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Análisis de intermitencias hidrodinámicas en flujos bifásicos gas-líquido de alta viscosidad mediante técnicas de aprendizaje automático

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dc.contributor.author González Treviño, Jesús Alberto
dc.date.accessioned 2025-06-18T22:49:31Z
dc.date.available 2025-06-18T22:49:31Z
dc.identifier.uri http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/19849
dc.description Se investiga una forma de relacionar las fluctuaciones de las series instantáneas de la presión en línea y de colgamiento de líquido de un flujo tapón de alta viscosidad en tuberías horizontales por medio de perceptrones multicapa y modelos de mezcla. es_ES
dc.description.abstract Se analiza un conjunto de series instantáneas de presión en línea y colgamiento de líquido de un flujo tapón glicerina-aire de 0.6 Pa·s en una tubería horizontal de 0.0762 metros de diámetro nominal. Se utiliza un perceptrón multicapa cuyas entradas son las series instantáneas mencionadas. Se descubre que las predicciones de colgamiento de líquido para presiones desconocidas se aproximan al colgamiento de líquido promedio cuando la función de pérdida de la red neuronal es el error cuadrático medio. Para predecir el colgamiento de líquido en las regiones de película, frente y cuerpo del tapón se efectúa una descomposición de dicha serie temporal por medio del modelo de mezcla Gaussiano; se realiza un análisis estadístico del flujo a partir del ajuste del modelo de mezcla y se deducen ecuaciones que permiten estimar para cada una de las fases los volúmenes totales y acumulados en cada una de las regiones de flujo consideradas. Una vez realizada la agrupación, con un conjunto de perceptrones multicapa se predice el colgamiento de líquido por región de flujo para presiones desconocidas. es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.subject Flujo multifásico es_ES
dc.subject Flujo bifásico es_ES
dc.subject Flujo bache es_ES
dc.subject Flujo tapón es_ES
dc.subject Flujo intermitente es_ES
dc.subject Colgamiento de líquido es_ES
dc.subject Tuberías horizontales es_ES
dc.subject Alta viscosidad es_ES
dc.subject Aprendizaje automático es_ES
dc.subject Aprendizaje profundo es_ES
dc.subject Aprendizaje probabilístico es_ES
dc.subject Redes neuronales es_ES
dc.subject Perceptrón multicapa es_ES
dc.subject Modelos de mezcla es_ES
dc.subject Mezcla de gaussianas es_ES
dc.subject Multiphase flow es_ES
dc.subject Two-phase flow es_ES
dc.subject Slug flow es_ES
dc.subject Intermittent flow es_ES
dc.subject Liquid holdup es_ES
dc.subject Horizontal pipes es_ES
dc.subject High viscosity es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Deep learning es_ES
dc.subject Probabilistic learning es_ES
dc.subject Neural networks es_ES
dc.subject Multilayer perceptron es_ES
dc.subject Mixture models es_ES
dc.subject Gaussian mixture model es_ES
dc.title Análisis de intermitencias hidrodinámicas en flujos bifásicos gas-líquido de alta viscosidad mediante técnicas de aprendizaje automático es_ES
dc.type Tesis es_ES
dc.director.trabajoescrito Guzmán Vázquez, José Enrique
dc.carrera.ingenieria Ingeniería petrolera es_ES


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  • Tesis 2025
    Trabajos escritos para obtener grado académico de licenciatura en ingeniería de 2025.

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