Aplicación de redes neuronales artificiales en la aparición de fallas en una unidad de destilación de petróleo
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Date
2023-03-07
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
Este trabajo implementó un modelo computacional de redes neuronales artificiales en la
predicción de fallas en la operación de una unidad de destilación de petróleo. Para el desarrollo de la red
neuronal se utilizó el programa de uso libre Python. Una base de datos de operación para una unidad de
destilación industrial fue recopilada durante una ventana de tiempo. Se realizó una depuración de la base
de datos analizando valores atípicos y variables colineales; se analizaron los comportamientos de las
variables no colineales en estado normal y en estado con fallas. Con los datos ya consolidados se realizó la
codificación, el entrenamiento y la validación de diferentes estructuras de redes neuronales artificiales; se
analizaron los comportamientos de cada red entrenada mediante el cálculo de los desempeños MSE y R2
para la selección de las arquitecturas de red neuronal artificial con mejores desempeños de detección y
diagnóstico de fallas de la unidad. Según los resultados, la red de mejor desempeño fue la red neuronal
entrenada para diagnóstico de fallos, con una arquitectura 15:12:1 para la cual se definió la función de
activación tangente hiperbólica.
Description
Keywords
Detección de fallas, redes neuronales, destilación