desarrollo de cálculos inferenciales para un control...

Desarrollo de cálculos inferenciales para un control multivariable (DMC)

TITULACIÓ: E.T.I.E.I.

AUTOR: Isabel Sancho Iglesias .

DIRECTOR: Esteban del Castillo Pérez .

DATA: Junio / 2006.

INDICE

MEMORIA

0.- Breve historia de los cálculos inferenciales ……………………………… Pág. 1

1.- Objetivo de los cálculos inferenciales

2.- Introducción

3.- ¿Qué es una inferencia? ……………………………...……………………. Pág.2

3.1.- ¿Qué es el DMC? ………………………….…………..………… Pág. 3

3.1.1.- Funcionamiento del controlador multivariable (DMC)

4.- Necesidades de los cálculos inferenciales ………………………………… Pág. 7

5.- Modo de realizar inferencias ...…………………….…………………..… Pág. 9

5.1.- Inferencia con datos de laboratorio

5.2.- Inferencia con analizadores ….………..….…………………… Pág. 11

6.- Ajuste ..……………………………………………….…………………… Pág. 12

7.- Actualización de cálculos inferenciales

8.- Descripción general de la unidad de Hydrocracker …..………..……… Pág. 13

8.1.- Descripción de la torre de destilación

8.1.1.- Producto de fondo o residuo

8.1.2.- Overflash …………………………………..…..……… Pág. 14

8.1.3.- Gas oil

8.1.4.- Queroseno

8.1.5.- Corriente de cabeza (Nafta pesada) .………..……… Pág. 15

8.1.6.- Gráfico de situación de productos e instrumentos

9.- Descripción de loas propiedades físicas que debemos inferir

9.1.- Niebla del Gas oil

9.2.- 95% del Gas oil (destilación) ..….………………..………….… Pág. 16

9.3.- Inflamación del queroseno

10.- Control actual de estas propiedades ..….…………………………….... Pág. 17


10.2.- 95% del Gas oil (destilación) …..………………..………….… Pág.18


11.- Ejecución de nuestros cálculos de inferencia …..………..………….… Pág. 19

11.1.- Procedimiento de trabajo ………………..………………….… Pág.20

11.1.1.- Cálculo inferencia niebla (AU-201)

11.2.1.- Cálculo inferencia 95% (AU-202) ……...………...… Pág.24

11.3.1.- Cálculo inferencia inflamación queroseno (AU-207) .. Pág.29

12.- Comentario sobre las inferencias obtenidas .……………..…………… Pág.31

12.1.- Niebla del Gas oil …..………………..………………...…….… Pág.32

12.2.- 95% del Gas oil (destilación) …..………………..………….… Pág.33

12.3.- Inflamación del queroseno ..……………..………………….… Pág.35

13.- Calidad de las inferencias obtenidas …….………..………………….… Pág.36

13.1.- Seguimiento inferencia niebla gas oil (AI-201) ………...….… Pág.38

13.2.- Seguimiento inferencia 95% destilación gas oil (AI-201)

13.3.- Seguimiento inferencia inflamación queroseno (AI-207) ....… Pág.39

14.- Conclusiones

14.1.- Conclusiones referentes al estudio de la niebla del gas oil ..… Pág.40

14.2.- Conclusiones referentes al estudio del 95% del gas oil …..…. Pág.43

14.3.- Conclusiones referentes al estudio de la inflamación del

queroseno……………………………………………………………………....… Pág.46

14.4.- Conclusión final ……………………………………………………..… Pág.47

PRESUPUESTO

1.- Introducción …………………………………………….………..……..… Pág.48

2.- Situación actual

3.- Mejoras propuestas

4.- Beneficios estimados …………………………………….….…………..… Pág.49

5.- Inversión necesaria ……………………………………..………………… Pág.50

6.- Gastos de mantenimiento e impuestos

PLIEGO DE CONDICIONES

1.0.- Condiciones generales

1.1.- Reglamentos y normas ………………………………….……… Pág.51

1.2.- Ejecución

1.3.- Interpretación y desarrollo del proyecto ……………………… Pág.52

1.4.- Modificaciones

1.5.- Obra defectuosa

1.6.- Medios auxiliares …………………………………..…………… Pág.53

1.7.- Conservación de la obra

1.8.- Recepción de las obras

1.9.- Condiciones económicas ………………………...……………… Pág.54

1.9.1.- Fianza

1.9.2.- Abono de la obra

1.9.3.- Precios

1.9.4.- Revisión de precios ……………………………….…… Pág.55

1.9.5.- Penalizaciones

1.9.6.- Contrato

1.9.7.- Responsabilidades

1.10.- Rescisión de contrato ……………………………………..…… Pág.56

1.10.1.- Causas de rescisión

1.11.- Liquidación en caso de rescisión de contrato …….……..…… Pág.57

ANEXOS

Anexo I: Datos obtenidos en el laboratorio, en los analizadores y en las

inferencias.

P.F.C. Desarrollo de cálculos inferenciales para un control multivariable (DMC) Memoria

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Desarrollo de cálculos inferenciales para un control

multivariable (DMC)

0.- Breve historia de los cálculos inferenciales

Desde el punto de vista histórico los ingenieros de control han pasado de intentar

conseguir que las plantas fueran seguras, a automatizar con válvulas todo / nada, y a

controlar variables básicas de procesos como caudales presiones y temperaturas. Todo este

esfuerzo ha tenido como objetivo el control de manera indirecta de las calidades de una o

diversas variables en los valores requeridos por el cliente.

En los últimos tiempos además se pide maximizar algunas de las corrientes de

mayor valor añadido y entrar así a maximizar la variable más importante para una empresa

que es el beneficio.

No hay que olvidar sin embargo que esta optimización económica no se puede

hacer reduciendo la principal prioridad de un sistema de control, que es mantener las

calidades en los valores requeridos; punto en el que intervienen los cálculos inferenciales

1- Objetivo de los cálculos inferenciales

El principal objetivo de un cálculo inferencial es poder maximizar la cantidad de

producción sin reducir la calidad y optimizando la variable económica; es decir misma

calidad, máxima producción, mínimo coste.

2.- Introducción

Desde la puesta en marcha de Hydrocracker, la unidad se controlaba con un sistema

de control básico en el que el operador de panel manualmente se encarga de llevar la planta

a las condiciones de operación según criterios preestablecidos. Sin embargo, con dicho

sistema no se conoce el punto exacto del óptimo económico y no se tiene la suficiente

capacidad de anticipación ante cambios de las variables de operación.

El principal objetivo de este proyecto es el análisis de tres factores de calidad

mediante los cálculos inferenciales, de manera que el sistema de control sea capaz de


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anticiparse a la evolución de la planta, se comentarán los procedimientos para mejorar los

resultados y para evaluar los modelos que están funcionando en línea.

Para ello primero haremos una descripción teórica de los pasos a seguir y de cómo

obtener los modelos de los lazos de control de las variables deseadas.

