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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 613561 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 613561

Título del libro: 7th Mexican International Conference On Artificial Intelligence - Proceedings Of The Special Session, Micai 2008
Título del capítulo: Multi-leak diagnosis in pipelines - A comparison of approaches

Autores UNAM:
MARIA CRISTINA VERDE RODARTE;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2008

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Palabras clave:

Acoustic signal processing; Artificial intelligence; Neural networks; Nonlinear filtering; Pipelines; Principal component analysis; Signal filtering and prediction; Combined solutions; Economic losses; Environmental problems; Fault diagnosis; Maintenance personnels; On times; Particle Filtering; Simulated results; Leakage (fluid)

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Resumen:

Leaks on pipelines can cause strong economic losses and environmental problems if these are not detected on time. The problem of detecting leaks is even more complicated when the pipelines are too large, difficult to reach by maintenance personnel, and equipped with minimum instrumentation. A comparison of four fault diagnosis approaches based on Output Observers, Artificial Neural Networks, Particle Filtering and Principal Components Analysis are presented. Simulated results of multi-leaks in pipelines showed that Particle Filtering techniques outperform the other approaches. However, a combined solution is proposed. © 2008 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:



ISBN:
9780769534411
Editorial:
IEEE Computer Society

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/MICAI.2008.33