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...
- 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:
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- 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
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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 |
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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 PythonIn this work, a methodology based on machine learning is proposed for the interpretation of the signals obtained in the ultrasonic characterization of emulsions and solutions with measurement cells based on backscattering. These cells generate complicated signals difficult to interpret by conventional methods. The methodology was used with data ontained on the characterization of water-oil emulsionsvin a previous study, showing a good prediction of the wáter concentration. The design and construction of a new measurement cell and tests carried out with water-glycerin solutions are shown. In this case, the proposed methodology allowed predicting the concentration of the test samples with an error of less than 2 %. Linear regression and search algorithms were used for model training and prediction. To solve the supervised learning problems, the scikit-learn library in Python was usedProyecto de grado (Ingeniero Mecatrónico)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2024PregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a)37 páginasapplication/pdfspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería MecatrónicaFacultad de IngenieríaCaliDerechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Desarrollo de un dispositivo para la caracterización ultrasónica de emulsiones usando técnicas de aprendizaje automáticoTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85[1] E. Franco, J. Meza, y F. 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