Determinación de la instrumentación óptima para un sistema
- Autores
- Tarifa, Enrique Eduardo; Franco Domínguez, Samuel; Martínez, Sergio Luis
- Año de publicación
- 2018
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En la operación de plantas químicas, es de fundamental importancia tener un conocimiento lo más completo y exacto posible del estado del proceso que se está supervisando; para ello, se instalan sensores en puntos específicos de la planta. La calidad de los datos así recolectados no tiene la exactitud ni la precisión requeridas para utilizarlos directamente; por ese motivo, se emplean diversas técnicas de procesamiento con el fin de lograr una estimación correcta del estado del proceso. En este trabajo, se presenta un método para determinar la cantidad y localización de sensores en un sistema para estimar con la máxima precisión las variables y los parámetros del mismo, manteniendo al mínimo el costo total de la instrumentación. El método propuesto emplea dos modelos de optimización anidados. Además, se presenta también un modelo simplificado que es válido bajo condiciones que normalmente se cumplen. Este modelo simplificado es aplicado en un ejemplo. Los resultados obtenidos muestran el gran impacto que el método propuesto puede tener en la calidad de la estimación producida, como así también en la reducción del costo de la instrumentación requerida.
In the operation of chemical plants, it is of fundamental importance to have a knowledge as complete and accurate as possible of the process state being monitored; For this purpose, sensors are installed at specific points in the plant. The quality of the data thus collected does not have the accuracy nor precision required to use them directly; for this reason, various processing techniques are used in order to achieve a correct estimation of the process state. In this paper, we present a method to determine the amount and location of sensors in a system to estimate their variables and parameters with maximum precision, keeping the total cost of the instrumentation to a minimum. The proposed method employs two nested optimization models. In addition, a simplified model is also presented that is valid under conditions that are normally met. This simplified model is applied in an example. The results obtained show the great impact that the proposed method can have on the quality of the estimation produced, as well as on the reduction of the cost of the required instrumentation.
Fil: Tarifa, Enrique Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina
Fil: Franco Domínguez, Samuel. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina. Universidad Católica de Santiago del Estero; Argentina
Fil: Martínez, Sergio Luis. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina - Materia
-
INSTRUMENTACIÓN
OPTIMIZACIÓN
ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS
ESTIMACIÓN DE VARIABLES - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
- OAI Identificador
- oai:ri.conicet.gov.ar:11336/178472
Ver los metadatos del registro completo
id |
CONICETDig_e80e72d4d3bd2c6afbf2ed4dce33cecf |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/178472 |
network_acronym_str |
CONICETDig |
repository_id_str |
3498 |
network_name_str |
CONICET Digital (CONICET) |
spelling |
Determinación de la instrumentación óptima para un sistemaDetermining the optimal instrumentation for a systemTarifa, Enrique EduardoFranco Domínguez, SamuelMartínez, Sergio LuisINSTRUMENTACIÓNOPTIMIZACIÓNESTIMACIÓN DE PARÁMETROSESTIMACIÓN DE VARIABLEShttps://purl.org/becyt/ford/2.4https://purl.org/becyt/ford/2En la operación de plantas químicas, es de fundamental importancia tener un conocimiento lo más completo y exacto posible del estado del proceso que se está supervisando; para ello, se instalan sensores en puntos específicos de la planta. La calidad de los datos así recolectados no tiene la exactitud ni la precisión requeridas para utilizarlos directamente; por ese motivo, se emplean diversas técnicas de procesamiento con el fin de lograr una estimación correcta del estado del proceso. En este trabajo, se presenta un método para determinar la cantidad y localización de sensores en un sistema para estimar con la máxima precisión las variables y los parámetros del mismo, manteniendo al mínimo el costo total de la instrumentación. El método propuesto emplea dos modelos de optimización anidados. Además, se presenta también un modelo simplificado que es válido bajo condiciones que normalmente se cumplen. Este modelo simplificado es aplicado en un ejemplo. Los resultados obtenidos muestran el gran impacto que el método propuesto puede tener en la calidad de la estimación producida, como así también en la reducción del costo de la instrumentación requerida.In the operation of chemical plants, it is of fundamental importance to have a knowledge as complete and accurate as possible of the process state being monitored; For this purpose, sensors are installed at specific points in the plant. The quality of the data thus collected does not have the accuracy nor precision required to use them directly; for this reason, various processing techniques are used in order to achieve a correct estimation of the process state. In this paper, we present a method to determine the amount and location of sensors in a system to estimate their variables and parameters with maximum precision, keeping the total cost of the instrumentation to a minimum. The proposed method employs two nested optimization models. In addition, a simplified model is also presented that is valid under conditions that are normally met. This simplified model is applied in an example. The results obtained show the great impact that the proposed method can have on the quality of the estimation produced, as well as on the reduction of the cost of the required instrumentation.Fil: Tarifa, Enrique Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Franco Domínguez, Samuel. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina. Universidad Católica de Santiago del Estero; ArgentinaFil: Martínez, Sergio Luis. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; ArgentinaUniversidad Católica de Santiago del Estero2018-09info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/178472Tarifa, Enrique Eduardo; Franco Domínguez, Samuel; Martínez, Sergio Luis; Determinación de la instrumentación óptima para un sistema; Universidad Católica de Santiago del Estero; Difusiones; 14; 14; 9-2018; 45-622314-1662CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://ediciones.ucse.edu.ar/ojsucse/index.php/difusiones/article/view/130info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-29T10:37:42Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/178472instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-29 10:37:43.066CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Determinación de la instrumentación óptima para un sistema Determining the optimal instrumentation for a system |
