Diseño y desarrollo de un sistema experto inteligente por replicación funcional con inferencia en tiempo real del perfil de flujo de Inyección en pozos petrolíferos dotado de micro- y nanoinstrumentación óptica
La aplicación de esta metodología anteriormente en modelos industriales permitirá replicación funcional e inferencia en tiempo real del perfil de flujo de Inyección por Tecnología DTS con micro- y nanoinstrumentación óptica es decir a partir de bases de datos DTS (Distributed Temperate Sensing) moni...
- Autores:
-
Alyamani Triana, Alvaro
Reyes, Juan Sebastián
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/22003
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/22003
- Palabra clave:
- Automation
Control
Nanobioinstrumentation
Investigation
Injection flow
Intelligent expert system
Oil wells
Technical suppor
Automatización
Control
Nanobioinstrumentación
Investigación
Flujo de inyección
Sistema experto inteligente
Pozos petroleros
Soporte técnico
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Design and development of an intelligent expert system by Functional replication with real-time profile inference Injection flow in oil wells equipped with micro- and optical nanoinstrumentation |
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Diseño y desarrollo de un sistema experto inteligente por replicación funcional con inferencia en tiempo real del perfil de flujo de Inyección en pozos petrolíferos dotado de micro- y nanoinstrumentación óptica Automation Control Nanobioinstrumentation Investigation Injection flow Intelligent expert system Oil wells Technical suppor Automatización Control Nanobioinstrumentación Investigación Flujo de inyección Sistema experto inteligente Pozos petroleros Soporte técnico |
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La aplicación de esta metodología anteriormente en modelos industriales permitirá replicación funcional e inferencia en tiempo real del perfil de flujo de Inyección por Tecnología DTS con micro- y nanoinstrumentación óptica es decir a partir de bases de datos DTS (Distributed Temperate Sensing) monitorear en línea y con alta resolución el perfil de temperatura de un pozo por micro- y nanoinstrumentación óptica la inferencia a través de un sistema experto inteligente para interpretación de los datos DTS del perfil de flujo de Inyección por zona mediante mediciones de temperatura distribuidas en pozos petroleros. De esta forma se podrá obtener información en tiempo real de los diferentes fenómenos que se desean observar del perfil del crudo y sus diferentes variables, hacerlo requiere un desarrollo adicional de software y hardware que actualmente no existe en el país como desarrollo de ingeniería o soporte técnico al respecto, de allí el reto que se plantea. |
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[1] Jang J.-S. R, (1993) "ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system," IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. 23, pp. 665-685,. [2] Muñoz M, Muñoz A.F (2010) Diseño de un sistema de control basado en clonación artificial Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzadas, Universidad de Pamplona Vol. 2, No. 16, pp. 24 – 31. [3] Muñoz A F, Pardo A. (2004) Algoritmos y sistemas de control borroso aplicados en la planta de calcinación de la industria de producción de níquel. Revista Tecnologías de Avanzada. Universidad de Pamplona Vol. 2. No. 4. p. 25- 32. [4] Muñoz A F, (1985) Tecnología de Control con Análisis Instrumental on-line. Moa – Cuba, 160 p. Trabajo de grado (Ph.D. Ciencias Técnicas), Universidad de Acero y Aleaciones, Moscú Rusia. Facultad Metalurgia y Electromecánica, Programa- Doctorado en Control y Automatización Industrial.Bowman, M., Debray, S. K., and Peterson, L. L. 1993. Reasoning about naming systems. ACM Trans. Program. Lang. Syst. 15, 5 (Nov. 1993), 795- 825. DOI= http://doi.acm.org/10.1145/161468.16147. 5] Mitra S. and Hayashi Y., (2000) "Neuro-fuzzy rule generation: survey in soft computing framework," IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 11, pp. 748-768, |