En este documento se realizará un ligero comentario referente a:

- Ajustar un cálculo inferencial a partir de analizadores.

- Ajustar un cálculo inferencial a partir de datos de laboratorio.

- Actualización de cálculos inferenciales.

No hay que olvidar que la mejor práctica para realizar un buen cálculo inferencial pasa

por conocer el proceso, la planta, los métodos y emplear el sentido común, sabiendo el

alcance del cálculo que se quiere realizar o que se está analizando.

3. ¿Qué es una inferencia?

Se denomina cálculo inferencial al resultado de una operación o conjunto de

operaciones con las que se predice el valor actual o futuro de una variable de proceso,

generalmente será de calidad. Esta predicción debe ayudar a conseguir un mejor control de

dicha variable.

En operación normal, estas calidades se vigilan gracias a los analizadores en línea

existentes. Pero existe también un sistema, llamado controlador multivariable predictivo

(DMC) que no utiliza los valores de estos analizadores en línea, en su lugar, utiliza las

inferencias porque permiten un adelanto en los valores. Para el cálculo de estas inferencias

se utiliza un programa (en nuestro caso programa IQ y DMC Plus Model) basado en

modelos matemáticos, que utiliza variables medidas tales como la temperatura, presión,

etc., y con una serie de cálculos, más o menos sencillos, predice el valor que va a tener la

variable inferida.

Estas variables se actualizan con el medidor físico (analizador). Las inferencias nos

aportan un adelanto en el tiempo de lo que va a ser el comportamiento de la variable. Por

este motivo, cuando se revise un analizador, hay que dejar la inferencia sin actualizar con

el analizador.


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3.1. ¿Qué es el DMC?

El DMC es un controlador multivariable predictivo basado en modelo. Es

multivariable porque controla múltiples variables moviendo múltiples válvulas de control.

Manipula las válvulas bien directamente, o bien a través del set-point de los controladores

PID existentes.

Se definen tres tipos de variables de proceso:

Variables Abrev. Descripción

Variables Controladas CV

Es la variable del proceso que debe mantenerse o

controlarse en un valor deseado, punto de

consigna o especificación. P. Ej.: la temperatura

de salida de un horno

Variables Manipuladas MV

Es la variable independiente que se utiliza para

mantener la variable controlada en su punto de

consigna. Normalmente son el setpoint de un

controlador PID. P. Ej.: cantidad de combustible

que introducimos al horno para mantener la

temperatura anterior

Variables de

perturbación

(Disturbance

Variables)

DV

Cualquier variable independiente que pueda

provocar una desviación de la variable

controlada respecto al punto de consigna. P. Ej.:

La temperatura ambiente, nos puede afectar al

proceso pero no podemos modificarla

El controlador está basado en modelos lineales que predicen el efecto que tendrá el

mover una variable manipulada sobre todas las variables controladas.

Las especificaciones de calidad, pueden ser medidas mediante un analizador en

línea, obtenidas mediante un cálculo inferencial, o controladas a través de medidas

secundarias, son variables controladas y dependiendo de lo rigurosa que sea la


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especificación tendrán un punto de consigna o bien un pequeño rango dentro del cual su

valor se considera aceptable.

Las limitaciones físicas de la unidad son también variables controladas, las cuales

no deben sobrepasar determinados valores que afecten a la seguridad y control del proceso.

A este tipo de variables se las denomina restricciones. P. Ej.: la apertura de las válvulas.

El controlador multivariable DMC se compone de tres partes fundamentales: un

predictor, un optimizador y un controlador de restricciones.

El predictor calcula los valores futuros de cada CV a partir de:

- La historia de cada CV.

- Los cambios anteriores de las variables Manipuladas y de

Perturbación.

- Un modelo matemático que indica las relaciones existentes entre las

MVs/DVs y las CVs.

- El tiempo definido hasta el estado estacionario es el tiempo que tarda

la unidad en estabilizarse tras un cambio en una MV.

El Predictor actualiza después sus predicciones de las CVs añadiendo la

diferencia entre la predicción y la CV medida. Este es el mecanismo de

retroalimentación del controlador.

El optimizador utiliza técnicas de Programación Lineal. Usando los valores

de operación del estado estacionario dados por el predictor y los costes de las MVs,

el optimizador determina el conjunto de valores que permiten operar la Unidad en

su óptimo económico.

Los costes de las MVs se conocen como LPCOST. El LPCOST de una MV

es el coste de modificar la MV teniendo en cuenta el coste de mover la propia MV

y el coste de las CV que resulten de este movimiento.

El optimizador es capaz de encontrar (si existe) el óptimo de operación para

una combinación dada de limites altos y/o bajos de MVs y CVs.


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El controlador usa los óptimos identificados por el módulo anterior, las

predicciones dinámicas del predictor y la matriz de control para calcular los

movimientos de las MVs que puedan mantener o llevar la unidad al óptimo de

operación. Simultáneamente debe:

- mantener los SP u OP de las MVs siempre dentro de los límites

establecidos (es decir, dentro de sus límites de restricción).

- mantener las CVs dentro de los límites establecidos. Esta restricción

puede ser violada temporalmente pero a largo plazo se respetará, si es

posible con las restricciones impuestas a las MVs. Si los límites de las

MVs son fijados de forma incorrecta, se puede forzar al DMC a "no

poder cumplir" las restricciones de las CVs. En este caso el controlador

violará la restricción menos importante para poder mantener las de

mayor importancia. La prioridad de las restricciones de las CVs es una

parte del ajuste del controlador DMC.

Los setpoints u OP calculados se envían entonces a los controladores del sistema de

control distribuido, en nuestro caso TDC3000 de Honeywell Esta rutina de predicción,

optimización y control se repite en cada ejecución del Controlador DMC.


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De manera gráfica:

Figura 1: Funcionamiento de un Controlador Multivariable


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Figura 2: Funcionamiento secuencial de un Controlador Multivariable

4.- Necesidades de los cálculos inferenciales

Cálculo inferencial se podría definir como el resultado de una o varias operaciones

que predicen el valor futuro en una variable del proceso, normalmente de calidad. Con esta

predicción se intenta obtener un mejor control de dicha variable y por tanto del proceso.

La necesidad de obtener este cálculo será mayor o menor dependiendo de si se cumplen

uno o varios de los siguientes casos:

1. que la variable predicha sea difícil o imposible de medir en línea.

2. que aunque se mida en línea presente alguna característica como intermitencia de

señal o lentitud de respuesta que haga aconsejable la obtención de la señal predicha.

3. que, por baja fiabilidad de la medida en línea de la propiedad, se quiere obtener una

medida de respaldo que sirva para contrastar dicha medida.


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4. El coste desmedido del analizador en línea o sus problemas de mantenimiento.

Los cálculos inferenciales responden a una o varias de las necesidades anteriores.

• Existen casos en que la medida de una propiedad no puede realizarse en línea y

solamente se dispone de medidas intermitentes obtenidas en laboratorio.

