PCA y lógica fuzzy para la detección de eventos anormales de operación, en una planta de craqueo catalítico fluidizado FCC

En el presente artículo se aplican y ajustan algunas técnicas y metodologías para la detección de fallos en una planta de Cracking Catalítico Fluidizado (FCC) modelo UOP, inicialmente se realiza un análisis de confiabilidad que permite definir el nivel de criticidad de cada uno de los equipos e iden...

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Autores:
Zambrano, Sandra
Higuera, Cristhiam
Villamizar Mejía, Rodolfo
Agudelo, Carlos
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2011
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/8929
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/8929
Palabra clave:
Análisis de componentes principales (PCA)
Análisis de modos y efectos de falla (FMEA)
Detección de Fallos
Craqueo Catalítico Fluidizado (FCC)
Clustering basadas en Lógica Fuzzy (CLF)
Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Principal component analysis (PCA)
Failure modes and effects analysis (FMEA)
Fault detection
Fluidized catalytic cracking (FCC)
Clustering based on logic fuzzy (CLF)
Knowledge discovery in databases (KDD)
Systems engineer
Technological innovations
Research
Technology of the information and communication
Ingeniería de sistemas
Innovaciones tecnológicas
Investigación
Tecnologías de la información y la comunicación
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Análisis de modos y efectos de falla (FMEA)
Detección de fallos
Craqueo catalítico fluidizado (FCC)
Clustering basadas en lógica fuzzy (CLF)
Técnicas estadísticas multivariables (TEM)
Rights
License
Derechos de autor 2011 Revista Colombiana de Computación
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description En el presente artículo se aplican y ajustan algunas técnicas y metodologías para la detección de fallos en una planta de Cracking Catalítico Fluidizado (FCC) modelo UOP, inicialmente se realiza un análisis de confiabilidad que permite definir el nivel de criticidad de cada uno de los equipos e identificar modos de fallo potenciales y su efecto sobre la operación de la planta; con la información entregada por este análisis se establecen casos de estudio, como requerimientos para un sistema de supervisión, detección y clasificación de situaciones anómalas, que pueden llevar al proceso a una condición de fallo. Para estudiar los casos se simulan las condiciones con un modelo de operación de la unidad FCC y se detectan los fallos con una herramienta basada en PCA (Análisis de componentes principales) y Lógica Fuzzy; finalmente se ajusta la herramienta utilizando datos históricos del proceso en presencia del fallo.
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Para estudiar los casos se simulan las condiciones con un modelo de operación de la unidad FCC y se detectan los fallos con una herramienta basada en PCA (Análisis de componentes principales) y Lógica Fuzzy; finalmente se ajusta la herramienta utilizando datos históricos del proceso en presencia del fallo.In this article, some techniques and methodologies are applied and adjusted for the detection of faults in a Fluidized Catalytic Cracking (FCC) model UOP plant, initially a reliability analysis is carried out that allows defining the level of criticality of each of the equipment. and identify potential failure modes and their effect on plant operation; With the information provided by this analysis, case studies are established, such as requirements for a system of supervision, detection and classification of anomalous situations, which can lead the process to a fault condition. To study the cases, the conditions are simulated with an operating model of the FCC unit and faults are detected with a tool based on PCA (Principal Component Analysis) and Fuzzy Logic; Finally, the tool is adjusted using historical data of the process in the presence of the fault.application/pdfspaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1799/1651https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1799V. Venkatasubramanian, R. Rengaswamy, and S. Kavuri, “A review of process fault detection and diagnosis Part II: Quantitative model and search strategies,” COMPUTERS & CHEMICAL ENGINEERING, vol. 27, pp. 313–326, MAR 15 2003.V. Venkatsubramanian, R. Rengaswamy, K. Yin, and S. Kavuri, “A review of process fault detection and diagnosis Part I: Quantitative model-based methods,”COMPUTERS & CHEMICAL ENGINEERING, vol. 27, pp. 293–311, MAR 15 2003.M. Misra, H. Yue, S. Qin, and C. Ling, “Multivariate process monitoring and fault diagnosis by multi-scale PCA,” COMPUTERS & CHEMICAL ENGINEERING, vol. 26, pp. 1281–1293, SEP15 2002V.Sadeghbeigi, Reza. Fluid Catalytic Cracking Handbook Design, Operation and Troubleshouting of FCC facilities, 2Ed, Gulf Professional Publishing, Houston. 2000 2 Ed 234-275.J. Acedo. Control de reactores. Repsol-YPF, S.A. Ingeniería Química., pages 168-187, octubre 2005.Angulo, N. Aristizabal, L. Fase I Desarrollo de un modelo de simulación dinámico de la sección de reacción, regeneración y fraccionadora principal de una unidad de craqueo catalítico. Universidad Politécnica de Valencia-Universidad Santo Tomas, 2006.MacGregor, J. F. Data-Based Latent Variable Methods for Process Analysis, Monitoring and Control, in European Symposium on Computer Aided Process Engineering - 14 (Barbosa Póvoa, A. y Matos, H. eds.). Elsevier, Lisbon, Portugal. 2004.Han, J. y M. Kamber. Data mining: concepts and techniques. 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Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. Plenum Publishing Corporation, New York, N.Y. 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