Regresión para la producción de gasolina de aviación (jet fuel) en una torre de destilación industrial de crudos a partir de datos históricos de proceso

El ajuste de modelos para la predicción de respuestas en los procesos es una herramienta muy útil en la mayoría de las industrias químicas y petroquímicas, un método fundamental para llegar a dichos modelos es por medio del análisis estadístico de las variables directamente implicadas en el proceso...

Full description

Autores:
Castañeda Robayo, Edwin Leonardo
Jimenez Herrera, Alba Jazmin
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/35825
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/35825
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Palabra clave:
Regresión Lineal Multivariada
Refinación De Crudo
Análisis Estadístico
Agrupación Clúster Y Variables De Mayor Influencia.
Multivariate Linear Regression
Crude Oil Refining
Statistical Analysis
Cluster Aggrupation And Greater Influence Variables.
Rights
License
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description El ajuste de modelos para la predicción de respuestas en los procesos es una herramienta muy útil en la mayoría de las industrias químicas y petroquímicas, un método fundamental para llegar a dichos modelos es por medio del análisis estadístico de las variables directamente implicadas en el proceso de refinación de crudo para el caso de la gasolina de aviación (JET FUEL). El presente trabajo plantea una metodología para la aplicación de regresión múltiple multivariada sobre DHP comprendidos entre los años 2013 a 2016 obtenidos de la base de datos de ECOPETROL S.A con el objetivo de sugerir un modelo para cada estado pseudo-estacionario y los modos de operación presentes en él, esto con el menor error posible de la predicción. Con un análisis inicial se obtuvo un modelo general para la producción de JET con R2 = 0.78 en el cual se aplicó la eliminación de datos atípicos mediante análisis clúster definiendo una agrupación de 4 grupos y cada grupo en 2 subgrupos de los cuales salieron 4 modelos a diferentes condiciones de operación donde 2 pertenecen al modo viscorreductor y 2 al modo crudo con un margen aproximado de error del 5%, esto constata que pueden generarse varias predicciones dependiendo del modo operativo y las condiciones de alimentación de la dieta del crudo a la torre.
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