Dependiendo de la criticidad, las muestras de laboratorio variarán su frecuencia,

pudiendo ir desde unas pocas horas (8 horas) hasta algunos días (2-3 días). Para

poder realizar el control sobre una propiedad del proceso se requiere al menos un

indicador de la propiedad, por lo que se hace necesaria la obtención de un cálculo

con el cual podamos realizar el control.

• Otro caso habitual es la existencia de analizadores en línea con gran precisión en la

medida, pero que debido a las características del proceso no se pueden situar en el

punto en el que podrían servir para realizar el control de dicha propiedad en el

momento de tiempo adecuado.

• Si nos ceñimos al caso de los analizadores (e incluso podríamos hablar de análisis

de laboratorio) encontramos que la fiabilidad de los instrumentos, sistemas de

acondicionamiento de muestra, e incluso en algunos casos del operador o el

servicio de mantenimiento de los analizadores, es muy bajo. Es habitual encontrar

analizadores con factores de servicio muy bajos (inferiores al 90%), si a este factor

de servicio unimos la posibilidad de incluir alguna medida errática nos

encontramos con un sistema de medida insuficiente para control. Las medidas de

proceso (presiones, temperaturas, caudales) tienen factores de servicio superiores al

99% (y al 99.9%) haciéndolas idóneas para obtener medidas de respaldo de

cualquier analizador y con ventajas dinámicas respecto a éstos.

Por todas estas razones es necesario la obtención de modelos inferenciales que sirvan

para solventar alguno o todos los inconvenientes que se acaban de mencionar, siendo

cualquiera de ellos igual de importante que el resto.


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5.- Modo de realizar inferencias

En la realización de inferencias hay varias maneras de enfocar el trabajo, que se

pueden englobar en dos grandes grupos: métodos estadísticos y métodos basados en

primeros principios.

Los métodos estadísticos son los que a partir de datos históricos tanto de proceso

como de laboratorio, buscan correlaciones estadísticas lineales o no, entre ambos. Desde el

punto de vista de control de procesos se suele sacrificar precisión por sencillez y robustez

por lo que los métodos no lineales se emplean en contadas ocasiones.

Dentro de los métodos basados en primeros principios se engloba a todos aquellos

que buscan de una u otra manera inferir el valor de propiedades basándose en relaciones

conocidas entre calidades y las variables de proceso, así como en el equilibrio

termodinámico. En muchos de estos métodos se realizan suposiciones. En estos métodos

estarían los cálculos de temperatura compensada por presión y los conocidos como puntos

de corte en una columna de destilación.

Los métodos rigurosos serían los basados en modelos de simulación con una base

más científica en razón de los modelos termodinámicos utilizados y en el balance de

materia y energía basándose en pesos moleculares, pseudo-componentes, pérdidas de carga

basadas en viscosidades, entalpías rigurosas, etc. por lo que tienen un conjunto de

ecuaciones muy elevado y generalmente no lineales; su resolución presenta bastantes

complicaciones, por lo que no suelen ser utilizados

En todos los casos hay que realizar suposiciones, pero en estos últimos las suposiciones

son mucho menores y muchas más también las ecuaciones deterministas.

Al igual que en todos los casos se realizan los llamados test de planta, que consisten

en observar el resultado que causa en la variable manipulada (variable en estudio u

observación) un solo movimiento de una de las variables controladas (variable

independiente)

5.1.- Inferencias con datos de laboratorio

Haremos un análisis de cómo conseguir una buena propiedad inferida utilizando los

métodos estadísticos ya comentados. El primer caso estudiado es el de la obtención de

inferencias estadísticas a partir de datos de laboratorio. Es una de las situaciones más


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habituales en el desarrollo de inferencias y que presenta unas características diferenciales

respecto al desarrollo por otros métodos o con otro tipo de datos.

En el caso de inferencias ajustadas y actualizadas con datos de laboratorio conviene

ser especialmente cuidadoso en la realización de los pasos, empezando por la toma de

muestras. Los requisitos básicos son los siguientes:

- Conseguir que en el conjunto de muestras haya suficiente variabilidad,

tanto de los datos del laboratorio como de las variables candidatas a

influir en el resultado del cálculo.

- Saber con seguridad la hora de toma de muestra. O en su defecto estar

seguros de que en el entorno de la toma de muestra la planta ha estado

estable.

- Disponer de buenos datos de planta sin filtrar.

- Disponer de un número de muestras suficiente.

Simplemente cumpliendo estas premisas se pueden obtener inferencias precisas. Sin

embargo todas estas premisas son bastante difíciles de cumplir tomando únicamente datos

históricos, los motivos son los que citamos a continuación:

i. Los datos de cualquier SCADA (o del PI DATALINK), están

filtrados y muchas veces con criterios no coherentes con la finalidad

del cálculo (P. Ej. Temperaturas con 1 grado de precisión), sino que

se están destinadas a hacer balances de producción o cálculos de

valores medios.

ii. El objetivo del operador es mantener estable una propiedad, que no

varíe su valor, pero al cambiar la carga puede ser que varíen algunas

condiciones concretas. Por lo que las variabilidades de la planta

están relacionadas con la calidad de la carga, pudiendo disminuir la

calidad de los resultados obtenidos.

iii. Aunque exista una metodología de obtención de la hora de toma de

muestra mediante un pulsador, en muchos casos sigue siendo


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minoritario su uso y la comprensión de la necesidad de ello por parte

de algunos operadores. Se podría decir que este es un paso crucial

para obtener buenas inferencias con el laboratorio y sin embargo es

el paso más olvidado.

iv. El precio de las muestras es caro teniendo en cuenta todo el trabajo

que conllevan, por lo que se tiende a reducir al mínimo número

imprescindible. Además, existen muchas muestras de confirmación

de funcionamiento más que de aprovechamiento de situaciones

anómalas que aporten mayor información. Por otro lado se intenta

que los resultados cumplan unas directrices marcadas por

planificación, por lo que a veces se espera a la toma de la muestra a

que se haya corregido una situación que podría aportar mucha

información para la realización de ajustes.

Esto hace que las muestras más valiosas se obtengan casi siempre durante

los test, que es cuando se pueden pedir muestras que obtengan la mayor variabilidad

posible de operación.

5.2.- Inferencias con analizadores

Las aplicaciones se realizan con el objetivo de que estén funcionando el mayor

tiempo posible. El objetivo es el de conseguir el máximo beneficio posible sin poner en

peligro la seguridad y la planta.

Las aplicaciones de control avanzado intentan mantener la planta en situación

óptima de producción independientemente de las perturbaciones a las que está sometida

(cambios de la calidad de carga, temperatura ambiente, cambios de especificación de los

productos…). Todo esto sucede en el dominio del tiempo, por lo que nos interesa que la

aplicación lo conozca con suficiente prontitud para que pueda rechazar la perturbación

antes de que el error sea considerable y provoque un producto fuera de especificación o

haga trabajar a la planta lejos de las condiciones óptimas de operación.

