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, ...