APLICACIÓN DE REDES NEURONALES EN EL CONTROL DE VERTIDOS DE SALMUERAS

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1 APLICACIÓN DE REDES NEURONALES EN EL CONTROL DE VERTIDOS DE SALMUERAS R. Molina M. Navarro, M. Martín, J. M. Hernández, A. B. Hernández Mascarell, J.Mª. García-Valdecasas, N. Medina, G. López, M. Pes Avances tecnológicos en el diseño y control del vertido de salmueras en el medio marino (Plan Nacional I+D+i: 021/SGTB/2007/1.3.) Valencia, 5 y 6 de Abril 2009

2 0. ÍNDICE

3 1.Objetivos El objetivo principal de este trabajo es desarrollar una herramienta computacional que dada unas condiciones de explotación de la planta desaladora sea capaz de predecir la evolución de la pluma salina, conocidos los agentes predominantes del medio. VALORES DE DESCARGA DE LA DESALADORA EVOLUCIÓN DE LA SALINIDAD EN EL MEDIO MARINO ESTACIONALIDAD CONDICIONES AMBIENTALES Atmósfericos Marinos

4 LIMITACIONES 1. Aproximación al problema EL IMPACTO DE LA SALMUERA EN ÁREAS VULNERABLES DEBE DE SER EVALUADO PERO Los modelos numéricos son útiles en la fase de diseño pero tienen limitaciones en la fase de explotación Los modelos deterministicos no tienen capacidad para resolver el problema de la difusión de la salmuera Lento avance en el desarrollo de modelos numéricos debido al déficit de datos de campo. ASDECO INSTRUMENTACIÓN + PREDICCIÓN + GESTIÓN OPERATIVA DE UMBRALES CÓMO REALIZAR LA PREDICCIÓN DE SALINIDAD DEL MEDIO?

5 1. Requerimientos de la herramienta computacional de predicción LÓGICA DIFUSA + REDES NEURONALES

6 2. ANFIS Lógica Difusa S (Conjunto difuso): U {0, 1} Las funciones de pertenencia indican en qué medida un elemento forma parte de ese conjunto difuso Datos de entrada Fusificación MECANISMO DE INFERENCIA Desfusificación Datos de salida Reglas de decisión Permiten incluir la experiencia humana en la modelización: JUICIO EXPERTO + REDES DE PESO

7 2. ANFIS Redes Neuronales Paradigma de aprendizaje y procesamiento automático Respuestas similares a las del cerebro: generalización y robustez Función de excitación Función de activación Función de transferencia x 1 w 1 Transf.de Laplace:Respuesta Transf.de Laplace: INPUT Variables* Peso (+/-) Normalización y x 2 w 2 Necesarios entrenamiento y validación

8 2. ANFIS Adaptative Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS) Aprendizaje + juicio de experto Reglas de Takagi Sugeno input inputmf rule outputmf output A 1 (μ ) w 11 (x) f w 11 w 21 f x A 2 (μ ) w 12 (x) f w 11 w 22 f w 11 *w 12 *f w 11 *w 22 *f w 12 *w 21 *f w 12 *w 22 *f y B 1 (μ ) w 21 (y) f w 12 w 21 f B 2 (μ ) w 22 (y) f w 12 w 22 f 12-22

9 Por qúe ANFIS? 2. ANFIS

10

11 3. Módulos M de preproceso de la información

12 3. WorkFlow ASDECO

13 Fase 0 Recorded Calibración datos PVA 4. Fases del proyecto Fase 1 Real Time Calibración datos instrumentales Fase 2 Prediction Modelo predicción climática + Fase 1 Fase 1 Real Time + Predicción WANA 12h, 24h, 48h, 72h SWAN SCADA S vertido S dilución Qdotación Q lím bombeo + S medio Extrapolación Svertido Temperatura

