Análisis del desempeño del proceso de desmetalización de fondos de vacío utilizando estadística multivariada

Abstract

La aplicación de algoritmos estadísticos multivariados es una herramienta útil para realizar un análisis del desempeño del proceso de desmetalización de fondos de vacío debido a que permite establecer los diferentes escenarios operativos y las variables que mayor influencia presentan sobre el proceso. En el presente trabajo se realiza un análisis de datos históricos en la planta Demex suministrados por ECOPETROL S.A, en donde la metodología utilizada se basa en la aplicación de modelos de RLM aplicando Backward, agrupamiento con método de K-Mean, regresión PLS y relación de los componentes principales por el método PCA, para ello se hace uso de los softwares la Universidad Industrial de Santander. En este proyecto se decide tomar el rendimiento de aceite desmetalizado como la variable dependiente, y las variables restantes son las regresoras. Los resultados de este análisis reportaron que la aplicación de RLM con Backward muestra los mejores escenarios operativos para la predicción del rendimiento de DMO ya que los coeficientes de determinación R2 fueron los más altos reportados con valores entre el 80% y el 88% explicando así la variabilidad del rendimiento. Así mismo se concluye que las variables más influyentes fueron las temperaturas de extracción en las Torres Desasfaltadoras y en los sedimentadores.