Browsing by Author "Gatica Salgado, Paz Isidora"

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    Desarrollo de algoritmo de detección de nivel de saturación para la determinación del estado de filtros en mascarillas industriales.
    (Universidad de Concepción, 2026) Gatica Salgado, Paz Isidora; Aqueveque Navarro, Pablo Esteban
    La determinación del estado de saturación de filtros en mascarillas industriales se realiza mediante criterios subjetivos los cuales no reflejan el desgaste real del medio filtrante. Esta tesis propone el desarrollo y validación de un algoritmo capaz de estimar en tiempo real el nivel de saturación de filtros respiratorios a partir del análisis de señales respiratorias medidas dentro del respirador y se enmarca en el proyecto FONDEF código ID24i10487, titulado “Sistema de monitoreo de condiciones de respiradores industriales”. Se realizó un análisis exploratorio y estadístico de las variables respiratorias, evidenciando que el proceso de saturación es progresivo, no lineal e irreversible. Los resultados mostraron que la presión respiratoria es el indicador más robusto y sensible frente a la degradación del filtro, mientras que la humedad cumple un rol complementario y la temperatura presenta una baja capacidad discriminante. El problema fue formulado como una tarea de regresión supervisada para la estimación continua del nivel de saturación. Se evaluaron distintos modelos de regresión, seleccionándose un modelo basado en Extreme Gradient Boosting (XGBoost) por su mejor desempeño global y en la zona crítica de operación. El algoritmo incorpora ponderación de muestras, suavizado temporal y restricciones de monotonicidad, garantizando coherencia física en las estimaciones. La validación experimental incluyó pruebas en tiempo real bajo condiciones promedio, saturación acelerada y pruebas de larga duración. En escenarios representativos de uso industrial, el sistema mostró una estimación estable y consistente con el ground truth, mientras que en escenarios extremos presentó una respuesta conservadora adecuada desde el punto de vista de seguridad. La evaluación como clasificador evidenció una alta sensibilidad (0.997) y un AUC cercano a 0.96, demostrando su capacidad para detectar oportunamente condiciones críticas.
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