Modelització de pèrdues de càrrega singulars per inserció de lateral en terciària amb xarxes neuronals artificials i validació per parts

Abstract

[cat] En el present treball s’ha dut a terme la modelització de les pèrdues de càrrega singulars que es produeixen a la inserció d’un lateral, amb collarí de presa, a la canonada terciària en subunitats de reg localitzat. Aquesta modelització s’ha realitzat mitjançant xarxes neuronals artificials amb una validació per parts. La validació per parts consisteix en dividir el set de dades en un conjunt de particions, deixant cada etapa un set de dades per a testar el model, assegurant que totes les dades seran testades de forma independent. Per a dur a terme la modelització de les pèrdues de càrrega singulars a la terciària s’han considerat diferents combinacions de ‘inputs’ per tal de comparar la influència de diferents variables. També s’han assajat diferents percentatges de dades de validació per a conèixer els efectes sobre els resultats. Atenent als indicadors obtinguts, s’ha arribat a la conclusió que la combinació de ‘inputs’ òptima és la que conté les variables de fracció de secció obstruïda, velocitats abans i després de la inserció, velocitat en el lateral, nombre de Reynolds a la terciària abans i després de la inserció i pèrdues de càrrega contínues en els mateixos punts de la terciària. Amb aquest model s’ha obtingut un RRMSE mitjà al voltant d’un 11% i un R2 de 0.9907. De totes maneres, s’ha observat que hi ha diferents combinacions d’inputs, amb manco nombre de variables, que proporcionen també unes estimacions raonables. Per tant, els resultats confirmen que les xarxes neuronals artificials permeten modelitzar satisfactòriament les pèrdues de càrrega singulars a partir de diferents combinacions de variables d’entrada, i són una alternativa interessant a les tècniques ja existents.