracterização físico-química da cantoneira de reposição das torres de LT Investigações da fase cristalina do aço AISI 1020 e do galvanizado foram obtidas por difração de raios X, conforme apresentado pelo difratograma da Figura . Foi identificado para o corpo da cantoneira o aço AISI 1020 as fases características de carbono em 2Ɵ, próximo de 20°, e do ferro (Fe) com picos 2Ɵ, entre 45 – 65°, com estrutura cúbica. Estes dados foram referenciados pelas fichas JCPDS números 74-2329 e 89-7194 (35). O galvanizado, teve fases cristalinas relativas ao Zn, ao óxido de zinco (ZnO), ficha JCPDS 36-1451, com estrutura da wurtzita, bem como de fases, ZnFe2O4 identificados nas fichas JCPDS 74-2399, entre outras não identificadas pelo software de análise e reportadas na literatura, tais como: a goethita, como produto de oxidação do substrato, que foi identificada por microscopia eletrônica de varredura, porém em baixa concentração e alta magnificação [3436]. 10 20 30 40 50 60 70 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 ZnO ZnO ZnO ZnO ZnO ZnO ZnFe 2 O 4 c Fe Fe intensidade (a. u) 2  (graus) Revestimento galvanizado Aço AISI 1020 ZnFe 2 O 4 Figura 55. Difratograma de raios X das amostras de cantoneiras da região da secção transversal e da superfície do galvanizado. As fases químicas presentes foram identificadas pelo banco de dados do JCPDS e dados reportados na literatura [35Erro! Indicador não definido.]. 7 3.5 Heterogeneidade da camada galvanizada - Ensaio de Preece A amostra (em situação de nova, e representativa do todo) não apresentou homogeneidade na camada de galvanização, tal como destacado em uma das imagens, com a elipse e a seta, onde houve a formação de cobre metálico junto ao substrato, e isso pode facilitar a ação de agentes externos do meio no tocante à corrosão em meio às intempéries, conforme ilustrado na Figura . Faces externas da cantoneira Faces internas da cantoneira Figura 66. Inspeção visual da amostra após o ensaio de Preece. As faces 1 e 2 correspondem à área externa da treliça e as faces 3 e 4 da face interna. Para todas as faces está apresentada a quantidade de imersões que foram necessárias para evidenciar a formação do depósito de cobre aderido na superfície da peça. Em destaque, uma das regiões com o surgimento do cobre metálico (seta para a região de coloração avermelhada), após o ensaio de Preece. Tonalidades similares foram visualizadas nas outras peças das cantoneiras. 3.6 Calibragem do processamento computacional de imagens com aplicação de IA via método PSO 8 A calibragem dos parâmetros para a identificação computacion al de processos corrosivos em imagens foi obtida a partir de 50 iterações do método PSO definido para um total de 20 partículas. Para cada uma das 12 imagens disponibilizadas como referência para o algoritmo de IA, o erro médio relativo à melhor solução proposta, em termos de percentual de corrosão, pode ser observado ao longo de cada uma das iterações. Paralelamente ao erro da melhor solução, o erro médio das soluções também foi plotado, considerando, novamente a média das 12 imagens, fornecendo um panorama importante a respeito da ocorrência de convergência em termos médios (Figura ). Figura 77. Análise de convergência para o método PSO na definição de parâmetros no sistema HSV. O erro médio das soluções propostas foi reduzido de 24% para, aproximadamente, 13%. Paralelamente, verificouse uma evidente tendência de melhora das melhores soluções ao longo da realização das iterações do algoritmo PSO, da ordem de, aproximadamente, 5%. Isso, significou que a melhor solução proposta pelo algoritmo via IA, possuiu um erro médio de 5% para todas as 12 imagens observadas. Na Figura 8, estão apresentadas duas imagens, sendo a primeira, com baixo teor de corrosão, Figura (a) e, a segunda, com um teor mais acentuado de corrosão (Figura (b)). Figura 88. Imagens de padrão de corrosão para a calibração do algoritmo de IA (a) baixa taxa de corrosão; (b) alta taxa de corrosão superficial As imagens mostradas nas Figura (a) e (b), possuíam, respectivamente, um percentual de corrosão de 4,76% e de 21,43%, tendo sido consideradas como referência. Ao aplicar os valores de matiz, saturação e valor sugeridos pelo algoritmo em sua última iteração, as regiões de seleção, foram destacadas na coloração esverdeada, conforme mostrados na Figura 8. Os percentuais de seleção corresponderam, respectivamente, a (4,70 ± 1,18)% e (21,00 ± 2,04)%. Como resultante, o erro médio para as seleções proposta pela metodologia ficou em patamares muito satisfatórios, entre 1,00% e 2,00%. Figura 99. Reconhecimento da corrosão, via processamento computacional com parâmetros calibrados pelo método PSO. Imagens provenientes da Figura , sendo: original (a) com uma taxa equivalente de corrosão de 4,76%; e b) de 21,43%. 