Resumen

Actualmente, las metodologías y las diferentes técnicas matemáticas utilizadas en el diseño de indicadores de calidad o de contaminación del agua dificultan la generación de índices unificados, en consideración a la cantidad y complejidad de las variables, rangos, criterios y estándares a tener en cuenta, por lo que herramientas más eficientes y apropiadas de modelado son requeridas. En este contexto, este documento presenta el desarrollo de un sistema inteligente difuso tipo Mamdani, soportado en el Fuzzy Inference System Toolbox de MatLab 7.1^®, para la generación de un índice genérico de calidad del agua, compuesto por 3 indicadores de contaminación que fueron modelados, previa escogencia de un conjunto de 36 posibles, sobre la base de la representatividad de sus variables y los procesos que indican. Los resultados basados la estadística t y descriptores del comportamiento como la raíz del error cuadrático promedio demostraron la asertividad del sistema en contraste con los índices que dieron soporte. A partir de allí, el sistema inteligente unificado fue validado al confrontarse con un conjunto de datos hallados dentro de los rangos de la legislación colombiana para agua potable y vertimientos, con lo que se pudo demostrar su efectividad y coherencia con la realidad de la valoración de la calidad del agua en el país. El enfoque empleado mostró grandes potencialidades y ventajas que hacen de la lógica difusa una herramienta de base para el desarrollo de nuevos sistemas para la correcta gestión del agua.

Palabras clave: Inteligencia artificial valoración de la calidad del agua índices de calidad y contaminación del agua.

2011-05-11   |   948 visitas   |   Evalua este artículo 0 valoraciones

Vol. 8 Núm.1. Enero-Junio 2010 Pags. 10-20 BISTUA 2010; 8(1)