Modelo em Lógica Fuzzy para análise quantitativa de riscos baseada em dados de inspeções ECDA ABSTRACT

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1 Modelo em Lógica Fuzzy para análise quantitativa de riscos baseada em dados de inspeções ECDA Amauri G. Martins Jr. ENGECORR Engenharia SIA Trecho 03, 990, Sala 111 Brasília, Distrito Federal, Brasil Antônio Carlos Rodrigues Valente COMGÁS Companhia de Gás de São Paulo Rua Capitão Faustino de Lima, 134 São Paulo, São Paulo, Brasil ABSTRACT Develops a Fuzzy Logic methodology for quantitative risk analysis to the integrity of buried pipelines. The proposed approach associates data from indirect coating surveys (ECDA) to the factors which determine local soil corrosivity and respective Cathodic Protection levels, in order to define an indicator that expresses the corrosion probability in a given coating defect location. The mathematical model uses the following input parameters: 1) defect severity obtained from a DCVG survey, 2) current attenuation from a PCM survey, 3) polarized pipe-to-soil "OFF" potential at the defect location, obtained from a CIPS survey 4) local soil electrical resistivity; 5) local soil ph, 6) local soil moisture content, 7) presence of SRB in the local soil, and 8) local soil type. The output is a number named "Priority Index", defined in the interval [0, 3], providing a qualitative and quantitative degree of steel exposure to corrosion activity. Easy to implement, the presented approach is an additional tool to assist pipeline operators with decision making, regarding the need and priority of corrective actions. Key words: Fuzzy logic, pipeline integrity, soil corrosivity, cathodic protection, ECDA. INTRODUÇÃO A corrosão é, reconhecidamente, o mais importante fator de contribuição, direta ou indireta, para a falha estrutural em tubulações metálicas enterradas. Os pontos com maior probabilidade de ocorrência de corrosão são aqueles onde estão presentes defeitos no revestimento isolante do duto, associado à ausência de proteção catódica adequada, devido à exposição do metal não-suficientemente protegido ao solo circunvizinho (eletrólito), o qual, por sua vez é caracterizado, do ponto de vista da agressividade/corrosividade, por uma série de parâmetros intrínsecos, relacionados à sua constituição. A National Association of Corrosion Engineers NACE estabelece uma metodologia para avaliação direta de corrosão externa (tradução livre de External Corrosion Direct Assessment) denominada ECDA [1], a qual constitui um processo estruturado e pró-ativo que visa à melhoria da segurança das instalações, por meio da identificação de anomalias, análise da atividade corrosiva, reparo de defeitos e atuação sobre as causas que os originaram.

2 A metodologia ECDA determina a adoção de, pelo menos, duas técnicas diferentes de inspeção indireta, para identificação de defeitos no revestimento da tubulação, bem como a coleta de dados associados ao ambiente/solo local, a saber: potenciais tubo-solo, resistividade elétrica, composição, umidade, ph e presença de bactérias redutoras de sulfato (BRS). Em função desses dados, associados ao histórico do duto e critérios específicos do operador, são definidas prioridades para inspeção direta (escavação) e reparo. As ferramentas de inspeção indireta mais difundidas são: o método do gradiente de potencial em corrente contínua ( Direct Current Voltage Gradient DCVG), método de atenuação de corrente (conhecido pelo nome comercial Pipeline Current Mapper PCM) e método do levantamento de potenciais passo-a-passo ( Close Interval Potential Survey CIPS). Cada uma dessas técnicas é dotada de critérios específicos para caracterização de anomalias, em função dos quais se definem seus respectivos graus de severidade [2] e quais as medidas corretivas pertinentes. Atualmente, estão disponíveis no mercado equipamentos que possibilitam a aplicação simultânea de técnicas distintas de inspeção de integridade de dutos (por exemplo, inspeções combinadas DCVG+CIPS [3]), fornecendo dados mais completos de integridade e viabilizando a metodologia ECDA da NACE com elevado grau de precisão (pois as duas inspeções são executadas no mesmo instante e no mesmo ponto geográfico), e sem custo adicional ao operador do duto, uma vez que duas inspeções são realizadas com um único instrumento, uma única equipe, uma única mobilização e um único esforço laboral. A tomada de decisão eficaz quanto à necessidade e priorização de ações corretivas é, contudo, tarefa complexa e de grande responsabilidade, requer experiência do operador da tubulação e a análise simultânea de múltiplas informações e com critérios diversos de classificação. Quando realizada sem uma sistemática consistente, incorre-se no risco de 1) desperdício de tempo e recursos com intervenções não prioritárias (ou mesmo desnecessárias); e 2) incerteza de que foram tomadas todas medidas corretivas efetivas no sentido de assegurar a integridade da tubulação. No presente trabalho é apresentada uma metodologia, baseada em lógica difusa, para análise dos dados de inspeção de integridade do revestimento de tubulações, correlacionados aos parâmetros determinantes da corrosividade do solo local e eficiência do sistema de proteção catódica atuante. É definido um indicador que quantifica, analiticamente, a probabilidade de ocorrência de corrosão em um dado ponto de defeito no revestimento. O modelo matemático proposto utiliza os seguintes parâmetro de entrada: 1) graduação de falha segundo o método DCVG; 2) graduação de falha segundo o método PCM/A-FRAME; 3) potencial tubo-solo polarizado OFF no ponto de falha, obtido pela inspeção CIPS; 4) resistividade elétrica do solo local; 5) ph do solo local; 6) potencial de redução/oxidação do solo local; 7) presença de BRS no solo local; e 8) tipo do solo local. A saída é um valor que foi denominado Índice de Prioridade, delimitado pelo intervalo [0, 3] e que dimensiona, qualitativa e quantitativamente, o grau de exposição do aço à corrosão. Com essa ferramenta, espera-se ser capaz de auxiliar, de maneira sistemática, os tomadores de decisão em questões como: Quais defeitos necessitam intervenção imediata? Se disponho de verba para o reparo de X defeitos, quais devo priorizar? Tenho uma falha grande, porém protegida catodicamente, e outra pequena, com proteção catódica insuficiente; qual intervenção devo realizar primeiro? Mais ainda, pretende-se uma implementação simples e de baixo custo, independente de pacotes computacionais complexos para análise de riscos, totalmente adaptável a quaisquer planos de inspeção e manutenção, e que requer entrada de informações que, atualmente, já estão facilmente disponíveis para a maioria dos operadores de tubulações. CONSIDERAÇÕES GERAIS SOBRE LÓGICA DIFUSA

