Resumen

Debido a la interconexión de los equipos de proceso en la industria de procesos, la información de eventos puede propagarse por la planta y afectar a muchas variables de proceso posteriores. La especificación de la causalidad y la estimación de los retardos temporales entre las variables del proceso son de vital importancia para el pronóstico de fallos basado en datos. No sólo son útiles para encontrar la causa raíz cuando se produce una perturbación en toda la planta, sino también para revelar la evolución de un evento anormal que se propaga a través de la planta. Este artículo aborda los problemas de direccionalidad del flujo de información y de estimación del retardo temporal en la industria de procesos y presenta una técnica de sincronización de la información para ayudar al pronóstico de fallos. La información mutua con retardo temporal (TDMI) se utiliza tanto para el análisis de causalidad como para la estimación del retardo temporal. Para representar la estructura de causalidad de las variables de proceso de alta dimensión, se desarrolla un modelo de dígrafo firmado con retardo temporal (TD-SDG). A continuación, se desarrolla una estrategia general de pronóstico de fallos basada en el modelo TD-SDG y en el análisis de componentes principales (ACP). El método propuesto se aplica a una unidad de separación de aire y ha obtenido resultados satisfactorios en la predicción del frecuente fallo de "bloqueo por nitrógeno".

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:planta, tiempo, pronóstico de fallos, industria de procesos, estrategia general de pronóstico de fallos, unidad de separación de aire, problemas de estimación de retrasos, variables dimensionales del proceso, variables descendentes del proceso, direccionalidad del flujo de información
• Keywords:plant, time, fault prognosis, process industry, general fault prognosis strategy, air separation unit, delay estimation problems, dimensional process variables, downstream process variables, information flow directionality