Es en este dominio del tiempo donde las inferencias tienen su principal ventaja

respecto a otras mediciones de propiedades. Se puede comprobar que, en la mayoría de los


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casos, la predicción realizada con temperaturas y presiones de la planta se puede avanzar

incluso horas, dependiendo de la ubicación del analizador.

6.- Ajuste

El proceso de ajuste de estos cálculos empieza al realizar los test de planta. Es en

este momento cuando tiene que intentarse que la propiedad que se quiere inferir varíe lo

suficiente para que los modelos sean consistentes y sensibles a todas las variables

implicadas.

En el caso de una aplicación en línea, se va a disponer del valor del analizador

continuamente, la inferencia se va a utilizar como sistema de adelanto, esperando que la

precisión en el estado estacionario nos la aporte el analizador en línea.

La herramienta más útil para el desarrollo de estos modelos es el programa DMC

Plus Model.

7.- Actualización de cálculos inferenciales

Independientemente de la calidad del método inferencial es impensable un modelo

que no presente imperfecciones. Con la actualización del valor de la inferencia se trata de

compensar estas imperfecciones del modelo y conseguir mayor exactitud en el resultado

final.

La actualización del cálculo se realiza añadiendo un parámetro denominado “bías”

que compensa la desviación entre la propiedad predicha y la propiedad medida, tanto en el

laboratorio como con un analizador en línea. Se supone por lo tanto que el error que se

comete se debe compensar con este parámetro.

Otro análisis que se puede hacer consiste en observar si existe alguna variable

(incluida o no en la inferencia) que correlaciona con el error o bías. Si no existe ninguna, la

inferencia no puede mejorarse, pero si existiese es posible corregirla añadiendo dicha

variable o corrigiendo la ganancia de la variable que estando dentro del cálculo siga

correlacionando con el error. Esto también beneficiaría el comportamiento incremental de

la inferencia.


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8.- Descripción general de la unidad de Hydrocracker

La unidad de Hydrocracker está basada en un proceso de craqueo de las moléculas

de gas oil pesado mediante la presencia de hidrógeno a alta presión (155Kg) y alta

temperatura (entre 390-420 ºC).

Este proceso de craqueo o partición de las moléculas se efectúa en unos reactores,

la finalidad de los cuales es transformar el gas oil pesado, un producto de baja calidad, a

productos más ligeros y valiosos, naftas, queroseno, gas oil…

Para obtener esta serie de productos se posee de una serie de torres de destilación y

strippers donde se separan los diferentes productos finales.

8.1.- Descripción de la torre de destilación.

Los productos extraídos de la fraccionadora, o torre de destilación, son nafta como

producto de cabeza, queroseno, gas oil y por el fondo se extrae residuo.

El horno F-3, u horno de la fraccionadora, dispone de seis quemadores mixtos, fuel

oil-fuel gas. Los humos formados son dirigidos a un sistema de generación de vapor. La

temperatura de salida, TC-833, controla la inyección de combustible. El horno tiene una

serie de elementos de seguridad que lo apagarían en caso de emergencia

El queroseno y el gas oil se extraen de los correspondientes platos, donde la

corriente extraída se divide entre lo que constituye el reflujo circulante y el producto.

Los productos extraídos de la fraccionadora se envían a los correspondientes

stripper para la desorción del H2S.

8.1.1.- Producto de fondo o residuo

Sobre el residuo se produce un arrastre con vapor.

El residuo precalienta la alimentación al Hydrocracker, se utiliza para recuperar

calor, generando vapor y en otros procesos de la fábrica mediante su transformación se

produce etileno; la temperatura adecuada para ir a almacenaje es de aproximadamente

80ºC.


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8.1.2.- Overflash

Realmente no es un producto, es una recirculación interna que mejora la calidad de

los productos ligeros (nafta, queroseno y gas oil).

El caudal del overflash es ajustado mediante la disminución o el incremento de la

temperatura de salida del horno, con el fin de ajustar el fraccionamiento entre gas oil y

residuo

8.1.3.- Gas oil

El gas oil es uno de los productos de salida que se envían a almacenaje, los valores

de sus variables de calidad cambiarán dependiendo de si es verano o invierno. La

liberación de calor de gas oil circulante está controlada ajustando el caudal total de gas oil

circulante.

El gas oil producto de la fraccionadora es extraído al stripper de gas oil C-17. El

vapor de cabeza del stripper se retorna a la fraccionadora por encima de la extracción del

gas oil circulante.

El gas oil producto del fondo del stripper es bombeado por la G-8 en control con el

caudal. Se genera vapor de media presión. Finalmente el gas oil es enfriado en el aéreo

refrigerante E-17, antes de ir a almacenaje, con una temperatura aproximada de 43ºC.

8.1.4.- Queroseno

El queroseno extraído de la fraccionadora es conducido hacia el stripper C-18 de

donde se envía directamente a almacenaje. El stripper es calentado por medio del

rehervidor E-19, el cual utiliza el gas oil circulante como medio de calentamiento.

El queroseno producto es bombeado por la G-10 en control de caudal. El queroseno

producto genera vapor de baja presión y después de ser enfriado, se dirige a

almacenamiento, con una temperatura aproximada de 43ºC.

El reflujo circulante de queroseno es bombeado por la G-9 y es utilizado para

generar vapor de baja presión. La liberación de calor del queroseno circulante está

controlada por la regulación de caudal del reflujo circulante


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8.1.5.- Corriente de cabeza (Nafta pesada)

El vapor de cabeza de la fraccionadora es totalmente condensado y subenfriado, las

fases de hidrocarburo líquido y agua son separadas en un acumulador.

Parte de la fase de hidrocarburo es bombeada como reflujo a C-16, en ajuste de

control de caudal para mantener la temperatura de cabeza de la fraccionadora. El

hidrocarburo restante va a almacenaje.

8.1.6.- Gráfico de situación de productos e instrumentos.

Figura 1. Esquema unidad Hydrocracker

9. Descripción de las propiedades físicas que debemos inferir.


- Unidades: ºC


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- Objeto: Determinar la temperatura a la cual empieza a aparecer una niebla de

cristales de parafina en el combustible, cuando ha sido enfriado bajo las

condiciones preescritas en los métodos de ensayo.

- Significado y uso: Es la temperatura a la que aparece una turbidez.

El punto de niebla de un producto derivado del petróleo es una indicación de la

temperatura más baja a la cual puede usarse para ciertas aplicaciones. Los

cristales de parafina pueden saturar filtros usados en sistemas de combustibles.

Su valor máximo depende de la época del año, en invierno es de 0 ºC/máx., en

cambio en verano el valor máximo es de 6 ºC

9.2.- 95% del Gas oil (Destilación)

- Unidades: ºC

- Objeto: Determinar el rango de ebullición de productos del petróleo que pueden

vaporizarse parcial o completamente a una temperatura máxima de líquido de

400 ºC

- Significado y uso: Determina las características de destilación de los productos

del petróleo y proporciona una idea de los componentes de una mezcla en

función de sus rangos de ebullición. Esta simulación de la destilación facilita el

control de los procesos de refino. El valor requerido suele estar entorno a los

360 ºC.