3 O conceito de lógica difusa, também conhecido como lógica fuzzy, foi introduzido por L. A. Zadeh [4], para lidar com o aspecto vago da informação, consistindo em uma das abordagens mais bem sucedidas [5] no tratamento de problemas complexos de engenharia, quando o modelo matemático está sujeito a incertezas. A lógica difusa fornece um conjunto de ferramentas que possibilitam traduzir e operar com um entendimento qualitativo em termos de raciocínio numérico, o que se torna especialmente interessante no processamento de dados cuja informação relevante é expressa em termos de variáveis linguísticas (e, de certa maneira, vagas), tais como: muito grande, grande, médio, muito pequeno, pequeno etc. Um modelo simples em lógica difusa atribui um valor difuso µ(p) a uma proposição p, expressando o grau de veracidade dessa proposição, sendo µ(x) uma função arbitrária, denominada função de pertinência, com conjunto imagem definido entre [0, 1]. Um conjunto difuso é uma extensão da teoria de conjuntos clássica (em que um valor x pertence a um conjunto A ou não), na qual: x pertencer ao conjunto A é a proposição p, µ(p)=1 se x pertence conjunto A e µ(p)=0 se x não pertence ao conjunto A, sendo admitida uma gama infinita de valores intermediários. Seguindo esse raciocínio, pode-se, por exemplo, afirmar que uma anomalia é 0,9 severa e 0,1 irrelevante (a depender de como se define qualitativamente a escala de gravidade). Dessa forma, a dita anomalia é severa e irrelevante ao mesmo tempo, sem que se incorra em erro, uma vez que possuem valores distintos de pertinência. Um modelo baseado em lógica difusa é obtido a partir das seguintes etapas: 1. Conversão das variáveis do problema em números difusos, processo conhecido, também, por fuzzificação ; 2. Aplicação dos operadores aritméticos difusos; 3. Aplicação das regras de inferência difusa, ou regras de implicação; 4. Combinação das saídas difusas possíveis; 5. Conversão do resultado difuso em um resultado nítido, processo denominado, também, defuzzificação. Recentemente, a lógica difusa vem sendo aplicada com sucesso em diversos problemas de engenharia ambiental e civil, inclusive modelagem matemática da deterioração de tubulações [6] e avaliação da corrosividade de solos [7]. MODELAGEM MATEMÁTICA Na metodologia proposta, são adotados um total de 8 parâmetros de entrada, sendo os três primeiros provenientes de inspeções indiretas, e escolhidos em função das ferramentas mais utilizadas no mercado brasileiro: 1) severidade da falha segundo o método DCVG %IR; 2) nível de atenuação de corrente segundo o método PCM; e 3) potencial tubo-solo polarizado OFF no ponto de falha, obtido pela inspeção CIPS. Os outros cinco, classicamente reconhecidos como determinantes da agressividade do solo, foram considerados seguindo os trabalhos de Sadiq et al [7], o qual, por sua vez, é baseado no método dos dez pontos [8]: 4) resistividade elétrica do solo local; 5) ph do solo local; 6) umidade do solo local; 7) presença de BRS no solo local; e 8) tipo do solo local. Para cada parâmetro foram definidas funções de pertinência, que associam seus respectivos critérios de classificação a três números difusos os quais, por sua vez, expressam o grau de exposição do ponto à corrosão em condições típicas, nomeados, neste trabalho, como: SEVERA, MODERADA e PEQUENA. A escolha da terminologia foi no sentido de manter a compatibilidade com a nomenclatura proposta na norma NACE RP [1], que trata do processo ECDA. As funções de pertinência e respectivos intervalos de domínio foram definidos heuristicamente, com base na experiência e avaliação dos autores. Da mesma forma, os expoentes k i utilizados em cada

4 função, introduzidos no intuito de permitir um melhor ajuste das curvas nas regiões de transição entre as categorias, devem ter seus valores escolhidos segundo a opinião de especialistas (operadores de dutos). Definição das funções de pertinência Grau de severidade da falha pelo método DCVG O método de inspeção DCVG permite a localização e avaliação quantitativa de defeitos no revestimento de uma tubulação enterrada, por meio da identificação de variações no gradiente de potencial em regime de corrente contínua, no solo circunvizinho ao duto. Em inspeções DCVG, as falhas encontradas são classificadas por meio do cálculo de um índice relativo conhecido por %IR, definido como a razão percentual entre o gradiente de potencial medido do epicentro da falha para a terra remota (conhecido por over the line to remote earth OL/RE) e a diferença entre os potenciais tubo-solo ON e OFF, medidos em relação à terra remota nos pontos de teste à montante e à jusante do trecho inspecionado, e estimados para o ponto de defeito por meio de interpolação aritmética (conhecido por pipe to remote earth P/RE). O valor %IR indica o grau de atividade elétrica de um defeito, e é classificado em quatro categorias, indicadas na tabela seguinte em ordem decrescente de gravidade [2]: Tabela 1 - Classificação de falhas no revestimento segundo o %IR Categoria %IR (%) A 71 a 100 B 36 a 70 C 16 a 35 D 1 a 15 Os números difusos que representam as classes de susceptibilidade de corrosão severa, moderada e pequena são definidos nas equações 1 a 3, em termos do %IR de um defeito, expresso pelo argumento x: (1) (2) (3) em que é o valor de pertinência do %IR à classe de susceptibilidade de corrosão severa, é o valor de pertinência do %IR à classe de susceptibilidade de corrosão moderada, é o valor de pertinência do %IR à classe de susceptibilidade de corrosão pequena e x é o %IR do defeito, expresso em termos percentuais. Os valores das funções de pertinência variam entre 0 e 1. O fator k 1 foi determinado empiricamente igual a 1,0.

5 As funções de pertinência do %IR foram definidas de forma mais conservadora que os critérios recomendados na Tabela 1, por maior coerência com a situação verificada no cenário nacional, sobretudo em regiões urbanas e condições de elevados níveis de interferências, segundo o julgamento dos autores. A figura seguinte ilustra as funções de pertinência para o grau de severidade %IR, considerando : 1,2 Função de pertinência µ%ir(x) 1 0,8 0,6 0,4 0, SEVERA MODERADA PEQUENA Figura 1 - Função de pertinência para o %IR Nível de atenuação de corrente pelo método PCM O método da atenuação de corrente combina técnicas de localização de tubulações metálicas enterradas e de avaliação do revestimento anticorrosivo de dutos por meio de uso de campos eletromagnéticos. Utiliza uma corrente (denominada corrente PCM) cujo comportamento é similar à corrente de proteção catódica, mas passível de ser detectada a partir da superfície. Baseia-se em realizar o mapeamento desta corrente PCM, por meio de leituras em intervalos regulares, o que permite obter a distribuição da corrente ao longo da tubulação e identificar os pontos de consumo desta corrente, que podem ser ocasionados por defeitos no revestimento. Os níveis de atenuação de corrente, expressos em db/m, são classificados de acordo com a tabela seguinte [2]: Tabela 2 - Classificação dos níveis de atenuação de corrente Categoria db/m Severa > 0,030 Média 0,021 a 0,030 Suave 0,000 a 0,020 Os números difusos que representam as classes de susceptibilidade de corrosão severa, moderada e pequena são definidos nas equações 4 a 6, em termos do nível de atenuação de corrente db no trecho de duto, expresso pelo argumento x:

