Aplicación de técnicas de machine Learning para la detección de fugas en una tubería horizontal que transporta una mezcla de agua y glicerol
Trabajo de grado - Pregrado
2021
Corporación Universidad de la Costa
During the last decades, the problem of detecting leaks in pipes with the help of software has been much discussed. Timely leak detection prevents water loss and helps prevent economic and environmental catastrophes. It is evident that companies choose to have good leak control policies, detection systems in Control Centers and teams of operators who locate leaks directly on the ground. However, these strategies do not allow for real-time leak detection. This project implements techniques based on machine learning that, through the introduction of process data from the studied pipes, systematically determine the presence of leaks. With this project, it is hoped to improve the speed and accuracy of leak detection, using only process data, system knowledge and intelligent software. Durante las últimas décadas, el problema de detectar fugas en tuberías con la ayuda de software ha sido muy discutido. La detección oportuna de fugas previene la pérdida de agua y ayuda a evitar catástrofes económicas y medioambientales. Es evidente que las empresas optan por tener buenas políticas de control de fugas,sistemas de detección en los Centros de Control y brigadas de operarios que localizan las fugas directamente en terreno. Sin embargo, estas estrategias no permiten una detección de fugas en tiempo real. En el presente proyecto se implementan técnicas basadas en el machine learning que, por medio de la introducción de datos del proceso de las tuberías estudiadas, determinan sistemáticamente la presencia de fugas. Con este proyecto, se espera mejorar la rapidez y la exactitud en la detección fugas, usando sólo datos del proceso, conocimiento del sistema y software inteligente.
- Pregrado [1283]
Descripción:
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