- Unidades: ºC

- Objeto: Determinación del punto de inflamación, en vaso cerrado, de productos

derivados del petróleo. Es decir, de la temperatura más baja a la cual la

aplicación de una llama causa ignición del vapor de la muestra.

- Significado y uso: El punto de inflamación mide la tendencia de una muestra a

formar una mezcla inflamable con aire, bajo condiciones controladas de

laboratorio. Se usa para productos del petróleo líquidos con un punto de

inflamación entre -30ºC y 70ºC, ambos incluidos. En el caso del queroseno el

valor mínimo es de 55ºC.


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10.- Control actual de estas calidades.

Actualmente, cuando no pueden utilizarse los cálculos inferidos debido a problemas

en el proceso, como pueden ser emergencias o cambio de las propiedades de la carga, el

operador es el que debe mantener la calidad en el proceso, para ello pasaremos a

continuación a explicar como se haría en cada caso.

10.1.- Niebla Gas oil (AI-201)

En el caso del gasoil como tenemos un analizador en línea, aunque tenga cierto

retardo, tenemos un punto donde guiarnos. También utilizaremos como referencia la

temperatura de extracción del plato (TI-222), debe mantenerse entorno a los 295-305 ºC

El ajuste del valor lo haremos mediante la extracción de gas oil; si el caudal que

sacamos es mayor, entonces el valor de la niebla aumentará y podremos observar como

también aumenta el valor de la temperatura de extracción (TI-222)

En el caso de que el analizador nos diese un valor muy alejado del requerido,

entonces deberíamos retocar la temperatura en los reactores de entrada para ayudar a

mejorar o reducir el craqueo de las moléculas; por ejemplo, en el caso de que el valor fuese

muy bajo deberíamos bajar temperatura en los reactores de manera que la reacción no

fuese tan severa.

Figura 2.Datos analizador en línea niebla Gas oil


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10.2.- 95% del Gas oil (Destilación)

En el proceso del 95% tenemos analizador en línea, al igual que en la niebla, es el

AI-202. Éste nos servirá de referencia para regirnos en la calidad del producto extraído.

El ajuste del valor de dicha calidad se hará, al igual que en el caso anterior,

mediante el caudal de extracción de gasoil, como referencia para saber si el analizador

funciona correctamente; ya que podría estropearse o simplemente ensuciarse cuando la

planta no está estable y hay arrastres de partículas no deseadas; podemos tomar la

temperatura del plato de extracción, que debe mantenerse entorno a los 295-305 ºC

En el caso de observar unos valores ilógicos entre la temperatura de plato y el valor

del analizador deberíamos pedir una revisión de ambos, aunque basándonos en la

experiencia, normalmente es más fiable la señal de la temperatura, por lo que primero

pediríamos la revisión del analizador.

En el supuesto de que el analizador nos reportase un valor muy alejado del

requerido, actuaríamos igual que en el caso anterior.

10.3.- Inflamación del Queroseno

Como hemos comentado anteriormente, la inflamación del queroseno no tiene

analizador en línea, por lo que deberemos guiarnos por los resultados del laboratorio, con

la demora que ello implica, y por la temperatura del plato de extracción de queroseno (TI-

223), que debe mantenerse entorno a los 190-195 ºC.

Las variables que usualmente se actúan para modificar dicho valor son, el caudal y

la temperatura de extracción de queroseno, que repercute directamente en la temperatura

de entrada. Ocasionalmente podría variarse la presión de la fraccionadora, pero no es algo

que se utilice normalmente para el ajuste.

En algunas ocasiones, dependiendo de las necesidades de producción, se puede

jugar con los caudales de gasoil-queroseno para ajustar cualquiera de las tres calidades;

dependiendo del valor obtenido y el valor deseado se aumentaría la extracción de un

producto u otro.


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11.- Ejecución de nuestros cálculos de inferencia

Tendremos que establecer una rutina de trabajo, que consistirá en un preajuste de la

inferencia con datos de test de planta y un ajuste posterior con datos históricos anteriores o

posteriores a la realización de los test de planta, intentando siempre correlacionar los

errores con otras variables que indiquen los cambios en la calidad de la carga.

* Meses antes del proyecto, se supone un perfecto conocimiento del

proceso.

* Durante el proyecto: Planificar con laboratorio muestras adicionales y

asegurar el cambio de condiciones de operación; tomar muestras antes y después

del cambio de condiciones; es el llamado test de planta.

* Tras los test de planta: realizar la inferencia mediante los datos

historizados durante el test, estudiando cuales son los que nos son válidos (podemos

tener datos que no nos sirvan debido a que el proceso no estaba estable en esos

momentos)

* Antes del comisionado: Instalar los cálculos y decidir los filtros que mejor

se adecuan al funcionamiento del controlador (filtros que ayuden a reducir el

ruido). Realizar los modelos del controlador con estos vectores filtrados.

* Durante el comisionado: revisar el ruido y los ajustes de las

actualizaciones. Tratar de llevar la calidad a puntos extremos y realizar pruebas de

laboratorio para comprobar los resultados.

* Durante la marcha normal: conviene realizar un seguimiento frecuente del

método de actualizaciones y si está funcionando correctamente.


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11.1.- Procedimiento de trabajo.

11.1.1.- Cálculo inferencia niebla (AU-201)

El analizador de la niebla del gasoil es de señal discontinua, pero con frecuencia

suficiente para poder identificarla de manera dinámica, por lo que se modifica el vector

original para reducir las discontinuidades y mejorar la identificación., teniendo en cuenta

que ello podría llevarnos a adelantar la respuesta del analizador al movimiento de la

variable manipulada, ocultando parte del efecto de esta variable en el propio analizador, es

por eso que debemos ser cuidadosos y adelantar posibles errores de resultados.

Al ampliar la resolución se puede observar la comparación entre el analizador

original y el transformado para eliminar el tiempo muerto debido al muestreo.

Figura 3.Comparativa entre analizador en línea y valores transformados

11.1.2.- Mediante un estudio detallado del proceso, a partir de los datos del test, los

datos históricos y el conocimiento de la planta, se seleccionan un conjunto de variables

candidatas a intervenir en el cálculo inferencial.


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Cuando la planta está estable se aplica una señal escalón a una de dichas variables y

se espera un tiempo prudencial para ver la influencia en la variable de calidad (inferencia

en estudio), si la señal se estabiliza es una posible candidata a formar parte del modelo

final, en cambio si la señal es inestable nos indicará que su influencia no debe ser tenida en

cuenta.

Este proceso debe repetirse con todas las variables posibles de influenciar el valor

del analizador.

Figura 4.Gráfica donde se puede observar la cantidad de variables probables de influenciar el valor del analizador


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Figura 5.Detalle de algunos de los casos anteriores



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11.1.3.- A partir de aquí se obtiene el cálculo de la inferencia, que comparada con

el analizador debe tener ganancias similares pero una dinámica mas rápida.

