Metodología de prediagnóstico de patologías por humedad usando IA en edificaciones
ilustraciones, diagramas, fotografías, planos
- Autores:
-
Chapeta Gamboa, Sara Mylady
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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- Palabra clave:
- 690 - Construcción de edificios::692 - Prácticas auxiliares de construcción
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Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Chica Segovia, Angélica8ba6655ee892a3fb7b2fc500aaf0d17bChapeta Gamboa, Sara Mylady3fec3f9c33a1f040f5af552619fc8a24Desarrollo regenerativo: innovación, cultura y medio ambiente en el entorno construido, DRICAMEC2024-01-18T15:13:50Z2024-01-18T15:13:50Z2023-10https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/85358Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, diagramas, fotografías, planosLa metodología desarrollada tiene como objetivo contribuir a la conservación y protección de las edificaciones mediante una herramienta desarrollada como una IA que permite hacer prediagnósticos de patologías por humedad en elementos verticales (muros de mampostería) y horizontales (cubiertas inclinadas, cubiertas planas, entrepisos en madera, concreto o estructura metálica) a través de un algoritmo de análisis deductivo que usa el método de la Distancia de Hamming en combinación con algunas reglas establecidas. Para esto se hizo un reconocimiento de los métodos de estanqueidad de las edificaciones, la materialidad de sus elementos y acabados, los mecanismos de daño por humedad, identificación de lesiones y correlaciones entre los daños y los elementos para con esta información construir la metodología de prediagnóstico de patologías por humedad, cuya aplicación se enfoca, por ahora, en el mantenimiento, el trabajo de campo de patología y posventas de las construcciones. Se encuentra fundamentada en las propuestas de otros autores, con la diferencia de que ésta es enfocada en la automatización de este proceso, para ello se establecieron reglas, correlaciones e interacciones entre todas las variables. Para probar el correcto funcionamiento de la IA se hace una prueba mediante un caso de estudio, donde se evalúan nueve lesiones previamente diagnosticadas que se comparan con los resultados obtenidos con la IA, de esta forma se hace una evaluación cualitativa de la asertividad de los prediagnósticos y se plantean algunos puntos de mejora para investigaciones futuras. También se hace un caso práctico donde se prediagnostica una humedad y se ponen en practica las sugerencias del prediagnóstico para eliminar la causa de la humedad. (Texto tomado de la fuente)The developed methodology aims to contribute to the conservation and protection of buildings through a tool developed as an AI that allows pre-diagnostics of dampness pathologies in vertical elements (masonry walls) and horizontal elements (pitched roofs, flat roofs, mezzanines by wooden, concrete or metal structure) through a deductive analysis algorithm that uses the Hamming Distance method in combination with established rules. A recognition was made of the sealing methods of the buildings, the materiality of its elements and finishes, the dampness damage mechanisms, identification of injuries and correlations between the damages and the elements to build the pre-diagnostic methodology with this information of pathologies due to dampness, whose application is focused, for now, on maintenance, pathology field work and post-sales of constructions. It is based on the proposals of other authors, with the difference that it is focused on the automation of this process, for which rules, correlations, and interactions between all the variables will be found. In order to prove the correct functioning of the AI, a test is carried out through a case study, where nine previously diagnosed damages are evaluated and compared with the results obtained with the AI, in this way a qualitative evaluation of the assertiveness of the prediagnostics is made and some improvement points are raised for future research. A practical case is also made in which humidity is prediagnosed and the suggestions from the AI are put into practice to eliminate the cause of the humidity.MaestríaMagister en Construcción172 páginas + 3 anexos (225, 27, 4 páginas)application/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Artes - Maestría en ConstrucciónFacultad de ArtesBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá690 - Construcción de edificios::692 - Prácticas auxiliares de construcción690 - Construcción de edificios::691 - Materiales de construcción620 - Ingeniería y operaciones afines::624 - Ingeniería civil720 - Arquitectura::721 - Materiales arquitectónicos y elementos estructuralesHumedad en los edificiosFallas en construccionesFallas estructuralesInteligencia artificialArtificial intelligenceDampness in buildingsBuilding failuresStructural failuresHumedadesDiagnósticoPatologíaIADampnessDiagnosisPathologyAIPatología de la construcciónBuilding pathologyMetodología de prediagnóstico de patologías por humedad usando IA en edificacionesMethodology for pre-diagnosis of dampness pathologies using AI for buildingsTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMAbdullah Halim, A.