| Revista: | Programación matemática y software |
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| Número de sistema: | 000573157 |
| ISSN: | 2007-3283 |
| Autores: | Calzada-Orihuela, Gustavo1 Urquiza-Beltrán, Gustavo1 Ascencio-Gutiérrez, Jorge A.2 Reyes-Salgado, Gerardo3 |
| 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: | 2018 |
| Volumen: | 10 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 57-74 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | The Oil Industry is one of the most proliferous worldwide. We use the oil in most aspects of our daily life. Most transport systems and power plants commonly uses oil based fuel to operate. Global economy is closely linked to the oil exploration, extraction and transformation. In order to make this possible, it is essential to transport oil and its products from one point to another. Nowadays, the most popular and safest oil distribution systems are the pipelines, which are installed throughout several or even thousands of miles along the land and sea. Nevertheless, the oil industry possess implicitly a dangerous nature, a latent risk during its operations. That risk is a combination of the likelihood of an event to develop a pipeline failure and the likely impact on the environment, business and society. This is the reason why public and private organizations, universities, research centers and governments are continuously collaborating to innovate and develop methods and technologies to assist different production, process and transport stages in order to reduce or minimize incidents and pipeline failures. In this paper we describe the development of a smart Decision Support System to assist the Decision making process based on a set of Genetic Algorithms that provide optimized configurations of the variables, used to quantitatively describe the pipeline"s condition and the Probability of Failure (PoF) under those conditions. Our project"s purpose is to find solutions through a AI based system and a Pipeline Integrity Assessment methodology, to optimize and ultimately, minimize the PoF value associated to a pipeline segment in order to avoid pipeline failures and contribute to reduce incidents that impact on the environment and human life. |
| Resumen en español | La industria del petróleo es una de las más prolíferas alrededor del mundo. Nuestra vida diaria está rodeada del petróleo, desde el combustible en la mayoría de los sistemas de trasporte y los sistemas de producción de electricidad, hasta las miles de envolturas de productos que consumimos en el supermercado. La economía mundial está vinculada estrechamente al descubrimiento, extracción, explotación y trasformación del petróleo. Para llevar a cabo estos procesos, es necesario que el petróleo y sus productos sean trasportados de un punto a otro. El sistema de distribución más popular y seguro en la actualidad es el de tuberías o ductos instalados a través de varios o miles de kilómetros en tierra o mar. Sin embargo la naturaleza misma de este producto posee un riesgo latente en su manejo en todo momento. Por esta razón, organizaciones privadas y públicas, universidades, centros de investigación y gobiernos buscan constantemente colaborar para innovar y desarrollar metodologías y tecnologías que asistan las diferentes facetas de la producción, proceso y trasporte del petróleo con el fin de reducir las incidencias e impactos que tienen las fallas de los ductos que trasportan los hidrocarburos. En este trabajo se describe el desarrollo de un Sistema de Soporte de Decisiones inteligente para asistir al proceso de toma de decisiones construido con un conjunto de Algoritmos Genéticos que proveen configuraciones optimizadas de las variables que describen, de forma cuantitativa, la condición del ducto y la probabilidad de que deje de operar correctamente a causa de una o varias fallas. El propósito de este proyecto es encontrar soluciones que minimicen y optimicen el valor de la Probabilidad de Falla en un segmento de ducto y de esta forma, contribuir a la asignación optimizada de recursos para evitar incidentes que impacten en el medio ambiente o en la sociedad. |
| Palabras clave: | Algoritmos Genéticos, Evaluación de Integridad, Evaluación de Riesgo, Integridad de Ductos, Optimización, Sistema de Soporte de Decisiones |
| Keyword: | Decision Support System, Genetic Algorithms, Integrity Assesment, Optimization, Pipeline Integrity, Probability of Failure, Risk Assesment, Risk Optimization, Transportation Logistics for Oil and Gas |
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