Diseño de un sensor virtual basado en redes neuronales para la medición de la viscosidad de combustóleo a partir de propiedades de la planta viscorreductora II de la Refinería de Ecopetrol en Barrancabermeja
El proceso elegido es el control de la viscosidad de combustóleo en la planta Viscorreductora ll en la refinería de ECOPETROL de Barrancabermeja, donde se procesa y almacena el combustóleo (fuel-oail), un subproducto de la refinación de petróleo crudo. Cuenta con un analizador en línea y toda la ins...
- Autores:
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Ardila Peña, Javier Orlando
Velasco Orozco, Oswaldo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2002
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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Redes neuronales (Computadores)
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El proceso elegido es el control de la viscosidad de combustóleo en la planta Viscorreductora ll en la refinería de ECOPETROL de Barrancabermeja, donde se procesa y almacena el combustóleo (fuel-oail), un subproducto de la refinación de petróleo crudo. Cuenta con un analizador en línea y toda la instrumentación asociada al monitoreo y control centralizado del proceso. Para lograr la calidad ideal en la viscosidad del combustóleo se requiere controlar el proceso en línea, pero a veces no se dispone de ello o se presentan retrasos que lo interrumpen. Las técnicas computacionales de inteligencia artificial, como los sensores inteligentes son métodos atractivos y eficientes para inferir medidas en procesos dinámicos como este, donde entran en juego gran cantidad de variables y se debe identificar las de mayor influencia en los resultados del proceso para calcular acertadamente. |
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Cuenta con un analizador en línea y toda la instrumentación asociada al monitoreo y control centralizado del proceso. Para lograr la calidad ideal en la viscosidad del combustóleo se requiere controlar el proceso en línea, pero a veces no se dispone de ello o se presentan retrasos que lo interrumpen. Las técnicas computacionales de inteligencia artificial, como los sensores inteligentes son métodos atractivos y eficientes para inferir medidas en procesos dinámicos como este, donde entran en juego gran cantidad de variables y se debe identificar las de mayor influencia en los resultados del proceso para calcular acertadamente.INTRODUCCIÓN 1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1.1 DESCRIPCIÓN DEL PROCESO ELEGIDO 1.1.1 El Combustóleo 1.1.2 La Planta Viscorreductora 11. 1.2 PROBLEMA EN LA MEDIDA DE LA VISCOSIDAD 1.2.1 El control de la Viscosidad 1.2.2 Viscosidad del Combustóleo 1.3 JUSTIFICACIÓN 1.4 OBJETIVO GENERAL DEL PROYECTO 2. MARCO TEÓRICO 2.1 LA VISCOSIDAD 2.1.1 Concepto 2.1.2 Cómo se mide la Viscosidad 2.1.3 Indice de viscosidad 2.2 IDENTIFICACIÓN DE SISTEMAS 2.2.1 Sistemas Dinámicos 2.2.2 Procedimiento para la Identificación de Sistemas 2.2.3 Simulación de Sistemas 2.2.4 Predicción de Sistemas 2.2.5 Control de Sistemas 2.3 ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES 2.3.1 Cómo se procede 2.3.2 Representación en el espacio de los sujetos 2.3.3 Representación en el espacio de las variables 2.4 REDES NEURONALES ARTIFICIALES (ANN) 2.4.1 La Inteligencia Artificial 2.4.2 Introducción a las redes neuronales 2.4.3 Concepto de red neuronal 2.4.4 Modelo de una neurona simple 2.4.5 Funciones discriminantes 2.4.6 Proceso de aprendizaje de la red neuronal 2.4.7 Taxonomía de las redes neuronales 2.4.8 Entrenamiento de una red neuronal 2.4.9 El algoritmo RAWN 2.4.10 Apartes en la historia de redes neuronales 2.4.11 Aplicaciones de las redes neuronales 2.5 ALGORITMOS GENETICOS 2.2.1 Definiciones de Algoritmos Genéticos 2.5.2 Características de los Algoritmos Genéticos 2.2.3 Funcionamiento de los Algoritmos Genéticos 2.5.4 Principios básicos de los Algoritmos Genéticos 3. METODOLOGÍA PARA EL DISEÑO DEL SENSOR VIRTUAL 3.1 ANALISIS DEL PROBLEMA 3.1.1 Tomar datos del proceso 3.1.2 Seleccionar variables principales del proceso 3.1.3 Identificar el sistema del proceso 3.2 DISEÑO DEL SENSOR VIRTUAL 3.2.1 Crear modelo matemático del sistema 3.2.2 Definir arquitectura de la red neuronal 3.2.3 Establecer algoritmo de entrenamiento 3.2.4 Validar modelo del sensor 3.3 ACTIVIDADES COMPLEMENTARIAS 3.3.1 Implementación del sensor virtual 3.3.2 Implantación del sensor virtual 3.3.3 La clonación artificial 4. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES BIBLIOGRAFÍA ANEXOSPregradoThe chosen process is the control of fuel oil viscosity in the Viscoreductora II plant at the ECOPETROL refinery in Barrancabermeja, where fuel oil, a byproduct of crude oil refining, is processed and stored. It has an online analyzer and all the instrumentation associated with centralized monitoring and control of the process. To achieve the ideal quality in fuel oil viscosity, it is necessary to control the process online, but sometimes this is not available or there are delays that interrupt it. Computational artificial intelligence techniques, such as smart sensors, are attractive and efficient methods to infer measurements in dynamic processes such as this one, where a large number of variables come into play and those with the greatest influence on the results of the process must be identified in order to calculate correctly.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Diseño de un sensor virtual basado en redes neuronales para la medición de la viscosidad de combustóleo a partir de propiedades de la planta viscorreductora II de la Refinería de Ecopetrol en BarrancabermejaDesign of a virtual sensor based on neural networks for measuring fuel oil viscosity from the properties of the viscoreduction plant II of the Ecopetrol refinery in BarrancabermejaIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTechnological innovationsVirtual sensorNeural networksIndustrial processArtificial intelligenceNeural networks (Computer science)Genetic algorithmsGenetic programming (Computers)Ingeniería de sistemasInnovaciones tecnológicasInteligencia artificialRedes neuronales (Computadores)Algoritmos genéticosProgramación genética (Computadores)Sensor virtualRedes neuronalesProceso industrial[1] J. L. GROSSO, J. E. FORERO, C. E. CUADRADO, F. FORERO. Sistema de homogenización y control de viscosidad del combustóleo. IGP. 1.998[2] H. DEUTH, M. BEALE. Neural Network Toolbox For Use With Matlab. Version 3. The MathWorks Inc. USA. 1998.[3] L. LIUNG, LENNART. System identification, McGraw Hill. Segunda edición. Cap 1, ll.[4] H. PABA, E. NUÑEZ. Implementación de sensores inteligentes utilizando redes neuronales aplicados en procesos de refinación del petróleo. Maestría en ciencias computacionales. UNAB. 2.000.[5] A. F. MUÑOZ. Tecnologías de control avanzado y de Clonación artificial aplicada a sistemas Mecatrónicos de alta precisión. Congreso Internacional de Mecatrónica. Bucaramanga. Octubre 2.001.[G] M. NORGAARD, O. RAVN, N. K. POULSEN, L. K. HANSEN. Neural Networks for Modelling and Control of Dynamic Systems. Springer. London. 2000.[7] XIN Y. A Review of Evolutionary Artificial Neural Networks. Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization, Division of Building , Construction and Engineering. Australia. 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