Metodología para la aplicación de la teoría de bayes en el análisis causa raíz de falla de los equipos de fondo, asociados a los sistemas de levantamiento : bombeo mecánico y electrosumergible como herramienta dinámica para asegurar la gestión del co

La gestión del conocimiento al interior de una organización es importante en la medida en que contribuye a conocer y comprender el comportamiento de ella misma y del entorno, favoreciendo la toma de decisiones. En la mayoría de los casos, estas decisiones, están basadas en información incompleta, incierta o difusa, lo que impacta directamente en mayores costos, menor calidad de los productos y por ende en un menor nivel de Confiabilidad operacional. Es por ello que muchas de las más importantes empresas del mundo utilizan cada vez más sistemas o modelos expertos, que sirven como herramienta dinámica en el tratamiento y evaluación de problemas relacionados con información con alto grado de incertidumbre. Las Redes Bayesianas, representan una herramienta que permite modelar el razonamiento y las interrelaciones bajo incertidumbre, ya que combinan estimaciones subjetivas y datos empíricos de expertos que aportan sus conceptos durante el desarrollo del modelo. El teorema de Bayes, es la base fundamental de las redes bayesianas, mediante sucesivas descomposiciones del mismo, se pueden calcular y predecir la probabilidad de un evento futuro, teniendo como insumo las probabilidades a priori o de evidencia del mismo. El planteamiento de una metodología, que binde la posibilidad de incluir los conceptos del teorema de Bayes en los análisis causa raíz de falla, en este caso aplicados a los modos de falla de los equipos de fondo de Bombeo Mecánico y Electrosumergible, es un avance representativo que permite evaluar de manera objetiva y cuantitativa los eventos sucedidos en la industria petrolera, a fin de encontrar las mejores soluciones para mitigar sucesos no deseados, disminuyendo la incertidumbre y mejorando las eficiencia, la productividad y por ende la rentabilidad de los campos de producción que funcionan con estos sistemas de levantamiento artificial, logrando una gestión integral de la información y por ende de la ingeniería del conocimiento.

• Autores: Ospina Álvarez, Jonathan; Beltrán Rivera, Leonardo
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
• Fecha de publicación: 2012
• Institución: Universidad Industrial de Santander
• Repositorio: Repositorio UIS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/26429
• Acceso en línea: https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/26429; https://noesis.uis.edu.co
• Palabra clave: Gestión del conocimiento; Teorema de Bayes; Redes Bayesianas; Análisis de Falla; Análisis Causa Raíz; Modos de Falla; Bombeo Mecánico; Bombeo Electrosumergible; Incertidumbre.; Management of the knowledge; Bayes's Theorem; Networks Bayesianas; Analysis Causes Root; Manners of Fault; Mechanical Pumping; Pumping Electrosumergible; Uncertainty; Management of the knowledge.
• License: Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)