Maestría en Ingeniería Química
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Browsing Maestría en Ingeniería Química by Author "Arias Molina, Juan Carlos"
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Item Propuesta de un analizador virtual (soft-sensor) para la predicción del punto final de ebullición del jet y t95 del acpm de la unidad de procesamiento de crudo u-150 de la gerencia refinería de Barrancabermeja, Ecopetrol S.A(Universidad Industrial de Santander, 2016) Arias Molina, Juan Carlos; López Giraldo, Luis JavierConsiderando la alta variabilidad en la composición de los crudos cargados en la U150 y el estricto requerimiento de mantener la calidad y rendimiento de los productos valiosos como los destilados medios (JetA-ACPM), es necesario obtener con oportunidad los resultados de las pruebas de laboratorio para control de calidad y optimización de la operación. Por esta razón en este trabajo como alternativa a las pruebas de laboratorio se desarrollaron modelos de soft-sensor para estimar los parámetros de calidad PFE del JetA y T95 del ACPM producidos en la U150. Datos históricos previamente procesados de Julio/2013 a Octubre/2015 que incluyen mediciones continuas disponibles en la base de datos PIdata-link de condiciones de operación preliminarmente definidas (temperatura, presiones y flujos) de la torre fraccionadora T150 y resultados de laboratorio de la base datos CdLab de los parámetros de calidad a predecir y la gravedad API del crudo cargado fueron utilizados para el desarrollo del modelo. Los modelos de soft-sensor se desarrollaron a través del método de modelización de redes neuronales en el software MATLAB®-R2012b estudiando diferentes tipos de configuraciones tales como perceptron, multicapa y base radial. A través de los parámetros estadísticos de desempeño R y MSE, se validaron y probaron las redes neuronales construidas obteniendo que las que presentan el mejor desempeño son las multicapa (R = 0.84, MSE= 144.2) y base radial (R = 0.99, MSE= 3.26). Para el caso de las multicapa se evaluaron también diferentes números de capas, neuronas, funciones de trasferencia y de entrenamiento. Los resultados muestran los modelos soft-sensor para estimar el PFE del JetA y T95 del ACPM como una alternativa viable frente a las pruebas de laboratorio y que pueden ser implementados en el modelo del CAP instalado en la U150 para controlar la calidad y maximizar la producción de los destilados medios.