6 (4) (5) (6) em que é o valor de pertinência da atenuação de corrente db à classe de susceptibilidade de corrosão severa, é o valor de pertinência da atenuação de corrente db à classe de susceptibilidade de corrosão moderada, é o valor de pertinência da atenuação de corrente db à classe de susceptibilidade de corrosão pequena e x é o nível de atenuação de corrente no trecho, expresso em decibéis por quilômetro. Os valores das funções de pertinência variam entre 0 e 1. O fator k 2 foi determinado empiricamente igual a 1,0. A figura seguinte ilustra as funções de pertinência para a atenuação de corrente db, considerando : Figura 2 - Função de pertinência para a atenuação de corrente db Potencial tubo-solo polarizado OFF O potencial polarizado tubo-solo OFF é o parâmetro que define o nível de proteção catódica atuante sobre a tubulação objeto de estudo, sendo tipicamente obtido por meio de inspeções CIPS com interrupção das fontes de energia ON/OFF. Em um levantamento de potenciais CIPS são coletadas medições regularmente espaçadas a intervalos curtos, ao longo de todo o traçado do duto, do potencial tubo-solo sob influência do sistema de proteção catódica (potencial ON), bem como do potencial polarizado da estrutura, imediatamente após uma breve interrupção da corrente de proteção catódica aplicada (potencial OFF). As leituras são comumente realizadas em relação ao eletrodo de cobre / sulfato de cobre (Cu/CuSO 4 ), para o qual é admitido como critério de proteção catódica o valor preceituado pela NACE [9] igual ou

7 mais eletronegativo que -850 mv e mais eletropositivo que -1200,00 mv, em solos isentos de bactérias redutoras de sulfato. Em regiões de interferências elétricas provenientes de fontes DC externas, notadamente os casos de correntes dinâmicas, torna-se inviável a aquisição de leituras precisas do potencial OFF. Nestas condições, a prática usual é a coleta de registros contínuos, com períodos entre 1 a 24 horas, a critério do operador, do potencial tubo-solo e interpretação dos resultados em termos do perfil predominante. Os números difusos que representam as classes de susceptibilidade de corrosão severa, moderada e pequena são definidos nas equações 7 a 9, em termos do potencial polarizado tubo-solo OFF, expresso pelo argumento x: (7) (8) (9) em que é o valor de pertinência do potencial polarizado tubo-solo OFF à classe de susceptibilidade de corrosão severa, é o valor de pertinência do potencial polarizado tubosolo OFF à classe de susceptibilidade de corrosão moderada, é o valor de pertinência do potencial polarizado tubo-solo OFF à classe de susceptibilidade de corrosão pequena e x é o potencial polarizado tubo-solo OFF no ponto considerado, expresso em mv. Os valores das funções de pertinência variam entre 0 e 1. O fator k 3 foi determinado empiricamente igual a 1,0. Convém observar que, neste trabalho, a análise de dados de inspeção CIPS proposta segue uma abordagem distinta da que vem sendo adotada em outras referências [1] [10]: anomalias nos potenciais tubo-solo ON/OFF vêm sendo categorizadas segundo o critério de proteção catódica estabelecido e, também, em função de quedas abruptas e concomitantes nos valores ON e OFF, uma vez que podem indicar presença de defeitos no revestimento do duto (ou variações na resistividade do solo local). Entretanto, uma vez que o modelo descrito já leva em conta dados de inspeções DCVG e PCM, os quais fornecem indicações pontuais e precisas, considera-se que já se dispõe de dados suficientes sobre a presença e gravidade de falhas no revestimento, pelo que as indicações de inspeções CIPS são caracterizadas, exclusivamente, do ponto de vista do critério de proteção catódica. Portanto, as funções de pertinência propostas indicam que, quanto mais próximo do potencial natural do metal estiver o valor polarizado OFF, tanto maior será a probabilidade de corrosão e, consequentemente, mais severa a anomalia. Reciprocamente, quanto mais próximo do critério de proteção catódica estiver o valor polarizado OFF, menor a probabilidade de corrosão e, assim, menos severa a anomalia. A figura seguinte ilustra as funções de pertinência para o potencial polarizado tubo-solo OFF, considerando :

8 Função de pertinência µoff(x) 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0, SEVERA MODERADA PEQUENA Figura 3 - Função de pertinência para o potencial tubo-solo polarizado OFF Resistividade elétrica do solo A resistividade elétrica do solo r depende de sua natureza e da quantidade de íons presentes, sendo afetada, também, pela umidade, temperatura, compactação e presença de materiais inertes, tais como rocha e cascalho. A tabela seguinte descreve a classificação dos solos em função da resistividade elétrica [11][9]: Tabela 3 - Classificação dos solos em função da resistividade elétrica Corrosividade do solo Resistividade (Ω.cm) Severamente corrosivo 0 a 500 Muito corrosivo 500 a 1000 Corrosivo 1000 a 3000 Moderadamente corrosivo 3000 a Levemente corrosivo a Pouco corrosivo Acima de Os números difusos que representam as classes de susceptibilidade de corrosão severa, moderada e pequena são definidos nas equações 10 a 12, em termos da resistividade elétrica do solo, expressa pelo argumento x: (10) (11)

9 (12) em que é o valor de pertinência da resistividade elétrica à classe de susceptibilidade de corrosão severa, é o valor de pertinência da resistividade elétrica à classe de susceptibilidade de corrosão moderada, é o valor de pertinência da resistividade elétrica à classe de susceptibilidade de corrosão pequena e x é a resistividade elétrica do solo, expressa em Ω.cm. Os valores das funções de pertinência variam entre 0 e 1. O fator k 4 foi determinado empiricamente igual a 1,0. A figura seguinte ilustra as funções de pertinência para a resistividade elétrica do solo, considerando : 1,2 Função de pertinência µr(x) 1 0,8 0,6 0,4 0, SEVERA MODERADA PEQUENA Figura 4 - Função de pertinência para a resistividade elétrica do solo ph do solo O valor de ph é uma medida da concentração de íons positivos H + no substrato, indicando seu grau de acidez ou alcalinização, sendo fator determinante de uma série de características do solo, dentre as quais: disponibilidade de nutrientes, presença de microorganismos, solubilidade de metais pesados e corrosividade. Solos com ph inferior a 5 contribuem para severa corrosão de materiais enterrados [11]. A tabela seguinte descreve o grau de agressividade dos solos em função do ph [12][9]:

10 Tabela 4 - Classificação dos solos em função do ph Classificação ph Extremamente ácido 3,5 a 4,4 Muito fortemente ácido 4,5 a 5,0 Fortemente ácido 5,1 a 5,5 Moderadamente ácido 5,6 a 6,0 Levemente ácido 6,1 a 6,5 Neutro 6,6 a 7,3 Levemente alcalino 7,4 a 7,8 Moderadamente alcalino 7,9 a 8,4 Fortemente alcalino 8,5 a 9,0 Os números difusos que representam as classes de susceptibilidade de corrosão severa, moderada e pequena são definidos nas equações 13 a 15, em termos do ph do solo, expresso pelo argumento x: (13) (14) (15) em que é o valor de pertinência do ph do solo à classe de susceptibilidade de corrosão severa, é o valor de pertinência do ph do solo à classe de susceptibilidade de corrosão moderada, é o valor de pertinência do ph do solo à classe de susceptibilidade de corrosão pequena e x é o ph do solo. Os valores das funções de pertinência variam entre 0 e 1. O fator k 5 foi determinado empiricamente igual a 1,0. A figura seguinte ilustra as funções de pertinência para o ph do solo, considerando :