Figura 7.Gráfica comparativa de la inferencia de la niebla (rosa) con el analizador (azul)

En la ilustración podemos ver los modelos de una variable independiente frente al

analizador, al analizador modificado y a la inferencia. Se aprecia la ventaja dinámica de la

inferencia frente a los analizadores

11.1.4.- Ya solo queda realizar los modelos de las variables manipuladas respecto a

la inferencia.

Figura 8.Gráfica de los modelos finales a tener en cuenta en la inferencia de la niebla del gas oil


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11.2.1.- Cálculo inferencia 95% (AU-202)

El caso del analizador del 95% es similar al de la niebla del gasoil, es de señal

discontinua, pero con frecuencia suficiente para poder identificarla de manera dinámica,

por lo que los pasos a seguir serán similares a los del caso anterior

Hay que tener en cuenta que esta eliminación de las discontinuidades nos podría

llevar a adelantar la respuesta del analizador al movimiento de la variable manipulada,

ocultando parte del efecto de esta variable en el propio analizador. Conviene ser cuidadoso

y adelantar posibles errores de resultados.

Figura 9.Gráfica comparativa entre el analizador en línea y la señal transformada

Sombreado en gris tenemos los valores que no nos servirán para nuestro estudio,

puede ser debido a una parada de planta o a un simple error del analizador.

Si ampliásemos la resolución se podría observar la comparación entre el analizador

original y el transformado para eliminar el tiempo muerto debido al muestreo.


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Figura 10. Gráfica del analizador en línea del 95% de destilación del gas oil

11.2.2.- Mediante un estudio detallado del proceso, a partir de los datos del test, los

datos históricos y el conocimiento de la planta, se seleccionan un conjunto de variables

candidatas a intervenir en el cálculo inferencial. En el caso de torres de destilación donde

existen las variables de presión y temperatura, se realizará tomando como variable de

entrada una temperatura compensada por presión. La fórmula en este caso es una fórmula

simplificada debido a que el efecto de la presión va a ser lineal


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Figura 11.Gráfica donde se puede observar la cantidad de variables probables de influenciar el valor del analizador


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11.2.3.- A partir de aquí se obtiene el cálculo de la inferencia, en rosa en la gráfica,

que comparada con el analizador observamos que tiene ganancias similares pero una

dinámica mas rápida.

Figura 14.Gráfica comparativa de la inferencia del 95% (rosa) con el analizador (azul).

11.2.4.- Ya solo queda realizar los modelos de las variables manipuladas respecto a

la inferencia.

Esto es determinar cuales son las variables y sus coeficientes y determinar como

influirán en el cálculo de la inferencia estudiada.

Figura 15.Gráfica de las variables finales escogidas para controlar el valor del 95% de destilación


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11.3.1.- Cálculo inferencia inflamación queroseno (AU-207)

Por último, el caso de la inflamación del queroseno veremos que es distinto a las

demás debido a que no tenemos analizador en línea, por lo que el método a utilizar será

algo diferente.

En este caso utilizaremos un programa llamado ‘IQ’, el cual basándose en los

resultados del laboratorio y las variables que nosotros le proporcionamos como variables

independientes, calcula la relación; de nosotros dependerá la cantidad de variables a

utilizar. Los pasos a seguir son los siguientes:

1.- Pantalla principal de ‘IQ’, en primer lugar deberemos especificar los datos que

queremos tratar.

Figura 16.Visualización de la pantalla principal del programa IQ


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2.- Crearemos un fichero ‘.csv’ con todos los datos de las variables, marcaremos la

variable AL0207 (nombre que le asignamos a la inflamación del queroseno) como

dependiente y el resto como independientes

Figura 17.Gráfica de las posibles variables que controlen el valor de la inflamación

3.- En el siguiente paso debemos acotar los valores máximos y mínimos de las

variables, es lo que se llama ‘condicionar los datos’

Figura 18.Indicamos los valores máximos y mínimos que pueden tomar las variables escogidas


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4.- Obteniendo finalmente los resultados del modelo, en verde vemos los datos

reales y en naranja los valores del cálculo de predicción.

Figura 19.Gráfica comparativa resultados del laboratorio con los obtenidos en la inferencia

12.- Comentario sobre las inferencias obtenidas.

Primero determinamos que variables independientes pueden afectar a nuestra

controlada, no siempre todas las escogidas estarán en la fórmula final. Este cálculo se hace

forzando tan solo 1 cambio en el proceso y entonces calculamos el valor del analizador en

el estacionario, luego repetimos la operación forzando otra variable, ignorando siempre los

valores obtenidos cuando la planta no está estable (proceso de cambio total de carga,

paradas o situaciones de emergencia…)

Tras este paso comparamos el resultado inferido con el analizador en línea y como

resultado tenemos un error, a través de estos errores el programa Aspen IQ nos calculará

el ‘bias’ para ajustar el resultado final.

Se puede observar, en las fórmulas, que en algunos casos se utiliza la variable con la

terminación ‘.SP’, esto es así porque la variable en estado estacionario conseguirá el valor

marcado por el set point.


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12.1.- Niebla del Gas-oil.

La inferencia de la niebla es un dato importante junto con el 95% para fijar el punto

de corte entre gas oil y residuo, se puede establecer una correspondencia con la

temperatura del plato (55TI0222) y corroborar los datos mediante el analizador en línea,

aunque hemos de tener en cuenta que la inferencia nos da el valor futuro del analizador

55AU0201= 0.81 * (55TU0222.PV) + 0.622 * (55FC0227.SP) – 0.365

*(55TC0833.SP) – 135

55TU0222.PV es la presión a la que trabaja la fraccionadora compensada por la

temperatura de extracción del gas oil, su fórmula es:

55TU0222.PV = 55TI0222.PV – 23.116 * (55PI0218.PV – 1.025)

55TI0222.PV Temperatura de salida del plato de extracción del Gas-oil.

55PI0218.PV Presión a la que trabaja la fraccionadora

55FC0227 Caudal salida de Gas-oil

55TC0833 Temperatura de salida del horno F-03.

Los modelos incluidos en el resultado final son:

Figura 20.Gráfica de los modelos finales a tener en cuenta en la inferencia de la niebla del gas oil


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Donde las variables independientes son: 55TU0222.PV, 55TC0833.SP y

55FC0227.SP, las ganancias en estacionario son, 0.81, -0.365 y 0.622 respectivamente;

siendo la controlada 55AI0201

Figura 21.Gráfica comparativa de la inferencia de la niebla con el analizador

12.2.- 95 % del Gas-oil.

La inferencia del 95% es un dato importante junto con el de la niebla para fijar el punto

de corte entre gas oil y residuo, se puede establecer una correspondencia con la

temperatura del plato (55TI0222) y corroborar los datos mediante el analizador en línea

(55AI0202), aunque hemos de tener en cuenta que la inferencia nos da el valor futuro del

analizador

La inferencia sobre el 95% del gas oil se obtuvo a través del estado estacionario del

analizador.

