Desarrollo de un dispositivo para la caracterización ultrasónica de emulsiones usando técnicas de aprendizaje automático

En este trabajo se propone una metodología basada en aprendizaje automático para la interpretación de las señales obtenidas en la caracterización ultrasónica de emulsiones y soluciones con celdas de medición basadas en retrodispersión. Estas celdas generan unas señales complicadas que son difíciles de interpretar por métodos convencionales. La metodología fue usada con datos de caracterización de emulsiones agua-petróleo, obtenidos en un estudio anterior, mostrando una buena predicción de la concentración de agua. Se muestra el diseño y construcción de una celda de medición nueva y ensayos realizados con soluciones agua-glicerina, donde la metodología propuesta permitió predecir la concentración de las muestras de prueba con un error menor al 2 %. Para en entrenamiento del modelo y para la predicción fueron usados algoritmos de regresión lineal y de búsqueda. Para resolver los problemas de aprendizaje supervisado, fue usada la librería de scikit-learn en Python

• Autores: Sandoval Cañas, Natalia
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Autónoma de Occidente
• Repositorio: RED: Repositorio Educativo Digital UAO
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:red.uao.edu.co:10614/15646
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10614/15646; https://red.uao.edu.co/
• Palabra clave: Ingeniería Mecatrónica; Caracterización de emulsiones/soluciones por ultrasonido; Caracterización de líquidos; Celdas de medición basadas en retrodispersión; Regresión lineal; Ultrasound; Backscattering; Machine learning; Emulsion; Solution
• Rights: openAccess
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