Modelo para la detección e identificación de fallas, basado en un algoritmo de inteligencia artificial, para el horno H150 en el departamento de refinación de crudos de la Refinería de Barrancabermeja

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dc.contributor.advisorSánchez Acevedo, Heller Guillermo
dc.contributor.authorHernández Fernández, Néstor Francisco
dc.contributor.evaluatorBorrás Pinilla, Carlos
dc.contributor.evaluatorQuiroga, Jabid Eduardo
dc.date.accessioned2023-11-29T21:15:58Z
dc.date.available2023-11-29T21:15:58Z
dc.date.created2023-11-14
dc.date.issued2023-11-14
dc.description.abstractEsta investigación, se elaboró para analizar y dar respuesta a la necesidad de identificar las fallas presentadas en el horno H150, implementando un algoritmo de inteligencia artificial, basado en redes neuronales que permita la identificación de fallas y comportamiento del horno, seguido de la discriminación y análisis de datos estadísticos arrojados, para finalizar, con la presentación del modelo que se llevó a cabo, en el que se utilizó el análisis de componentes Principales (PCA), para analizar el comportamiento de las variables de entrada y salida en el tiempo, para el horno H150 de la refinería de Barrancabermeja.
dc.description.abstractenglishThis research was developed to analyze and respond to the need to identify the failures presented in the H150 furnace, implementing an artificial intelligence algorithm based on neural networks that allows the identification of failures and furnace behavior, followed by the discrimination and analysis of statistical data, and finally, with the presentation of the model that was carried out, in which the Principal Components Analysis (PCA) was used to analyze the behavior of the input and output variables over time, for the H150 furnace of the Barrancabermeja refinery.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Gerencia de Mantenimiento
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15575
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Gerencia de Mantenimiento
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería Mecánica
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectConfidencialidad de activos
dc.subjectPCA
dc.subjectAlgoritmos de inteligencia artificial industrial
dc.subjectMantenimiento de planta y equipo
dc.subject.keywordAsset Reliability
dc.subject.keywordPCA
dc.subject.keywordArtificial Intelligence Algorithms
dc.subject.keywordIndustrial Production
dc.subject.keywordPlan and Equipment Maintenance
dc.titleModelo para la detección e identificación de fallas, basado en un algoritmo de inteligencia artificial, para el horno H150 en el departamento de refinación de crudos de la Refinería de Barrancabermeja
dc.title.englishModel for the Detection and Identification of Faults, Based on an Artificial Intelligence Algorithm, for the H150 Furnace in the Crude Refining Department of the Barrancabermeja Refinery
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
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