Diseño de un sensor virtual basado en redes neuronales para la medición de la viscosidad de combustóleo a partir de propiedades de la planta viscorreductora II de la Refinería de Ecopetrol en Barrancabermeja

Abstract

El proceso elegido es el control de la viscosidad de combustóleo en la planta Viscorreductora ll en la refinería de ECOPETROL de Barrancabermeja, donde se procesa y almacena el combustóleo (fuel-oail), un subproducto de la refinación de petróleo crudo. Cuenta con un analizador en línea y toda la instrumentación asociada al monitoreo y control centralizado del proceso. Para lograr la calidad ideal en la viscosidad del combustóleo se requiere controlar el proceso en línea, pero a veces no se dispone de ello o se presentan retrasos que lo interrumpen. Las técnicas computacionales de inteligencia artificial, como los sensores inteligentes son métodos atractivos y eficientes para inferir medidas en procesos dinámicos como este, donde entran en juego gran cantidad de variables y se debe identificar las de mayor influencia en los resultados del proceso para calcular acertadamente.