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Predicción de las condiciones de una planta depuradora de aguas residuales

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dc.contributor.author Roa Dinorín, Alembert Alejandro
dc.date.accessioned 2014-03-04T19:07:50Z
dc.date.available 2014-03-04T19:07:50Z
dc.date.created 2013-11
dc.date.issued 2014-03-04
dc.identifier.uri http://tesis.ipn.mx:8080/xmlui/handle/123456789/12689
dc.description.abstract Resumen En este trabajo de tesis se desarrolla, implementa y evalúa un método para realizar la predicción de las condiciones que presenta una plata depuradora de aguas residuales empleando un algoritmo inteligente de reconocimiento y clasificación de patrones perteneciente a la rama del cómputo no convencional. El algoritmo seleccionado es el clasificador Gamma el cual forma parte del ascendente enfoque asociativo Alfa-Beta, mismo que emplea los operadores Alfa-Beta como base de sus operaciones fundamentales y que sirvieron de inspiración para el desarrollo de las memorias asociativas Alfa-Beta. La predicción se realiza tomando como base un banco de datos que describe y abstrae el comportamiento de una planta depuradora de aguas residuales por un periodo de tiempo de aproximadamente dos años, en los cuales se tiene un registro tanto de condiciones de trabajo normales como anormales. Las pruebas realizadas para hacer la predicción son presentadas en forma de una serie de tiempo. La finalidad de este trabajo es presentar una propuesta que contribuya de forma importante para el posterior desarrollo de herramientas de apoyo que sirvan de respaldo en la toma de decisiones respecto al funcionamiento de una planta depuradora de aguas residuales para lograr que siempre trabaje en las mejores condiciones.   Abstract In this thesis, a method for prediction of the operation conditions of a wastewater treatment plant is developed, implemented and evaluated. The proposed method uses an intelligent algorithm for pattern recognition and classification that belongs to the branch of non-conventional computing. The selected algorithm is the Gamma classifier that forms a part of the ascending Alpha-Beta associative approach. This approach uses the Alfa-Beta operators as a basis of their core operations, and these operators inspired the development of Alpha-Beta associative memories. The prediction is performed over a database that describes and abstracts the behavior of a wastewater treatment plant for a period of time two years approximately, in which both normal and abnormal working conditions were recorded. The accomplished prediction tests are presented in form of a time series. This work presents a proposal to contribute significantly for the further development of support tools that help to the decision making regarding the wastewater treatment plant functioning. With the proposed approach, the best possible conditions for the plant operation are attained. es
dc.language.iso es_MX es
dc.publisher Instituto Politécnico Nacional. Centro de Investigación en Computación es
dc.title Predicción de las condiciones de una planta depuradora de aguas residuales es
dc.type Tesis es
dc.contributor.advisor Argüelles Cruz, Amadeo José
dc.contributor.advisor Pogrebnyak, Oleksiy


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