Automatización y control de procesos
Petroquímica y combustibles
Modal and Vibration Analysis of Filter System in Petrochemical Plant
Análisis modal y de vibración del sistema de filtración en una planta petroquímica
Este estudio se enfoca en la evaluación de una sistema de filtro por medio de un caso de estudio en una planta petroquímica. Esto, con el objetivos de demostrar el impacto de la vibración en la integridad estructural de las tuberías. El estudio proporciona tres soluciones para reducir la vibración inesperada de un sistema de retrolavado de una planta petroquímica. La comparación de los resultados entre la medición del sitio y el análisis modal sugirió que la causa de la vibración del sistema se puede especular como resonancia. Al considerar los resultados del análisis y las condiciones del sitio, las Soluciones 1 y 2 son las soluciones óptimas para resolver el problema de resonancia del sistema de retrolavado.
Este trabajo fue desarrollado por Zhongchi Liu (Dalian University of Technology, Dalian, China), Ji Wang (Collaborative Innovation Center for Advanced Ship and Deep-Sea Exploration, Dalian, China) Wie Min Gho (Nanyang Technological University, Singapore) Xiao Liu y Xuebing Yu (Dalian University of Technology, Dalian, China) para Shock and Vibration (Vol. 2017), una revista enfocada en aspectos relacionados con choque y vibración, especialmente en ingeniería civil, ingeniería mecánica y aeroespacial así como transporte, materiales y geociencias. Esta es una publicación vinculada a Hindawi (Reino Unido), una plataforma de revistas científicas de acceso abierto. Contacto: [email protected]
A Novel Multi-Input AlexNet Prediction Model for Oil and Gas Production
Nuevo modelo predictivo AlexNet de entradas múltiples para la producción de petróleo y gas
Este trabajo hace la propuesta de un modelo predictivo de redes neuronales convolucionales de entradas múltiples con base en AlexNet, el cual puede ser usado para hacer predicciones sobre la producción de petróleo y gas con gran precisión, incluyendo datos de registro y fractura como entrada. A diferencia de otros métodos, que predicen la producción de petróleo y gas promediando los datos de registro y fractura, se puede usar el modelo propuesto para considerar los datos de registro de profundidad de cada pozo y datos de fractura en cada intervalo de tiempo. Esto permite que cada pieza de datos retenga la mayor cantidad de información original como sea posible; aumentando la diversidad de información de los datos y haciendo que los resultados sean más útiles. Sin duda, el enfoque propuesto en este trabajo logró mejores resultados que otras redes neuronales.
Este trabajo fue desarrollado por Yang Wang, Yin Lv, Dali Guo, Shu Zhang y Shixiang Jiao (Southwest Petroleum University, Chengdu, China) para Mathematical Problems in Engineering (Vol. 2018) una revista especializada en estudios en las diversas áreas de ingeniería desarrollados por medio de herramientas matemáticas. Esta es una publicación vinculada a Hindawi (Reino Unido), una plataforma de revistas científicas de acceso abierto. Contacto: [email protected]
- Video:Webinar: Innovación digital en petróleo y gas
- Fuente:YouTube
