Monitoreo inteligente orientado al diagnóstico de fallas en la industria petroquímica - Picabea, Julia Valentina (2024)
El avance tecnológico ha resultado en un nivel de instrumentación cada vez mayor en los distintos procesos industriales. La proliferación de datos disponibles en dichos procesos, junto con los avances en las capacidades no solo de obtenerlos, sino también de transmitirlos, procesarlos y almacenarlos, hace necesario un continuo desarrollo de herramientas de detección de fallas basadas en datos para obtener información relevante en tiempo real y anticiparse a eventuales problemas. La detección temprana de fallas en la industria petroquímica es de suma importancia, ya que un problema no detectado a tiempo puede resultar en productos que no cumplan con los requerimientos necesarios e incluso conducir a accidentes. Este trabajo presenta un estudio de métodos de detección y diagnóstico de fallas aplicados a la industria petroquímica. El objetivo es desarrollar nuevas herramientas que tengan en cuenta las características de la industria y se centren en problemas que no están completamente abordados con las herramientas actuales. Con este objetivo, se desarrollaron tres métodos desde enfoques diferentes: Un modelo híbrido (primeros principios - red neuronal) que, mediante dichas técnicas, permite aprovechar los beneficios individuales de cada una de ellas y mitigar sus deficiencias. Un método basado en la comparación de atractores que facilita la clasificación de estados fluidodinámicos, aplicado al monitoreo del régimen de operación de sistemas multifásicos. Un método basado en un mapa autoorganizado que genera una visualización de las condiciones de operación, permitiendo detectar cuando el sistema está operando adecuadamente y cuando se aleja de la zona de operación normal. El modelo híbrido fue evaluado usando datos reales de una columna de destilación industrial, incluyendo períodos de tiempo en los que se reportaron fallas que el método fue capaz de identificar con éxito. Los otros métodos propuestos se evaluaron con datos provenientes de equipos de escala piloto. Estos datos fueron complementados con otros obtenidos mediante simulaciones de fluidodinámica computacional de dichos equipos multifásicos. Todos los conjuntos de datos son representativos de los equipos de escala industrial y de escala piloto presentes en una variedad de procesos de las industrias del petróleo, química, y petroquímica, por lo tanto, los resultados obtenidos podrían extenderse a distintos procesos de dichas industrias.