River Velocity through LSPTV Technique using UAVs
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Universidad de Medellín
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Resumen
Descripción
This research analyzes the difference between two techniques for measuring the velocity of water flows, using the non-intrusive large-scale particle tracking velocimetry technique (LSPTV), and intrusive techniques such as electromagnetic windlass and propeller windlass. A fluvial characterization of the river is conducted to classify it in relation to various fluvial parameters. The technique is applied in the stretch of the river, using two types of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): DJI Inspire II and DJI Spark, using two types of tracers, to obtain velocity fields in the study section. Comparing the two techniques it is evident that the tracers that best adapted to the model are the orange peel with the Spark drone with a reliability of 91 %, compared to the tracers of plastic covers with the same vehicle with a reliability of 81 %. The LSPTV technique has higher reliability compared to conventional methods, even more when Depth corrections are made; therefore, it would reduce the risks for operators and/or damage to equipment that needs to be introduced to the fluid.
En este estudio se analizó la diferencia entre dos técnicas de medición de velocidad de cuerpos de agua, utilizando la técnica no intrusiva de velocimetría por seguimiento de partículas a gran escala (LSPTV) y técnicas intrusivas como molinete de hélice. Se realizó una caracterización fluvial del río con el fin de clasificarlo en relación con diversos parámetros fluviales. Se aplicó la técnica en el tramo del río, utilizando dos tipos de Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT); DJI Inspire II y DJI Spark, usando dos tipos de trazadores, para obtener campos de velocidad en el tramo de estudio. Realizando la comparación de las técnicas, se evidenció que los trazadores que mejor se adaptaron al modelo son la cáscara de naranja con el dron Spark con una fiabilidad de 91 %, en comparación con los trazadores de tapas plásticas con el mismo vehículo con una fiabilidad de 81 %. La técnica LSPTV posee una fiabilidad alta en comparación con los métodos convencionales, más aún cuando se realizan correcciones de profundidad, por lo tanto, disminuiría los riesgos para operarios y/o daños en equipos que requieren ser introducidos al fluido.
En este estudio se analizó la diferencia entre dos técnicas de medición de velocidad de cuerpos de agua, utilizando la técnica no intrusiva de velocimetría por seguimiento de partículas a gran escala (LSPTV) y técnicas intrusivas como molinete de hélice. Se realizó una caracterización fluvial del río con el fin de clasificarlo en relación con diversos parámetros fluviales. Se aplicó la técnica en el tramo del río, utilizando dos tipos de Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT); DJI Inspire II y DJI Spark, usando dos tipos de trazadores, para obtener campos de velocidad en el tramo de estudio. Realizando la comparación de las técnicas, se evidenció que los trazadores que mejor se adaptaron al modelo son la cáscara de naranja con el dron Spark con una fiabilidad de 91 %, en comparación con los trazadores de tapas plásticas con el mismo vehículo con una fiabilidad de 81 %. La técnica LSPTV posee una fiabilidad alta en comparación con los métodos convencionales, más aún cuando se realizan correcciones de profundidad, por lo tanto, disminuiría los riesgos para operarios y/o daños en equipos que requieren ser introducidos al fluido.
Palabras clave
Velocimetry of particles, Surface velocities, Drone, Tracers, LS PTV, Mean velocity, Velocimetría de partículas, Velocidades superficiales, Dron, Trazadores, LS PTV, Velocidad media