Publicación: Análisis y diagnóstico de problemas en el equipo de subsuelo de unidades de bombeo mecánico utilizando redes neuronales
| dc.contributor.advisor | Calvete, Fernando Enrique | |
| dc.contributor.advisor | Santafe Rangel, Elkin Rodolfo | |
| dc.contributor.author | Mateus Marin, Cristian Fernando | |
| dc.contributor.author | Rojas Cardenas, Daniel Mauricio | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-03T16:36:55Z | |
| dc.date.available | 2007 | |
| dc.date.available | 2024-03-03T16:36:55Z | |
| dc.date.created | 2007 | |
| dc.date.issued | 2007 | |
| dc.description.abstract | El Bombeo Mecánico es la técnica mas frecuentemente usada en el levantamiento artificial para la producción de aceite en yacimientos de baja presión. Las cartas de la bomba de fondo son usadas para evaluar el comportamiento de la unidad de bombeo las cuales contienen información significativa que describe el funcionamiento del equipo. La necesidad de identificar los problemas rápidamente y de manera precisa es esencial en el intento de minimizar los costos de operación y maximizar la producción. Este trabajo presenta una alternativa para la interpretación de dinagramas la cual realiza un análisis no solo cualitativo, si no cuantitativo, y además proporciona agilidad y rapidez en el reconocimiento de problemas en el equipo de subsuelo previniendo daños. El trabajo establece una metodología para construir una red neuronal artificial (RNA) capaz de realizar la interpretación de dinagramas de la forma ya descrita. Se presentan resultados de la interpretación realizada por la RNA a 15 dinagramas del Campo Escuela Colorado. En este estudio se aclara el procedimiento para disponer y extraer las características significativas de cada dinagrama y acomodar la información a la RNA, actividades que se constituyen como tareas de pre-procesamiento de datos para lo cual se diseñó y construyó un software. La RNA construida es tipo perceptrón multicapa con funciones de transferencia sigmoidal y tan-sigmoidal; y es entrenada utilizando la técnica "error-back-propagationfl. La RNA toma un total de 60 puntos como entrada, estos puntos son extraídos directamente del perímetro del registro dinamométrico. Las condiciones problema identificadas por la red son agrupadas en 9 clases distintas. La red es capaz de identificar una o más de estas condiciones problema para cada carta dinamométrica. Los resultados de aplicar esta red neuronal al Campo Escuela Colorado son discutidos. | |
| dc.description.abstractenglish | The Sucker Rod Pumping is the most frequently used artificial-lift technique for oil production in low pressure reservoirs. Down hole pump cards are used to evaluate performance of the pumping unit, these contain significant information describing the behavior of the pump. The need to identify problems quickly and accurately is essential in order to minimize operating costs and maximize production. This work presents an alternative for the interpretation of dynamometer cards (DC) this tool makes a dual analysis, qualitative and quantitative, in addition it provides agility and fast response in the recognition of problems related with the down hole equipment of sucker rod pumping in order to prevent pump failures. The work establishes a methodology to build and develop an artificial neuronal network (RNA) able to make the interpretation of dynagraphs the way already described. Results of the interpretation made for the RNA on 15 dynamometer cards from Campo Escuela Coloradofl. In this study the procedure is clarified to arrange and to extract the characteristics significant of each DC and to accommodate the information to the RNA, those activities are constituted like tasks of data pre-processing for which a software was designed and developed. The developed RNA is type multilayer perceptron with sigmoidal and tan-sigmoidal activation functions; and it is trained using the error-back-propagation technique. The RNA takes a total of 60 points like inputs, these points are collected from the pump card perimeter. Pump problem conditions are grouped into 9 different types. The network is able to identify one or more of these conditions proposing a problem for each DC. The results of applying this neuronal network to the Campo Escuela Colorado are discussed. | |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | |
| dc.description.degreename | Ingeniero de Petróleos | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/20146 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingenierías Fisicoquímicas | |
| dc.publisher.program | Ingeniería de Petróleos | |
| dc.publisher.school | Escuela de Ingeniería de Petróleos | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | |
| dc.subject | Producción | |
| dc.subject | Bombeo Mecánico | |
| dc.subject | Dinagramas | |
| dc.subject | TWM | |
| dc.subject | Sistema de Levantamiento | |
| dc.subject | bomba de subsuelo | |
| dc.subject | Redes Neuronales Artificiales | |
| dc.subject | Inteligencia Artificial. | |
| dc.subject.keyword | Sucker Rod Pumping | |
| dc.subject.keyword | Dynamometer Cards | |
| dc.subject.keyword | TWM | |
| dc.subject.keyword | Lifting System | |
| dc.subject.keyword | Artificial Neural Network | |
| dc.subject.keyword | Artificial Intelligence | |
| dc.subject.keyword | Production. | |
| dc.title | Análisis y diagnóstico de problemas en el equipo de subsuelo de unidades de bombeo mecánico utilizando redes neuronales | |
| dc.title.english | Analysis and diagnosis of downhole equipment of sucker rod pumping problems using neuronal networks. * | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | |
| dspace.entity.type | Publication |
