Clasificador de patrones de flujo bifásico en pequeños canales mediante una red neuronal convolucional

Abstract

Para una gran cantidad de procesos industriales, la identificación del patrón de flujo presente es importante para un diseño adecuado de equipos de intercambio de calor, sistemas de bombeo, celdas de combustible, entre otros. Este trabajo tiene como principal objetivo diseñar e implementar clasificador mediante una interfaz gráfica de usuario para la identificación de patrones de flujo en imágenes normalizadas de flujos reales de dos fases. La característica principal de este método es que permite realizar la identificación de patrones de manera no invasiva. Debido a la complejidad de las interacciones entre las fases del flujo líquido gas existe el interés de generar un algoritmo capaz de encontrar el patrón de flujo presente que dicte el comportamiento termo hidráulico del fluido. Identificar este comportamiento es una tarea ardua que requiere de expertos en diversas áreas, este trabajo basa su conocimiento a partir del entrenamiento previo de una red neuronal convolucional. Se muestra el desarrollo de la interfaz gráfica para los fluidos bifásicos y, que proporcionaron resultados de identificación de imágenes con una eficiencia arriba del 93% para diferentes patrones de flujo: bala, anular, semi anular, anular disperso y anular bajo.