11 Função de pertinência µph(x) 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0, SEVERA MODERADA PEQUENA Figura 5 - Função de pertinência para o ph do solo Umidade do solo É sabido que corrosão eletroquímica está diretamente associada à exposição do material metálico a um eletrólito no qual estão presentes moléculas de água, devido à disponibilidade de oxigênio e íons de hidrogênio, e também de compostos solúveis em água, incluindo formadores de bases como o sódio, potássio, cálcio e magnésio, e formadores de ácidos como carbonato, bicarbonato, cloro, nitrato e sulfato. O estado predominante de umidade do solo, portanto, fornece um indicador direto do potencial corrosivo e será classificado em termos de sua característica de drenagem de água [8]: drenagem ruim (predominantemente molhado), drenagem mediana (predominantemente úmido) e drenagem boa (predominantemente seco). Os números difusos que representam as classes de susceptibilidade de corrosão severa, moderada e pequena são definidos nas equações 16 a 18, em termos da umidade H, expresso pelo argumento x: (16) (17) (18) em que é o valor de pertinência da umidade H à classe de susceptibilidade de corrosão severa, é o valor de pertinência da umidade H à classe de susceptibilidade de corrosão moderada, é o valor de pertinência da umidade H à classe de susceptibilidade de corrosão pequena e x é a umidade H (adimensional). Os valores das funções de pertinência variam entre 0 e 1. O fator k 6 foi determinado empiricamente igual a 1,20. A figura seguinte ilustra as funções de pertinência para a umidade H, considerando :

12 Figura 6 - Função de pertinência para a umidade do solo Presença de BRS no solo local / teor de sulfetos A compreensão do efeito da corrosão microbiológica, também conhecida por corrosão bacteriológica, é fundamental para o entendimento da corrosividade dos solos [14]. Micróbios não atacam diretamente o metal, mas criam condições que intensificam o mecanismo de corrosão. Destaca-se as bactérias do gênero Desulfovibrio ssp, redutoras de sulfato (BRS) a enxofre sob condições anaeróbias, formando o produto de corrosão sulfeto ferroso (FeS) [15]. Portanto, é possível detectar a presença de BRS no solo a partir da análise de amostras, pelo teor de sulfetos, cujos resultados são reportados, usualmente, como: positivo, índícios e negativo [6]. Os números difusos que representam as classes de susceptibilidade de corrosão severa, moderada e pequena são definidos nas equações 19 a 21, em termos do teor de sulfetos no solo S, expresso pelo argumento x: (19) (20) (21) em que é o valor de pertinência do teor de sulfetos no solo S à classe de susceptibilidade de corrosão severa, é o valor de pertinência do teor de sulfetos no solo S à classe de susceptibilidade de corrosão moderada, é o valor de pertinência do teor de sulfetos no solo S à classe de susceptibilidade de corrosão pequena e x é o teor de sulfetos no solo S, expresso em log(mg/l). Os valores das funções de pertinência variam entre 0 e 1. O fator k 7 foi determinado empiricamente igual a 1,20. A figura seguinte ilustra as funções de pertinência para o teor de sulfetos no solo S, considerando :

13 Função de pertinência µs(x) 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0-1,5-1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2 SEVERA MODERADA PEQUENA Figura 7 - Função de pertinência para o teor de sulfetos no solo S Tipo do solo local O tipo de solo, caracterizado por sua textura e granulometria, define a quantidade de poros presentes, por onde a água é absorvida, assim como a concentração de oxigênio e materiais dissolvidos, sendo fator determinante de sua umidade. Esta, por sua vez, relaciona-se inversamente à resistividade elétrica do solo [16], constituindo, portanto, parâmetro de grande relevância em sua corrosividade. Os tipos de solo são categorizados segundo o Sistema Unificado de Classificação de Solos [17], em função do percentual de material fino (partículas com tamanho inferior a 0,074 µm) presente. Valores maiores indicam maior capacidade de retenção de umidade e, consequentemente, maior corrosividade do solo. A tabela seguinte descreve a classificação dos solos em função do percentual de material fino: Tabela 5 - Classificação dos solos em função do percentual de material fino Classificação % Saibro arenoso / cascalho 15 Areia 22 Areia siltosa 25 Silte 30 Argila siltosa 35 Argila Acima de 40 Os números difusos que representam as classes de susceptibilidade de corrosão severa, moderada e pequena são definidos nas equações 22 a 24, em termos do percentual de material fino no solo %MF, expresso pelo argumento x: (22)

14 (23) (24) em que é o valor de pertinência do percentual de material fino no solo %MF à classe de susceptibilidade de corrosão severa, é o valor de pertinência do percentual de material fino no solo %MF à classe de susceptibilidade de corrosão moderada, é o valor de pertinência do percentual de material fino no solo %MF à classe de susceptibilidade de corrosão pequena e x é o percentual de material fino no solo %MF, expresso em termos percentuais. Os valores das funções de pertinência variam entre 0 e 1. O fator k 8 foi determinado empiricamente igual a 1,20. 1,2 Função de pertinência µ%mf(x) 1 0,8 0,6 0,4 0, SEVERA MODERADA PEQUENA Figura 8 - Função de pertinência para o percentual de material fino no solo Definição dos fatores de ponderação O modelo de ponderação proposto é definido segundo o método desenvolvido por Saaty et al [18], denominado Analytic Hierarchy Process (AHP). O AHP encontra aplicações em problemas de engenharia envolvendo tomada de decisões em sistemas complexos e com múltiplos critérios. Consiste na decomposição de um problema em uma hierarquia de subproblemas e atribuição de fatores de importância relativa a cada subproblema ou critério. Os critérios são sistematicamente comparados entre si, permitindo uma tomada de decisão racional e consistente, ainda que abrangendo variáveis de naturezas distintas e, frequentemente, incomensuráveis. A matriz de importância é construída com uma linha e uma coluna para cada parâmetro de entrada considerado (i.e. ), de modo que cada elemento na matriz triangular superior representa o grau de importância de um parâmetro m com relação a outro parâmetro n. Cada elemento posicionado na matriz triangular inferior corresponde ao respectivo recíproco da matriz triangular superior, ou seja:. As importâncias relativas entre diferentes fatores são atribuídas heuristicamente, segundo a tabela de intensidades abaixo:

15 Tabela 6 - Intensidades de importância do AHP, conforme Saaty et al [18] Intensidade de de importância Definição 1 Mesma importância 3 Importância pequena de uma sobre a outra 5 Importância grande ou essencial 7 Importância muito grande ou demonstrada 9 Importância absoluta 2, 4, 6, 8 Intermediários entre valores adjacentes O valor de cada elemento na matriz de importância é determinado segundo o julgamento de especialistas, histórico da tubulação, condições de campo e critérios específicos do operador do duto. Para este estudo, o modelo proposto por Sadiq et al [7] foi adaptado, resultando na matriz de importância abaixo: (25) Normalizando a matriz acima é obtida a matriz auxiliar linha desta última, é derivado o vetor, isto é:. Tomando a soma dos elementos de cada

