Inteligencia artificial como herramienta en la detección de fallas en los equipos de levantamiento mecánico en la industria petrolera
En el campo de la ingeniería siempre se está en la búsqueda de la mejora continua, a diario salen a la luz nuevas investigaciones de cómo lograr reducir tiempo tanto en la trasformación de materia prima como en el mantenimiento de equipos y máquinas, cómo disminuir costos de producción, cómo de sost...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
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- OAI Identifier:
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Neuro-fuzzy
Lógica difusa o Lógica fuzzy
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Redes Neuronales Artificiales
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En el campo de la ingeniería siempre se está en la búsqueda de la mejora continua, a diario salen a la luz nuevas investigaciones de cómo lograr reducir tiempo tanto en la trasformación de materia prima como en el mantenimiento de equipos y máquinas, cómo disminuir costos de producción, cómo de sostenibilidad, de cómo aumentamos la efectividad en la cadena de valor, todo esto se hace con el fin de aumentar la productividad, para generar mejores ganancias a los accionistas y clientes internos. Se tienen miles de teorías en el mercado disponibles para hacer uso de ellas en el momento que sea necesario. Hace algunos años ha cogido fuerza la Inteligencia Artificial, en muchas sectores de la industria se ha venido implementando mejoras haciendo usos de este método, esto viene de la mano con la automatización para mejorar los procesos. En el presente artículo se quiere dar a conocer las nuevas innovaciones con la Inteligencia Artificial, que se están presentando hoy en día para el reconocimiento de patrones en la industria petrolera, específicamente en el área de equipos de levantamiento mecánico. |
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Hace algunos años ha cogido fuerza la Inteligencia Artificial, en muchas sectores de la industria se ha venido implementando mejoras haciendo usos de este método, esto viene de la mano con la automatización para mejorar los procesos. En el presente artículo se quiere dar a conocer las nuevas innovaciones con la Inteligencia Artificial, que se están presentando hoy en día para el reconocimiento de patrones en la industria petrolera, específicamente en el área de equipos de levantamiento mecánico.In the field of engineering is always in the search for continuous improvement, new research on how to reduce time both in the transformation of raw material and in the maintenance of equipment and machines, how to reduce costs of production, how sustainability, how we increase the effectiveness in the value chain, all this is done in order to increase productivity, to generate better profits for shareholders and internal customers. There are thousands of theories in the market available to make use of them when necessary. A few years ago Artificial Intelligence has taken force, in many sectors of the industry improvements have been made using this method, this comes hand in hand with the automation to improve the processes. In this article we want to present new innovations with Artificial Intelligence, which are being presented today for the recognition of patterns in the oil industry, specifically in the area of mechanical lifting equipment.pdfspaUniversidad Militar Nueva GranadaFacultad de Ciencias EconómicasEspecialización en Alta GerenciaInteligencia ArtificialEquipos de levantamiento mecánicoNeuro-fuzzyLógica difusa o Lógica fuzzyAlgoritmos GenéticosDetección de patronesRedes Neuronales ArtificialesFallasINTELIGENCIA ARTIFICIALSISTEMAS DE CONTROL INTELIGENTEREDES NEURALES (COMPUTADORES)Artificial intelligenceMechanical Lifting EquipmentNeuro-fuzzyFuzzy LogicGenetic algorithmsPattern DetectionArtificial neural networksFailuresInteligencia artificial como herramienta en la detección de fallas en los equipos de levantamiento mecánico en la industria petroleraArtificial intelligence tool in detection of failures in mechanical survey equipment in the oil industryinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAlegre, L., Morooka, & RochaINTELLIGENT DIAGNOSIS OF ROD PUMPING PROBLEMS. SOCIETY OF PETROLEM ENGINEERSAlonso, V., & Rico, CBÚSQUEDA