Ingeniería de Procesos de Refinación y Petroquímicos (sede Barrancabermeja)

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    Estudio Técnico para la Recirculación de Agua Efluente de los Separadores CPI SE-2001A/B de la Refinería de Barrancabermeja
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-11-05) Cacua Toledo, Jonathan Alexander; Nabarlatz, Débora Alcida; Mercado Ojeda, Ronald Alfonso; Guerrero Amaya, Hernando; Morales Medina, Giovanni
    La investigación que se realizó estuvo orientada hacia la selección de una tecnología para el tratamiento de agua efluente proveniente del separador CPI ubicado en las unidades Topping de la refinería de Barrancabermeja. El tratamiento de este efluente se planteó con el propósito de realizar la recirculación a las unidades de desalado. En este sentido, se propuso una metodología en tres etapas secuenciales que incluyó el diagnóstico de la unidad en donde se pudieron establecer condiciones de operación, corrientes de entrada y salida y rendimientos. Luego, se propuso una caracterización fisicoquímica y se identificaron los sólidos suspendidos e hidrocarburos en agua como las sustancias restrictivas para la recirculación. Con esta información se realizó una búsqueda de tecnologías de tratamiento escalables a nivel industrial, que hicieran la remoción de los compuestos identificados. De esta manera, se seleccionó la tecnología Ramguz, la cual se caracteriza por la remoción de las sustancias restrictivas para la recirculación en un valor menor a 2ppm.
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    Evaluación de la estabilidad y Compatibilidad de los crudos componentes de la carga a la unidad 150 de la Gerencia Refinería Barrancabermeja de Ecopetrol S.A
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-09-08) Gutiérrez Game, Carlos Andres; Mercado Ojeda, Ronald Alfonso; Barajas Ferreira, Crisostomo; Morales Medina, Giovanni
    La Gerencia Refinería Barrancabermeja de Ecopetrol S.A busca constantemente el mejoramiento continuo de sus procesos, como parte de esto se dio inicio a este programa académico en convenio con la Universidad Industrial de Santander UIS, desarrollándose este proyecto que propone mejorar la calidad de la carga de crudo a la unidad 150. Esto se logra a través de una evaluación de la estabilidad y compatibilidad de los crudos componentes, caracterizando de manera individual cada uno de los crudos provenientes de la estación Monterrey y Cusiana que posteriormente llegan a la refinería por oleoducto como una sola mezcla para la unidad de destilación 150. Se realizaron los análisis de laboratorio como un Assay tipo II. obteniéndose información valiosa de la calidad de los crudos componentes de la carga con la cual se definieron aspectos relevantes derivados de esta caracterización. De esta manera se encontraron los crudos que presentan desviaciones a las características parafínicas que deben tener los crudos que llegan a esta unidad. Luego utilizando la información obtenida del Assay se ingresaron los resultados al programa Aspen Hysys, con el objetivo de proponer una mezcla que reúna las mejores características de un crudo obteniéndose tres posibles mezclas que coinciden en el aumento del rendimiento de destilados medios y reducción de fondos aprovechando de mejor manera la carga de la unidad 150.
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    Propuesta de un modelo predictivo para monitorear el cumplimiento de las especificaciones del asfalto tipo exportación por grado de desempeño PG en GRB, aplicando análisis e inferencia de datos y correlación estadística
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-09-08) Barrera Jaimes, Sandra Milena; Mercado Ojeda, Ronald Alfonso; Martínez Rey, Ramiro; Ramírez Caballero, Gustavo Emilio; Baldovino Medrano, Victor Gabriel
    En este trabajo se evaluó la calidad del asfalto grado desempeño (PG), desde un enfoque de la ciencia de datos; esto a través del estudio de las correlaciones estadísticas para la estimación de parámetros reológicos, físicos y mecánicos a partir del análisis de bases de datos existentes de la GRB. Para el desarrollo del proyecto, el modelamiento se realizó por medio del software MATLAB, aplicando machine learning con un algoritmo de aprendizaje automático, específicamente aprendizaje no supervisado por medio del algoritmo SVD. El objetivo principal del aprendizaje no supervisado es encontrar patrones en los datos de entrada que indiquen características potenciales; para luego aplicar las correlaciones a lugar y posteriormente poder obtener las predicciones de las propiedades correspondientes al estudio de la calidad del asfalto PG. Inicialmente se realizó un pretratamiento de datos y luego se aplicó aprendizaje no supervisado, donde los resultados que se desean obtener del modelo se conocían previamente, y estos se usaron como datos de entrenamiento (validación). En este modelo se trabajó con dos tipos de datos; datos de entrenamiento provenientes de una matriz conformada por las caracterizaciones de asfalto PG tipo exportación, y datos de prueba conformados por una matriz proveniente de analítica del asfalto tipo exportación en GRB. Para la validación del modelo se usó una matriz de datos de la cual se lograron predecir 4 propiedades del asfalto en la etapa de interés PAV (envejecimiento a largo plazo), etapa III de la caracterización asfalto grado PG 64-22. Las propiedades que se lograron predecir fueron: Temperatura de falla Asfalto Residuo PAV, Módulo Reológico a 64°C, Asfalto Residuo PAV, Rigidez a -12°C, Asfalto Residuo PAV y m(t) a -12°C, Asfalto Residuo PAV.