title |
Determinación de la instrumentación óptima para un sistema |
spellingShingle |
Determinación de la instrumentación óptima para un sistema Tarifa, Enrique Eduardo INSTRUMENTACIÓN OPTIMIZACIÓN ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS ESTIMACIÓN DE VARIABLES |
title_short |
Determinación de la instrumentación óptima para un sistema |
title_full |
Determinación de la instrumentación óptima para un sistema |
title_fullStr |
Determinación de la instrumentación óptima para un sistema |
title_full_unstemmed |
Determinación de la instrumentación óptima para un sistema |
title_sort |
Determinación de la instrumentación óptima para un sistema |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Tarifa, Enrique Eduardo Franco Domínguez, Samuel Martínez, Sergio Luis |
author |
Tarifa, Enrique Eduardo |
author_facet |
Tarifa, Enrique Eduardo Franco Domínguez, Samuel Martínez, Sergio Luis |
author_role |
author |
author2 |
Franco Domínguez, Samuel Martínez, Sergio Luis |
author2_role |
author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
INSTRUMENTACIÓN OPTIMIZACIÓN ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS ESTIMACIÓN DE VARIABLES |
topic |
INSTRUMENTACIÓN OPTIMIZACIÓN ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS ESTIMACIÓN DE VARIABLES |
purl_subject.fl_str_mv |
https://purl.org/becyt/ford/2.4 https://purl.org/becyt/ford/2 |
dc.description.none.fl_txt_mv |
En la operación de plantas químicas, es de fundamental importancia tener un conocimiento lo más completo y exacto posible del estado del proceso que se está supervisando; para ello, se instalan sensores en puntos específicos de la planta. La calidad de los datos así recolectados no tiene la exactitud ni la precisión requeridas para utilizarlos directamente; por ese motivo, se emplean diversas técnicas de procesamiento con el fin de lograr una estimación correcta del estado del proceso. En este trabajo, se presenta un método para determinar la cantidad y localización de sensores en un sistema para estimar con la máxima precisión las variables y los parámetros del mismo, manteniendo al mínimo el costo total de la instrumentación. El método propuesto emplea dos modelos de optimización anidados. Además, se presenta también un modelo simplificado que es válido bajo condiciones que normalmente se cumplen. Este modelo simplificado es aplicado en un ejemplo. Los resultados obtenidos muestran el gran impacto que el método propuesto puede tener en la calidad de la estimación producida, como así también en la reducción del costo de la instrumentación requerida. In the operation of chemical plants, it is of fundamental importance to have a knowledge as complete and accurate as possible of the process state being monitored; For this purpose, sensors are installed at specific points in the plant. The quality of the data thus collected does not have the accuracy nor precision required to use them directly; for this reason, various processing techniques are used in order to achieve a correct estimation of the process state. In this paper, we present a method to determine the amount and location of sensors in a system to estimate their variables and parameters with maximum precision, keeping the total cost of the instrumentation to a minimum. The proposed method employs two nested optimization models. In addition, a simplified model is also presented that is valid under conditions that are normally met. This simplified model is applied in an example. The results obtained show the great impact that the proposed method can have on the quality of the estimation produced, as well as on the reduction of the cost of the required instrumentation. Fil: Tarifa, Enrique Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina Fil: Franco Domínguez, Samuel. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina. Universidad Católica de Santiago del Estero; Argentina Fil: Martínez, Sergio Luis. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina |
description |
En la operación de plantas químicas, es de fundamental importancia tener un conocimiento lo más completo y exacto posible del estado del proceso que se está supervisando; para ello, se instalan sensores en puntos específicos de la planta. La calidad de los datos así recolectados no tiene la exactitud ni la precisión requeridas para utilizarlos directamente; por ese motivo, se emplean diversas técnicas de procesamiento con el fin de lograr una estimación correcta del estado del proceso. En este trabajo, se presenta un método para determinar la cantidad y localización de sensores en un sistema para estimar con la máxima precisión las variables y los parámetros del mismo, manteniendo al mínimo el costo total de la instrumentación. El método propuesto emplea dos modelos de optimización anidados. Además, se presenta también un modelo simplificado que es válido bajo condiciones que normalmente se cumplen. Este modelo simplificado es aplicado en un ejemplo. Los resultados obtenidos muestran el gran impacto que el método propuesto puede tener en la calidad de la estimación producida, como así también en la reducción del costo de la instrumentación requerida. |
publishDate |
2018 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2018-09 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:ar-repo/semantics/articulo |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/11336/178472 Tarifa, Enrique Eduardo; Franco Domínguez, Samuel; Martínez, Sergio Luis; Determinación de la instrumentación óptima para un sistema; Universidad Católica de Santiago del Estero; Difusiones; 14; 14; 9-2018; 45-62 2314-1662 CONICET Digital CONICET |
url |
http://hdl.handle.net/11336/178472 |
identifier_str_mv |
Tarifa, Enrique Eduardo; Franco Domínguez, Samuel; Martínez, Sergio Luis; Determinación de la instrumentación óptima para un sistema; Universidad Católica de Santiago del Estero; Difusiones; 14; 14; 9-2018; 45-62 2314-1662 CONICET Digital CONICET |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://ediciones.ucse.edu.ar/ojsucse/index.php/difusiones/article/view/130 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Católica de Santiago del Estero |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Católica de Santiago del Estero |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:CONICET Digital (CONICET) instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
reponame_str |
CONICET Digital (CONICET) |
collection |
CONICET Digital (CONICET) |
instname_str |
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
repository.name.fl_str_mv |
CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
repository.mail.fl_str_mv |
dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar |
_version_ |
1844614398355701760 |
score |
13.070432 |