Sistema supervisor inteligente para procesos de producción de etróleo

Authors

  • Miguel Ramírez Gerencia de Optimización de Producción, PDVSA, San Tome, Venezuela, 6050.
  • Eliezer Colina Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones, Universidad de Cuencas, Cuencas, Ecuador, código postal 010150.

Abstract

RESUMEN

Maximizar la producción de pozos de crudo pesado y extra pesado es el principal beneficio que se desea obtener de los sistemas de control que están corrientemente operativos en empresas de petróleo. Dada la naturaleza compleja y cambiante con el tiempo de los métodos existentes de levantamiento artificial para extracción de crudo, se dificulta el cumplimiento de las especificaciones pre establecidas para el procesamiento del crudo por parte de los lazos de control regulatorios. Tomando esto en cuenta, en éste trabajo se propone un sistema de supervisión inteligente que permite detectar cambios en las condiciones de operación del proceso productivo y realizar ajustes automáticos de sus consignas. Además, el sistema supervisor propuesto tiene la capacidad de detectar fallas en los sensores involucrados en los lazos de control, garantizando de esta manera una operación confiable del proceso. La propuesta fue probada en un pozo de petróleo real obteniéndose resultados que superaron las expectativas iniciales.

Palabras clave: Sistema supervisor inteligente, detector de eventos, modelo cualitativo, sistema de toma de decisión, detección y diagnóstico de fallos, métodos de levantamiento artificial.

ABSTRACT

The production maximization of heavy and extra heavy oil wells is the main benefit to be obtained from the control systems that are currently operating on oil companies. Given the complex and changing nature over time of existing artificial lift methods for oil extraction, meeting the specifications set for the processing of crude using conventional regulatory control is a difficult task. Taking this into account, this paper presents an intelligent supervisory system that detects changes in the operating conditions of the production process and makes automatic adjustments in its set points. Furthermore, the proposed supervisory system has the ability to detect faults in the sensors involved in the control loops, thus ensuring reliable operation of the process. The proposed supervisory system was tested in a real oil well, yielding results that exceeded expectations.

Keywords: Intelligent supervisory system, event detector, qualitative model, decision system, fault detection and diagnostic system, artificial lift method.

Downloads

Download data is not yet available.

Metrics

Metrics Loading ...

References

Ramírez, M., 2013. Sistema de control con alto grado de autonomía para procesos industriales complejos. Tesis doctoral, Departamento de Sistemas de Control, Facultad de Ingeniería, Universidad de los Andes, Mérida, Venezuela.

Ramírez, M., E. Colina, 2008. Fuzzy model based control: Application to an oil production separator. IEEE, Proceedings of the 8th International Conference on Hybrid Intelligent, 10-12 September, Barcelona, Spain, 750-757.

Ramírez, M., E. Colina, 2008. Control basado en modelos difusos aplicado a procesos industriales complejos. XIII Congreso latinoamericano de control automático y VI Congreso Venezolano de Automatización y Control, Mérida, Venezuela.

Sanz, M., 1990. Arquitectura de control inteligente de procesos. Tesis doctoral, Departamento de Automática de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la Universidad Politécnica de Madrid, España.

Sarrate, R., J. Aguilar, 2003. Vigilancia de un proceso a partir de la detección de eventos significativos. XXIV Jornadas de Automática, Universidad de León, España.

Parra, C., 2010. Modelado y simulación de control supervisorio para sistemas holónicos de producción. Tesis doctoral, Facultad de Ingeniería, Universidad de los Andes, Venezuela.

Villegas, T., 2012. Aplicación de técnicas robustas para la detección y diagnóstico de fallos. Tesis doctoral, Escuela de Ingeniería Industrial, Universidad Valladolid, España.

Published

2016-01-05

How to Cite

Ramírez, M., & Colina, E. (2016). Sistema supervisor inteligente para procesos de producción de etróleo. Maskana, 5, 71–82. Retrieved from https://publicaciones.ucuenca.edu.ec/ojs/index.php/maskana/article/view/539