Estudio de la seguridad de presas e identificación de escenarios de riesgo mediante sistemas inteligentes.
Este proyecto de investigación se enmarca dentro de una línea de trabajo que tiene como meta definir criterios para la utilización de los sistemas inteligentes en el análisis de la seguridad de las presas de materiales sueltos y para el apoyo en la toma de decisiones. El objetivo general del proyecto era el establecimiento de una metodología para analizar la seguridad y el riesgo potencial de la presa haciendo uso de las técnicas de análisis basadas en redes neuronales.
El proyecto permitió establecer la aplicabilidad de las redes neuronales al análisis de diferentes familias de datos de auscultación y de él derivaron una serie de estudios específicos de gran interés: (I) predicción de movimientos en péndulos, (II) predicción de filtraciones y (III) análisis del efecto de ruido.
(I) Para analizar los desplazamientos radiales de diversas estaciones de los péndulos directos disponibles del caso piloto, se estudiaron modelos de complejidad creciente: El modelo más sencillo consideraba únicamente como parámetros que determinan el comportamiento el nivel del embalse y una media móvil de temperaturas ambiente. Con objeto de que el modelo sea aplicable a cualquier péndulo de cualquier presa, se ha planteado la consideración de diversas medias móviles de temperatura, de modo que sea el propio modelo el que determine el peso de cada media móvil (modelo general). También se han planteado modelos que incorporen como datos los valores de los movimientos medidos en fechas inmediatamente anteriores (modelos de corto plazo).
(II) La modelación con redes neuronales de un aforador de caudal de agua filtrada en el cimiento de la presa requirió determinar las variables del entorno que mejor permitieran determinar el caudal, y así llevó a cabo un profundo estudio de las propiedades de las redes neuronales para encontrar un método de cuantificar la importancia de cada una de esa variables.
(III) Para estudiar la influencia que tiene el ruido (errores de medida) en los datos de entrenamiento y validación de una red neuronal se utilizó como caso de estudio el modelo numérico de una presa de gravedad convencional, sin juntas inyectadas. Una de las conclusiones relevantes del proyecto ha sido la confirmación de la idoneidad de las redes neuronales para ser usadas en un futuro en las tareas de interpretación de los datos de auscultación y para analizar la seguridad y el riesgo de presas.
Entidades participantes:
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