Estudio de la validación, errores e incertidumbre en la elaboración de mapas de ruido.

Ausejo Prieto, Miguel (2009). Estudio de la validación, errores e incertidumbre en la elaboración de mapas de ruido.. Thesis (Doctoral), E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Estudio de la validación, errores e incertidumbre en la elaboración de mapas de ruido.
Author/s:
  • Ausejo Prieto, Miguel
Contributor/s:
  • Recuero López, Manuel
Item Type: Thesis (Doctoral)
Date: 10 December 2009
Subjects:
Freetext Keywords: MAPA DE RUIDO; INCERTIDUMBRE; VALIDACIÓN; CALIBRACIÓN; SIMULACIÓN; MEDIDA. KEYWORDS: NOISE MAPPING; UNCERTAINTY; VALIDATION; CALIBRATION; SIMULATION; MEASUREMENTS.
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Ingeniería Mecánica y de Fabricación [hasta 2014]
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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  • Estudio de la validación, errores e incertidumbre en la elaboración de mapas de ruido. (deposited 24 Dec 2009 07:52) [Currently Displayed]

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Abstract

La elaboración de un mapa de ruido es un proceso complejo para el que se requiere una gran cantidad de datos de distinta naturaleza, los cuales no siempre están disponibles. En el proceso de elaboración, intervienen muchos factores, simplificaciones, aproximaciones y desviaciones que contribuyen a la incertidumbre final del resultado. Un error en el resultado final del mapa de ruido provoca cálculos incorrectos de la cantidad de población expuesta, al igual que el diseño e implementación de planes de acción inadecuados o mal dimensionados. El análisis de la incertidumbre en la creación de los mapas de ruido es, por tanto, clave a la hora de utilizar sus resultados como herramienta para diseñar los planes de acción de ruido. Sin embargo, hasta la fecha, sólo existen guías que dan un rango aproximado de la posible contribución a la incertidumbre en función de la calidad de los datos de entrada. La presente Tesis Doctoral, realiza un análisis de los factores que contribuyen a la incertidumbre total de un mapa de ruido, proponiendo una metodología para cuantificarla. Primeramente se realiza una revisión del estado del arte, tratando los diferentes aspectos que contribuyen a la incertidumbre del sistema: método de cálculo, creación del modelo acústico, motor de cálculo y medidas experimentales. Tras analizar las fuentes que contribuyen a la incertidumbre del sistema completo, se propone un método para cuantificar exactamente la incertidumbre expandida, a través de un cálculo analítico y una determinación experimental. De esta manera, se puede obtener un valor concreto de la incertidumbre de un mapa, sin tener una aproximación, ni un valor comprendido en un rango determinado. Para aplicar el método propuesto, se analizan tres casos concretos diferentes de mapas de ruido y se estudian sus características metodologías implementadas. En el primer caso, se analiza la calidad de los datos de entrada para la creación del modelo acústico y se valida el modelo mediante medidas experimentales. Posteriormente, se realiza un cálculo de la incertidumbre expandida del mapa completo, comparando el resultado obtenido con los valores aproximados tabulados hasta el momento. De esta manera, se comprueba cómo afectan valores por defecto de entrada al modelo y la aplicación de métodos de cálculo europeos en países no europeos. En el segundo caso, se analiza una metodología mixta mediante medidas experimentales y simulación. De forma complementaria, se evalúa la aplicación de métodos de predicción de ruido ferroviario recomendados por defecto por la Unión Europea. En el tercer caso, se describe el proceso completo de obtención de datos y aplicación de datos por defecto que conducen a un mapa con una desviación elevada, por lo tanto, no validado. Consecuentemente, se describe el proceso de mejora de los datos, cuantificando la reducción de la incertidumbre del modelo con respecto al modelo con los datos iniciales, antes y después de su calibración. ABSTRACT Noise mapping is a complex process requiring a large amount of data from different sources, which are not always available. In the process, there are many factors involving simplifications, approaches and deviations that contribute to the final uncertainty of the result. An error in the final result of the noise map causes an incorrect amount of exposed population, as well as the design and implementation of inadequate or wrong noise action plans. The uncertainty analysis in the creation of noise maps is therefore a key to use its results as a tool to design noise action plans. However, up to now, there are only guides giving an approximate range of possible contribution to the uncertainty depending on the quality of input data. The present doctoral thesis analyses the contributions to the total uncertainty of a noise map, proposing a methodology to quantify it. Firstly, a review of the state of the art is performed, studying different aspects contributing to the system uncertainty: calculation standard, acoustic calculation engine, situational acoustic model and acoustic measurements. After analyzing the sources that contribute to the overall system uncertainty, a method to quantify the expanded uncertainty properly is proposed, from an analytical calculation and experimental determination. Thus, a specific value of the uncertainty of a map can be calculated avoiding approximations and range values. In order to apply the proposed method, three different noise mapping cases are discussed and their implemented methodologies are studied. In the first case, the qualities of the input data to create the acoustic model and the model validation by experimental measurements are discussed. Then, a calculation of the expanded uncertainty of the whole mapping is performed, comparing the obtained result with the approximated range values specified so far. Thus, the affect of default input values to the model and the application of European calculation methods in non-European countries are checked. The second case, a mixed methodology through measurements and simulation is discussed. Additionally, rail noise prediction method recommended by the European Union is evaluated. The third study case, describes the entire process of data collection and using default data that leads to a map with a high deviation, therefore, it is not a validated map. Consequently, the quality of the input data improvement process is described, quantifying the uncertainty reduction compared to the initial data. That analysis is done before and after the calibration process.

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Item ID: 2031
DC Identifier: http://oa.upm.es/2031/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:2031
Deposited by: Dr. Miguel Ausejo Prieto
Deposited on: 24 Dec 2009 07:52
Last Modified: 20 Apr 2016 11:50
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