Brazilian Journal of Animal and Environmental Research


Brazilian Journal of Animal and Environmental Research

ISSN: 2595-573X

Comparação entre a exatidão de sensores analógicos e digitais utilizados em sistemas de termometria para armazenagem de grãos


Comparison between the accuracy of analog and digital sensors used in thermometry systems for grain storage

DOI: 10.34188/bjaerv4n1-067


Recebimento dos originais: 20/11/2020 Aceitação para publicação: 20/12/2020


Juliana Soares Zeymer

Engenheira Agrônoma, Doutoranda em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa.

Instituição: Universidade Federal de Viçosa/Departamento de Engenharia Agrícola Endereço: Avenida Peter Henry Rolfs, s/n, Campus Universitário, Viçosa – MG, Brasil, 36570-900

E-mail: juliana.zeymer@ufv.br


Carlos Henrique Osório Silva

Engenheiro Agrônomo, Doutor em Estatística pela North Carolina State University (USA) Instituição: Universidade Federal de Viçosa/Departamento de Estatística

Endereço: Avenida Peter Henry Rolfs, s/n, Campus Universitário, Viçosa – MG, Brasil, 36570- 977

E-mail: chos@ufv.br


Murilo Gehrmann Schneider

Tecnólogo em Automação Industrial, Diretor de Pesquisa e Desenvolvimento da Procer Automação e Sistemas

Instituição: Procer Automação e Sistemas

Endereço: Rua São Miguel do Oeste, 836, Bairro Ceará, Criciúma – SC, Brasil, 88815-100 E-mail: murilo@procer.com.br


RESUMO

A temperatura é um dos fatores mais importantes na conservação da qualidade dos grãos armazenados; assim o seu monitoramento e controle se torna fundamental. As informações de temperatura na massa de grãos são monitoradas por sistemas de termometria com sensores analógicos ou digitais. O objetivo deste estudo foi avaliar a exatidão da leitura de temperatura de sensores analógicos e digitais, comparados com um sistema de medição padrão(teste de calibração). Foram utilizados quatro sensores digitais de interface 1-WireTM e quatro sensores termopares do tipo T (cobre-constantan). Os sensores digitais e analógicos foram submetidos ao teste de calibração, em uma faixa de medição de temperatura de 10, 20, 30, 40 e 50 °C. A temperatura e umidade relativa do ar durante a calibração foramde 20 ± 2°C e 55 ± 10%, respectivamente. O teste de identidade de modelos permitiu concluir (valor p < 0,05) que a leitura dos sensores digitais apresentou maior exatidão do que dos sensores analógicos, comparados ao sistema de medição padrão. Os quatro modelos de regressão linear simples dos sensores digitais foram equivalentes ao do modelo padrão, ou seja, os sensores digitais podem ser considerados como igualmente exatos quando comparados ao sistema de medição padrão.


Palavras-chave: aeração, armazenamento, calibração, teste de identidade de modelos.


ABSTRACT

Temperature is one of the most important factors in conserving the quality of stored grains; therefore, monitoring and control is essential. Temperature information in the grain mass is monitored by thermometry systems with analog or digital sensors. The aim of this study was to evaluate the accuracy of the temperature reading by analogue and digital sensors, compared with a standard measurement system (calibration test).Four digital 1-WireTM interfacesensors and four T- type thermocouple sensors (copper-constantan) were used. The digital and analog sensors were subjected to the calibration test, in a temperature measurement range of 10, 20, 30, 40 and 50 °C. The temperature and relative humidity during the calibration were 20 ± 2°C and 55 ± 10%, respectively. The model identity test allowed to conclude (p value < 0.05) that the digital sensors reading was more accurate than the analog sensors, compared to the standard measurement system. The four simple linear regression models of the digital sensors were equivalent to the standard model, that is, the digital sensors can be considered as equally accurate when compared to the standard measurement system.


Keywords: aeration, calibration, storage, model identity test.



1 INTRODUÇÃO

A temperatura está entre os fatores que mais influenciam na conservação da qualidade dos grãos armazenados, assim o controle desta variável se torna fundamental (Park et al., 2012). As informações de temperatura da massa de grãos são coletadas por sistemas de termometria. Estes são compostos de sensores de temperatura distribuídos simetricamente no interior de silos ou graneleiros, conectados por meio de cabos que se destinam a medição da temperatura dos grãos em todo o volume interno da unidade armazenadora (Weber,2005).

Os sistemas de termometria permitem identificar as variações da temperatura interna dos grãos. Além disso, através das informações vindas da medição de temperatura dos grãos, somada à análise das condições climáticas, são tomadas decisões quanto à realização das operações de aeração antes que se atinja um valor de risco de perda dos grãos armazenados (Neto e Lopes, 2015). Com o advento da Agricultura 4.0, os sistemas termométricos passaram a ser gerenciados por softwares de automação, o qual permitiu uma gestão mais segura e eficiente da armazenagem de grãos, possibilitando conectividade e controle à distância dos dados coletados pelos sistemas.

