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“Redes neuronales artificiales aplicadas a la detección de fugas no visibles en las redes de agua potable de la Ciudad de Lima“
dc.contributor.advisor | Rubiños Jiménez, Santiago Línder | |
dc.contributor.author | Apesteguia Infantes, Juan Antonio | |
dc.contributor.author | Huarcaya Gonzales, Edwin | |
dc.date.accessioned | 2019-09-24T16:39:07Z | |
dc.date.available | 2019-09-24T16:39:07Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12952/3899 | |
dc.description.abstract | El tema central de esta investigación inédita tiene como premisa un recurso natural del cual Lima carece que es el agua potable, estamos enclavados en un desierto y esto conlleva a que los servicios de procesamiento y distribución de este sean insuficientes para satisfacer la demanda, esto sumado al desperdicio del agua no facturada ya sea por un deficiente sistema de redes de agua potable o por conexiones clandestinas hace urgente buscar soluciones a esta problemática. Una fuga es una salida de agua no controlada en cualquiera de los componentes del sistema de distribución de agua potable; con mayor frecuencia ocurren en uniones de tuberías, codos, roturas de conductos y válvulas. En algunos países, las fugas de los sistemas de abastecimiento de agua llegan a ser del 50% de la cantidad requerida por los habitantes para satisfacer sus necesidades hídricas; esto implica pérdidas económicas de importancia y un mal aprovechamiento de los recursos naturales. Es por eso que se desarrolló la Tesis "REDES NEURONALES ARTIFICIALES APLICADAS A LA DETECCIÓN DE FUGAS NO VISIBLES EN LAS REDES DE AGUA POTABLE DE LA CIUDAD DE LIMA" que consiste en aplicar las redes neuronales con ayuda del software MATLAB para resolver un problema puntual que es la detección y clasificación de las fugas en tiempo real y con un margen de error menor con respecto al error humano. Esto conllevara a un ahorro porcentual del agua potable no facturada por parte de la empresa prestadora del servicio al hacer la detección de las fugas no visibles más eficiente y rápida. | es_PE |
dc.description.uri | Tesis | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional del Callao | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pe/ | * |
dc.source | Repositorio institucional – UNAC | es_PE |
dc.subject | Redes neuronales artificiales | es_PE |
dc.subject | Detección de fugas no visibles | es_PE |
dc.title | “Redes neuronales artificiales aplicadas a la detección de fugas no visibles en las redes de agua potable de la Ciudad de Lima“ | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_PE |
thesis.degree.name | Tesis para optar el grado académico de maestro ciencias de la electrónica, con mención en control y automatización | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional del Callao. Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica | es_PE |
thesis.degree.level | Maestría | es_PE |
thesis.degree.discipline | Maestro ciencias de la electrónica, con mención en control y automatización | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
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