16 (26) (27) Por fim, o vetor de ponderação é obtido por meio da normalização e transposição de : (28) Matriz de análise difusa A matriz de análise difusa é a que efetivamente correlaciona os dados obtidos nas inspeções ECDA (DCVG e PCM), potencial de proteção catódica (inspeção CIPS) e parâmetros de corrosividade do solo. As equações (1) a (24) definem como cada variável severidade da falha DCVG (%IR); atenuação de corrente (db); potencial tubo-solo polarizado OFF (OFF); resistividade elétrica do solo (ρ); ph do solo local (ph); umidade do solo local (H); presença de BRS no solo local (S); e tipo do solo local (%MF) expressa os três graus de pertinência às categorias de corrosão ( SEVERA, MODERADA e PEQUENA ), em cada ponto considerado. Os valores de pertinência são inseridos na matriz de análise difusa e multiplicados pelo vetor de ponderação, resultando em um vetor de três elementos que descreve as susceptibilidades difusas de ocorrência de corrosão:

17 (27) Defuzzificação e definição do Índice de Prioridade Para que seja possível a interpretação dos dados correlacionados na matriz de análise difusa, é necessário o cálculo do número nítido associado a cada conjunto de parâmetros de entrada. É adotado o operador MÁXIMO DE para determinar a classe de pertinência às categorias de corrosão SEVERA, MODERADA e PEQUENA. O número indicado na equação (28) expressa a característica preponderante de corrosividade para um dado ponto de anomalia da tubulação: Uma vez que se deseja obter um indicador numérico que permita a comparação entre diversas falhas e anomalias entre si, o Índice de Prioridade é definido segundo o algoritmo descrito a seguir: (28) Se então: ; Senão, se então: ; Senão. (29) O Índice de Prioridade é uma ferramenta cujo valor numérico varia em uma escala de 0 a 3 e, quanto mais próximo de zero, maior a susceptibilidade à corrosão de um dado ponto, isto é: maior o risco à integridade da estrutura. Quanto mais próximo de 3, menos grave, do ponto de vista de corrosividade, é a anomalia, ou seja: menor o risco à integridade da tubulação. Procedimento de validação APLICAÇÃO E VALIDAÇÃO DO MODELO Para validação da aplicabilidade do modelo são utilizados dados reais obtidos em campo, provenientes de uma tubulação de distribuição de gás natural em aço, revestimento predominantemente em coaltar, instalada em solo tipicamente turfoso a argiloso, isento de bactérias redutoras de sulfato e catodicamente protegido. Uma informação relevante é que, segundo o histórico da tubulação estudada, a causa primária de falhas no revestimento são danos mecânicos ocasionados por terceiros. A estrutura teve seu revestimento anticorrosivo inspecionado externamente pelos métodos DCVG e PCM. Foi efetuado o levantamento dos potenciais eletroquímicos tubo-solo pelo método CIPS e registros do potencial ON nas regiões afetadas por interferências. Foram coletados os parâmetros de resistividade, ph, tipo e característica de umidade do solo.

18 Em etapa posterior, os defeitos encontrados foram escavados e inspecionados diretamente, com avaliação das dimensões da região afetada e presença de processo corrosivo, caso existente. Para cada indicação de defeito, os parâmetros coletados são classificados individualmente. Em seguida, é calculado o Índice de Prioridade e determinada a classe de corrosividade a que pertence o defeito. Uma vez que é necessário um espaço amostral amplo para que se identifique corretamente as correlações entre os múltiplos critérios considerados, o processo é repetido para um total de 100 falhas de revestimento. De posse do conjunto completo de dados, isto é, aqueles adquiridos em campo e os calculados, são determinadas linhas de tendência, por meio de curvas de dispersão, assim como os coeficientes de correlação de Pearson entre o Índice de Prioridade e as várias grandezas envolvidas. Dados obtidos em campo e aplicação do modelo Os dados coletados em campo relativos aos defeitos e respectivos Índices de Prioridade são apresentados na tabela seguinte. Os dados são ordenados por ordem crescente do Índice de Prioridade e o código de cores adotado na tabela indica a classe de susceptibilidade de corrosão predominante para cada variável, sendo o vermelho utilizado para severa, amarelo para moderada e azul para pequena. Nº %IR Tabela 7 - Dados coletados em campo e cálculo do Índice de Prioridade PCM (db/m) OFF (V) ρ (Ω.cm) ph H S %MF P. ESP. (mm) ÁREA (m 2 ) I P CLASSE 1 82,00 0,04-1, ,02 8,23-1,00-1,00 37,19 0,00 19,50 0,416 S/C 2 60,00 0,05-1, ,57 7,05-1,00-1,00 41,00 0,00 8,50 0,435 S/C 3 78,00 0,04-1, ,17 8,14-1,00-1,00 37,75 0,00 0,12 0,440 S/C 4 87,00 0,03-0, ,26 7,13-1,00-1,00 40,87 0,00 0,50 0,493 S/C 5 53,00 0,02-1,12 918,08 7,96 1,00-1,00 41,00 0,00 8,00 0,497 S/C 6 54,00 0,01-1,12 505,59 8,12 1,00-1,00 41,00 0,00 0,50 0,497 S/C 7 60,00 0,03-1, ,32 7,52 1,00-1,00 36,42 0,00 5,04 0,505 S/C 8 100,00 0,02-1, ,82 8,56 1,00-1,00 27,81 0,00 11,70 0,509 S/C 9 100,00 0,02-1, ,37 8,93 1,00-1,00 18,01 0,00 0,35 0,509 S/C 10 52,00 0,01-1, ,74 8,23-1,00-1,00 41,00 0,00 5,04 0,527 S/C 11 82,00 0,00-1,97* 1.958,74 7,90-1,00-1,00 39,81 0,00 1,92 0,529 S/C 12 84,00 0,02-1, ,01 8,47-1,00-1,00 39,51 0,00 0,40 0,534 S/C 13 51,00 0,02-1, ,33 8,10-1,00-1,00 33,82 0,00 0,40 0,536 S/C ,00 0,02-1, ,70 8,16-1,00-1,00 32,32 0,00 0,32 0,537 S/C 15 65,00 0,01-1, ,00 8,24-1,00-1,00 18,26 0,00 1,80 0,539 S/C ,00 0,02-1, ,60 9,10-1,00-1,00 19,11 0,00 1,80 0,539 S/C 17 89,00 0,02-1, ,76 8,73-1,00-1,00 27,17 0,00 3,45 0,539 S/C ,00 0,02-1, ,94 8,21-1,00-1,00 22,79 0,00 5,04 0,539 S/C ,00 0,02-1, ,32 7,80-1,00-1,00 15,76 0,00 0,54 0,539 S/C 20 87,00 0,02-1, ,65 7,70-1,00-1,00 18,29 0,00 0,80 0,539 S/C 21 78,00 0,01-1, ,96 8,19-1,00-1,00 19,90 0,00 0,80 0,539 S/C ,00 0,01-1, ,10 8,04-1,00-1,00 41,00 0,00 2,40 0,587 S/C 23 55,00 0,02-1, ,35 7,29 1,00-1,00 37,48 0,00 1,43 0,589 S/C 24 51,00 0,02-1,62* ,91 6,67 1,00-1,00 15,00 0,00 3,00 0,597 S/C 25 59,00 0,02-1,94* 7.440,45 8,98-1,00-1,00 41,00 0,00 0,24 0,615 S/C 26 55,00 0,02-1,94* 9.107,27 8,93-1,00-1,00 41,00 0,00 0,50 0,615 S/C 27 73,00 0,02-1, ,92 7,24-1,00-1,00 26,27 0,00 0,40 0,627 S/C 28 41,00 0,02-2,37* 5.298,42 7,12 1,00-1,00 27,50 0,00 0,70 1,319 M/C 29 39,00 0,02-2,41* 5.935,18 6,51 1,00-1,00 41,00 0,00 1,80 1,328 M/C 30 41,00 0,02-1,94* 9.292,61 8,87-1,00-1,00 27,87 0,00 1,50 1,332 M/C 31 42,00 0,02-0, ,38 7,76-1,00-1,00 41,00 0,00 0,35 1,339 M/C 32 46,00 0,02-2,40* 7.797,88 6,75 1,00-1,00 41,00 0,00 1,04 1,390 M/C 33 36,00 0,01-0, ,55 8,39-1,00-1,00 41,00 0,00 0,28 1,401 M/C

