Análisis de Diagnosticabilidad y Localización de Sensores en un Pozo de Extracción de Petróleo por Inyección de Gas

Jose Aguilar, Rubén Leal, Louise Travé-Massuyès, Edgar Camargo, Addison Ríos

Resumen


Resumen: En este trabajo se propone el uso de un enfoque basado en algoritmos genéticos para obtener relaciones de redundancia de análisis para estudiar la propiedad de diagnosticabilidad en procesos petroleros, y si esta no cumple, nuestro enfoque permite estudiar el problema de localización de sensores con el fin de cumplir con ella. Las relaciones de redundancia se basan en un análisis estructural sobre un grafo bipartito. El análisis de fallas es estudiado usando una función multi-objetivo en varios algoritmos genéticos que describen los diferentes criterios que se deben tratar con el fin de llegar a la propiedad diagnosticabilidad en el sistema. Además, nuestro enfoque permite estudiar el problema de localización de sensores en los sistemas que no cumplen las propiedades de detectabilidad o aislabilidad, usando otro algoritmo genético.

Abstract: In this work we propose to use an approach based on genetic algorithms to obtain analytical redundancy relations to study the diagnosability property on oil processes, and if this not fulfill, our approach allows studying the sensor placement problem in order to fulfill it. The redundancy relations are based on a structural analysis over a bipartite graph. The faults analysis is studied using a multi-objective fitness function in several genetic algorithms which describe the different constraints to be covered in order to reach the diagnosability property on the system. Additionally, our approach allows studying the sensors placement problem on systems that do not fulfill the detectability or isolability properties, using another genetic algorithm.


 

 


 


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