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De esta forma se podrá obtener información en tiempo real de los diferentes fenómenos que se desean observar del perfil del crudo y sus diferentes variables, hacerlo requiere un desarrollo adicional de software y hardware que actualmente no existe en el país como desarrollo de ingeniería o soporte técnico al respecto, de allí el reto que se plantea.The application of this methodology previously in industrial models will allow functional replication and real-time inference of the flow profile of DTS Technology Injection with micro- and nanoinstrumentation, ie from DTS (Distributed Temperate Sensing) databases, monitor online and with high resolution the temperature profile of a well by micro- and optical nanoinstrumentation the inference through an intelligent expert system for interpretation of the DTS data of the Injection flow profile by area by means of temperature measurements distributed in oil wells In this way you can obtain information in real time of the different phenomena that you want to observe the profile of the oil and its different variables, because doing so requires an additional development of software and hardware that currently does not exist in the country as engineering development or technical support in this regard, hence the challenge that arises.Modalidad Presencialapplication/pdfspaGeneración Creativa : Encuentro de Semilleros de Investigación UNABhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/14242[1] Jang J.-S. R, (1993) "ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system," IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. 23, pp. 665-685,.[2] Muñoz M, Muñoz A.F (2010) Diseño de un sistema de control basado en clonación artificial Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzadas, Universidad de Pamplona Vol. 2, No. 16, pp. 24 – 31.[3] Muñoz A F, Pardo A. (2004) Algoritmos y sistemas de control borroso aplicados en la planta de calcinación de la industria de producción de níquel. Revista Tecnologías de Avanzada. Universidad de Pamplona Vol. 2. No. 4. p. 25- 32.[4] Muñoz A F, (1985) Tecnología de Control con Análisis Instrumental on-line. Moa – Cuba, 160 p. Trabajo de grado (Ph.D. Ciencias Técnicas), Universidad de Acero y Aleaciones, Moscú Rusia. Facultad Metalurgia y Electromecánica, Programa- Doctorado en Control y Automatización Industrial.Bowman, M., Debray, S. K., and Peterson, L. L. 1993. Reasoning about naming systems. ACM Trans. Program. Lang. Syst. 15, 5 (Nov. 1993), 795- 825. DOI= http://doi.acm.org/10.1145/161468.16147.5] Mitra S. and Hayashi Y., (2000) "Neuro-fuzzy rule generation: survey in soft computing framework," IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 11, pp. 748-768,http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Alyamani, A. & Reyes, J. S. (2018). Diseño y desarrollo de un sistema experto inteligente por replicación funcional con inferencia en tiempo real del perfil de flujo de Inyección en pozos petrolíferos dotado de micro- y nanoinstrumentación óptica. Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12749/22003Diseño y desarrollo de un sistema experto inteligente por replicación funcional con inferencia en tiempo real del perfil de flujo de Inyección en pozos petrolíferos dotado de micro- y nanoinstrumentación ópticaDesign and development of an intelligent expert system by Functional replication with real-time profile inference Injection flow in oil wells equipped with micro- and optical nanoinstrumentationConferenceinfo:eu-repo/semantics/conferenceProceedingsMemoria de eventoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_f744info:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/EC_ACUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería en EnergíaSistema de Investigación SIUNABAutomationControlNanobioinstrumentationInvestigationInjection flowIntelligent expert systemOil wellsTechnical supporAutomatizaciónControlNanobioinstrumentaciónInvestigaciónFlujo de inyecciónSistema experto inteligentePozos petrolerosSoporte técnicoORIGINAL2018_Articulo_Alyamani_Triana_Alvaro.pdf2018_Articulo_Alyamani_Triana_Alvaro.pdfArtículoapplication/pdf166779https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22003/1/2018_Articulo_Alyamani_Triana_Alvaro.pdfae48128655c1f0310f24c983fd8a08caMD51open accessTHUMBNAIL2018_Articulo_Alyamani_Triana_Alvaro.pdf.jpg2018_Articulo_Alyamani_Triana_Alvaro.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10393https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22003/3/2018_Articulo_Alyamani_Triana_Alvaro.pdf.jpg481edd2cc460760b7722528cc412ce28MD53open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22003/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open access20.500.12749/22003oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/220032023-09-22 22:00:19.015open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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 |