9 A alta taxa de assertividade na seleção fornecida pelo algoritmo após a calibração dos parâmetros foi evidenciada pela região destacada em verde. Foi possível perceber que as tonalidades mais esbranquiçadas, referentes à ocorrência dos processos corrosivos, obtidas a partir da realização dos ensaios de envelhecimento acelerado, mostradas na Figura , foram destacadas pelo algoritmo em ambos os casos, com sucesso. 3.7 Validação do processamento computacional de imagens com aplicação de IA via método PSO A partir da calibragem dos parâmetros efetuada, a validação da metodologia foi realizada em imagens obtidas partir de registros fotográficos de campo. O objetivo central da fase de validação consistiu em verificar a capacidade de extrapolação da metodologia para os bancos de dados distintos aos utilizados na etapa de calibragem. Para tal, utilizou-se a seguinte treliça, mostrada na Figura extraída de uma LT em operação. Nesse caso, o objetivo central foi confirmar a capacidade de extrapolação da ferramenta em reconhecer e quantificar a ocorrência de processos corrosivos iniciados também em ambiente não controlado, isto é, em campo. Adicionalmente, a extrapolação também submeterá o algoritmo a uma geometria de identificação distinta, uma vez que será validada em uma barra completa e não em trechos de barras. Figura 10. Treliça extraída a partir de visita em campo para validação do algoritmo de seleção baseado em IA. Os resultados fornecidos pela metodologia proposta estão mostrados na Figura . Figura 1111. Seleção da superfície corroída a partir do uso do algoritmo de seleção baseada em IA para a treliça extraída de uma torre de LT, em visita de campo, na região norte do país. A validação da técnica confirmou a alta assertividade na identificação dos processos corrosivos por parte da metodologia proposta. Identificou-se a alta concentração da coloração esverdeada em parcelas da superfície condizentes ao aparecimento de processos corrosivos observados. Adicionalmente, apesar da ocorrência de falsos positivos/negativos (como por exemplo, evidenciado no furo passante do lado direito da cantoneira), além de algum ruído nas seleções fornecidas, representadas pela classificação errônea em algumas regiões, com o uso contínuo e a complementação constante do banco de dados para a calibração dos parâmetros há a tendência de que o ruído se torne cada vez menos expressivo. 3.8 Taxa de corrosão das cantoneiras e cupons Para a determinação da taxa de corrosão das amostras, foram utilizadas duas rápidas metodologias de avaliação: a medida gravimétrica e a eletroquímica. Nos dois casos, as amostras já tinham sido previamente envelhecidas em névoa salina. Medição gravimétrica: No gráfico da Figura 12, está apresentada a taxa de corrosão experimentada pelas treliças, em comparação com o aço carbono 1020. As taxas calculadas para as peças de aço galvanizado foram 90%, 88% e 94% menores do que as medidas para o aço carbono (para 250, 450 e 750 h respectivamente). Tais resultados comprovam a sua superior resistência à agressividade do meio, quando comparado com o substrato sem recobrimento protetivo. Ainda, na Figura 12, está ilustrada a evolução visual da manifestação da corrosão nas amostras avaliadas. Para os dois casos, observou-se o aumento da intensidade da degradação experimentada, para maiores tempos de envelhecimento. O resultado verificado se deveu à alta espessura de galvanização desses materiais, com uma média de (103,3 ± 5,5) μm, no entanto, como já comprovado pelo ensaio de Preece, não significa que espessuras maiores sejam suficientes para garantir a proteção plena dos materiais. A homogeneidade da camada de zinco, como apresentada, bem como a sua aderência no substrato, somado à adequada galvanização e o correto manuseio/armazenamento desses materiais, é de fundamental importância quando se deseja a proteção dessas peças, contra a corrosão.