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Desarrollo de un modelo para determinación de la presión de inicio de precipitación de asfalto (Onset) en yacimientos de petróleo Cristian Stiven Loaiza Cano, Samuel Quintero Herrera.

By: Loaiza Cano, Cristian Stiven [].
Contributor(s): Quintero Herrera, Samuel [] | Sepúlveda Gaona, Jairo Antonio.
Neiva Universidad Surcolombiana 2016Description: 1 Disco compacto (CD-ROM) diagramas, ilustraciones en general, tablas o cuadros 12 cm.Subject(s): Yacimientos petroliferos -- Modelo precipitación asfaltenos | Ingenieria de yacimientos petroliferosDDC classification: Th IP 0370 Online resources: Acceder
Contents:
Fundamentos básicos, asfaltenos, generalidades, composición y estructura, mecanismos de deposición de asfaltenos -- Análisis Sara, saturados, aromáticos, resinas, asfaltenos, estabilidad de asfaltenos -- Precipitación de Asfaltenos, floculación, precipitación y depositación, floculación, precipitación o agregación, depositación, presión de inicio de precipitación de asfaltenos (aop), envolvente de precipitación de asfaltenos (ade), factores causantes de la precipitación de asfaltenos, efectos generados por la depositación de asfaltenos -- Redes neuronales artificiales en la precipitación de asfaltenos, fundamentos de las redes neuronales artificiales, antecedentes, análisis de los parámetros de entradas -- Desarrollo del modelo neuross-asph para predecir la presión onset a partir de redes neuronales, base del modelo, fundamentos de la red diseñada, construcción y entrenamiento del modelo, simulación del modelo.
Dissertation note: Tesis (Ingeniero de Petróleos) -- Universidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería, Programa de Ingeniería de Petróleos, 2016. Summary: "Se desarrolló un modelo con redes neuronales artificiales denominado “Neuross-Asph” a partir del cual se obtiene la envolvente superior de precipitación de asfaltenos. Para esto, se recolectaron 58 muestras de diferentes fuentes literarias. La información se sometió a un proceso de análisis antes de ser ingresada a la red. El modelo se construyó en tres etapas, la primera consistió en agrupar los datos según la relación Ponset/Pb a través de mapas auto-organizados (SOM). En la segunda se realizó una subcategorización de la información a partir de la composición química y el análisis SARA con la ayuda de las redes SOM. La última etapa se diseñó con una red feed-forward de contrapropagación para predecir las presiones onset a partir de la asociación con la presión de burbuja. La principal ventaja del modelo propuesto es lograr predecir la presión onset requiriendo como parámetros de entrada pocos datos y de fácil acceso. Al revisar los datos de salida, se observan resultados satisfactorios; debido al diseño del modelo que permitió identificar las relaciones que mayor influencia tienen sobre la precipitación de asfaltenos".
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Tesis (Ingeniero de Petróleos) -- Universidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería, Programa de Ingeniería de Petróleos, 2016.

Fundamentos básicos, asfaltenos, generalidades, composición y estructura, mecanismos de deposición de asfaltenos -- Análisis Sara, saturados, aromáticos, resinas, asfaltenos, estabilidad de asfaltenos -- Precipitación de Asfaltenos, floculación, precipitación y depositación, floculación, precipitación o agregación, depositación, presión de inicio de precipitación de asfaltenos (aop), envolvente de precipitación de asfaltenos (ade), factores causantes de la precipitación de asfaltenos, efectos generados por la depositación de asfaltenos -- Redes neuronales artificiales en la precipitación de asfaltenos, fundamentos de las redes neuronales artificiales, antecedentes, análisis de los parámetros de entradas -- Desarrollo del modelo neuross-asph para predecir la presión onset a partir de redes neuronales, base del modelo, fundamentos de la red diseñada, construcción y entrenamiento del modelo, simulación del modelo.

"Se desarrolló un modelo con redes neuronales artificiales denominado “Neuross-Asph” a partir del cual se obtiene la envolvente superior de precipitación de asfaltenos. Para esto, se recolectaron 58 muestras de diferentes fuentes literarias. La información se sometió a un proceso de análisis antes de ser ingresada a la red. El modelo se construyó en tres etapas, la primera consistió en agrupar los datos según la relación Ponset/Pb a través de mapas auto-organizados (SOM). En la segunda se realizó una subcategorización de la información a partir de la composición química y el análisis SARA con la ayuda de las redes SOM. La última etapa se diseñó con una red feed-forward de contrapropagación para predecir las presiones onset a partir de la asociación con la presión de burbuja. La principal ventaja del modelo propuesto es lograr predecir la presión onset requiriendo como parámetros de entrada pocos datos y de fácil acceso. Al revisar los datos de salida, se observan resultados satisfactorios; debido al diseño del modelo que permitió identificar las relaciones que mayor influencia tienen sobre la precipitación de asfaltenos".

El CD-ROM para ser consultado en la Biblioteca Central. director. Jairo Antonio Sepúlveda Gaona.

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