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Seleccin de climas de oleaje mediante mtodos de agrupamiento Felipe Lucero R. Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 Catastro del recurso energtico asociado a oleaje para el apoyo a la evaluacin de proyectos de generacin de energa Undimotriz

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Motivacin Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 La recomendacin de uso principal (Pub. 3201, SHOA 2012), basa su estudio de climas de oleaje en parmetros estadsticos por lo que se pierde gran parte de la informacin obtenida por los instrumentos. Datos reales medidos por Boyas o ADCPs, han evolucionado desde determinar solo algunos parmetros de resumen a entregar una gran cantidad de informacin como por ejemplo el ancho espectral. Caracterizar de una manera ms compleja los climas de oleaje de diseo y extremo. Utilizar tcnicas ms eficientes para realizar procesos de calibracin y de propagacin para la caracterizacin de climas operacionales.

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Revisin Terica Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718

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Revisin Terica Pub. 3201 SHOA Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 Esta publicacin establece las normas para la realizacin de mediciones y anlisis de datos de oleaje. Datos: La base de datos de oleaje utilizada para caracterizar el oleaje en aguas profundas deber tener una extensin mnima de 20 aos. De esta se debern presentar: Espectros direccionales de energa. Series de tiempo (Altura significativa, periodo pico o medio y direccin media). Determinacin clima de oleaje operacional: Se deben crear tablas de incidencia (altura vs. direccin, periodo vs. direccin y altura vs. periodo), rosas de oleaje y periodos, para as, determinar tanto el oleaje reinante como dominante. Determinacin clima de oleaje extremo: Realizar un anlisis de tormentas, el que consiste de determinar las mayores olas ocurridas en cada uno de los 20 aos de la base de datos. Con esta se debe realizar ajuste de funciones de probabilidad, para as, construir tablas de excedencia, que permitan conocer los parmetros de diseo (altura significativa, periodo pico o medio y direccin media) para distintos periodos de retorno.

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Revisin Terica Mtodos de Clustering Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 Estos mtodos tienen por objetivo agrupar un conjunto de datos en sub grupos llamados clusters, en los cuales los datos contenidos en cada sub grupo tienen la caracterstica de ser similares en algn sentido (dependiendo del mtodo utilizado). Estos mtodos fueron analizados por Camus et al., (2011) para su aplicacin al oleaje. Ventajas: Analizar estados de climas multidimensionales (cada estado de mar representado por ms de un parmetro). No presenta dificultad para realizar el anlisis con menos o ms parmetros. Desventajas: Los resultados se basan en los datos utilizados, por lo cual no es posible la extrapolacin.

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Revisin Terica Mtodos de Clustering Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718

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Revisin Terica Mtodos de Clustering Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718

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Revisin Terica KMA Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 Camus, P., et al., Analysis of clustering and selection algorithms for the study of multivariate wave climate, Coast. Eng. (2011), doi:10.1016/j.coastaleng.2011.02.003

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Revisin Terica MDA Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 Camus, P., et al., Analysis of clustering and selection algorithms for the study of multivariate wave climate, Coast. Eng. (2011), doi:10.1016/j.coastaleng.2011.02.003

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Revisin Terica MDA Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 Muestra de tamao R datos Subconjunto representativo Para cada elemento de la muestra de tamao R-3 datos, se calcula Eleccin del cuarto elemento representativo de la muestra de datos.

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Datos Utilizados Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 Boya 46028 NDBC: Ubicada en la costa oeste de Estados Unidos. Profundidad de 1158 [m]. Series de tiempo de 10 aos (2002-2012), medidos cada una hora. Datos vlidos 84914 de los 94759 disponibles. Series tiempo altura significativa (H m0 ), Periodo medio (T e ), Direccin media del oleaje (MWD). Mapa de Ubicacin Boya 46028 NDBC.

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Climas de Oleaje (SHOA) Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 Matriz de energa y dispersin de altura significativa (Hm0) vs. periodo (Te). Oleaje Reinante Oleaje Dominante

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Climas de Oleaje (SHOA) Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 Matriz de energa y dispersin de altura significativa (H m0 ) vs. direccin media (MWD). Oleaje ReinanteOleaje Dominante

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Climas de Oleaje(SHOA) Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718

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Resultados Oleaje Operacional (KMA) Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 Cmo encontrar los M grupos ptimos? Proceso Iterativo VectorHmo [m]Te [s]MWD [deg]% de Datos Totales 12.89831028.8 21.92630939.6 32.671029120.9 41.60719410.7

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Resultados Oleaje Extremo (MDA) Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 VectorHmo [m]Te [s]MWD [deg]Fecha% de Datos Totales 18.721410508.11.2002 16:000.03 21.17428403.06.2008 20:0086.57 35.061628007.01.2003 06:006.32 40.73710404.06.2009 15:004.56 56.45819620.12.2002 00:001.52 61.891416915.06.2009 19:001 Cmo encontrar los M grupos ptimos? Proceso Iterativo

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Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 Anlisis en Chile Central Matriz de energa y dispersin de altura significativa (Hm0) vs. periodo (Te). Oleaje ReinanteOleaje Dominante

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Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 Anlisis en Chile Central Oleaje ReinanteOleaje Dominante Matriz de energa y dispersin de altura significativa (H m0 ) vs. direccin media (MWD).

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Anlisis en Chile Central Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 VectorHmo [m]Te [s]MWD [deg]% de Datos Totales 1 1.09233060.04 2 1.91112668.12 3 3.681223516.18 4 2.621023141.55 5 1.761023234.11 Oleaje Operacional (KMA)

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Anlisis en Chile Central Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 VectorHmo [m]Te [s]MWD [deg]Fecha% de Datos Totales 1 0.32115320.03.2012.18 2 6.651624703.07.20134.81 3 1.042728619.03.20120.03 4 1.00822501.12.201294.99 Oleaje Extremo (MDA)

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Conclusiones Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718

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Trabajo en Desarrollo Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 Utilizacin del mtodo MDA en calibracin de modelos de propagacin espectral, con el objetivo de reducir tiempos en clculos computacionales al reducir los escenarios necesarios. Utilizacin del mtodo KMA para lograr caracterizar los climas operacionales en anlisis de series de tiempo de largo plazo. Estudiar que otro parmetro podra ser posible adicionar al anlisis de estos mtodos, para as obtener un mejor anlisis de los estados de mar.

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Agradecimientos Felipe Lucero R. Gracias por su atencin. Proyecto Innova Corfo cdigo 09CN14-5718 Financiamiento estudios de Postgrado CONICYT- PCHA/Magster Nacional/2013 22130930