DE PATRONES CON ALGORÍTMOS GENÉTICOS.Barraco, MOleohidraulica basica y diseño de circuitosBeraTHETA ENTERPRISE, INC. Optimización de Bombeo MecánicoBoutros, T., & Liang, M.Mechanical fault detection using fuzzy index fusion. International Journal of Machine Tools and Manufacture.Calado, J., Sá da Costa, J., Bartys, M., & Korbicz, J.FDI approach to the DAMADICS benchmark problem based on qualitative reasoning coupled with fuzzy neural networks. Control Engineering Practice.Camacho, W., & Triana, J.Impacto De La Produccion De Gas Asociado A La Produccion De Petroleo En Los Campos Galan, Gala, Llanito En Pozsos Con Sistema De Levantamiento De Bombeo MecánicoCamargo, E.Supervision Inteligente En La Produccion IndustrialCatelani, M., & Fort, A.Soft fault detection and isolation in analog circuits: some results and a comparison between a fuzzy approach and radial basis function networks.Cavalcanti, F.Desenvolvimento de modelo multidimensional de predição de peptídeos antimicrobianos utilizando um sistema de inferência neuro-fuzzy adaptativo (ANFIS).Coello, C. A.Uso de algoritmos genéticos para el diseño óptimo de armadura.Cruz, P. P.Inteligencia Artificial Con Aplicación A Las Ingenierias.Gamo, D. M.Computación Evolutiva: Algoritmos GenéticosGaravito, A., & Meneses, C.Prospectiva Neuro-fuzzyGarcía, B., & Villamizar, E.Sistemas Neuro Difusos Aplicados Al Control Automático.Gustavo, V., & José, V.Método De Cálculo De Cartas Dinamométricas De Fondo A Partir De Cartas De Superficie.Hochel, M., & Milán, E. G.ConcienciaHurtado, L., Villarreal, E., & Villarreal, L.Detección y diagnóstico de fallas mediante técnicas de inteligencia artificial, un estado del arte. DYNA.Jimenez, I. C.Logica Difusa- Escuela de Educación Superior .Karpenko, M., & Sepehri, N.A Neural Network Based Fault Detection And Identification Scheme For Pneumatic Process Control Valves. EEEI.Liu, L., Tong, C., Wang, J., & Liu, R.A Uniform and Reduce Mathematical Model for Sucker Rod Pumping.Lo, C., Chan, P., Wong, Y. R., & Cheung, K.Fuzzy genetic algorithm for automatic fault detection in HVAC systems. Applied Soft Computing.LSI-FIB-UPCIntroduccion A La Inteligencia Artificial.Mannesmann Rexroth Gmbh.Fundamentos y componentes de la oleohidráulica.Mateus, C., & Rojas, D.Analisis y diagnostico de problemas en el equipo de subsuelo de unidad de bombeo mecanico utilizando tedes neuronales.ParkerTecnologia Hidraúlica Industrial.Pérez, E. B., Tena, L. B., & González, E. PAplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial en el Sistema de Enseñanza Interactivo Javy2.Real Academia EspañolaSadeghi, M., Rafiee, J., Arvani, F., & Harifi, A.A Fault detection and identification system for gearboxes using Neural Networks. International Conference on Neural Networks and Brain.Salgado, J., RugoBernal, Zambrano, A., Romero, F., Franco, L., & Pérez, C.dentificación de Cartas Dinagráficas de Fondo mediante el uso de Redes Neuronales como herramienta de Ayuda en el Bombeo MecánicoSánchez, J., Festini, D., & Bel, O.Beam Pumping System Optimization Through Automation.Savino BarberaTeoria De Las Bombas.Srinivasan, D., Cheu, R. P., & Ng, AAutomated fault detection in power distribution networks using a hybrid fuzzy–genetic algorithm approach. Engineering Applications of Artificial Intelligence.Takács, G.Modern Sucker Rod Pumping, en Well Books.Manual de Redes NeuronalesVickersManual de Oleohidraulica industrial 935100-A.Xu, P., Xu, S., & Yin, H.Application of self-organizing competitive neural network in fault diagnosis of suck rod pumping system. Journal of Petroleum Science and Engineering.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2LICENSElicense.txttext/plain1521http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/16291/1/license.txt57c1b5429c07cf705f9d5e4ce515a2f6MD51ORIGINALFredy A. Garavito Arenas 2017.pdfArticulo Investigativoapplication/pdf1130382http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/16291/2/Fredy%20A.%20Garavito%20Arenas%202017.pdf17f15c3726f569c987081c7c1905ce91MD52TEXTFredy A. Garavito Arenas 2017.pdf.txtExtracted texttext/plain63480http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/16291/3/Fredy%20A.%20Garavito%20Arenas%202017.pdf.txt69de92784b172c8995d022c5762562b8MD53THUMBNAILFredy A. 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