Desarrollo de correlaciones estadísticas para la predicción de corrosion interna en líneas de recolección de hidrocarburos

En esta práctica empresarial se desarrolló una correlación estadística para predecir velocidad de corrosión en sistemas de recolección de crudo, principalmente para líneas de flujo de pozos ubicados en el campo La Cira Infantas (LCI). Inicialmente, se elaboró una base de datos conformada principalme...

Full description

Autores:
Mejia Diaz, Alvaro Javier
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/13786
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/13786
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Corrosión Interna
Análisis Multivariable
Regresión Múltiple.
Internal Corrosion
Multivariable Analysis
Multiple Regression
Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
Description
Summary:En esta práctica empresarial se desarrolló una correlación estadística para predecir velocidad de corrosión en sistemas de recolección de crudo, principalmente para líneas de flujo de pozos ubicados en el campo La Cira Infantas (LCI). Inicialmente, se elaboró una base de datos conformada principalmente por: parámetros de diseño, condiciones de operación, propiedades fisicoquímicas, y velocidades de corrosión, permitiendo posteriormente un fácil manejo y análisis de la información. Se analizaron los mecanismos de daño según la morfología de los materiales usados para medir la velocidad de corrosión, donde se pudo identificar factores relevantes como la velocidad de flujo, dióxido de carbono disuelto, pH, conductividad, cloruros, sulfatos, bacterias (bacterias sulfato-reductoras y bacterias productoras de ácido) y concentración de sólidos, los cuales afectan directamente los sistemas estudiados. Posteriormente, se desarrolló un modelo matemático basado en correlaciones estadísticas con los datos de las variables identificadas, determinando aquellas que son significativas mediante análisis multivariable y regresión múltiple. Este análisis permitió definir, que el contenido de CO2 en la fase liquida (CO2 Disuelto), y la velocidad de flujo son los factores más representativos para modelar el proceso de corrosión que se evidencia en las líneas de flujo de los pozos. La capacidad predictiva del modelo desarrollado se evaluó con un grupo determinado de datos, y de manera conjunta con modelos ampliamente usados en la industria. Se encontró que la correlación estadística desarrollada predice satisfactoriamente el comportamiento de la velocidad de corrosión, presentando un error relativo medio (ER) inferior al 70%, y un error cuadrático (ECM) medio inferior al valor promedio de los datos de velocidad de corrosión. Los modelos de literatura predicen velocidades de corrosión que muestran %ER superiores al 1000%. De esta manera, el modelo de correlación propuesto puede ser considerado una alternativa confiable y adecuada para explicar la variabilidad de la velocidad de corrosión obtenida en las líneas de flujo de los pozos del campo LCI.