19 Nº %IR PCM (db/m) OFF (V) ρ (Ω.cm) ph H S %MF P. ESP. (mm) ÁREA (m 2 ) I P CLASSE 34 45,00 0,02-1,62* ,92 6,71-1,00-1,00 41,00 0,00 0,25 1,401 M/C 35 43,00 0,02-2,39* ,07 6,55 1,00-1,00 41,00 0,00 12,00 1,416 M/C 36 36,00 0,01-1, ,55 6,15 1,00-1,00 39,38 0,00 0,96 1,422 M/C 37 46,00 0,01-2,09* 5.764,38 6,74-1,00-1,00 37,47 0,00 0,50 1,442 M/C 38 47,00 0,02-1, ,47 8,24-1,00-1,00 15,00 0,00 2,00 1,443 M/C 39 40,00 0,00-0, ,00 8,32-1,00-1,00 41,00 0,00 0,40 1,451 M/C 40 46,00 0,01-2,08* 8.417,25 6,86-1,00-1,00 41,00 0,00 0,50 1,452 M/C 41 41,00 0,01-1, ,39 7,07-1,00-1,00 36,03 0,00 1,20 1,460 M/C 42 38,00 0,00-1, ,05 6,54 1,00-1,00 41,00 0,00 19,14 1,470 M/C 43 43,00 0,00-1, ,74 6,24-1,00-1,00 15,18 0,00 12,00 1,481 M/C 44 43,00 0,01-1,62* 1.940,70 6,14 1,00-1,00 33,74 0,00 0,40 1,485 M/C 45 41,00 0,00-0, ,49 7,43-1,00-1,00 15,12 0,00 0,40 1,489 M/C 46 45,00 0,01-1,87* ,19 6,19 1,00-1,00 41,00 0,00 0,35 1,491 M/C 47 39,00 0,03-0, ,90 7,37-1,00-1,00 40,83 0,00 0,96 1,493 M/C 48 37,00 0,09-0, ,29 7,13-1,00-1,00 41,00 0,00 0,35 1,493 M/C 49 36,00 0,01-1,62* ,52 6,68 1,00-1,00 39,75 0,00 0,50 1,498 M/C 50 39,00 0,00-0, ,15 7,30-1,00-1,00 15,00 0,00 0,50 1,499 M/C 51 39,00 0,01-1,59* ,56 6,56 1,00-1,00 41,00 0,00 0,40 1,511 M/C 52 40,00 0,01-1, ,06 6,15 1,00-1,00 41,00 0,00 1,92 1,516 M/C 53 47,00 0,01-3,23* 7.682,49 7,64 1,00-1,00 41,00 0,00 0,54 1,520 M/C 54 46,00 0,00-1,90* 7.548,99 7,63-1,00-1,00 37,22 0,00 0,80 1,520 M/C 55 38,00 0,01-1,59* ,81 6,02 1,00-1,00 41,00 0,00 0,56 1,528 M/C 56 46,00 0,01-1,12 643,09 8,07 1,00-1,00 41,00 0,00 4,50 1,530 M/C 57 36,00 0,13-1,58* ,16 6,79 1,00-1,00 41,00 0,00 3,60 1,581 M/C 58 44,00 0,04-1,58* ,90 6,54-1,00-1,00 15,00 0,00 9,00 1,587 M/C 59 39,00 0,05-1, ,23 6,23 1,00-1,00 41,00 0,00 1,28 1,590 M/C 60 9,00 0,00-0, ,43 9,11-1,00-1,00 41,00 0,00 64,00 2,018 P/C 61 12,00 0,00-0, ,33 9,08-1,00-1,00 41,00 0,00 1,92 2,029 P/C 62 22,00 0,00-0, ,30 7,41-1,00-1,00 15,53 0,00 18,36 2,041 P/C 63 13,00 0,00-1, ,64 6,19-1,00-1,00 15,18 0,00 6,00 2,046 P/C 64 8,00 0,00-0, ,04 7,28-1,00-1,00 41,00 0,00 21,00 2,068 P/C 65 9,00 0,00-0, ,65 8,40-1,00-1,00 40,80 0,00 0,48 2,071 P/C 66 22,00 0,00-0, ,57 7,34-1,00-1,00 41,00 0,00 0,48 2,072 P/C 67 16,00 0,00-0, ,98 6,67-1,00-1,00 41,00 0,00 8,25 2,077 P/C 68 18,00 0,00-0, ,80 8,48-1,00-1,00 41,00 0,00 0,35 2,092 P/C 69 7,00 0,00-0, ,87 8,94-1,00-1,00 15,30 0,00 0,35 2,093 P/C 70 0,00 0,00-1, ,88 7,95-1,00-1,00 41,00 0,00 4,25 2,095 P/C 71 18,00 0,01-1,58* ,05 6,55-1,00-1,00 15,00 0,00 0,20 2,098 P/C 72 10,00 0,00-0, ,60 7,30-1,00-1,00 41,00 0,00 4,08 2,113 P/C 73 6,00 0,01-0, ,54 7,15-1,00-1,00 41,00 0,00 21,20 2,126 P/C 74 7,00 0,00-0, ,54 8,15-1,00-1,00 21,89 0,00 0,70 2,133 P/C 75 7,00 0,00-0, ,00 8,81-1,00-1,00 41,00 0,00 0,01 2,140 P/C 76 5,00 0,00-1, ,72 7,18-1,00-1,00 23,27 0,00 0,80 2,147 P/C 77 14,00 0,00-1,76* 1.959,27 6,59-1,00-1,00 41,00 0,00 4,25 2,147 P/C 78 7,00 0,00-1,74* 2.025,10 6,59-1,00-1,00 41,00 0,00 0,15 2,147 P/C 79 7,00 0,00-0, ,33 6,73-1,00-1,00 41,00 0,00 2,25 2,147 P/C 80 26,00 0,00-0, ,86 8,47-1,00-1,00 41,00 0,00 21,20 2,147 P/C 81 3,00 0,00-2,11* 9.026,75 6,55-1,00-1,00 24,44 0,00 1,28 2,147 P/C 82 17,00 0,00-0, ,12 7,55-1,00-1,00 39,45 0,00 0,80 2,148 P/C 83 7,00 0,00-0, ,95 7,54-1,00-1,00 41,00 0,00 21,20 2,149 P/C 84 13,00 0,00-0, ,55 7,43-1,00-1,00 41,00 0,00 0,35 2,157 P/C 85 16,00 0,00-1,63* 1.896,49 7,58-1,00-1,00 40,83 0,00 0,80 2,158 P/C 86 0,00 0,00-1, ,43 7,31-1,00-1,00 22,00 0,00 0,60 2,166 P/C 87 11,00 0,00-0, ,48 7,36-1,00-1,00 41,00 0,00 21,20 2,167 P/C 88 17,00 0,00-0, ,02 7,05-1,00-1,00 41,00 0,00 1,50 2,169 P/C 89 16,00 0,00-1, ,38 8,57-1,00-1,00 41,00 0,00 0,80 2,171 P/C 90 8,00 0,00-1, ,00 7,40-1,00-1,00 22,00 0,00 0,35 2,173 P/C 91 11,00 0,00-0, ,84 7,33-1,00-1,00 41,00 0,00 0,96 2,180 P/C 92 19,00 0,00-0, ,46 7,05-1,00-1,00 41,00 0,00 1,00 2,182 P/C 93 7,00 0,00-0, ,77 6,59-1,00-1,00 41,00 0,00 50,00 2,182 P/C 94 17,00 0,00-0, ,39 7,47-1,00-1,00 41,00 0,00 0,63 2,185 P/C 95 23,00 0,01-1,62* 3.053,47 5,90-1,00-1,00 16,90 0,00 0,80 2,186 P/C

