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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 |