Análisis e interpretación de señales de fuga de campo magnético en tuberías de transporte de hidrocarburos para la detección de pérdidas significativas de material

Diseñar clasifcadores basados en redes neuronales y Análisis Discriminante Lineal (por sus síglas en ingles LDA) para identificar pérdidas de material en tuberías de transporte de hidrocarburos, por medio de un análisis espectral de las señales de MFL.

Autores:
Quintero Plata, Javier Mario
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/17019
Palabra clave:
Mechatronic
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Neural networks
Hydrocarbon transportation
Algorithms
Machine theory
Artificial intelligence
Mathematical models
Mecatrónica
Algoritmos
Teoría de las máquinas
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Redes neuronales
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SIGNAL PROCESSING TECHNIQUES FOR BRAIN TUMOUR DIAGNOSIS FROM MAGNETIC RESONANCE SPECTROSCOPY DATA. 2011. Ph. D. Tesís.[2] Feng, QAingshan. Sutherland, Jeff. Gu, Bill. Wei, Yao. Tao, Cui. EVOLUTION OF TRIAX MAGNETIC FLUX LEAKAGE INSPECTION FOR MITIGATION OF SPIRAL WELD ANOMALIES. En: Pipeline Technology Conference. 2011.[3] YOU, Zhongqing. VENCZEL, John. BODEN, Dudley. Advanced NDE forPipes and Tubes as per API Specifications. En: Proceedings of the National Seminar & Exhibition on Non-Destructive Evaluation. Diciembre, 2009.[4] Arizmendi P., Carlos Julio. Transformada Wavelet. Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas. UNAB. 2013.[5] Donoho, David L. Different Perspectives on Wavelets. En: American Mathematical Society, Estados Unidos. 1993.[6] MUKHOPADHYAY, S. SRIVASTAVA, 6G.P. Characterisation of metal loss defects from magnetic flux leakage signals with discrete wavelet transform. En: NDT&E. No 33 (2002); p. 57-65.[7] L. S. Correa, B. F. Giraldo, E. Laciar, A. Torres. 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Function Aproximation and Nonlinear Regression. Choose a Multilayer Neural Network Training Function. En: Documentation - Matlab® 2013a [en línea]. <htip://Amww.mathworks.com/help/nnet/ug/choose-a- multilayer-neural-network-training-function.html> [citado el 2 de enero de 2015].ORIGINAL2015_Tesis_Javier_Mario_Quintero.pdf2015_Tesis_Javier_Mario_Quintero.pdfTesisapplication/pdf13882428https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/17019/1/2015_Tesis_Javier_Mario_Quintero.pdf65c15367d27628afa5ba82cc0fecb146MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/17019/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open accessTHUMBNAIL2015_Tesis_Javier_Mario_Quintero.pdf.jpg2015_Tesis_Javier_Mario_Quintero.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7232https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/17019/3/2015_Tesis_Javier_Mario_Quintero.pdf.jpge768f2df69c316f02602fc36b34d11c5MD53open access20.500.12749/17019oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/170192022-07-19 22:01:09.859open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.coRUwoTE9TKSBBVVRPUihFUyksIG1hbmlmaWVzdGEobWFuaWZlc3RhbW9zKSBxdWUgbGEgb2JyYSBvYmpldG8gZGUgbGEgcHJlc2VudGUgYXV0b3JpemFjacOzbiBlcyBvcmlnaW5hbCB5IGxhIHJlYWxpesOzIHNpbiB2aW9sYXIgbyB1c3VycGFyIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yIGRlIHRlcmNlcm9zLCBwb3IgbG8gdGFudG8sIGxhIG9icmEgZXMgZGUgZXhjbHVzaXZhIGF1dG9yw61hIHkgdGllbmUgbGEgdGl0dWxhcmlkYWQgc29icmUgbGEgbWlzbWEuCgpFbiBjYXNvIGRlIHByZXNlbnRhcnNlIGN1YWxxdWllciByZWNsYW1hY2nDs24gbyBhY2Npw7NuIHBvciBwYXJ0ZSBkZSB1biB0ZXJjZXJvIGVuIGN1YW50byBhIGxvcyBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciBzb2JyZSBsYSBvYnJhIGVuIGN1ZXN0acOzbi4gRWwgQVVUT1IgYXN1bWlyw6EgdG9kYSBsYSByZXNwb25zYWJpbGlkYWQsIHkgc2FsZHLDoSBlbiBkZWZlbnNhIGRlIGxvcyBkZXJlY2hvcyBhcXXDrSBhdXRvcml6YWRvcywgcGFyYSB0b2RvcyBsb3MgZWZlY3RvcyBsYSBVTkFCIGFjdMO6YSBjb21vIHVuIHRlcmNlcm8gZGUgYnVlbmEgZmUuCgpFbCBBVVRPUiBhdXRvcml6YSBhIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIEF1dMOzbm9tYSBkZSBCdWNhcmFtYW5nYSBwYXJhIHF1ZSBlbiBsb3MgdMOpcm1pbm9zIGVzdGFibGVjaWRvcyBlbiBsYSBMZXkgMjMgZGUgMTk4MiwgTGV5IDQ0IGRlIDE5OTMsIERlY2lzacOzbiBBbmRpbmEgMzUxIGRlIDE5OTMgeSBkZW3DoXMgbm9ybWFzIGdlbmVyYWxlcyBzb2JyZSBsYSBtYXRlcmlhLCB1dGlsaWNlIGxhIG9icmEgb2JqZXRvIGRlIGxhIHByZXNlbnRlIGF1dG9yaXphY2nDs24uCg==