Sistema de simulación y reconocimiento de patrones de falla en el método de extracción de crudo por Bombeo ElectroSumergible (BES) con máquinas de aprendizaje

Duarte Montes, Angel Leonardo

Tutor: López Prato, José Hermes

Resumen

Una de las desventajas que presenta el levantamiento artificial de crudo por Bombeo Electrosumergible, es el alto costo de sus equipos, haciendo la detección de fallas y tendencias indeseadas una necesidad. Esto nos ha motivado a presentar un sistema computacional que permita, en primer lugar, simular trece escenarios: un comportamiento normal y doce fallas, identificadas a través de la lectura de cartas amperimétricas o registros diarios de corriente. En la simulación se usan como referencia cartas reales, de las que se extraen comportamientos que permiten emular de manera aleatoria situaciones parecidas. En segundo lugar, el sistema identifica y clasifica patrones de fallas aplicando técnicas de máquinas de aprendizaje, específicamente Máquinas de Soporte Vectorial con kernels gaussianos. Para alcanzar este objetivo se requiere un proceso de entrenamiento, acondicionamiento y validación. El acondicionamiento se realiza a través de curvas de aprendizaje (número de cartas usadas vs porcentaje de aciertos) y variación de parámetros propios de la máquina: el parámetro C (compensa problemas de subajuste y sobreajuste) y el gamma (ajusta condiciones de similitud). La validación se hace a través de 4 métodos indicadores de acierto/error en problemas de clasificación (validación simple, cruzada, uno afuera y bootstrap) y mediante gráficas ROC. Se concluye que el uso de máquinas de soporte vectorial en problemas no lineales como el expuesto brinda un desempeño muy satisfactorio.

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Ficha original en el repositorio institucional de la UNET

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