Sensores de temperatura são dispositivos que sob a ação de grandezas físicas, produzem saídas analógicas ou digitais, que possibilitam perceber as relações de calor entre os corpos e o ambiente (Thomazini e Albuquerque, 2011). Segundo Göpel (1989), as principais características a serem identificadas na seleção do tipo de sensor de temperatura e na tecnologia empregada na sua fabricação são: faixa de medição, exatidão, precisão, resolução e estabilidade.

Os sensores analógicos, também denominados sensores termopares, são aqueles formados por condutores de Cobre e Constantan (Cu Co), o qual apresenta diferença de potencial elétrico de acordo com a temperatura a que for submetido. Já os sensores digitais baseiam-se em níveis de tensão bem definidos, utilizando a lógica binária como base do seu funcionamento. Ao contrário dos sensores analógicos, onde os valores possíveis são teoricamente infinitos, um sensor digital poderá apenas alternar entre certos estados bem definidos, não sendo possível haver um valor intermediário entre eles (Patsko, 2006).

A faixa de medição ou operação dos sensores de temperatura refere-se aos valores compreendidos entre a temperatura mínima e máxima, detectáveis pelo sensor. A exatidão de um sensor de temperatura corresponde ao grau de proximidade entre o valor medido e o verdadeiro (padrão). Desta forma, objetivou-se no presente estudo avaliar a exatidão da leitura de temperatura de sensores analógicos e digitais, comparando-se com um sistema de medição padrão (teste de calibração).


2 MATERIAL E MÉTODOS

O experimento foi conduzido no Laboratório de Metrologia (LAMETRO) pertencente à Faculdade SATC Educação e Tecnologia, localizada em Criciúma, Santa Catarina, Brasil. Foram utilizados quatro sensores digitais de interface 1-WireTM com faixa de medição de temperatura de - 10 à 85 °C e erro máximo de leitura de ± 0,5 °C; e quatro sensores analógicos termopares do tipo T (cobre-constantan) com faixa de medição de temperatura de -200 à 370 °C e erro máximo de leitura ± 1 °C, segundo informações dos fabricantes (Figura1).


Figura 1. Sensores analógicos e digitais utilizados no estudo.

Os sensores analógicos e digitais foram submetidos ao teste de calibração, em uma faixa de medição de temperatura de 10, 20, 30, 40 e 50 °C, seguindo o procedimento interno de calibração P020/revisão 03 (ABNT, 2005). Os instrumentos padrões utilizados foram um calibrador portátil


microprocessado CA – 001 e um termorresistor Pt 100 TR – 004. A calibração foi realizada por comparação com termorresistência padrão em forno de calibração utilizando-se inserto para equilíbrio térmico, proporcionando estabilidade e uniformidade. Aguardou-se o tempo para homogeneização da temperatura e, em seguida, foram realizados três ciclos de medição para cada ponto de calibração, utilizando-se a média das três leituras. A temperatura e umidade relativa do ar durante a calibração foram de 20 ± 2°C e 55 ± 10%, respectivamente.

A análise estatística foi realizada empregando-se o teste de identidade de modelos, conforme metodologia Direct Regression Approach descrita por Ramon et al. (2006).A leitura da temperatura do modelo padrão, desprovidos de erro de medição, pode ser representada pelo modelo de regressão linear simplesY = ß0 +ß1.X, onde ß0 =0 e ß1 = 1. Ajustou-se um modelo de regressão linear simples para cada sensor e testaram-se as hipóteses H0: ß0 = 0 e H0: ß1 = 1 para os quatros sensores digitais e quatro sensores analógicos avaliados, permitindo comparara identidade de modelos de regressão, bem como a igualdade de quaisquer parâmetros entre os modelos. As análises estatísticas foram realizadas com auxíliodo software SAS (Statistical AnalysisSystem, version 9.4, SAS Institute Inc, Cary, NC, USA, 2015) licenciado para uso na Universidade Federalde Viçosa. Adotou-se 5% como nível de significância das análises, adicionalmente os valores p dos testes foram informados.


3 RESULTADOS E DISCUSSÃO

Nas Tabelas1 e 2 são apresentadas as leituras de temperatura do modelo padrão,dos quatro sensores analógicos e dos quatro sensores digitais utilizados no estudo, além do erro relativo da medição (ER), definido de acordo com a Equação 1.

Em que:

ER = erro relativo da medição, (%);

TempX = leitura da temperatura do sistema de medição padrão (°C); TempY = leitura da temperatura dos sensores avaliados (°C).


Tabela 1. Temperatura resposta (TempY) dos quatro sensores analógicos utilizados e erro relativo da medição (ER) com relação ao valor padrão (TempX).

