Reconciliación de datos
Optimización de procesos. Segunda entrega
- Video:Funcionalidad informativa avanzada de reconciliación de datos
- Fuente:Canal Pasync / YouTube
Data reconciliation and energy audits for PTT gas separation plant No.5 (GSP5)
Reconciliación de datos y auditorías energética para la planta de separación de gas PTT No 5 (GSP5)
La organización tailandesa PTT Public Company Limited posee seis plantas de separación de gas que consumen gas (se usa aceite caliente como medio de calentamiento) y electricidad para sus procesos. Esta investigación se enfocó en una de ellas, GSP5, la cual se sometió a una auditoría energética para monitorear y reportar el uso y las pérdidas de energía en cada proceso. Sin embargo, los datos obtenidos contienen errores aleatorios y groseros. Por tal razón, se aplicó la reconciliación de datos con detección de errores groseros para reducir el efecto de estos y mejorar la exactitud de los datos tomados.
Este artículo fue elaborado por Poramed Yongkasemkul, Kitipat Siemanonda, Nitipun Nivartvong, Yuti Chaleoysamai (Chulalongkorn University, Bangkok, Tailandia) y Rungroj Chuvaree (PTT Public Company Limited, Bangkok, Tailandia) para Chemical Engineering Transactions (Vol. 29, 2012, 937-942), publicación de The Italian Association of Chemical Engineering AIDIC (Milán, Italia).
Data reconciliation under fuzzy constraints in material flow analysis
Reconciliación de datos bajo restricciones difusas en análisis de flujo de materiales
La reconciliación de datos consiste en modificar datos no confiables o ruidosos para hacerlos más consistentes con un modelo matemático (una red de flujo de materiales en el caso a estudiar aquí). El enfoque convencional se apoya en la minimización mediante mínimos cuadrados. En este documento se muestra que un escenario de conjuntos difusos brinda una alternativa generalizada que es más flexible y menos dependiente de justificaciones probabilísticas a menudo debatibles.
Esta ponencia fue escrita por Didier Dubois, Hélène Fargier (IRIT, CNRS & Université de Toulouse, Toulouse, Francia) y Dominique Guyonnet (BRGM-ENAG, Orléans, Francia) para la “8th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology” (EUSFLAT 2013) (11-13 de septiembre de 2013, Milán, Italia) e incluida en sus Proceedings (París, Francia: Atlantis Press, 2013, pp. 25-32), los cuales fueron editados por Gabriella Pasi, Javier Montero y Davide Ciucci.
