Detección y clasificación de fugas en tuberías de acero-carbono basado en análisis de componentes principales

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dc.contributor.advisorVillamizar Mejia, Rodolfo
dc.contributor.authorPerez Gamboa, Oscar Eduardo
dc.date.accessioned2024-03-04T00:05:40Z
dc.date.available2018
dc.date.available2024-03-04T00:05:40Z
dc.date.created2018
dc.date.issued2018
dc.description.abstractLa detección de fugas en tuberías es un problema de alto impacto desde el punto de vista ambiental, económico y de seguridad. Por tanto, es de suma importancia disponer de técnicas de monitoreo e inspección que permitan tener acceso continuo al estado actual de las tuberías en servicio. En el presente trabajo, se describen los resultados del uso de una metodología para detección de daños tipo fuga a nivel de laboratorio en un loop de tubería acero-carbono basado en el principio de piezodiagnosis. La metodología consiste en transmitir y sensar ondas guiadas a lo largo de la superficie de una estructura tipo tubería de acero-carbono usando dispositivos piezoeléctricos, para recolectar información del estado actual de la estructura y analizar su comportamiento estadístico mediante PCA. Las fugas son identificadas mediante índices de error, calculados a partir de un modelo estadístico de línea base. La metodología se evaluó experimentalmente en un loop de tuberías de acero-carbono ante diferentes condiciones de fuga, considerando diferentes localizaciones y grados de apertura. Adicionalmente, se evaluó experimentalmente la sensibilidad de la metodología ante cambios en el ambiente debido a temperatura y humedad, así como variaciones operacionales de presión. Finalmente se evaluó un sistema de clasificación no supervisada con una red SOM. El sistema de detección fue programado en un sistema embebido Odroid. En el sistema embebido se programó el modelo PCA, donde se proyectan las señales registradas y se calculan los índices estadísticos para establecer la detección la cual fue acertada.
dc.description.abstractenglishPipe leaks detection is a problem that has had great impact considering economic, environmental and safety aspects, for this reason it is of great importance to have monitoring and inspection techniques that allow the permanent access to the status of the pipes currently operating. This work describes the results of using a methodology to detect and classify leaks in a laboratory carbon-steel pipe loop based on the piezodiagnostics principle. It consists of transmitting and sensing guided waves along the carbon-steel pipe surface by means of piezoelectric devices, in order to analyze its statistical performance using PCA. Leaks are identified by means of error indexes, computed from a statistical baseline model. This methodology was experimentally applied in a carbon-steel pipe loop under different leaks scenarios, with several sizes and locations. In addition, the sensitivity of the methodology to temperature, humidity and pressure variations was experimentally studied and verified. The effectiveness of the methodology to detect and classify leaks in the experimental pipeline with variating environmental and operational conditions was demonstrated. Finally, an unsupervised classification system with a SOM network was evaluated, with good training results and selection between the number of holes and positions. The detection system was programmed into an Odroid embedded system. In the embedded system, only the statistical model was downloaded and the error rates were calculated, the computational times were reduced and a correct detection was made.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Electrónica
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/38698
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectPiezodiagnosis
dc.subjectMonitorización De Salud Estructural
dc.subjectAnálisis De Componentes Principales
dc.subjectRedes Som
dc.subjectVariaciones De Condiciones Ambientales Y Operacionales.
dc.subject.keywordPiezodiagnostics
dc.subject.keywordStructural Health Monitoring
dc.subject.keywordPrincipal Component Analysis
dc.subject.keywordSelf-Organizing Maps
dc.subject.keywordEnvironmental And Operation Conditions.
dc.titleDetección y clasificación de fugas en tuberías de acero-carbono basado en análisis de componentes principales
dc.title.englishPipe leaks detection and clasification in a carbon-steel loop based on princpal component analysis*
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
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