Análisis experimental de flujo líquido-líquido en un tubo horizontal usando redes neuronales artificiales

El objetivo de este trabajo es la aplicación de una red neuronal artificial para la predicción de la fracción volumétrica (holdup) de flujo bifásico (aceite-agua) en un tubo en posición horizontal. Para este fin, la velocidad superficial del agua y el aceite se utilizaron como parámetros de entrada, entre tanto, la fracción volumétrica de estos dos fluidos se utilizaron como parámetros de salida para el entrenamiento y prueba de la red neuronal multicapa, el método utilizado fue retro propagación. Los datos experimentales (92 datos) se tomaron en el LEMI-EESC-USP y fueron utilizados para desarrollar el modelo de red neuronal artificial. Finalmente, se concluyó que los datos experimentales utilizados en la red neuronal se ajustan muy bien para una función de transferencia tagsig con 10 neuronas en la capa oculta evaluadas a partir del error porcentual absoluto medio de (AAPE= 3,95) y coeficiente de determinación ( = 0,975).The objective of this work was the application of an artificial neural network in prediction of holdup of two-phase flow (oil-water) in a pipe in horizontal position. To this end, the velocity superficial of water and oil were used as input parameters, meanwhile, the holdups of these two fluids were used as output parameters for the training and testing of the multilayer neural network, the method used was back-propagation. The experimental data (92 data) were taken at LEMI-EESC-USP and were used to develop the artificial neural network model. Finally, it was concluded that the experimental data used in the neural network agreed with the tagsig transfer function with 10 neurons in the hidden layer evaluated from the absolute percentage error of (AAPE= 3,95) and coefficient of determination ( = 0,975).