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Herramienta software para la estimación de velocidades de corrosión por C02 y H2s mediante el uso de técnicas basadas en inteligencia artificial

Resumen

La corrosión es un fenómeno natural que genera preocupación en las grandes industrias, por ejemplo la petrolera, debido a la gran cantidad de problemas que causa y los gastos económicos que conlleva. En la industria petrolera la estructura interna de los depósitos y tuberías que albergan crudo se ven afectados por la corrosión a causa de diferentes factores, entre otros las características del fluido, entre las cuales el contenido de CO2 y H2S son los más influyentes. En la actualidad se conocen diversidad de herramientas de uso general que ayudan en el cálculo de velocidades de corrosión por CO2 y H2S, pero que presentan problemas al momento de ser aplicadas en los campos locales. El objetivo de este proyecto es emplear la técnica de redes neuronales para estimar velocidades de corrosión en los campos locales, teniendo en cuenta los buenos resultados obtenidos mediante la aplicación de redes neuronales a la estimación y predicción de procesos en diferentes áreas tecnológicas. En el proyecto se propone la técnica de curvas y superficies fuzzy para pre-procesamiento de las variables de entrada en la red neuronal. Finalmente se genera una librería de esta herramienta en lenguaje de programación C Sharp, con interfaz grafica de fácil manejo para el usuario, la cual será vinculada al software de la Corporación para la investigación de la Corrosión (CIC). Esta librería incluye el pre procesamiento de las variables de entrada mediante técnica fuzzy y hace uso del código abierto: Fast Artificial Neural Network (FANN), para generación y entrenamiento de la estructura neuronal y determinación de las velocidades de corrosión. i