Cálculo de la fracción volumétrica de las sustancias aceite y agua en flujo bifásico al interior de tuberías horizontales aplicando Long Short Term Memory (LSTM)

Este artículo presenta la implementación de una red neuronal Long Short Term Mémory con el fin de calcular la fracción volumétrica del aceite y agua en un fluido bifásico que se transporta por una tubería horizontal. Se implementa una base de datos de la literatura que contiene pruebas de 13 autores...

Full description

Autores:
Carreño Verdugo, Alejandro
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/14352
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/14352
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
LSTM
Flujo bifásico líquido - líquido
Tubería horizontal
Redes neuronales recurrentes
Industria 4.0
LSTM
Biphasic liquid-liquid flow
Horizontal tubery
Recurrent neural network
Industry 4.0
Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)