| Revista: | Programación matemática y software |
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| Número de sistema: | 000573210 |
| ISSN: | 2007-3283 |
| Autores: | Calzada Orihuela, Gustavo1 Urquiza Beltrán, Gustavo1 Ascencio Gutiérrez, Jorge Antonio2 Santaolaya Salgado, René3 |
| Instituciones: | 1Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas Universidad Autónoma del Estado de Morelos Av. Universidad No. 1001, Col Chamilpa, Cuernavaca, Morelos, C. P. 62209, 2Universidad Politécnica de Quintana Roo Av. Arco Bicentenario, Mza. 11, Lote 1119-33, Sm. 255. Cancún, Quintana Roo, México. C.P. 77500, 3Departamento de Ciencias Computacionales Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico CENIDET Interior Internado Palmira S/N, Col. Palmira, Cuernavaca, Morelos, C.P. 62490, |
| Año: | 2019 |
| Volumen: | 11 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 84-89 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | Oil is an essential material in the daily life. Society and economy are intimately linked to the fossil fuel. Nonetheless, in order to use the oil, it needs to be previously processed and transformed into oil derivatives, such as gasoline, kerosene, oils, gas, among others. For which the crude oil has to be transported form the wells to the different processing stations. Oil is transported by several methods, however, pipelines are the most common method used worldwide due to its reliability and effectiveness. Regardless pipeline systems are considered safe, they are not flawless and might fail, promoting economic loses, environmental damages and human loss. In order to prevent these failures, oil industry is continuously investing resources and efforts in the development of Risk Assessment Algorithms to prevent them. These Algorithms usually are based on data related to the pipeline systems to shed some light creating projections and estimations towards the future. Some of these efforts are carried to the development and research risk models, nonetheless, the industry is focusing on new computer technologies to obtain the greater outcome from the data. Big Data is a computational tool set which is creating paths in science where there were none. This is the reason why this project has the purpose of integrate Big Data elements and apply them into the oil industry's Risk Assessments in order to optimize decision making process through structuration an intelligent data exploitation. |
| Resumen en español | El petróleo es un material esencial para la vida cotidiana. La sociedad y economía están íntimamente vinculadas a los combustibles fósiles. Sin embargo, para que el petróleo pueda ser utilizado debe ser procesado previamente y transformado en sus productos derivados, como la gasolina, keroseno, aceites, gases, entre otros. Para lo cual se tiene que transportar el petróleo crudo desde los yacimientos hasta las diferentes estaciones de procesamiento. El transporte de hidrocarburos se realiza por diferentes métodos, pero el uso de los ductos es el más común alrededor del mundo debido a su confiabilidad y efectividad. Y a pesar de ser un sistema considerado como seguro, no es infalible y en ocasiones, puede llegar a fallar, provocando pérdidas económicas, daños ambientales y pérdidas humanas. Para prevenir estos siniestros, la industria petrolera continuamente está invirtiendo recursos y esfuerzos en el desarrollo de Algoritmos de Evaluación de Riesgo para prevenir las fallas en los ductos. Estos algoritmos se basan en los datos e información relacionada con el sistema de ductos, con el fin de dar luz por medio de proyecciones y estimaciones hacia el futuro. Parte de estos esfuerzos se llevan a cabo en el desarrollo e investigación de los modelos de riesgo, sin embargo, la industria está mirando a las nuevas tecnologías computacionales para obtener el mayor beneficio posible de sus datos. Big Data, así como en otras industrias y disciplinas, es un conjunto de herramientas que están abriendo caminos en la ciencia donde antes no los había. Por lo que este proyecto tiene el propósito de integrar elementos del Big Data para aplicarlos en los procesos de Evaluación de Riesgo en la industria petrolera para poder optimizar los procesos de toma de decisiones por medio de la estructuración y explotación de datos. |
| Palabras clave: | Almacén de datos, big data, big data analytics, depóito de datos, evaluación de integridad, evaluación de riesgo, minería de datos, optimización, riesgo |
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