
REVISTA ODIGOS
QUITO-ECUADOR
2024
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REVISTA ODIGOS • VOL.5 NUM. 3 • OCTUBRE - ENERO • 2024
En la fase de diseño, se debe de contar con un plano detallado que muestre la ubicación de
tuberías, conexiones, válvulas de control y cualquier otro componente requerido por la red
hidráulica para minimizar la presión de pérdidas y asegurar un ujo estable.
3.3.1. Dimensionamiento de tuberías:
El tamaño de las tuberías debe ser adecuado para manejar el caudal requerido sin causar una
caída de presión excesiva. Esto implica cálculos detallados de diámetro, longitud y grosor de las
paredes de las tuberías.
3.3.2. Análisis de presión y pérdidas de energía:
Es fundamental realizar un análisis detallado de la presión a lo largo de la red de tuberías para
evitar problemas como cavitación y fallos estructurales. Las pérdidas de energía deben ser
minimizadas para mejorar la eciencia del sistema.
3.3.3. Innovaciones tecnológicas
La tecnología ha avanzado signicativamente en el campo del diseño y operación de sistemas de
tuberías:
• Simulación computacional: Los métodos de simulación por computadora, como la
dinámica de uidos computacional (CFD), permiten modelar y predecir el comportamiento
de los uidos en sistemas complejos. Estos modelos ayudan a optimizar el diseño y a prever
posibles problemas antes de la construcción física.
• Nuevos materiales: La investigación en materiales ha llevado al desarrollo de polímeros
avanzados y materiales compuestos que ofrecen mayor resistencia a la corrosión y menores
costos de mantenimiento. Estos materiales también pueden reducir las pérdidas de energía
al tener supercies internas más lisas.
• Tecnología de sensores: Los sensores avanzados pueden monitorear en tiempo real las
condiciones dentro de las tuberías, detectando cambios en la presión, temperatura y ujo.
Esta información permite una gestión más precisa y oportuna del sistema.
• Inteligencia articial y machine learning: Estas tecnologías se están utilizando para
predecir fallos y optimizar las operaciones del sistema. Los algoritmos de machine learning
pueden analizar grandes cantidades de datos para identicar patrones y prever problemas
antes de que ocurran.
Acerca de estas tecnologías, se ha mencionado que:
La implementación de las técnicas de machine learning, utiliza el entorno de programación
Jupyter empleando el lenguaje de Python, que requiere la carga de la data set,
preprocesamiento, ajuste del algoritmo, modelamiento, predicción y evaluación del código.
Los dos algoritmos de clasicación Árboles de Decisiones (del inglés Decision Trees) y
Máquinas de Soporte Vectorial (del inglés Support Vector Machines, SVM), permiten un