Examinando por Autor "Zamorano Riquelme, Luis"

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    Influencia de la batimetría local en la modelación de propagación de oleaje mediante MIKE 21 SW, aplicado a Curamilla y Lebu
    (Universidad de Valparaíso, 2018-10) Fernández Aneiva, Ivette; Zamorano Riquelme, Luis
    En el área de Ingeniería marítima y costera, actualmente, se observa una tendencia creciente en cuanto al empleo de modelos numéricos para caracterizar las condiciones de oleaje en sectores cercanos a la costa. Resolviendo los procesos de transformación de oleaje desde aguas profundas hacia aguas someras, mediante modelos numéricos de propagación de olaje, es posible obtener los parámetros que permiten el diseño de una amplia gama de obras civiles proyectadas en el borde costero, tales como construcción de playas artificiales, proyectos portuarios, defensas costeras, etc. Metodológicamente, la batimetría local de cada sector en estudio, corresponde a un dato fundamental de entrada del modelo, cuya obtención requiere costosas campañas de levantamiento batimétrico de detalle, que en general suelen extenderse hasta profundidades cercanas a los - 100 [m]. En la literatura existen investigaciones que dan cuenta de una “baja” sensibilidad de los resultados de las modelaciones de oleaje, respecto de la resolución espacial de los sondajes batimétricos en el dominio de modelación. En este contexto, y en el marco del proyecto “Catastro del Recurso Energético, asociado a oleaje para el apoyo a la evaluación de proyectos de generación de Energía Undimotriz”, (en adelante “Undimotriz”), como trabajo de tesis se sensibilizan los estadígrafos del oleaje; altura significativa (Hmo), periodo medio (Tm) y dirección media (Dm), en puntos ubicados cerca de la costa, a partir de modelaciones numéricas aplicadas en dos bahías de Chile, que varían en la extensión de los sondajes batimétricos utilizados en la definición de la superficie de modelación de entrada al modelo. Las zonas de estudio corresponden a la bahía de Curaumilla en la Región de Valparaíso, y Lebu en la Región del BíoBío, en ambas localidades se aplica la misma metodología. La propagación espectral de oleaje es desarrollada con el software Mike 21 SW (DHI). Como condición de borde se utilizan registros espectrales de oleaje medidos con boyas Triaxys en aguas profundas, posicionadas frente a ambas bahías. Para efectos de calibración del modelo numérico, se utilizan registros obtenidos mediante la instalación de 1 ADCP en cada una de las bahías de estudio. Se modelan 5 superficies batimétricas de entrada o escenarios que varían en cuanto a la información de sondajes de detalle utilizados, para la construcción de la batimetría. Las diferencias entre los estadígrafos del oleaje modelados, se analizan en diversos puntos distribuidos al interior de las bahías en estudio, y particularmente en profundidades de -40, -60, -80 y -100 [m] y respecto a diferentes fuentes de información batimétrica. Complementariamente para cada escenario se incluye un análisis estadístico de las diferencias entre los valores modelados y los datos de campo registrados en aguas someras. Los estadísticos corresponden al error cuadrático medio (RMSE), SESGO y diferencia porcentual.
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    Metodología híbrida para reducir el clima de oleaje a aguas someras considerando parámetros espectrales que representan los eventos bimodales en Chile
    (Universidad de Valparaíso, 2021) Guicharrousse Molina, Goodeve; Zamorano Riquelme, Luis
    En lugares donde los datos instrumentales del clima de oleaje no están disponibles, la técnica de hindcasting puede proporcionar datos estadísticos del oleaje durante periodos de tiempo significativos ( 40 a˜ nos) con una resolución espacial de gran escala (aproximadamente 0.5-1 grados). Sin embargo, los estudios costeros necesitan una resolución más detallada (aproximadamente 50-500 metros) que incluya los procesos de transformación física de las olas. Este problema específico, llamado reducción de escala, generalmente se resuelve aplicando un enfoque dinámico por medio de modelos numéricos de propagación de olas que requieren un alto esfuerzo de tiempo computacional. Por otra parte, priorizando el recurso del tiempo, existen otras metodologías que hacen uso de herramientas matemáticas, como también métodos híbridos que relacionan estas herramientas con el enfoque dinámico. El trabajo presentado en esta memoria reproduce el método propuesto por Camus et al. (2012), el cual reduce drásticamente el esfuerzo de tiempo de la CPU utilizando una metodología híbrida que combina el modelo numérico (reducción de escala dinámica) y las herramientas matemáticas (reducción de escala estadística). El procedimiento consiste en seleccionar un set de datos representativos del conjunto de parámetros espectrales M = fHm0, Tm, Dm,W, bwg (altura de momento de orden cero, periodo pico, dirección media, magnitud y dirección del viento respectivamente) en aguas profundas. Para ello se utiliza el algoritmo de máxima disimilitud (MDA por sus siglas en ingles). Luego, propagar los casos seleccionados utilizando el modelo Simulating Waves Nearshore (SWAN, por sus siglas en ingles) y reconstruir las series de tiempo de las olas en aguas poco profundas mediante el algoritmo de interpolación basado en las funciones de base radial (RBF por sus siglas en ingles). Esta metodología es utilizada con el objetivo de obtener mejores resultados reemplazando el conjunto M por un conjunto M+ = fHm0, Tm, Dm,W, bw, n, Dsprdjdqg donde, además de los parámetros utilizado por Camus et al. (2012), se considera el ancho espectral en y los parámetros spreading direccional o coeficiente de potencia direccional fDsprdjdqg, evaluando así, cual de estos dos últimos contribuye a una mejor descripción de los eventos bimodales y realizar una comparación de resultados obtenidos con la señal de una modelación full espectral. Finalmente, los resultados son favorables. La señal que se consigue con un subconjunto de M+, tiene una mejor representación de la señal obtenida de la modelación full espectral que con un subconjunto de M. Así también, se obtiene una mayor descripción de los eventos bimodales swell wind definido según el criterio de Ossandon and Catalán (2014). No obstante, los resultados dependen del tamaño del set de datos seleccionados, de modo que existe una componente que dependerá de la metodología y de los recursos que se dispone.
