Desarrollo de un modelo de red neuronal para estimar la tasa de enriquecimiento del sedimento en eventos de erosión hídrica
| dc.contributor.advisor | Bonilla Meléndez, Carlos Alberto | |
| dc.contributor.author | Venegas Quiñones, Héctor Leopoldo | |
| dc.contributor.other | Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería | |
| dc.date.accessioned | 2019-06-18T14:26:39Z | |
| dc.date.available | 2019-06-18T14:26:39Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description | Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2016 | |
| dc.description.abstract | La tasa de enriquecimiento, entendida como la relación entre la concentración de un elemento en el sedimento luego de ocurrido un evento de erosión hídrica y su concentración en la matriz del suelo, es un parámetro comúnmente utilizado para modelar el movimiento y destino de los agroquímicos. La medición de la tasa de enriquecimiento, especialmente de superficie específica, es un proceso complejo y requiere medir el tamaño y distribución de las partículas, tanto en el material erodado como en la matriz del suelo. Debido a ello el objetivo de este trabajo fue desarrollar un modelo de red neuronal para estimar la tasa de enriquecimiento y compararlo con el método actualmente más utilizado en base a datos experimentales medidos en estudios previos. Para el desarrollo de la red neuronal se utilizó el Neural Network Toolbox de MATLAB y los resultados de mediciones realizadas en seis estudios previos. La red así construida utiliza ocho variables que responden a las características de suelo, clima y topografía de la superficie del suelo. El modelo de red neuronal permitió obtener un alto nivel de precisión en las estimaciones (r2=0,99 y coeficiente N-S=0,99). Evaluada su eficiencia en relación a las mediciones de cada estudio previo por separado, los resultados muestran estimaciones con valores de r2=0,65-1,00 y N-S=0,56-1,00 para aquellos estudios que presentan 3 o más datos. Así, el modelo de red neuronal probó ser un método adecuado para estimar la tasa de enriquecimiento de superficie específica en eventos de este tipo. Finalmente, y dado que es una de las alternativas más utilizadas, se compararon las estimaciones del modelo de red con las estimaciones de enriquecimiento obtenidas con la ecuación de Menzel (1980) en 54 eventos. Los resultados indican que la ecuación de Menzel muestra una reducida capacidad predictiva (r2=0,10 y N-S<-9,25). En este trabajo se describe la elaboración y validación de la red, y se entrega la información necesaria para su implementación en otros modelos de simulación de sedimentos y de transporte de contaminantes. | |
| dc.format.extent | ix, 56 páginas | |
| dc.identifier.doi | 10.7764/tesisUC/ING/22983 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/22983 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uc.cl/handle/11534/22983 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.nota.acceso | Contenido completo | |
| dc.rights | acceso abierto | |
| dc.subject.ddc | 620 | |
| dc.subject.dewey | Ingeniería | es_ES |
| dc.subject.other | Erosión de suelos - Modelos matemáticos | es_ES |
| dc.subject.other | Redes neurales (Ciencia de la computación) | es_ES |
| dc.subject.other | Sedimentación | es_ES |
| dc.title | Desarrollo de un modelo de red neuronal para estimar la tasa de enriquecimiento del sedimento en eventos de erosión hídrica | es_ES |
| dc.type | tesis de maestría | |
| sipa.codpersvinculados | 80465 |