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:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/17019
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/17019
- Palabra clave:
- Mechatronic
MFL signals
Neural networks
Hydrocarbon transportation
Algorithms
Machine theory
Artificial intelligence
Mathematical models
Mecatrónica
Algoritmos
Teoría de las máquinas
Inteligencia artificial
Modelos matemáticos
Señales MFL
Redes neuronales
Transporte de hidrocarburos
- Rights
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
id |
UNAB2_79b69fadab653baa1e6f0baf2ed62f13 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/17019 |
network_acronym_str |
UNAB2 |
network_name_str |
Repositorio UNAB |
repository_id_str |
|
dc.title.spa.fl_str_mv |
Análisis e interpretación de señales de fuga de campo magnético en tuberías de transporte de hidrocarburos para la detección de pérdidas significativas de material |
dc.title.translated.spa.fl_str_mv |
Analysis and interpretation of magnetic field leakage signals in hydrocarbon transport pipelines for detection of significant material losses |
title |
Análisis e interpretación de señales de fuga de campo magnético en tuberías de transporte de hidrocarburos para la detección de pérdidas significativas de material |
spellingShingle |
Análisis e interpretación de señales de fuga de campo magnético en tuberías de transporte de hidrocarburos para la detección de pérdidas significativas de material Mechatronic MFL signals Neural networks Hydrocarbon transportation Algorithms Machine theory Artificial intelligence Mathematical models Mecatrónica Algoritmos Teoría de las máquinas Inteligencia artificial Modelos matemáticos Señales MFL Redes neuronales Transporte de hidrocarburos |
title_short |
Análisis e interpretación de señales de fuga de campo magnético en tuberías de transporte de hidrocarburos para la detección de pérdidas significativas de material |
title_full |
Análisis e interpretación de señales de fuga de campo magnético en tuberías de transporte de hidrocarburos para la detección de pérdidas significativas de material |
title_fullStr |
Análisis e interpretación de señales de fuga de campo magnético en tuberías de transporte de hidrocarburos para la detección de pérdidas significativas de material |
title_full_unstemmed |
Análisis e interpretación de señales de fuga de campo magnético en tuberías de transporte de hidrocarburos para la detección de pérdidas significativas de material |
title_sort |
Análisis e interpretación de señales de fuga de campo magnético en tuberías de transporte de hidrocarburos para la detección de pérdidas significativas de material |
dc.creator.fl_str_mv |
Quintero Plata, Javier Mario |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
González Acevedo, Hernando |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Quintero Plata, Javier Mario |
dc.contributor.cvlac.spa.fl_str_mv |
González Acevedo, Hernando [0000544655] |
dc.contributor.googlescholar.spa.fl_str_mv |
González Acevedo, Hernando [V8tga0cAAAAJ&hl=es&oi=ao] |
dc.contributor.orcid.spa.fl_str_mv |
González Acevedo, Hernando [0000-0001-6242-3939] |
dc.contributor.scopus.spa.fl_str_mv |
González Acevedo, Hernando [55821231500] |
dc.contributor.researchgate.spa.fl_str_mv |
González Acevedo, Hernando [Hernando-Gonzalez-Acevedo-2199006362] |
dc.subject.keywords.spa.fl_str_mv |
Mechatronic MFL signals Neural networks Hydrocarbon transportation Algorithms Machine theory Artificial intelligence Mathematical models |
topic |
Mechatronic MFL signals Neural networks Hydrocarbon transportation Algorithms Machine theory Artificial intelligence Mathematical models Mecatrónica Algoritmos Teoría de las máquinas Inteligencia artificial Modelos matemáticos Señales MFL Redes neuronales Transporte de hidrocarburos |
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv |
Mecatrónica Algoritmos Teoría de las máquinas Inteligencia artificial Modelos matemáticos |
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Señales MFL Redes neuronales Transporte de hidrocarburos |
description |
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. |
publishDate |
2015 |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2015 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2022-07-19T17:00:50Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2022-07-19T17:00:50Z |
dc.type.driver.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
dc.type.local.spa.fl_str_mv |
Trabajo de Grado |
dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.type.hasversion.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
dc.type.redcol.none.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
status_str |
acceptedVersion |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/20.500.12749/17019 |
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB |
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional UNAB |
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
repourl:https://repository.unab.edu.co |
url |
http://hdl.handle.net/20.500.12749/17019 |
identifier_str_mv |
instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB reponame:Repositorio Institucional UNAB repourl:https://repository.unab.edu.co |
dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.references.spa.fl_str_mv |
[1] Arizmendi P., Carlos Julio. 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. Multi-parameter Analysis of ECG and Respiratory Flow Signals to Identify Success of Patients on Weaning Trials. En: Annual International Conference of the IEEE EMBS. No. 32 (2010); p. 6070-6073. [8] W. Couch, Leon. Digital & Analog Communication Systems. 8 ed. Prentice Hall, 2012. [9] Métodos de análisis de datos en ecología. Departamento de ecología. Universidad de Alcalá. 2005 [10] Vidal, Tomás. Introducción a las Redes Neuronales. Departamento Electrónica. UTFSM. 2012. [11] 8. Balakrishnama, A. Ganapathiraju. LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS - A BRIEF TUTORIAL. Institute for Signal and Information Processing. Department of Electrical and Computer Engineering. Mississippi State University. [12] Tibshirani, Hastie. Cross-validation and bootstrap. SLDM 111. Febrero, 2009. [13] Kay H. Brodersen, Cheng Soon Ong, Klaas E. Stephan, Joachim M. Buhmann. The balanced accuracy and its posterior distribution. En: International Conference on Pattern Recognition. 2010. [14] Neural Network Toolbox. 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]. |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ |
dc.rights.local.spa.fl_str_mv |
Abierto (Texto Completo) |
dc.rights.creativecommons.*.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ Abierto (Texto Completo) Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.coverage.spatial.spa.fl_str_mv |
Colombia |
dc.publisher.grantor.spa.fl_str_mv |
Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB |
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv |
Facultad Ingeniería |
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
Pregrado Ingeniería Mecatrónica |
institution |
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/17019/1/2015_Tesis_Javier_Mario_Quintero.pdf https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/17019/2/license.txt https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/17019/3/2015_Tesis_Javier_Mario_Quintero.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
65c15367d27628afa5ba82cc0fecb146 3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316 e768f2df69c316f02602fc36b34d11c5 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB |
repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@unab.edu.co |
_version_ |
1814277572864770048 |
spelling |
González Acevedo, Hernando490b15a6-3d80-4525-a9a0-44e34b8f0937Quintero Plata, Javier Mario0940ffae-9533-473f-b9b6-8cb1331b0d87González Acevedo, Hernando [0000544655]González Acevedo, Hernando [V8tga0cAAAAJ&hl=es&oi=ao]González Acevedo, Hernando [0000-0001-6242-3939]González Acevedo, Hernando [55821231500]González Acevedo, Hernando [Hernando-Gonzalez-Acevedo-2199006362]Colombia2022-07-19T17:00:50Z2022-07-19T17:00:50Z2015http://hdl.handle.net/20.500.12749/17019instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.coDiseñar 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.Objetivos Introducción Procesamiento de señlaes MFL Señales MFL Base de datos Diseño de clasificadores Conclusiones Bibliografía AnexosPregradoDesign classifcators based on neural networks and Linear Discriminant Analysis (LDA) to identify material losses in hydrocarbon transport pipelines, through a spectral analysis of MFL signals.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis e interpretación de señales de fuga de campo magnético en tuberías de transporte de hidrocarburos para la detección de pérdidas significativas de materialAnalysis and interpretation of magnetic field leakage signals in hydrocarbon transport pipelines for detection of significant material lossesIngeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMechatronicMFL signalsNeural networksHydrocarbon transportationAlgorithmsMachine theoryArtificial intelligenceMathematical modelsMecatrónicaAlgoritmosTeoría de las máquinasInteligencia artificialModelos matemáticosSeñales MFLRedes neuronalesTransporte de hidrocarburos[1] Arizmendi P., Carlos Julio. 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. Multi-parameter Analysis of ECG and Respiratory Flow Signals to Identify Success of Patients on Weaning Trials. En: Annual International Conference of the IEEE EMBS. No. 32 (2010); p. 6070-6073.[8] W. Couch, Leon. Digital & Analog Communication Systems. 8 ed. Prentice Hall, 2012.[9] Métodos de análisis de datos en ecología. Departamento de ecología. Universidad de Alcalá. 2005[10] Vidal, Tomás. Introducción a las Redes Neuronales. Departamento Electrónica. UTFSM. 2012.[11] 8. Balakrishnama, A. Ganapathiraju. LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS - A BRIEF TUTORIAL. Institute for Signal and Information Processing. Department of Electrical and Computer Engineering. Mississippi State University.[12] Tibshirani, Hastie. Cross-validation and bootstrap. SLDM 111. Febrero, 2009.[13] Kay H. Brodersen, Cheng Soon Ong, Klaas E. Stephan, Joachim M. Buhmann. The balanced accuracy and its posterior distribution. En: International Conference on Pattern Recognition. 2010.[14] Neural Network Toolbox. 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.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 |