Extração Automática de Atributos de Sinais de Emissão Acústica com Redes Neurais Autocodificadoras para Predição de Integridade em Tubulações - Dutra, Bernardo; Neves, Antônio; Carvalho, Marcos; Canuto, Sergio Daniel Carvalho; Ribeiro, Jorge Wanderley; Pires, Rodrigo; Santos, Douglas Soares dos; Fonseca, André Lopes Gama da; Almeida, Jussara M.; Gonçalves, Marcos André (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2025.247810, 2025)
A análise de sinais de Emissão Acústica (EA) é uma técnica amplamente utilizada para monitorar processos de degradação estrutural, como a perda de espessura em tubulações. Contudo, a extração de atributos informativos a partir desses sinais é dificultada por ruídos e pela complexidade física da propagação acústica. Este trabalho propõe uma nova abordagem baseada em Denoising Autoencoders com redes neurais convolucionais para atenuação de ruídos e geração de representações latentes compactas e relevantes. A técnica proposta supera métodos tradicionais de extração de atributos na predição de espessura, especialmente em cenários com alto nível de ruído, utilizando dados sintéticos e reais.