20 Nº %IR PCM (db/m) OFF (V) ρ (Ω.cm) ph H S %MF P. ESP. (mm) ÁREA (m 2 ) I P CLASSE 96 28,00 0,00-0, ,47 7,41-1,00-1,00 19,99 0,00 1,20 2,197 P/C 97 6,00 0,02-1, ,83 6,90-1,00-1,00 40,78 0,00 21,20 2,198 P/C 98 24,00 0,00-1, ,92 8,38-1,00-1,00 41,00 0,00 19,50 2,209 P/C 99 3,00 0,02-2,64* 9.847,54 7,29-1,00-1,00 34,83 0,00 2,50 2,251 P/C ,00 0,01-0, ,00 7,50-1,00-1,00 41,00 0,00 1,30 2,251 P/C S/C: SEVERAMENTE CORROSIVO M/C: MODERAMENTE CORROSIVO P/C: POUCO CORROSIVO (*) Regiões com interferências provenientes de fontes externas e não gerenciáveis. Considerado potencial ON predominante. Análise dos dados e discussão Não se identificou presença de atividade corrosiva ou perda de espessura nos pontos analisados, o que condiz com os valores dos potenciais tubo-solo verificados e vem reforçar, mais uma vez, a preponderância de uma proteção catódica eficiente sobre as demais técnicas atualmente disponíveis para controle da corrosão em dutos enterrados. Intuitivamente, o modelo responde como esperado: de uma análise superficial dos dados contidos na Tabela 7 depreende-se que as falhas com elevado %IR (classificação severa, segundo o DCVG), elevada atenuação de corrente (classificação severa, segundo o PCM) e solo com características agressivas resultam em indicações prioritárias para reparo. Da mesma forma, falhas com %IR equivalentes, mas em solos com distintas propriedades corrosivas (resistividade elétrica, principalmente), tendem a receber Índices de Prioridade diferentes. A resposta do modelo difuso é consistente com os critérios preceituados pela NACE para análise de dados provenientes de inspeções DCVG, com 100% de correlação entre falhas categoria A e I P severamente corrosivo, assim como falhas categoria B e I P moderadamente corrosivo. As figuras seguintes ilustram como as diversas variáveis associadas às falhas se relacionam com o Índice de Prioridade I P. A Tabela 8 apresenta o coeficiente de correlação de Pearson para cada parâmetro considerado. Tabela 8 - Coeficientes de correlação entre IP e os demais parâmetros dos defeitos Parâmetro Grau de severidade DCVG (%IR) Atenuação de corrente PCM (db) Correlação (Pearson) -0,92-0,39 Potencial tubo-solo (OFF) 0,20 Resistividade elétrica do solo (ρ) 0,26 ph do solo -0,29 Umidade do solo (H) -0,25 Presença de BRS (S) 0,08 Tipo de solo (%MF) 0,14 Tamanho físico do defeito (Área) 0,19

21 Figura 9 - Gráfico de dispersão I P versus Grau de severidade DCVG (%IR) Figura 10 - Gráfico de dispersão IP versus Atenuação de corrente PCM (db)

22 Figura 11 - Gráfico de dispersão IP versus Potencial tubo-solo (OFF) Figura 12 - Gráfico de dispersão IP versus Resistividade elétrica do solo (ρ)

23 Figura 13 - Gráfico de dispersão IP versus ph do solo Figura 14 - Gráfico de dispersão IP versus Umidade do solo (H)

24 Figura 15 - Gráfico de dispersão IP versus Presença de BRS (S) Figura 16 - Gráfico de dispersão IP versus Tipo de solo (%MF)

25 Figura 17 - Gráfico de dispersão IP versus Tamanho físico do defeito (Área) Os gráficos de dispersão indicam três regiões nítidas, correspondentes às três classes de corrosividade consideradas. O gráfico da Figura 9 demonstra claramente a predominância do fator %IR na composição do Índice de Prioridade, o que se confirma pelo coeficiente de Pearson igual a - 0,92, indicando dependência muito forte e inversamente proporcional entre as variáveis. As linhas de tendência nas Figuras 10, 12 e 14 demonstram perfis de correlação satisfatórios entre o Índice de Prioridade, tal como modelado matematicamente, e os parâmetros: db, ρ e umidade do solo. Os valores (magnitude) dos demais coeficientes de correlação confirmam os graus de importância relativos atribuídos a cada variável na matriz expressa na equação (25). A análise dos gráficos das Figuras 11, 13, 15 e 16, e dos respectivos coeficientes de Pearson indica fraca dependência entre o Índice de Prioridade calculado e as variáveis consideradas. O fato evidencia que o sistema difuso é influenciado pelo universo de dados de entrada e se explica em razão da uniformidade dos conjuntos: potenciais tubo-solo (todos mais eletronegativos que -850 mv), ph (forte predominância de alcalinidade), presença de bactérias (negativo, em todos os pontos) e composição do solo (argiloso, na maior parte dos pontos). O modelo construído para o Índice de Prioridade avalia de que modo as diferentes graduações de severidade de um dado conjunto de anomalias ligadas ao processo corrosivo interagem mutuamente, expressando uma escala relativa de susceptibilidade à corrosão. No caso em pauta, os potenciais tubo-solo, ph, BRS e tipo de solo pouco contribuem com a composição do índice I P, uma vez que, sendo conjuntos uniformes de números difusos, enquadrados com 100% de pertinência a uma dada categoria, não há que se falar em comparações ou priorizações entre diferentes indicações de defeitos. Posto de outra forma: se é sabido que todas as falhas de revestimento em um sistema estão protegidas catodicamente, o potencial tubo-solo deixa de servir como critério de priorização. Raciocínio análogo se aplica à questão do ph, BRS e tipo de solo. Entretanto, para efeito de validação do modelo, e dado o papel proeminente da proteção catódica sobre a integridade de estruturas metálicas enterradas, considera-se importante a aquisição de dados de campo suplementares (preferencialmente provenientes de regiões em que existam deficiências de proteção catódica) para confirmação da correlação e perfil de tendência, bem como avaliação da necessidade de calibração dos coeficientes da função de pertinência para o potencial polarizado tubosolo, o que se registra como sugestão para desenvolvimento futuro.

