Exploiting and Enhancing (Back)Scattering Fingerprints in Optical Frequency Domain Reflectometry sensing: A potential
strategy for dealing with future smart cities diverse monitoring demands
Nome: LEANDRO CASSA MACEDO
Data de publicação: 16/04/2026
Banca:
Nome |
Papel |
|---|---|
| ANSELMO FRIZERA NETO | Coorientador |
| ARNALDO GOMES LEAL JUNIOR | Presidente |
| CARLOS MARQUES | Examinador Externo |
| MARIA JOSE PONTES | Examinador Interno |
| MOISES RENATO NUNES RIBEIRO | Examinador Interno |
Páginas
Resumo: Nos últimos anos, tecnologias de Cidades Inteligentes (Smart Cities) são estratégias para a tomada de decisão descentralizada pela integração dos mundos digital e físico. O monitoramento da saúde estrutural e o sensoriamento ambiental são essenciais para manter a segurança, eficiência e integridade operacional das infraestruturas urbanas modernas. Dispositivos sensores são implantados para coletar dados mecânicos, químicos e físicos para monitorar condições estruturais, rastrear a degradação de materiais e indicar anomalias. Além disso, a combinação de técnicas avançadas de sensoriamento e algoritmos de inteligência artificial na engenharia tem alto potencial para viabilizar decisões inteligentes e baseadas em dados no gerenciamento de infraestruturas.
A necessidade de monitoramento espacial abrangente impulsionou o desenvolvimento de tecnologias de sensoriamento contínuo para extrair características úteis de ambientes complexos. Abordagens convencionais frequentemente dependem de sensores pontuais discretos, como extensômetros elétricos e transdutores convencionais, para análises estruturais e físicas. Contudo, o monitoramento simultâneo de estruturas extensas ou gradientes multiparamétricos requer muitos dispositivos individuais, gerando complexidade de cabeamento, falhas de sincronização, alta densidade de conexões e lacunas espaciais nos dados adquiridos. Técnicas de sensoriamento distribuído são soluções atrativas para superar essas desvantagens. Tais sistemas oferecem compacidade e perfilamento espacial contínuo, permitindo o monitoramento preciso de eventos localizados sem omitir o comportamento estrutural intermediário. Ademais, fibras ópticas distribuídas podem ser embutidas ou fixadas às estruturas, proporcionando vantagens em escalabilidade e usabilidade.
Sensores de fibra óptica (OFS) oferecem características atrativas para infraestruturas inteligentes, incluindo compacidade, baixo peso e imunidade a interferências eletromagnéticas. Sensores distribuídos baseados em Reflectometria Óptica no
Domínio da Frequência (OFDR) agregam capacidades, utilizando o retroespalhamento de Rayleigh para alcançar resolução espacial submilimétrica. Esta tese apresenta uma estrutura de sensoriamento distribuído multiparamétrico que combina técnicas de OFDR com algoritmos de aprendizado de máquina e modelos físicos, integrados em diversos cenários de medição. Tal abordagem resulta em soluções confiáveis baseadas em fibra óptica que quantificam precisamente a deformação estrutural, a dinâmica modal, as variações químicas e os parâmetros biomecânicos.
As aplicações propostas incluem a reconstrução de forma tridimensional usando fibras multinúcleo, o monitoramento simultâneo de deformação e temperatura no concreto e a Decomposição em Valores Singulares para análise modal dinâmica. Adicionalmente, esta tese apresenta o desenvolvimento de transdutores especializados, incluindo fibras afiladas não adiabáticas para sensoriamento de pH, encapsulamentos elastoméricos para monitoramento de nível de líquidos e um tapete inteligente (smart carpet) para análise de marcha. Esse amplo espectro demonstra a viabilidade do sensoriamento distribuído de alta resolução para o monitoramento contínuo, indicando um avanço importante nos ecossistemas de Cidades Inteligentes e viabilizando o desenvolvimento de ferramentas multifuncionais.
