| dc.contributor | Obregon Neira, Nelson | |
| dc.contributor | Olaya Escobar, David Roberto | |
| dc.creator | Sánchez Soto, Diego Fernando | |
| dc.date | 2022-01-19T16:52:03Z | |
| dc.date | 2023-05-11T21:29:34Z | |
| dc.date | 2022-01-19T16:52:03Z | |
| dc.date | 2023-05-11T21:29:34Z | |
| dc.date | 2021-12-10 | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-24T02:46:58Z | |
| dc.date.available | 2023-08-24T02:46:58Z | |
| dc.identifier | https://hdl.handle.net/20.500.12032/119462 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8402402 | |
| dc.description | Este proyecto de investigación explora cómo el identificar los parámetros de operación relevantes en el proceso de cavitación acústica para crudo pesado, mediante el modelado de redes neuronales utilizando datos experimentales previamente obtenidos en laboratorio permite profundizar en las consecuencias del uso de ultrasonido como método alternativo para tratamiento y mejoramiento de las cualidades del petróleo. Para ello se propone la utilización de métodos de análisis matemático, implementación de un sistema de lógica difusa y la posterior creación de las rederes neuronales (todo esto desarrollado en Matlab®). Gracias al análisis matemático de las variables involucradas en las pruebas realizadas en distintas muestras de petróleo pesado fue posible crear los algoritmos que generan las redes neuronales las cuales permitieron simular de forma bastante precisa los posibles comportamientos del crudo ante escenarios hipotéticos, lo cual permite abrir un gran abanico de posibilidades para este campo de estudio en un futuro.Dada la inexistencia de una relación lineal entre las variables medidas en laboratorio y la incertidumbre que aun rodea el fenómeno de cavitación acústica, el haber seleccionado las redes neuronales como método para abordar este campo de investigación fue un gran acierto dadas las características de estas para modelar sistemas en los cuales no existe linealidad ni un modelo matemático definido. Siendo así fue posible concluir que las variables que permiten responder a los objetivos planteados son las viscosidades y temperaturas de la muestra de. Esto sin descartar el efecto que otras variables dependiendo del equipo utilizado en las pruebas puede que entren a tener una mayor importancia. | |
| dc.format | PDF | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Petróleo pesado | |
| dc.subject | Petróleo convencional | |
| dc.subject | Ultrasonido | |
| dc.subject | Recuperación mejorada de petróleo | |
| dc.subject | Lógica difusa | |
| dc.subject | Redes neuronales | |
| dc.title | Modelado del proceso de cavitación acústica en el tratamiento de crudo pesado mediante redes neuronales | |
