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

Hernández Fernández, Néstor Francisco

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

dc.contributor.advisor	Sánchez Acevedo, Heller Guillermo
dc.contributor.author	Hernández Fernández, Néstor Francisco
dc.contributor.evaluator	Borrás Pinilla, Carlos
dc.contributor.evaluator	Quiroga, Jabid Eduardo
dc.date.accessioned	2023-11-29T21:15:58Z
dc.date.available	2023-11-29T21:15:58Z
dc.date.created	2023-11-14
dc.date.issued	2023-11-14
dc.description.abstract	Esta 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.abstractenglish	This 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.degreelevel	Maestría
dc.description.degreename	Magíster en Gerencia de Mantenimiento
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/20.500.14071/15575
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Maestría en Gerencia de Mantenimiento
dc.publisher.school	Escuela de Ingeniería Mecánica
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Confidencialidad de activos
dc.subject	PCA
dc.subject	Algoritmos de inteligencia artificial industrial
dc.subject	Mantenimiento de planta y equipo
dc.subject.keyword	Asset Reliability
dc.subject.keyword	PCA
dc.subject.keyword	Artificial Intelligence Algorithms
dc.subject.keyword	Industrial Production
dc.subject.keyword	Plan and Equipment Maintenance
dc.title	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
dc.title.english	Model 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.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría