Sistema neuro-fuzzy : prospectiva de aplicación en la detección de fallas en equipos de subsuelo de unidades de levantamiento mecánico

Meneses Chacón, Edxon Stiven; Garavito Arenas, Fredy Alexander

Publicación:
Sistema neuro-fuzzy : prospectiva de aplicación en la detección de fallas en equipos de subsuelo de unidades de levantamiento mecánico

dc.contributor.advisor	Meneses Flórez, Jorge Enrique
dc.contributor.author	Meneses Chacón, Edxon Stiven
dc.contributor.author	Garavito Arenas, Fredy Alexander
dc.date.accessioned	2024-03-03T20:43:26Z
dc.date.available	2014
dc.date.available	2024-03-03T20:43:26Z
dc.date.created	2014
dc.date.issued	2014
dc.description.abstract	A medida que pasan los años se presenta con mayor necesidad el realizar diagnósticos de maquinaria con base en el estudio de variables (vibraciones, ultrasonido, dinagramas, etc.) que definen la condición del equipo. Este proceso de diagnóstico generalmente lo realiza personal calificado y experimentado en los diferentes campos. Actualmente en la UIS se ejecuta el proyecto de investigación “Desarrollo de un prototipo de pozo inteligente para Campo Escuela Colorado”, financiado por la Vicerrectoría de Investigación y Extensión, el cual busca identificar de forma precisa, rápida y automática los problemas en un pozo. La necesidad actual del proyecto de investigación referido radica en generar una estrategia software capaz de reconocer y diagnosticar los diferentes estados del equipo de levantamiento artificial. El presente proyecto pretende resolver dicha necesidad presentando una alternativa para la interpretación de dinagramas, proporcionando agilidad y rapidez en el reconocimiento de problemas. Después de analizar las diferentes alternativas de solución, se decidió utilizar un software basado en una arquitectura Neuro-Fuzzy, desarrollado en el laboratorio de Automatización Industrial, llamado Nefclass-Q. Para entrenar, validar y clasificar se crearon dinagramas con los diez tipos de fallas más comunes, teniendo en cuenta su forma característica, a la cual posteriormente se le realiza un tratamiento en su contenido. Por último se evalúa si el uso de esta arquitectura es viable para el diagnóstico de dinagramas, además de su implementación en el proyecto de investigación.
dc.description.abstractenglish	In this recent years the industry needs with more necessity machinery diagnosis on study variables (vibration, ultrasound, dinagramas, etc.) that define the condition of the equipment. This diagnosis process is done generally by experienced workers or professionals. Recently, the Santander Industrial University is executing a research project call “Prototype develop of an intelligent well for Campo Escuela Colorado” funded by Vicerectoria for Research and Extension. This project wants to identify in an accurate, fast and automatic form problems that can be found in an oil well. This project requires a software strategy that could be able to recognize and diagnose different problems or failures of artificial lift equipment. The present project pretend to solve that necessity giving an alternative solution for reading dinagrams adding agility and quickness to failures recognition. Analyzing different alternatives of solution, everything came to use a software based on a Neuro-Fuzzy architecture. Nefclass-Q was the software used for training, validating and classification. This software was develop in the Industrial Automation Laboratory, Mechanical Engineering department. It was created ten dinagrams for the most common failures, taking into a count the form of its spectrum which after the acquisition is necessary to make a treatment of its information. Finally it is assessed if the uses of this architecture is viable for Dinagrams diagnosis, and if it is useful for applying in the macro project.
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero Mecánico
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/20.500.14071/30664
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Ingeniería Mecánica
dc.publisher.school	Escuela de Ingeniería Mecánica
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	Pozo Inteligente
dc.subject	Dinagramas
dc.subject	Diagnóstico Automático
dc.subject	Sistema Neuro-Fuzzy
dc.subject	Nefclass-Q.
dc.title	Sistema neuro-fuzzy : prospectiva de aplicación en la detección de fallas en equipos de subsuelo de unidades de levantamiento mecánico
dc.title.english	Neuro-fuzzy system: prospective of aplication in the failures detection in underground units of mechanical lift3 .
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