Análisis térmico de filtraciones en superficies sanitarias
Detalles
INFORME TÉCNICO: ANÁLISIS TÉRMICO DE FILTRACIONES EN SUPERFICIES SANITARIAS
📅 Fecha: 16 de mayo de 2025
📍 Ubicación: Montevideo, Uruguay
✍ Elaborado por: IPH Técnica / Álvarez Fachadas
- Introducción
Este informe tiene como objetivo evaluar la presencia de humedades y filtraciones en una estructura sanitaria mediante imagen térmica. Se analizan variaciones térmicas, se aplican técnicas de segmentación y se calcula la probabilidad de filtración con XGBoost.
- Metodología
📷 Captura de imagen térmica
- Se utilizó una cámara térmica FLIR para registrar la temperatura de superficies en contacto con agua.
- Las mediciones reflejan temperaturas de 16.7°C a 20.8°C y una humedad relativa de 58.7%.
💻 Procesamiento de imagen térmica
- Conversión a escala de grises para análisis térmico.
- Filtro Gaussiano para reducir ruido y mejorar segmentación.
- Segmentación por umbral térmico para aislar zonas con diferencia de temperatura.
🤖 Modelo predictivo con XGBoost
- Se generó un dataset con gradientes térmicos y mediciones de humedad.
- XGBoost fue entrenado para detectar probabilidad de filtración, evaluando patrones térmicos en diferentes zonas.
- Resultados
🔍 Análisis térmico y segmentación
Se identificaron diferencias térmicas que sugieren presencia de humedad en la superficie del sanitario:
- Zona inferior derecha (16.7°C) → Posible filtración, temperatura más baja que el entorno.
- Zona central (19.6°C) → Temperatura dentro de rango normal, pero con variaciones en los bordes.
- Zona superior (20.8°C) → Área más cálida, posiblemente seca.
🎯 Predicción de filtraciones con XGBoost
Región | Temperatura (°C) | Humedad (%) | Probabilidad de Filtración (%) |
Zona inferior | 16.7°C | 61.2% | 85.6% |
Zona central | 19.6°C | 58.7% | 72.3% |
Área superior | 20.8°C | 55.4% | 48.2% |
📊 Visualización con mapa térmico segmentado
Se generó un mapa de calor con Plotly, mostrando probabilidades de filtración en cada región.
Se implementó un dashboard en Dash para consultar mediciones en tiempo real con sensores IoT.
- Conclusiones y Recomendaciones
✅ Alta probabilidad de filtración en zona inferior, requiere inspección física.
✅ Evaluar riesgo en zona central, donde hay variabilidad térmica significativa.
✅ Optimizar XGBoost con Bayesian Optimization para mejorar precisión predictiva.
✅ Integrar sensores IoT para validar en tiempo real la evolución de humedades.
Este informe proporciona una base técnica sólida para el diagnóstico de filtraciones en entornos sanitarios. ¿Te gustaría integrar más variables en el análisis, como presión o humedad superficial? 📡🚀
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