55AU0202= 1.82 * (55TU0222.PV)– 1.01 * (55TC0833.SP)+ 1.47 * (55FC0227.SP) +

0.93 * (55FV209.PV) – (BIAS=-100)

55TU0222.PV es la presión a la que trabaja la fraccionadora compensada por la

temperatura de extracción del gas oil, su fórmula es:

55TU0222.PV = 55TI0222.PV – 23.116 * (55PI0218.PV – 1.025)


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55TI0222.PV Temperatura de salida del plato de extracción del Gas-oil.

55FV209.PV es el ratio vapor / caudal alimentación al horno F-3, lo calculamos:

∑∑ += CBAPVFVDCBAPVFCSPFCPVFV ///.083555////.083355/.020955.020955

55FC0209.SP Vapor de stripping del fondo del C-16.

55FC0833. PV Caudal de los pasos del F-03.

55FC0835.PV Caudal de los pasos del F-03.

55FC0227 Caudal salida de Gas-oil

55TC0833 Temperatura de salida del horno F-03.

Los modelos incluidos en el resultado final son:

Figura 22.Gráfica de los modelos finales a tener en cuenta en la inferencia del 95% del gas oil

Donde las variables independientes son: 55TU0222.PV, 55TC0833.SP,

55FV0209.PV y 55FC0227.SP, las ganancias en estacionario son, 1.82, -1.01, 0.93 y 1.47

respectivamente; siendo la controlada 55AI0202


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Figura 23.Gráfica comparativa de la inferencia del 95% con el analizador.

12.3.- Inflamación queroseno.

La inflamación de queroseno nos limitará la producción máxima que debemos

extraer.

El queroseno no tiene analizador en línea, por lo que la inferencia se ha calculado a

partir de los datos del laboratorio y de las variables que nos pueden influir en la calidad de

dicho producto.

55AU0207 = 0.515982 * 55TU255.PV + 0.1949 *55TU252.PV + 11.519 *

RATIOFC -102.403

55TU0255.PV es la presión compensada por la temperatura de extracción del

queroseno, su fórmula es:

55TU255.PV = 55TI255.PV – 27.018 * (55PI236.PV -0.8167)

55TI255 Temperatura salida de gases del stripper C-18. (Reflujo a C-16)

55PI236 Presión de gases de salida del stripper C-18. (Reflujo a C-16)

55TU0252.PV es la presión compensada por la temperatura de reflujo al C-18 del

queroseno, su fórmula es:

55TU252.PV = 55TI252.PV -23.7 * (55PI236.PV -0.8167)


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55TI252 Temperatura de entrada de queroseno al E-19.

RATIOFC = 55FC223.PV/55FC224.PV

55FC223.PV Caudal de entrada de Gas-oil al E-19.

55FC224.PV Caudal salida de queroseno.

13.- Calidad de las inferencias obtenidas.

Existen métodos para detectar si algo se está haciendo mal en una inferencia,

aunque desde luego no automáticamente, o si los métodos de actualización son erróneos,

pero parece muy difícil distinguir hasta donde se puede mejorar un determinado cálculo

inferencial. Todo este debate se refiere siempre a la comprobación del funcionamiento con

datos del laboratorio.

Primero haremos un análisis del error; este consiste en comparar un conjunto

suficiente de datos del laboratorio (30 mínimo) con los datos del cálculo en línea (o el

analizador), teniendo especial cuidado en la hora en que fueron tomados y en la validez de

los datos. A partir de aquí se calcularía el vector de error entre los dos valores y

posteriormente los valores de la media y de la desviación estándar o típica.

Otro análisis que puede hacerse cuando se dispone de suficientes datos del

laboratorio es el de la correlación entre el laboratorio y la propia predicción, que pone de

manifiesto una ganancia incorrecta del conjunto de la inferencia respecto al laboratorio.

Este es un parámetro de primordial importancia ya que independientemente del valor

absoluto de la inferencia, lo más importante desde el punto de vista del control es que

incrementalmente el funcionamiento de la inferencia sea lo más exacto posible.

Es conveniente por lo tanto ser conscientes de las limitaciones del cálculo que se

está utilizando y operar pensando en el objetivo, que es el control de la propiedad en el

valor propuesto, y como al final, es producción y, en último término, el operador es el que

debe ser capaz de tomar la decisión de cómo operar con estos cálculos.

A partir de unos valores registrados en el PI, el programa PI data link TOCR09, que

conexiona el almacenamiento de datos con el programa Excel, se han realizado un estudio

con el seguimiento de estas inferencias.


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Para realizar este estudio se debe conocer el proceso de la Unidad y los diferentes

conceptos de controladores, variables e inferencias.

Una vez se han entendido los conceptos se procederá a hacer el seguimiento del

gas-oil, la niebla y el 95 %, y del keroseno el punto de inflamación.

El seguimiento se hará en una hoja Excel, en ella se tomará nota de las fechas en

que se tomó la muestra (es decir el resultado del laboratorio), el valor de la inferencia

media hora antes y media hora después de la toma de la muestra, el valor del analizador en

línea media hora antes y media hora después de la toma de muestra, y por último el dato de

la carga para ver cuando la planta está estabilizada, ya que es cuando se puede realizar este

estudio.

El queroseno no tiene analizador en línea, por ese motivo el seguimiento será con la

muestra del laboratorio y con la inferencia.

Finalmente, se hará una gráfica de cada seguimiento que se ha realizado.

Para el seguimiento del Gas-oil, tanto para el 95 % como para la niebla, se

realizarán las siguientes gráficas:

- Comparación del valor absoluto y la desviación del Laboratorio con el

Analizador en línea.

- Comparación del valor absoluto y la desviación de la Inferencia con el

Analizador en línea.

Para el seguimiento del queroseno se realizará las siguientes gráficas:

- Comparación del valor absoluto y la desviación del Laboratorio con la

Inferencia.


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13.1.- Seguimiento inferencia niebla Gas oil (AI-201)

Figura 2024.Gráfica comparativa de los resultados de la niebla entre las muestras de laboratorio y el analizador

13.2.- Seguimiento inferencia 95% Gas oil (AI-202); destilación

Figura 25.Gráfica comparativa de los resultados de la niebla entre las muestras de laboratorio y el analizador


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13.3.- Seguimiento inferencia inflamación queroseno

Figura 26.Gráfica desviación del queroseno

14.- Conclusiones

El principal objetivo de este informe es la implementación de cálculos inferenciales

para incluirlos como variables de control en un controlador multivariable. Estas inferencias

serán los objetivos de control de la planta, por los que se manipularán diferentes variables

para conseguirlos.

Estos cálculos permitirán conocer en tiempo real las calidades de los productos

obtenidos y además tener un control dinámico del proceso.

A continuación se demostrará la bondad de los cálculos desarrollados e

implementados, mediante el estudio del comportamiento de los mismos durante algunos

meses.

