Resumen

Este documento analiza el desarrollo de una red neuronal artificial. Como caso de estudio, se plantea la aplicación de este sistema a una columna de destilación de petróleo crudo, dado que los modelos se han desarrollado para aplicaciones de optimización en tiempo real, que son en estado estacionario, es decir, con la aplicación de modelos multivariables. Con el ánimo de validar los datos obtenidos, éstos fueron utilizados para desarrollar modelos a partir de un proceso en estado de equilibrio; luego, mediante la ayuda de un simulador, se compararon los datos del modelo construido y el modelo del simulador, encontrando errores de alrededor el 1%.

En la agrupación de variables de salida relacionadas entre sí se encontró que arroja mejores resultados que las predicciones donde se agrupan todas las variables en un modelo único, lo que también permitió que el complejo global, el modelo multivariable, pueda simplificarse en modelos más pequeños que son más manejables. Además, los modelos también son capaces de realizar, de manera satisfactoria, ensayos con una amplia gama de dimensiones y de extrapolaciones, lo cual es necesario para los modelos que se utilizan en optimizaciones en tiempo real.

• Materias:Destilación Redes neuronales (Computadores) Industria del petróleo Tecnología del petróleo
• Subjects:Distillation Neural networks (Computer science) Petroleum industry Petroleum technology
• Palabras claves:Red neuronal artificial, Destilación de petróleo crudo, Ingeniería química, Modelos matemáticos
• Keywords:Artificial neural network, Distillation of crude oil, Chemical engineering, Mathematical models