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    Redes neuronales artificiales aplicadas a la predicción y estimación de los parámetros del oleaje
    (Universidad de Valparaíso, 2012-10) Matamala Castro, Marco; Zamorano Riquelme, Luis
    La tesis implementa la aplicación de la teoría de las redes neuronales artificiales a la ingeniería marítima/oceánica con el objetivo de complementar los estudios de caracterización del recurso energético en Chile. Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son modelos matemáticos inspirados en la estructura y funcionamiento de las redes neuronales biológicas, utilizadas principalmente para la predicción y búsqueda de patrones.Por ello utilizando su poder predictivo se definieron tres casos de aplicación puntual para esta investigación, pudiendo existir otros casos de aplicación, a continuación se listan las aplicaciones desarrolladas: - Se desarrolla una herramienta RNA capaz de transferir los parámetros del oleaje desde la medición de una boya TRIAXYS (INH) (aguas profundas) hasta el dispositivo ADCP (INH) (aguas someras). Para esto se elabora una red que permite, en primera instancia, correlacionar datos tomados entre ambos instrumentos, esto tiene por objetivo, introducir una primera aproximación a una trasferencia del oleaje desde aguas profundas (donde se ubica la boya) a la zona de aguas somera en donde se encuentra instalado el instrumento ADCP. - Se abordan las correlaciones de tipo paramétrica del oleaje, presentado en esta investigación el mejoramiento en el ajuste resultados que presentan los datos provenientes del WaveWatch III (National Oceanic and Atmospheric Administration-NOAA) por medio de parámetros de resumen obtenidos in situ (para este caso, obtenidos de Watchkeeper (Servicio hidrográficos y oceanográfico de la armada-SHOA). Para esto se implementa una red neuronal artificial que permita buscar los mejores ajustes, teniendo como datos de entrada los parámetros de ola de WaveWatch III (NOAA) y como datos ideales (deseado) los de la boya Watchkeeper facilitado por el Servicio Hidrográfico y Oceanográfico de la Armada (SHOA). La idea fundamental es tener una herramienta que permita ajustar los resultados del modelo global WaveWatch III (NOAA) a valores medidos en zonas de mucho interés. - Por último se elabora una herramienta, que permite la confección de espectros de oleaje sintético direccional con características bimodales (cuando se presente en la realidad) y que mejore el ajuste en la correlación de los espectros medidos a partir de parámetros de resumen de la ola. Además se realiza una comparación con el método de obtención de espectros sintéticos JONSWAP (Hasselmann et al., 1973). Los resultados presentados tienen una directa relación entre la cantidad de información disponible (datos en series de tiempo, espectral, etc.) y la capacidad de reproducir la realidad o de predicción. Así para una data de 5 años de extensión temporal se obtendrán muy buenos resultados en el ajuste con los datos medido in-situ, pero no así para datas temporales más reducidas (menores a un año) en donde el ajuste a la realidad será pobre. Es por esto que los resultados expuestos en esta tesis varían en el grado de exactitud con la que reprodujeron la realidad, pues se contaba con distintas extensiones temporales para los distintos casos estudiados, por esto para el último caso de la generación de espectros direccionales se obtuvieron los menores errores RMS respecto a la realidad, ya que se contaba con una extensión temporal de años, en cambio para los casos donde se contaba con sólo meses de extensión en los datos no se obtuvieron significativos disminuciones entre los valores medidos y los estimados por las redes neuronales. A pesar de esta limitación la investigación cumplió con el objetivo principal de implementar con éxito las RNA al estudio y estimación de los parámetros del oleaje.