Maestría en Ingeniería Electrónica · 2016

Clasificación de estados de deformación elástica en tuberías metálicas mediante algoritmos basados en modelos estadísticos y técnicas heurísticas.

Este trabajo describe los resultados de la adaptación de una metodología para la detección y clasificación de diferentes estados de deformación elástica en tuberías metálicas usando ondas guiadas, el principio de piezo-diagnosis y algoritmos estadísticos. La metodología consiste en transmitir y sensar un conjunto de ondas guiadas en una tubería a nivel de laboratorio para obtener el comportamiento estadístico en su estado nominal y en otros estados de deformación elástica. Los diferentes grados de deformación son emulados variando la carga aplicada por uno de los soportes de la tubería. Las señales transmitidas y sensadas son analizadas y procesadas por algoritmos basados en correlación de señales, Análisis de Componentes Principales y Prueba de Hipótesis con el propósito de detectar y clasificar diferentes grados de deformación. La metodología se validó experimentalmente variando temperatura del ambiente y la velocidad del flujo de agua dentro de la tubería, comprobándose su efectividad en la detección y clasificación de estados de deformación. Actualmente los sistemas de inspección en tuberías utilizados por las empresas son capaces de detectar, cuantificar y localizar diferentes tipos de fallas de manera eficiente. Sin embargo, estos sistemas de inspección no trabajan de forma continua debido a los altos costos de operación. Este factor no presenta problemas cuando se requiere detectar fallas que aparecen de forma gradual como por ejemplo la corrosión, que tarda meses en manifestarse y no requiere una agenda de inspección continua. No obstante, existen otro tipo de fallas que se pueden presentar de forma repentina las cuales pueden provocar consecuencias económicas, ecológicas o trágicas

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