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Título : Importancia de la implementación de sistemas de reconciliación de datos y detecciones de errores gruesos de medición de instrumentos en plantas industriales químicas y petroquímicas
Autor : Barbarán Villanueva, Juan Antonio
Asesor : Collado Domínguez, Emerson Alcides
Palabras clave : Plantas químicas;Industria petroquímica
Fecha de publicación : 2013
Editorial : Universidad Nacional de Ingeniería
Resumen : Las técnicas de reconciliación de datos y detección de errores gruesos de medición, son metodologías que son capaces de mejorar la precisión de los datos de planta por encima de la precisión de la medida de instrumentos y que también son capaces de detectar errores gruesos y pérdidas, tanto en estado estacionario como dinámico de ser este el escenario. En el capítulo II, se muestra la importancia de la reconciliación de datos y nos indica alguna de sus particularidades, por ejemplo, establece que la solución de una reconciliación de datos obtenida de la medición de instrumentos con errores gruesos no es confiable, dado que estos grandes errores se dispersan en todas las variables, causando ajustes infundados. La reconciliación de datos y la detección de errores gruesos están estrechamente ligadas, por lo que es necesario que sean implementados a la vez para obtener una reconciliación confiable, indica además que solo las leyes de conservación de materia y energía son aceptadas en la reconciliación de datos. Las correlaciones o relaciones aproximadas entre variables del proceso no son recomendables dado que son fuentes adicionales de error. Los datos reconciliados son usados para realizar optimización en línea, planeamiento de la producción y mantenimiento correctivo o preventivo de instrumentos o tanques de almacenamiento, etc., debido a su alta confiabilidad. En el capítulo III se muestra más detalle sobre la clasificación de los errores de medición y las técnicas de reducción de los mismos, indicando que los errores de medición que ocurren a menudo en la instrumentación del proceso pueden ser pequeños (aleatorios), mientras que otros son mayores y sistemáticos (errores gruesos). En el capítulo V se muestra aplicaciones de reconciliación de datos y detección de errores gruesos en la industria.
URI : http://cybertesis.uni.edu.pe/handle/uni/7043
Derechos: info:eu-repo/semantics/openAccess
Aparece en las colecciones: Ingeniería Química

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