Sistema de telemetría para identificación de patrones de flujo en tuberías por medio de redes neuronales - Arce Benítez, Salvador; Rocha Mancera, María Fernanda (My University, 2021)
Este trabajo describe el desarrollo de una red neuronal convolucional para la identificación de gastos másicos de un flujo bifásico conformado por una mezcla glicerina-aire. Las imágenes utilizadas para el entrenamiento de red son espectrogramas generados a partir de mediciones de presión adquiridas en una tubería especializada del Instituto de Ingeniería. También se describe una propuesta de un sistema de telemetría para ampliar el alcance de la red neuronal utilizando una computadora raspberry pi 3.
Esta tesis multidisciplinaria contiene seis capítulos. El 1er capítulo presenta la introducción. En el 2do se explica detalladamente el funcionamiento de las redes neuronales convolucionales. En el 3ro se discute el diseño e implementación de la red en cuestión para la estimación de los gastos másicos de un flujo bifásico conformado por aire y glicerina. En el 4to se presentan los resultados de la estimación ejecutada por la red neuronal. También se describe la propuesta de un método para predecir la cantidad de imágenes necesarias para mejorar el desempeño de la red neuronal. En el 5to se presenta la propuesta de una red de telemetría que es capaz de adquirir mediciones de presión mediante una computadora Raspberry Pi 3 y enviarlas a una plataforma web para su posterior tratamiento. Y, finalmente, en el 6to capítulo presenta algunas conclusiones.
Keywords: Redes neuronales convolucionales; Flujo bifásico; Machine Learning; Clasificación de imágenes; Telemetría