Viabilidad de detección de contaminación por plomo en suelos mediante termografía de pulso largo
Feasibility study of Pb-Pollutant detection in soils by step-heating thermography
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Hidalgo-Gato García, Rafael



Fecha
2015Derechos
© Centro de Láseres Pulsados, CLPU
Publicado en
9ª Reunión Española de Optoelectrónica, OPTOEL’15, 2015, Salamanca
Editorial
Consorcio para el Diseño, Construcción, Equipamiento y Explotación del Centro de Láseres Pulsados, CLPU
Palabras clave
Termografía infrarroja
Modelo térmico del suelo
Redes neuronales artificiales
Infrared thermography
Soil thermal model
Soil by infrared
Artificial neural network
Resumen/Abstract
RESUMEN: Este trabajo presenta un estudio de viabilidad en la detección de contaminantes en suelos mediante el empleo de técnicas de medida por termografía infrarroja activa. Este estudio propone un método alternativo a las técnicas actuales de detección e identificación de suelos contaminados mediante ensayos no destructivos que permitan reducir los costes y tiempo de ejecución necesario para la detección de los contaminantes. Para ello, se ha empleado como técnica de medida la termografía de pulso largo. Partiendo de los modelos térmicos establecidos para el análisis de suelos se aplican diversos métodos de preprocesado a las secuencias termográficas obtenidas para caracterizar la respuesta térmica del suelo. A partir de estos datos se emplean redes neuronales artificiales (ANN- Artificial Neural Networks) como herramienta de análisis que permita discernir la presencia o no de contaminantes.
ABSTRACT:
A feasibility study of the detection of pollutants in soil with thermographic measurement techniques is presented in this paper. This study proposes an alternative method to current techniques for detection and identification of contaminated soils by non-destructive testing to reduce costs and the required execution time. For this purpose, step-heating thermography is used as measurement technique. Taking into account the soil thermal models, different pre-processing methods are applied to the captured thermogram sequences to characterize the soil thermal response data; and Artificial Neural Networks (ANN) are used as a processing tool to discern the presence or absence of contaminants in soil.
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