Modelo para la estimación de la calidad del agua en afluentes hídricas
Fecha
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2018-08-15
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Altmetric
Descripción
Este proyecto de investigación pretende desarrollar un modelo para la estimación de la calidad del agua en afluentes hídricas, apoyándose del uso de herramientas computacionales y redes neuronales. Para lograr dicho objetivo se han establecido siete etapas, a continuación, se presenta una descripción de cada una:
Generalidades de la investigación: se realiza una introducción y contextualización del proyecto de investigación y se establecen los objetivos.
Estudio de estado del arte: Se realiza un estudio del estado de arte de la investigación, una contextualización de los parámetros y variables que estarán involucradas en el desarrollo de la investigación, algunos modelos ya existentes que tratan el tema de la calidad del agua, los métodos para la normalización de datos, los diferentes métodos que existen para calcular la correlación entre los variables, algunos modelos para la estimación de datos faltantes y los algunos de los modelos computaciones que existen hoy en día y que han sido aplicados para la predicción y estimación de diferentes ámbitos y parámetros en la hidrología.
Análisis de datos: Tomando en cuenta la información recolectada sobre trabajos e investigaciones realizadas sobre el tema, se realiza una descripción de las bases de datos hídricas sobre las cuales se plantea desarrollar el modelo, se aplica la normalización de los datos para su análisis y procesamiento, se realiza un análisis estadístico de los datos y un estudio de la correlación que existir entre los diferentes parámetros y estaciones de muestreo.
Modelo conceptual: Con la información investigada en el estado del arte y el análisis realizado a los datos, se procede a diseñar un modelo conceptual que permita la compresión del modelo para la estimación de la calidad del agua en afluentes hídricas. El modelo desarrollado se centra en la estimación de datos faltantes, por medio de un algoritmo desarrollado a lo largo de esta investigación, el cual obtuvo mejores resultados en comparación con métodos de interpolación o de estimación convencionales.
Diseño e implementan del modelo: Teniendo el modelo conceptual se procede a la selección de las herramientas más adecuadas para el diseño e implementación de este. Habiendo seleccionado las herramientas se desarrolla en modelo tomando en cuenta los pasos planteados en el modelo conceptual.
Protocolo de pruebas: Con la implementación del modelo ya desarrollado se procede a realizar pruebas para cada una de las secciones del modelo planteado y comprobar el buen funcionamiento del este.
Conclusiones finales y trabajos futuros: Por último se realiza una reflexión sobre la finalización de la investigación, se plantean algunos trabajos futuros y se exponen las conclusiones obtenidas en el desarrollo de la investigación.
Resumen
This research project aims to develop a model for the estimation of water quality in groundwater, based on the use of computational tools and neural networks. To achieve the objective, seven stages have been established, then a description of each one is presented:
Generalities of the Research: An introduction and contextualization of the research project is carried out and the objectives are established.
Study of the state of the art: A study was made of the state of the art of the research, a contextualization of the parameters and variables that were involved in the development of the research, some existing models that deal with the topic of water quality, methods for the normalization of data, the different methods that exist to calculate the correlation between the variables, some models for the estimation of the missing data and the computational models that exist nowadays and that have been applied for the prediction and estimation of different fields and parameters in hydrology.
Data analysis: Taking into account the information collected about works and research on the subject, a description is made of the water databases on which the model is presented, the normalization of the data is applied for its analysis and processing, performs a statistical analysis of the data and a study of the correlation that exists between the different parameters and sampling stations.
Conceptual model: With the information investigated in the state of the art and the analysis made to the data, we proceed to design a conceptual model that allows the compression of the model for the estimation of water quality in groundwater. The developed model focused on the estimation of missing data, by means of an algorithm developed throughout this research, which obtained better results in comparison with conventional estimation or interpolation methods.
Design and implementation of the model: Having the conceptual model, we proceed to the selection of the most appropriate tools for the design and implementation of this. Having selected the tools can be developed in the model taking into account the steps outlined in the conceptual model.
Testing protocol: With the implementation of the model already developed, tests are carried out for each of the sections of the proposed model and to verify the proper functioning of the model.
Final Conclusions and future work: Finally, a reflection on the completion of the investigation is made, some future works are presented and the conclusions are exposed in the development of the research.
Palabras clave
Calidad del agua, Modelos calidad del agua, Estimación de parámetros hidricos, Variables dinámicas, Estimacion de datos faltantes, Series de tiempo