Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Villamizar Mejia, RodolfoQuiroga Pineda, John Leonardo2024-03-0320162024-03-0320162016https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/34206Este trabajo describe los resultados de la adaptación de una metodología para la detección y clasificación de diferentes estados de deformación elástica en tuberías metálicas usando ondas guiadas, el principio de piezo-diagnosis y algoritmos estadísticos. La metodología consiste en transmitir y sensar un conjunto de ondas guiadas en una tubería a nivel de laboratorio para obtener el comportamiento estadístico en su estado nominal y en otros estados de deformación elástica. Los diferentes grados de deformación son emulados variando la carga aplicada por uno de los soportes de la tubería. Las señales transmitidas y sensadas son analizadas y procesadas por algoritmos basados en correlación de señales, Análisis de Componentes Principales y Prueba de Hipótesis con el propósito de detectar y clasificar diferentes grados de deformación. La metodología se validó experimentalmente variando temperatura del ambiente y la velocidad del flujo de agua dentro de la tubería, comprobándose su efectividad en la detección y clasificación de estados de deformación. Actualmente los sistemas de inspección en tuberías utilizados por las empresas son capaces de detectar, cuantificar y localizar diferentes tipos de fallas de manera eficiente. Sin embargo, estos sistemas de inspección no trabajan de forma continua debido a los altos costos de operación. Este factor no presenta problemas cuando se requiere detectar fallas que aparecen de forma gradual como por ejemplo la corrosión, que tarda meses en manifestarse y no requiere una agenda de inspección continua. No obstante, existen otro tipo de fallas que se pueden presentar de forma repentina las cuales pueden provocar consecuencias económicas, ecológicas o trágicasapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Monitorización De Salud EstructuralAnálisis De Componentes PrincipalesReconocimiento DeUniversidad Industrial de Santanderhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coThis work presents the main results of using an adapted methodology for detecting and classifying different elastic deformation states in steel pipes by means of guided wavespiezoelectric transducers and statistical algorithms. It consists of transmitting and sensing a set of guided waves through a pipe in order to obtain a statistical behavior of the nominal state and other degrees of deformation. These degrees are emulated by varying the applied load at one of the pipe supports. The transmitted/sensed signals are analyzed and processed by algorithms based on Signals CorrelationPrincipal Component Analysis and Hypothesis Testing in order to detect and classify different states of elastic deformation. The methodology was experimentally validatedwhile temperature and water flow velocity varied within the pipewhere it was demonstrated its capacity to detect and classify deformation states. Currently the systems of inspection in pipes used by companies are able to detectquantify and locate different types of failures efficiently. Howeverthese inspection systems do not work continuously due to the high operating costs. This factor presents no problems when it is necessary to detect faults that appear gradually such as corrosionwhich takes months to manifest and does not require a continuous inspection schedule. Howeverthere are other types of failures that can occur suddenly which can cause economicecological or tragic consequences.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)