Diseño de un modelo de seguimiento y anticipación para el control de calidad para el análisis operacional en la refinería Barrancabermeja Ecopetrol s.a. usando los softwares PI Datalink y PI Vision
Título: Diseño e implementación de un modelo de seguimiento y anticipación para el control de calidad para el análisis operacional en la refinería Barrancabermeja Ecopetrol s.a. usando los softwares PI Datalink y PI Vision. Autor: Mateo Ortega Aponte Palabras clave: Análisis operacional, Hidrocarbur...
- Autores:
-
Ortega Aponte, Mateo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/14760
- Palabra clave:
- Análisis operacional
Hidrocarburos
Capacidad de proceso
Modelo predictivo
Operational analysis
Hydrocarbons
Process capacity
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- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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Diseño de un modelo de seguimiento y anticipación para el control de calidad para el análisis operacional en la refinería Barrancabermeja Ecopetrol s.a. usando los softwares PI Datalink y PI Vision Análisis operacional Hidrocarburos Capacidad de proceso Modelo predictivo Operational analysis Hydrocarbons Process capacity Predictive model |
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Análisis operacional Hidrocarburos Capacidad de proceso Modelo predictivo Operational analysis Hydrocarbons Process capacity Predictive model |
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Título: Diseño e implementación de un modelo de seguimiento y anticipación para el control de calidad para el análisis operacional en la refinería Barrancabermeja Ecopetrol s.a. usando los softwares PI Datalink y PI Vision. Autor: Mateo Ortega Aponte Palabras clave: Análisis operacional, Hidrocarburos, Capacidad de proceso, Modelo predictivo. Descripción: En este trabajo se pretende aportar al análisis operacional de la Refinería Barrancabermeja ECOPETROL S.A. mediante el completamiento de diagramas de flujo para supervisión de datos en tiempo real del Crudo reconstituido y el Asfalto 60/70, la recopilación de datos de los parámetros de calidad además de productos clave de la refinería como Diesel B2E, Gasolina motor regular, Jet A1 y Asfalto 60/70, además de, diseñar un modelo matemático que permita la predicción de dichos datos. Los diagramas de flujo fueron construidos con el acompañamiento conjunto del equipo de ingeniería de proceso y el laboratorio de calidad, de manera que se identificaron las variables cruciales de operación y se pudieron confirmar los resultados de cada una. El modelo matemático para predicción se desarrolló utilizando la metodología de Box-Jenkins, dando como resultado un total de 23 modelos ARIMA, uno asignado por cada parámetro de calidad, esto con el fin de poder calcular si los procesos de producción son capaces, con base en el indicador de Capacidad de Proceso Cpk. Los modelos obtenidos permiten pronosticar los valores de estos parámetros hasta 15 días en el futuro con errores promedio que van desde %4.51 hasta %18.27 para los 4 productos considerados en este trabajo. |
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Descripción: En este trabajo se pretende aportar al análisis operacional de la Refinería Barrancabermeja ECOPETROL S.A. mediante el completamiento de diagramas de flujo para supervisión de datos en tiempo real del Crudo reconstituido y el Asfalto 60/70, la recopilación de datos de los parámetros de calidad además de productos clave de la refinería como Diesel B2E, Gasolina motor regular, Jet A1 y Asfalto 60/70, además de, diseñar un modelo matemático que permita la predicción de dichos datos. Los diagramas de flujo fueron construidos con el acompañamiento conjunto del equipo de ingeniería de proceso y el laboratorio de calidad, de manera que se identificaron las variables cruciales de operación y se pudieron confirmar los resultados de cada una. El modelo matemático para predicción se desarrolló utilizando la metodología de Box-Jenkins, dando como resultado un total de 23 modelos ARIMA, uno asignado por cada parámetro de calidad, esto con el fin de poder calcular si los procesos de producción son capaces, con base en el indicador de Capacidad de Proceso Cpk. Los modelos obtenidos permiten pronosticar los valores de estos parámetros hasta 15 días en el futuro con errores promedio que van desde %4.51 hasta %18.27 para los 4 productos considerados en este trabajo.PregradoIngeniero QuímicoTitle: Design and implementation of a monitoring and anticipation model for quality control for operational analysis at the Barrancabermeja Ecopetrol S.A. refinery using PI Datalink and PI Vision software. Author: Mateo Ortega Aponte Keywords: Operational analysis, Hydrocarbons, Process capacity, Predictive model. Description: This paper aims to contribute to the operational analysis of the Barrancabermeja ECOPETROL S.A. Refinery. by completing flowcharts for real-time data monitoring of Reconstituted Crude and Asphalt 60/70, data collection of quality parameters as well as key refinery products such as B2E Diesel, Regular Motor Gasoline, A1 Jet and Asphalt 60/70, in addition to designing a mathematical model that allows the prediction of said data. The flow charts were built with the joint monitoring of the process engineering team and the quality laboratory, so that the crucial operating variables were identified and the results of each one could be confirmed. The mathematical model for prediction was developed using the Box-Jenkins methodology, resulting in a total of 23 ARIMA models, one assigned for each quality parameter, this to be able to calculate if the production processes are capable, based on in the Cpk Process Capability indicator. The models obtained allow forecasting the values of these parameters up to 15 days in the future with average errors ranging from %4.51 to %18.27 for the 4 products considered in this work.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderIngeniería QuímicaUniversidad Industrial de SantanderUniversidad Industrial de SantanderAnálisis operacionalHidrocarburosCapacidad de procesoModelo predictivoOperational analysisHydrocarbonsProcess capacityPredictive modelDiseño de un modelo de seguimiento y anticipación para el control de calidad para el análisis operacional en la refinería Barrancabermeja Ecopetrol s.a. usando los softwares PI Datalink y PI VisionDesign of a monitoring and anticipation model for quality control for operational analysis at the Barrancabermeja Ecopetrol S.A. refinery using PI Datalink and PI Vision softwareTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALCarta de autorizacion.pdfCarta de autorizacion.pdfapplication/pdf52758https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/74a15cf0-8b82-45bf-8d2f-abca16eadca2/download19a6b6efd5942ffb5c18970dff482b0cMD51Nota de proyecto.pdfNota de proyecto.pdfapplication/pdf21037https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/34952ce8-4aab-4b56-b6f5-48eccc760297/download900d87af06c1358fe203d589013b606aMD52Documento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf1880016https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/956920d8-e96d-4798-86a0-82a7b7204b75/download25b808ce0566c7f07e01feef33012c5aMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82237https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/5bebd284-0a81-4962-bd83-fe63a8353838/downloadd6298274a8378d319ac744759540b71bMD5420.500.14071/14760oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/147602023-08-09 13:52:25.788http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessembargohttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.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 |