Em que: A1, A2, A3 e A4 = sensores analógicos 1, 2, 3 e 4, respectivamente


Tabela 2. Temperatura resposta (TempY) dos quatro sensores digitais utilizados e erro relativo da medição (ER) com relação ao valor padrão (TempX).

Em que: D1, D2, D3 e D4 = sensores digitais 1, 2, 3 e 4, respectivamente.


Analisando as Tabelas 1 e 2, verifica-se que os sensores analógicos apresentaram valores consideravelmente maiores do erro relativo (ER, %), para todas as faixas de temperatura avaliadas (10, 20, 30, 40 e 50 °C), quando comparados aos sensores digitais. De acordo com Draper e Smith (1998), quanto menor o valor do erro relativo, maior é a exatidão do processo, que se refere à concordância da medida com um nível de referência (padrão) ou valor conhecido. Desta forma, observa-se que as leituras dos sensores digitais se apresentaram mais acuradas do que a leitura dos sensores analógicos, quando comparado ao sistema de medição padrão.

Na Tabela 3 são apresentados os modelos de regressão ajustados para cada um dos quatro sensores analógicos e quatro sensores digitais avaliados no estudo, com respectivo teste de igualdade de parâmetros, para os sensores A1, A2, A3, A4, D1, D2, D3 e D4 comparados com o sistema de medição padrão de leitura da temperatura, para as cinco temperaturas avaliadas (10, 20, 30, 40 e 50°C).


Tabela 3. Modelos de regressão ajustados e resultados dos testes da igualdade dos parâmetros, para os oito sensores de temperatura avaliados no estudo.

Em que: SMP = sistema de medição padrão; A1, A2, A3 e A4 = sensores analógicos 1, 2, 3 e 4, respectivamente; D1, D2, D3 e D4 = sensores digitais 1, 2, 3 e 4, respectivamente.


O símbolo de igualdade (=) presente na Tabela 3 indica que o teste t não rejeitou a hipótese de igualdade entre os parâmetros do modelo de regressão linear simples dos sensores digitais comparando-se com o padrão. Estimativas foram apresentadas somente quando o teste indicou diferença significativa. Os valores sobrescritos representam o valor p do teste t para a respectiva hipótese de nulidade (H0: ß0 = 0 e H0: ß1 = 1). A hipótese H0: ß0 = 0 testa se as medidas se diferem por uma constante, ou seja, se as medidas de temperatura dos sensores se diferem por constante ß0 da medida fornecida pelo sistema de medição padrão. A hipótese H0: ß1 = 1 testa se as medidas são proporcionais, ou seja, se as medidas de temperatura dos sensores são proporcionalmente iguais às medidas fornecidas pelo sistema de medição padrão. Sendo assim, observa-se que os quatro modelos de regressão linear simples dos sensores digitais são equivalentes ao modelo de regressão linear simples do sistema de medição padrão, isto é, os sensores digitais podem ser considerados como igualmente exatos quando comparados ao sistema de medição padrão. Já os sensores analógicos apresentam leituras significativamente diferentes do sistema padrão, podendo-se afirmar que os seus valores são mais distantes da realidade do que os valores dos sensores digitais utilizados no presente estudo. Uma possível explicação para os resultados encontrados neste trabalho se deve ao fato de que os sensores analógicos termopares necessitam de calibração constante para um maior rendimento e exatidão de leitura da temperatura. De acordo com Almeida (2009), em muitos casos, um termopar realiza somente algumas poucas medições e já não está mais apto a realizar medidas. É comum, também, o termopar continuar apto a realizar medidas, mas necessitar de calibração e ajuste para continuar operando na faixa correta.


REFERÊNCIAS


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ABNT – Associação Brasileira de Normas Técnicas. NBR ISSO/IEC 17025: requisitos gerais para competência de laboratórios de ensaio e calibração. 2005.


DRAPER, N.R.; SMITH, H. Applied regression analysis. New York: John Wiley & Sons, 1998. 736p.


GÖPEL, W. Solid-state chemical sensors: atomistic models and research trends. Sensor and Actuators, v.16, n.1-2, p.167-193, 1989.


NETO, A.J.S.; LOPES, D.C. Thermistor based for grain aeration monitoring and control.

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PARK, C.E.; KIM, Y,S,; PARK, K.J.; KIM, B.K. Changes in physicochemical characteristics of rice during storageat different temperatures. Journal of Stored ProductsResearch, v.48, p.25-29, 2012.


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RAMON, C.L.; GEORGE, A.M.; WALTER, W.S.; RUSSEL, D.W.; OLIVER, S. SAS® for Mixed

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THOMAZINI, D.; ALBUQUERQUE, P. U. B. SensoresIndustriais: Fundamentos e Aplicações. São Paulo: Érica, 2011. 224p.


WEBER, E.A. Excelência em beneficiamento e armazenagem de grãos. Canos: Editora Salles, 2005, 586 p.



Brazilian Journal of Animal and Environmental Research, Curitiba, v.4, n.1, p. 813-819 jan./mar. 2021