1. Instituto Tecnológico Metropolitano ITM
2. Tesis de Grado
3. Facultad de Ingenierías
4. Maestría en Automatización y Control Industrial

Title:	Metodología para la determinación de la incertidumbre asociada a la medición en fuentes fijas usando la guía para la expresión de la incertidumbre de medida y un método estocástico
Authors:	Ramírez Barrera, Andrés Felipe Delgado Trejos, Edilson TecnoLógicas Jhon Jaime, Cárdenas Monsalve
Keywords:	Incertidumbre de la medición Metodo de Monte Carlo Incertidumbre Metrología Simulación estocastica
Issue Date:	2018
Publisher:	Instituto Tecnológico Metropolitano
Description:	El presente trabajo define una metodología que permite la estimación de la incertidumbre de medición asociada a las emisiones de contaminantes de fuentes fijas muestreados de acuerdo a los métodos de muestreo EPA 1 a 8, los cuales se encuentran definidos en el Code Of Federal Regulations Title 40 Part 60 (apéndices A1 a A4) de la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos. Para lo cual, se empleó un método no estocástico como el propuesto en la guía para la expresión de la incertidumbre de medida (GUM), y otro estocástica como lo es el Método Monte Carlo (MCM). El desarrollo de la estimación aplicando el método no estocástico propuesto en la GUM, incluyó la identificación de las fuentes de incertidumbre, establecimiento del modelo matemático, asociación de fuentes y variables de entrada a una distribución estadística, estimación de la incertidumbre estándar y combinada, cuantificación de los grados de libertad efectivos y por último cuantificación de la incertidumbre expandida, para cada una de las variables de entrada y mensurandos. Lo anterior requirió de la implementación de diferentes rutinas en ®Matlab, las cuales se retroalimentaban de la información recolectada durante los estudios de emisiones (datos tabulados en una hoja electrónica de ®Excel). Adicionalmente, se exploró la influencia que presentaba la inclusión de términos de orden superior de la serie de Taylor en la cuantificación de la incertidumbre, bajo el supuesto de no correlación entre las variables de entrada.
URI:	http://hdl.handle.net/20.500.12622/49
Appears in Collections:	Maestría en Automatización y Control Industrial

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