26 Por último, não se verificou correlação entre o Índice de Prioridade e a área afetada dos pontos avaliados, o que está de acordo o que se pode esperar das técnicas atualmente disponíveis para inspeção indireta de revestimentos, todas baseadas no grau de atividade elétrica no eletrólito circunvizinho a uma falha. Já se demonstrou que o Índice de Prioridade obtido para um defeito é fortemente dependente do %IR o qual, por sua vez, não guarda relação com suas dimensões físicas. Isto é confirmado em se tomando o valor de correlação de Pearson entre as variáveis %IR e área das falhas, igual a -0,17 para o conjunto de dados da Tabela 7, isto é: dependência desprezível e inversamente proporcional. Isto também concorda com a causa provável das falhas (danos mecânicos produzidos por terceiros), ausência de processo corrosivo, ausência de perda de espessura e níveis satisfatórios de proteção catódica. CONCLUSÕES Foi desenvolvida uma ferramenta de cálculo que implementa um modelo baseado em lógica difusa para análise de dados provenientes de inspeções indiretas do revestimento de tubulações enterradas, associando o grau de severidade de cada defeito aos respectivos níveis de proteção catódica e características de corrosividade do solo. O modelo foi validado utilizando dados reais obtidos em inspeções DCVG, PCM, levantamentos de potenciais tubo-solo, medições de resistividade, ph, presença de bactérias, umidade e composição do solo. Constatou-se que modelo difuso proposto é sensível aos resultados das inspeções indiretas de revestimento (DCVG e PCM) e aos parâmetros ligados direta ou indiretamente às propriedades elétricas do solo (resistividade e umidade). Apresenta resposta pouco significativa aos fatores ligados às características químicas do eletrólito (ph, presença de BRS e composição). É eficaz para análise de conjuntos heterogêneos de dados. Limitações surgem quando aplicado a variáveis uniformes. Considera-se atingido o objetivo de estabelecer uma formulação matemática capaz de transportar múltiplos fatores de risco à integridade de estruturas metálicas, e com graduações distintas de severidade, para uma mesma base de comparação, expressa pelo Índice de Prioridade IP. A priorização de anomalias dele resultante é consistente com o recomendado pela NACE quando trata dos critérios de análise de falhas de revestimentos. Portanto, o modelo difuso proposto é útil como ferramenta auxiliar ao operador e mantenedor de dutos, para a elaboração de planos de manutenção corretiva, uma vez que permite a ordenação/priorização de defeitos de maneira sistemática e amparada por parâmetros reconhecidamente determinantes da agressividade do solo. Enfatiza-se que o modelo apresentado é adstrito ao campo da priorização de indicações de inspeções indiretas e que não fornece qualquer indicativo da presença do processo corrosivo em si, tampouco substitui o parecer do especialista em integridade. A análise de riscos sob o ponto de vista da corrosão é função do processo ECDA, mais amplo e que leva em consideração uma gama muito maior de fatores, inclusive aqueles ligados às condições de operação do duto. Certamente, um modelo difuso pode ser construído para este fim, o que se sugere como evolução futura deste trabalho, em um projeto mais ambicioso e de longo prazo. PROPOSTA DE TRABALHOS FUTUROS O modelo difuso desenvolvido se mostrou bastante promissor, mas ainda requer ajustes no sentido responder de maneira eficaz aos diversos eventos relacionados ao processo ECDA. Primeiramente, é necessária a reconstrução das funções de pertinência que inserem o fator tipo de solo na matriz de cálculo. Isto porque o modelamento em termos do percentual de material fino,

27 embora rigoroso, como determina o método científico, é pouco prático do ponto de vista operacional. Será buscada outra abordagem, mais heurística e compatível com o que efetivamente se realiza em campo. As funções de pertinência para o potencial tubo-solo polarizado OFF serão modificadas, de modo que sejam atribuídos valores aos potenciais de proteção catódica mais eletronegativos que mv às classes de corrosão severa, moderada e pequena. Assim, será abordada a problemática do excesso de proteção sobre o revestimento de estruturas metálicas (descolamento catódico). Será implementado um número difuso para lidar com dados provenientes de inspeções ACVG (A- FRAME), por se tratar de técnica consagrada de inspeção indireta de revestimentos, largamente adotada no cenário nacional. Outra variável difusa será modelada, para que sejam considerados os valores dos potenciais tubo-solo ON, dentro de critérios a serem estabelecidos. Com isto, se pretende maior robustez e uma resposta mais consistente em cenários de interferências de fontes externas. Mais ainda, indiretamente será introduzido um critério adicional na análise de falhas no revestimento, uma vez que as anomalias em inspeções CIPS são associadas a quedas bruscas e simultâneas dos potenciais ON e OFF. Visando à uma análise completa da influência das propriedades químicas do eletrólito no processo corrosivo, será inserida uma variável difusa adicional, para avaliação do potencial de redução/oxidação do solo, também conhecido como potencial Redox, e que fornece uma medida direta da tendência à corrosão no solo. Finalmente, por meio de funções computacionais, a matriz de importâncias será tornada dinâmica e adaptável aos parâmetros de entrada disponíveis. Com isto, se espera neutralizar imprecisões ocasionadas por conjuntos de dados uniformes, bem como priorizar variáveis críticas em detrimento de outras. Com o acréscimo e/ou remodelamento de variáveis de entrada e calibração dos coeficientes, serão necessárias novas simulações e correlações com resultados de escavações. Se, de posse de um modelo mais completo, for possível traçar um perfil de dispersão Índice de Prioridade versus Taxa de Deterioração do Metal (expressa em mm/ano), certamente terá sido dado um importante passo em direção à predição de ocorrência de processos corrosivos em dutos metálicos enterrados. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] NACE NATIONAL ASSOCIATION OF CORROSION ENGINEERS. NACE Standard RP : Pipeline External Corrosion Direct Assessment Methodology. NACE International, Houston, TX. [2] NACE NATIONAL ASSOCIATION OF CORROSION ENGINEERS. PROPOSED NACE STANDARD TEST METHOD TG 294: Aboveground Survey Techniques for the Evaluation of Underground Pipeline Coating Condition. NACE International, Houston, TX. [3] NICHOLSON, J. P. Paper nº : Combined CIPS and DCVG Surveys for Improved Data Correlation. In: NACE INTERNATIONAL CORROSION CONFERENCE & EXPO, 2007, Houston. Proceedings... Houston: NACE International, p. [4] ZADEH, L. A. Fuzzy Sets. Fuzzy Sets, Information and Control, 8: , [5] SANDRI, S.; CORREA, C. Lógica Nebulosa. In: V ESCOLA DE REDES NEURAIS, 1999, ITA São José dos Campos, SP. pp. c073-c090.