Detección de fugas en tuberías usando redes neuronales artificiales PDF Download

Author: José Ignacio Barradas Castillo
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Languages : es
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Durante los últimos treinta años la comunidad científica ha realizado una exhaustiva investigación en el campo de detección de fugas en tuberías. Esto, porque las fugas traen consigo cuantiosas pérdidas debido a: suspensión del transporte del producto, el costo de reparación y pérdida del producto. En caso de que el producto transportado sea flamable, explosivo o peligroso, una fuga por mínima que sea, trae grandes riesgos al ambiente, a las personas cerca de la fuga e incluso al mismo sistema de transporte. Eventos o catástrofes de este estilo inducen un alto costo social, político y financiero, los cuales son proporcionales al tamaño y duración de la fuga. La mayoría de los estudios existentes a la fecha, se enfocan en la detección de fugas en segmentos de la tubería bajo un régimen de estado estable y haciendo uso de métodos analíticos. Sin embargo, a la fecha no existe un método que pueda trabajar en cualquier punto de operación, en cualquier tubería con cualquier tipo de transitorios. Esto es debido a que cada tubería es diferente a las demás y a que las condiciones en las que operan y se encuentran, difieren una de otra. Hay ocasiones en que los ductos están bajo tierra o en el mar, lo que dificulta su inspección, además de que no necesariamente operan en estado estacionario, por lo que los métodos antes mencionados no siempre brindan resultados satisfactorios. En la presente tesis, se presenta una propuesta de un método de detección de fugas en tuberías haciendo uso de técnicas utilizadas en inteligencia artificial. La ventaja de este enfoque es que a diferencia de los métodos analíticos, no se necesita conocer el modelo matemático que describa la dinámica de transporte del fluido en la tubería. Lo que hace que sea aplicable a cualquier tipo de fluido o tubería ya que sólo requiere de dos mediciones de flujos. El método propuesto hace uso de redes neuronales para detectar la presencia y la ubicación de una o más fugas a lo largo de la tubería. La importancia de esta tesis radica en la necesidad de tener un algoritmo que sea capaz de trabajar en condiciones donde el modelo es incierto y existe un número reducido de variables a monitorear para detectar y aislar la fuga. La estructura de la presenta investigación lleva al lector a través de los conceptos básicos de la teoría de detección y diagnóstico de fugas, para posteriormente analizar lo existente en el campo de detección de fugas haciendo uso de la teoría de control.