PINNs para el problema inverso de la recuperación de fuente de calor en hormigón
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Date
2026
Authors
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Publisher
Universidad de los Andes, Chile
Abstract
El calor liberado durante la hidratación del cemento, Q(t), gobierna el agrietamiento térmico a edades tempranas en hormigón masivo, y su determinación a partir de mediciones de temperatura constituye un problema inverso. Los enfoques tradicionales utilizan simulaciones de elementos finitos acopladas a algoritmos de optimización que ajustan una familia funcional predefinida para la tasa de generación de calor Q˙(t)\dot{Q}(t)Q˙(t). Este enfoque impone una forma a priori sobre la fuente, depende de una malla y requiere una simulación por cada iteración del proceso de optimización.
Esta tesis desarrolla y evalúa una red neuronal informada por la física (Physics-Informed Neural Network, PINN) para identificar Q˙(t)\dot{Q}(t)Q˙(t) a partir de mediciones de temperatura obtenidas en condiciones semiadiabáticas modeladas mediante una condición de borde convectiva de Robin. La metodología propuesta permite recuperar la fuente sin imponer una forma funcional previa, utilizando una configuración de doble red con embedding de características de Fourier y entrenamiento causal.
La validación se realizó de forma incremental y posteriormente se llevó a cabo una campaña experimental que evaluó el desempeño del método frente a distintas morfologías de la fuente, coberturas de sensores, niveles de ruido de medición y perfiles de temperatura ambiente. La condición semiadiabática se representó mediante condiciones de borde tipo Robin que relacionan el gradiente térmico con la temperatura exterior en la frontera del dominio simulado, logrando una implementación estable.
Los resultados muestran que, para fuentes bien identificables, desde distribuciones gaussianas hasta pulsos rectangulares discontinuos que una familia paramétrica fija no podría representar adecuadamente, la energía total liberada se recupera con errores inferiores al 5 % en toda la grilla de condiciones evaluadas. Además, el residual de la ecuación física permite rechazar aproximadamente el 80 % del ruido presente en las mediciones.
La principal limitación observada corresponde a la curva real de hidratación del cemento, cuya extensa escala temporal la convierte en una fuente débilmente identificable. En este régimen, la reducción de la capacidad de la red actúa como una forma de regularización implícita y la calidad de la fuente recuperada se desacopla del error del campo de temperatura, que constituye la única magnitud directamente observable.
Se concluye que las PINNs constituyen una herramienta viable y complementaria para la identificación inversa de fuentes de calor asociadas a la hidratación del cemento, ofreciendo ventajas significativas al prescindir de mallas y de formas funcionales predefinidas, además de presentar un comportamiento robusto frente a ruido y disponibilidad limitada de sensores.
Description
Tesis para optar al grado académico de Magíster en Ciencias de la Ingeniería
Keywords
Redes Neuronales Informadas por la Física, Problemas Inversos, Hidratación del Cemento, Transferencia de Calor, Hormigón
Citation
Lira Ruiz Clavijo, J. P. (2026). PINNs para el problema inverso de la recuperación de fuente de calor en hormigón [Tesis de magíster, Universidad de los Andes]. Repositorio Institucional UANDES. https://repositorio.uandes.cl/handle/123456789/70597