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Modelamiento ambiental utilizando redes neuronales y sistemas de información geográfica para determinar el potencial de energía eólica en Lambayeque – 2021
dc.contributor.advisor | Benites Alfaro, Elmer Gonzales | |
dc.contributor.author | Espíritu Casas, Yersi Yonivel | |
dc.contributor.author | Flores Gómez, Benhur Irving | |
dc.date.accessioned | 2022-02-23T15:50:10Z | |
dc.date.available | 2022-02-23T15:50:10Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/81092 | |
dc.description.abstract | Conocer los valores de velocidad del viento, analizar el potencial eólico y la generación de mapas de velocidad del viento son valores sumamente importantes si se piensa en utilizar la energía eólica. En esta investigación, los valores de velocidad del viento entre 2002 y 2020 fueron obtenidas de 3 estaciones meteorológicas con diferentes ubicaciones en el departamento de Lambayeque con el propósito de estudiar la variabilidad del viento en el tiempo e identificar el potencial eólico con el que cuenta la zona de estudio. Los datos de las estaciones meteorológicas fueron procesados por medio de la metodología de la Red Neuronal Artificial (ANN) en promedios mensuales para determinar valores hasta el 2022 de velocidad y dirección del viento. Los datos de salida de la red neuronal fueron trasladados al software ArcGIS en donde mediante el método de interpolación IDW (Distancia inversa ponderada) se lograron realizar mapas de disipación del viento en periodos anuales, quinquenales, decadales y un mapa integral de los datos históricos y futuros. Se obtuvieron datos de velocidad del viento con valores promedios que oscilan entre 2.3 y 3.6 m/s para el año 2021, siendo la estación Olmos en donde se Registran mayores flujos de viento, mientras que para el año 2022 los valores de velocidad del viento promedios oscilan entre 2.4 y 3.2 m/s, siendo la estación Tinajones en donde se Registran mayores flujos de viento a 10 m de altura. Adicionalmente se realizó un análisis multicriterio en el departamento de Lambayeque para identificar las zonas aprovechables y no aprovechables. Los resultados muestran que las zonas no aprovechables suman una superficie de 7989.11 Km² y corresponden a un 55.13% de la superficie total del departamento, mientras que las zonas disponibles suman una superficie de 6501.77 Km² y corresponden a un 44.87% del área total del departamento en donde el potencial eólico es aprovechable. Finalmente se hicieron proyecciones para calcular la velocidad del viento a diferentes alturas y se determinó que el potencial eólico total es de 119.24 w/m², mientras que el potencial eólico aprovechable es de 97.40 w/ m² a 100 m de altura. | en_US |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Redes neuronales (Computación) | es_PE |
dc.subject | Sistemas de información geográfica | es_PE |
dc.subject | Ingeniería - Instrumentos | es_PE |
dc.title | Modelamiento ambiental utilizando redes neuronales y sistemas de información geográfica para determinar el potencial de energía eólica en Lambayeque – 2021 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Ambiental | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero Ambiental | es_PE |
dc.description.sede | Lima Norte | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería Ambiental | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Calidad y Gestión de los Recursos Naturales | es_PE |
renati.advisor.dni | 07867259 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-1504-2089 | es_PE |
renati.author.dni | 47941315 | |
renati.author.dni | 76453363 | |
renati.discipline | 521066 | es_PE |
renati.juror | Jave Nakayo, Jorge Leonardo | |
renati.juror | Ordoñez Galvez, Juan Julio | |
renati.juror | Benites Alfaro, Elmer Gonzales | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.lig | Biodiversidad, cambio climático y calidad ambiental | es_PE |
dc.description.rsu | Promoción de la salud, nutrición y salud alimentaria | es_PE |
dc.description.ods | Fin de la pobreza | es_PE |
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