14

15 Fase 0 Recorded Calibración datos PVA 6. Fases del proyecto Fase 1 Real Time Calibración datos instrumentales Fase 2 Prediction Modelo predicción climática + Fase 1 Fase 1 Real Time + Predicción OLEAJE Y VIENTO 12h, 24h, 48h, 72h SWAN SADO I SCADA S vertido S dilución Qdotación Q lím bombeo + S medio Extrapolación Svertido Temperatura

16 4. FASE 0- CTD L4 Sensor perteneciente al PVA (Mancomucidad de Canales del Taibilla. Supervisión realizada por Universidad de Alicante) Situado a -16 m Medida de Temperatura y Salinidad cada 10 min Preproceso: promedio cada 3h 39 Salinity CTD L4 (psu) /02/07 17/03/07 17/04/07 16/05/07 10/06/07 05/07/07 07/08/07 L4 Temperature (ºC) /02/07 17/03/07 17/04/07 16/05/07 10/06/07 05/07/07 07/08/07 Date

17 4. FASE 0 - H max Hmax (m) /02/07 17/03/07 17/04/07 16/05/07 10/06/07 05/07/07 07/08/07 D ate Fuente información: REDCOS ( y_meteorologia/redes_de_medida/index.html) Datos de oleaje escalar calculados sobre un periodo de 24 min dt= 1h. Promediado cada 3h

18 4. FASE 0 - Series temporales Febrero-Diciembre 39 TIME SERIES Salinity (psu) Temperature (ºC) /02/07 30/03/07 10/05/07 21/06/07 02/08/07 12/09/07 24/10/07 05/12/07 15/01/ /02/07 30/03/07 10/05/07 21/06/07 02/08/07 12/09/07 24/10/07 05/12/07 15/01/08 6 Hmax (m) 4 2 Sea Level (m) 0 16/02/07 30/03/07 10/05/07 21/06/07 02/08/07 12/09/07 24/10/07 05/12/07 15/01/ /02/07 30/03/07 10/05/07 21/06/07 02/08/07 12/09/07 24/10/07 05/12/07 15/01/08

19 4. Results Model adjustment with data from the Monitoring Programme 2007 Simulated vs Measured Station L4. Moving average (1 day) L4 3 variables: Day Salt load Temperature Maximum wave height

20 4. Results Model adjustment with data from the Monitoring Programme 2007 Time Series (16feb-31Jul) Station L4. Moving average (1 day) L4 3 variables: Day Salt load Temperature Maximum wave height

21 4. Análisis de persistencia Medido Simulado

22 Conclusiones Les hemos presentado una herramienta de predicción y apoyo a la gestión que permite analizar en el dominio del tiempo y de la frecuencia el vertido salmuera en un medio salino La lógica difusa combinada con redes neuronales permite simular el incremento de salinidad en puntos de control discretos distribuidos en el área de estudio. Las variables integradas en el modelo ANFIS son la fecha, la altura máxima de ola registrada en un punto de control del área de estudio, la temperatura del agua y carga de sales vertidas en el medio. Los resultados muestran una alta correlación entre medidas y predicciones, y por lo tanto, la aplicación de está metodología sea muestra efectiva en el control de vertidos de salmuera

23 Supported by: Financiado por: Thanks for your attention Gracias por su atención For more information visit: Para mas información consultar:

24 Recapitulación (cambiar título, t tulo, ubicación ) Salinidad medio Temperatura medio Función objetivo: SALINIDAD AGENTES DEL MEDIO MARINO AGENTES ATMOSFÉRICOS Altura ola máxima Nivel del mar Viento USO Y EXPLOTACIÓN Caudal de rechazo Caudal de vertido Salinidad de vertido

25 4. FASE 0 - Series temporales (datos promediados cada 3 h) 4 TIME SERIES H max (m) Salinity (psu) Temperature(ºC) 0 16/02/ /03/ /04/ /04/ /05/ /06/ /07/ /08/ /02/ /03/ /04/ /04/ /05/ /06/ /01/ /08/ /02/ /03/ /04/ /04/ /05/ /06/ /07/ /08/ Sea Level(m) /02/ /03/ /04/ /04/ /05/ /06/ /07/ /08/2007

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