Determinación de la presión Onset usando análisis estadísticos anova en modelo de red neuronal / Nathalia Flor Olave, Nicolás Hernando Quesada Bahamón ;Director Jairo Antonio Sepúlveda Gaona ; Asesor Vladimir Mosquera Cerquera.
By: Olave, Nathalie Flor [autor]
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Contributor(s): Quesada Bahamón, Nicolás Hernando [autor] | Sepúlveda Gaona, Jairo Antonio | Mosquera Cerquera, Vladimir. Universidad Surcolombiana. Facultad de Educación [Asesor de tesis].
Neiva: Universidad Surcolombiana, 2018Description: 1 CD-ROM (77 páginas); ilustraciones en general, gráficas, tablas o cuadros ; 12 cm.Content type: texto Media type: computadora Carrier type: disco de la computadoraSubject(s): Petróleo - Tecnología -- Ingeniería de petróleos | Petróleo - fluídos de perforación -- red neuronal artificial Neuross-Asph -- presión Onset de los asfaltenosDDC classification: Th IP 482 | Item type | Current location | Collection | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode | Item holds |
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Biblioteca Central | Tesis y Trabajos de Grado | Th IP 482 (Browse shelf) | Ej.1 | Available | 900000017193 | ||
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Biblioteca Central | Tesis y Trabajos de Grado | Th IP 482 (Browse shelf) | Ej.2 | Available | 900000017194 |
Tesis Ingeniero de Petróleos Universidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería, Programa de Ingeniería de Petróleos 2018
Fundamentos para la predicción de la presión Onset a partir de redes neuronales artificiales usando neuros s-asph, generalidades, análisis sara, precipitación de asfaltenos, fundamentos de la redes neuronales artificiales, desarrollo del modelo neuros s-asph, restricciones del modelo, validación del modelo -- Análisis de varianza (Anova), estadística descriptiva, anova, la computadora para procesar datos -- Desarrollo del modelo de red neuronal artificial acoplado con el análisis estadístico anova, fundamentos de las rna, construcción y entrenamiento del modelo -- Resultados y discusiones, validación de los resultados del modelo, análisis de los resultados -- Conclusiones y recomendaciones.
"En el presente trabajo de grado, se pretender mostrar el desarrollo de la Red Neuronal Artificial “Neuross Asph Modificado”, la cual se encuentra basada en el modelo implementado por los ingenieros Cristian Stiven Loaiza Cano y Samuel Quintero Herrera en el trabajo de grado “Desarrollo de un modelo para la determinación de la presión de inicio de precipitación de asfaltenos (onset) en yacimientos de petróleo”.
En el modelo “Neuross Asph Modificado” se tomó las 58 muestras de la versión anterior, en este caso, la información se organizó basada en la forma de organización del análisis estadístico ANOVA antes de entrar a la red, permitió así el trabajo de la red con datos de entrada como composición química y presión de burbuja(Temp) de cada una de las muestras, sin utilizar la relación Ponset/Pb. El modelo de entrenamiento de la red neuronal se construyó en 3 etapas, en la primera se organizaron los datos respecto a su Pb a través de los mapas auto-organizados (SOM). En la segunda, se realizó una organización de los datos en función de su composición química. En la tercera y última etapa se diseñó con una red de Feed Forward (FF) que enlaza los datos de entrada con los de salida para tener un aprendizaje supervisado y poder predecir de manera correcta las presiones Onset."
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