-H., Professor Siti Norlizaiha Harun, A., & Yusof Hamid, M. (2012). Diagnosis of dampness in conservation of historic building. Journal Design + Built Diagnosis Of Dampness, 5.BEKTAŞ EKİCİ, B., & USTAOĞLU, S. T. (2023). Deep Learning for Physical Damage Detection in Buildings: A Comparison of Transfer Learning Methods. Turkish Journal of Science and Technology. https://doi.org/10.55525/tjst.1291814Broto, C. (2006). Enciclopedia Broto de patologías de la construcción: Conceptos generales y fundamentosCasas, L. (2012). Humedades (Primera Ed). Universidad del Valle. https://www.flickr.com/photos/librosyeditores/8415006772Chávez-Hernández, J. A., Recarey, C. A., García-Lorenzo, M. M., & López-Jiménez, O. (2012). Utilización de la Inteligencia Artificial en el diagnóstico patológico de edificaciones de valor patrimonial. Informes de La Construcción, 64(527), 297–305. https://doi.org/10.3989/ic.11.036Chica Segovia, A., & Ramos Zapata, M. C. (2022). Optimización de la metodología de diagnóstico patológico de las humedades, desarrollado en el estudio de edificaciones de la Ciudad Universitaria en Bogotá. ACTIO Journal of Technology in Design, Film Arts and Visual Communication, 6(1). https://doi.org/10.15446/actio.v6n1.102538d’Ambrosio Alfano, F. R., Palella, B. I., & Riccio, G. (2023). Moisture in historical buildings from causes to the application of specific diagnostic methodologies. Journal of Cultural Heritage, 61, 150–159. https://doi.org/10.1016/j.culher.2023.04.001El Getsemanicense. (2021). Unos gemelos discretos. El Getsemanicense. https://www.elgetsemanicense.com/noticia/unos-gemelos-discretosFarahani, A., Naderpour, H., Konstantakatos, G., Tarighat, A., Peymanfar, R., & Asteris, P. G. (2023). Developing a Fuzzy Expert System for Diagnosing Chemical Deterioration in Reinforced Concrete Structures. Applied Sciences, 13(18), 10372. https://doi.org/10.3390/app131810372Forman, H. (1969). Colombia, street vendors selling goods in Cartagena. https://collections.lib.uwm.edu/digital/collection/ags_south/id/9504/rec/217García Morales, S. (1995). Metodología de diagnóstico de humedades de capilaridad ascendente y condensación higroscópica, en edificios históricos. Escuela Técnica Superior de Arquitectura.Garcia-Gago, J., Sánchez-Aparicio, L. J., Soilán, M., & González-Aguilera, D. (2022). HBIM for supporting the diagnosis of historical buildings: case study of the Master Gate of San Francisco in Portugal. Automation in Construction, 141. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104453Mira mira, J. (2008). Aspectos conceptuales de la Inteligencia Artificial y la Ingeniería del Conocimiento. In Inteligencia Artificial. Técnicas, métodos y Aplicaciones (pp. 3–28).Monjo, J., & Maldonado, L. (2001). Patología y técnicas de intervención en estructuras arquitectónicas. LTC.Mulero Palencia, S. (2022). Machine-learning for As-Built diagnostics and enrichment of design rules for deep renovation.Penfield, P. Jr. (n.d.). 4.4: Distancia Hamming - LibreTexts Español. Massachusetts Institute of Technology . Retrieved February 2, 2023, from https://espanol.libretexts.org/Ingenieria/Informaci%C3%B3n_y_Entrop%C3%ADa_(Penfield)/04%3A_Errores/4.04%3A_Distancia_HammingRodríguez, J. C. (2001). Tratamiento de Las Humedades en Los Edificios. Thomson Learning, Paraninfo. https://books.google.com.co/books?id=bHABwU-U3WUCTaboada Iglesias, M. J., & Gómez Pérez, A. (2008). Sistemas basados en reglas. In Inteligencia Artificial: Métodos, técnicas y aplicaciones (1st ed., pp. 83–130). http://www.ebooks7-24.com.ezproxy.biblored.gov.co/stage.aspx?il=7368&pg=&ed=Universidade do Porto. (2022). PATORREB. http://patorreb.com/pt/default.asp?op=100van Balen, K. (1996). Expert system for evaluation of deterioration of ancient brick masonry structures. In The Science of the Total Environment (Vol. 189)EstudiantesInvestigadoresPúblico generalLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/85358/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD51ORIGINAL10987645992023.pdf10987645992023.pdfTesis de Maestría en Construcciónapplication/pdf21298203https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/85358/2/10987645992023.pdfa7fd7d8a20dceb2d86297fb81e893905MD52Anexo A.pdfAnexo A.pdfAnexo A. Base de Datosapplication/pdf1310046https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/85358/3/Anexo%20A.pdf135ef22ac85d3af871d7a3f3d18f1343MD53Anexo B.pdfAnexo B.pdfAnexo B. Fichas de levantamiento caso estudioapplication/pdf18050939https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/85358/4/Anexo%20B.pdf5726d69aacfcd0872b463176154c7bb3MD54Anexo C.pdfAnexo C.pdfAnexo C. Fichas de levantamiento caso prácticoapplication/pdf1306794https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/85358/5/Anexo%20C.pdf8cdbab7f8391bd5e525797282c08054cMD55unal/85358oai:repositorio.unal.edu.co:unal/853582024-01-18 10:32:30.524Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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