Predicción de la temperatura interna de un prisma rectangular de concreto empleando datos meteorológicos e imágenes térmicas en un modelo de regresión

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dc.contributor.advisorBegambre Carrillo, Oscar Javier
dc.contributor.advisorBenjumea Royero, Jose Miguel
dc.contributor.authorLópez Herrera, Luis Alberto
dc.contributor.authorPrieto Angarita, Santiago
dc.contributor.evaluatorArroyo Amell, Orlando Daniel
dc.contributor.evaluatorMendez Poveda, Cesar Andres
dc.date.accessioned2025-02-07T12:12:28Z
dc.date.available2025-02-07T12:12:28Z
dc.date.created2025-02-06
dc.date.issued2025-02-06
dc.description.abstractEn el contexto actual de cambio climático y aumento en la intensidad y frecuencia de los fenómenos meteorológicos, la ingeniería civil enfrenta el desafío de diseñar infraestructuras resilientes y sostenibles. Las variaciones térmicas en estructuras de concreto generan tensiones que pueden comprometer las propiedades mecánicas del material y a su vez la integridad estructural. La medición de estas variaciones es un reto para la ingeniería civil, pues muchas veces la instrumentación de las estructuras con sensores como termocuplas conlleva costos elevados y posibles intervenciones que podrían requerir modificaciones sobre la estructura. Este estudio, mediante un método no invasivo y eficiente, busca predecir la temperatura interna de un prisma rectangular de concreto a partir de fotos térmicas y datos meteorológicos. Los datos fueron registraron durante un periodo de 30 días bajo tres condiciones de apoyo diferentes, utilizando técnicas de análisis estadístico como análisis de componentes principales y modelos de regresión lineal en el software de código abierto R. Los resultados mostraron que se puede predecir la temperatura interna del prisma mediante modelos de regresión lineal, alcanzando coeficientes de determinación superiores a 0.9, siendo la temperatura superficial la variable con mayor potencial para predecir la temperatura interna en estructuras de concreto de baja complejidad.
dc.description.abstractenglishIn the current context of climate change and the increasing intensity and frequency of meteorological phenomena, civil engineering faces the challenge of designing resilient and sustainable infrastructure. Thermal variations in concrete structures generate stresses that can compromise the mechanical properties of the material and, in turn, the structural integrity. Measuring these variations is a challenge for civil engineering, as the instrumentation of structures with sensors such as thermocouples often involves high costs and potential interventions that may require modifications to the structure. This study, through a non-invasive and efficient method, aims to predict the internal temperature of a rectangular concrete prism using thermal images and meteorological data. The data was recorded over a 30-day period under three different support conditions, employing statistical analysis techniques such as principal component analysis and linear regression models in the open-source software R. The results showed that the internal temperature of the prism can be predicted using linear regression models, achieving coefficients of determination higher than 0.9. Surface temperature was identified as the variable with the greatest potential for predicting the internal temperature in low-complexity concrete structures.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Civil
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/20.500.14071/44966
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Civil
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenieria Civil
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectTemperatura interna
dc.subjectTemperatura superficial
dc.subjectModelo de regresión lineal
dc.subjectMonitoreo de salud estructural (MSE)
dc.subjectPredicción
dc.subjectCargas térmicas
dc.subjectDatos Meteorológicos
dc.subject.keywordInternal temperature
dc.subject.keywordSurface temperature
dc.subject.keywordLinear regression model
dc.subject.keywordStructural health monitoring (SHM)
dc.subject.keywordPrediction
dc.subject.keywordThermal loads
dc.subject.keywordMeteorological data
dc.titlePredicción de la temperatura interna de un prisma rectangular de concreto empleando datos meteorológicos e imágenes térmicas en un modelo de regresión
dc.title.englishPrediction of the internal temperature of a rectangular concrete prism using meteorological data and thermal images in a regression model
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Civil