Sistema especializado en identificación de patrones de flujo mediante redes neuronales artificiales

Abstract

En este trabajo, se desarrolla una aplicación de inteligencia artificial en la industria del petróleo y gas para identificar patrones de flujo en tuberías horizontales y verticales de flujo bifásico de petróleo y agua, normalizando la información de las palabras y convirtiéndola en valores numéricos mediante el desarrollo de una red neuronal artificial, cuya capa de entrada se compone de las velocidades superficiales de cada fluido, la velocidad de la mezcla, la fracción volumétrica de las sustancias, el diámetro y la inclinación de las tuberías, y la viscosidad del petróleo. La Red Neuronal Artificial (RNA) cuenta con dos capas ocultas compuestas por 45 neuronas. La base de datos con la que se entrenó, validó y probó el modelo cuenta con 6993 filas de información correspondientes a las entradas del sistema inteligente y particularizadas para flujo anular en tuberías horizontales y DO/W en tuberías verticales. Cabe destacar que la información se obtuvo después de rediseñar la información presentada por 12 y 18 autores para tuberías horizontales y verticales, respectivamente. Finalmente, el error cuadrático medio obtenido por el modelo fue de alrededor de 1,38%, con un coeficiente de determinación máximo de 0,79.