Modelado del proceso de cavitación acústica en el tratamiento de crudo pesado mediante redes neuronales

Este proyecto de investigación explora cómo el identificar los parámetros de operación relevantes en el proceso de cavitación acústica para crudo pesado, mediante el modelado de redes neuronales utilizando datos experimentales previamente obtenidos en laboratorio permite profundizar en las consecuen...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
masterThesis
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/58498
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10554/58498
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.58498
Palabra clave:
Petróleo pesado
Petróleo convencional
Ultrasonido
Recuperación mejorada de petróleo
Lógica difusa
Redes neuronales
Heavy oil
Light oil
Ultrasound
Enhanced Oil Recovery
Fuzzy logic
Neural networks
Maestría en energía y sostenibilidad - Tesis y disertaciones académicas
Petróleo
Redes neuronales (Computadores)
Ultrasonido
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Description
Summary:Este proyecto de investigación explora cómo el identificar los parámetros de operación relevantes en el proceso de cavitación acústica para crudo pesado, mediante el modelado de redes neuronales utilizando datos experimentales previamente obtenidos en laboratorio permite profundizar en las consecuencias del uso de ultrasonido como método alternativo para tratamiento y mejoramiento de las cualidades del petróleo. Para ello se propone la utilización de métodos de análisis matemático, implementación de un sistema de lógica difusa y la posterior creación de las rederes neuronales (todo esto desarrollado en Matlab®). Gracias al análisis matemático de las variables involucradas en las pruebas realizadas en distintas muestras de petróleo pesado fue posible crear los algoritmos que generan las redes neuronales las cuales permitieron simular de forma bastante precisa los posibles comportamientos del crudo ante escenarios hipotéticos, lo cual permite abrir un gran abanico de posibilidades para este campo de estudio en un futuro.Dada la inexistencia de una relación lineal entre las variables medidas en laboratorio y la incertidumbre que aun rodea el fenómeno de cavitación acústica, el haber seleccionado las redes neuronales como método para abordar este campo de investigación fue un gran acierto dadas las características de estas para modelar sistemas en los cuales no existe linealidad ni un modelo matemático definido. Siendo así fue posible concluir que las variables que permiten responder a los objetivos planteados son las viscosidades y temperaturas de la muestra de. Esto sin descartar el efecto que otras variables dependiendo del equipo utilizado en las pruebas puede que entren a tener una mayor importancia.