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      Aplicación de redes neuronales Transformer para la clasificación de patrones de flujo bifásico de petróleo y agua en tuberías horizontales 

      Quintero Arias, Leider; Ruiz Diaz, Carlos Mauricio; Gómez Camperos, July; Hernandez Rodriguez, Oscar Mauricio; Pardo Garcia, Aldo (Facultad ingenierías, 2026-01-07)
      La identificación de los patrones de flujo en sistemas multifásicos es fundamental en la ingeniería de producción de hidrocarburos, ya que determinan el comportamiento del transporte de petróleo crudo a través de oleoductos y tuberías de flujo en los yacimientos petrolíferos. La clasificación adecuada de estos patrones contribuye a mejorar el diseño hidráulico, a la selección óptima de los equipos de separación y a estrategias de operación de campo eficaces. Este estudio propone un modelo basado en una red neuronal Transformer para identificar patrones de flujo en sistemas bifásicos líquido-líquido ...
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      Reconocimiento de patrones de flujo bifásico gas/líquido denso mediante redes neuronales convolucionales y aprendizaje por transferencia. 

      Gómez Camperos, July; Ruiz Diaz, Carlos Mauricio; Hernanez Cely, Marlon Mauricio; Hernandez Rodriguez, Oscar Mauricio; Pardo Garcia, Aldo (Facultad ingenierías, 2025-10-08)
      La identificación precisa de los patrones de flujo bifásico de gas denso y líquido es esencial en los sistemas de transporte de fluidos por tuberías y en las operaciones de los pozos petrolíferos. Sin embargo, los métodos convencionales para clasificar estos patrones se basan principalmente en la observación visual directa y en sensores instalados en el sistema. Este estudio presenta un enfoque innovador para el reconocimiento de patrones de flujo, basado en algoritmos de redes neuronales convolucionales (CNN) modificadas y en el aprendizaje por transferencia basado en técnicas de regularización, ...