Las variables estudiadas en nuestro caso son variables de calidad referentes a la

producción de gasoil (95% de la destilación y niebla) y del queroseno (punto de

inflamación)

Para ello primero se ha hecho una descripción teórica de los distintos métodos que

pueden ser utilizados para calcular dichas inferencias y posteriormente se describe de una


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manera breve el proceso de trabajo de la unidad de Hydrocracker de la refinería de

Tarragona.

De esta forma se pueden aplicar medidas correctivas a los analizadores, si se

detecta un comportamiento incorrecto

Los resultados se reportan al departamento de analizadores para que realicen el

mantenimiento correctivo necesario.

Por otro lado, se estudia la posibilidad de modificar los cálculos implementados, si

se detectan desviaciones importantes.

Este seguimiento se debe realizar con cierta periodicidad para detectar desviaciones

o cambios de comportamiento en el proceso, que podrían afectar a los cálculos

inferenciales

Ver datos obtenidos en ANEXO I.

14.1.- Conclusiones referentes al estudio de la niebla del gas-oil

La comparación del análisis de laboratorio con el analizador de la niebla se ha hecho

en dos periodos de tiempo diferentes en los que la planta ha estado estable, tomando un

conjunto de muestras del mes de enero y otro durante los meses de abril y mayo. La

evaluación muestra que ha aparecido un BIAS (de aproximadamente 1.2), el cual era

despreciable en el periodo anterior.

Figura 27.Gráfica comparación resultados de laboratorio con inferencia de la niebla (periodo 3-27 enero)


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Como muestra el gráfico se han comparado 10 análisis de laboratorio con el

resultado de la inferencia, utilizando los datos en el momento de la toma de muestra. Se

puede apreciar que el resultado es muy bueno.

Figura 28.Gráfica desviación típica analizador-resultados del laboratorio de la niebla (periodo 3-27 enero)

Los datos de desviación muestran valores dentro del margen para que la inferencia

funcione correctamente y pueda ser utilizada como variable de control.

Figura 29.Gráfica comparación resultados de laboratorio con inferencia de la niebla (periodo 6 abril-23 mayo)


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Figura 30.Gráfica desviación típica analizador-resultados del laboratorio de la niebla (periodo 6 abril-23 mayo)

En este periodo la desviación típica es correcta, pero se deberá corregir el BIAS

entre el laboratorio y el analizador. Una vez el departamento de analizadores realice el

mantenimiento adecuado, se deberá comprobar de nuevo el comportamiento del analizador

con el laboratorio, y si es necesario corregir a su vez el BIAS del cálculo inferencial.

Figura 31.Gráfica comparación resultados de laboratorio con analizador de la niebla

En la gráfica analizador-inferencia de niebla del Gas-oil, se observa que la inferencia

es correcta y lleva un adelanto con respecto al analizador, tal y como se aprecia en las

siguientes gráficas:


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Figura 32.Gráfica comparación resultado analizador con inferencia de la niebla (8-9 abril)

14.2.- Conclusiones referentes al estudio del 95% del gas-oil

La comparación del análisis de laboratorio con el analizador del 95% de destilación

se ha realizado en dos periodos de tiempo diferentes, los datos muestran que en la

actualidad el BIAS entre el laboratorio y el analizador es superior a 7. Esta diferencia era

inferior en meses anteriores. Además la desviación típica y la dispersión de las muestras

también han aumentado.

Figura 33.Gráfica comparativa resultados de laboratorio con analizador (mes enero)


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Figura 34.Gráfica desviación típica analizador-laboratorio (enero)

Figura 35.Gráfica comparación analizador con resultados de laboratorio (periodo abril-mayo)


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Figura 36.Gráfica desviación típica analizador-laboratorio (abril-mayo)

Figura 37.Gráfica comparativa entre resultados del laboratorio y el analizador, referente al 95%

En la gráfica analizador-inferencia del 95% del Gas-oil, se observa que la

inferencia es correcta y lleva un adelanto con respecto al analizador, tal y como se aprecia

en las siguientes gráficas


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Figura 38.Gráfica comparativa del 95% entre la inferencia y el analizador (días 5-11 abril)

Para corregir los ‘Bías’ que existen en estas dos inferencias primero se deberían

revisar los analizadores, para lo que se coordinan los departamentos de mantenimiento

(instrumentación y analizadores) con el de producción (jefe de unidad)

14.3.- Conclusiones referentes al estudio de la inflamación del queroseno

La inferencia del punto de inflamación del queroseno tiene un comportamiento

excelente, a pesar de no tener una corrección en línea con respecto al analizador ni

una medida en línea de la propiedad, por lo que no se debe tomar ninguna medida de

corrección tal y como se ve en la gráfica:

Figura 39.Gráfica comparación resultados de laboratorio con inferencia del queroseno


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14.4.- Conclusión final

Como conclusión final comentar que los cálculos inferenciales implementados son

correctos y nos servirán para que el sistema de control DMC (sistema de control

multivariable) sea capaz de anticiparse a la evolución de la planta actuando sobre las

variables operativas oportunas para mantener la unidad lo más cerca del óptimo

económico. Lo cual se traduce en un aumento de la carga a la unidad y una disminución en

el consumo de energía.


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Presupuesto

1.- Introducción

Con la finalidad de maximizar el beneficio económico obtenido en el nuevo

Hydrocracker se plantea la instalación de un sistema de control multivariable (DMC).

2.- Situación actual

Desde la puesta en marcha del Hydrocracker, la unidad se controla con un sistema

de control básico en el que el operador de panel se encarga de llevar la planta a las

condiciones de operación definidas.

Durante los meses en operación, se ha aumentado el rendimiento de la unidad

(subida de carga, disminución de overflash en la fraccionadora…) llegando a un punto de

operación en el que no se puede maximizar carga manteniendo el resto de las variables

constantes. En esta situación un control multivariable permite mantener la carga y la

conversión en el máximo posible, alcanzando las restricciones.

Por otro lado se tiene la experiencia de la implantación del DMC en unidades con

procesos muy similares, donde dicha implantación ha representado un aumento de carga de

un 2.5% y mayor estabilidad en la columna fraccionadora; lo cual representa una mejora de

la conversión. Sin embargo, la cuantificación del beneficio depende de las restricciones de

cada unidad y no son extrapolables de forma automática.

3.- Mejoras propuestas

La mejora propuesta consiste en instalar un DMC (Controlador Multivariable) en el

Hydrocracker. Dicho controlador será capaz de anticiparse a la evolución de la planta,

actuando sobre las variables operativas oportunas para mantener siempre la unidad lo más

cerca posible de las limitaciones reales de la planta.


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4.- Beneficios estimados

Los beneficios estimados se desglosan en las partidas siguientes:

- Aumento de carga: Actualmente, la carga a la unidad se ha maximizado y

dependiendo de la calidad de la alimentación se pueden alcanzar una o varias

de las restricciones.

El DMC podrá maximizar la carga a la unidad acercándose a la restricción

adecuada en cada momento.

Se estima que gracias al DMC la carga media a la unidad se incrementará un

1%; lo cual representa un aumento medio a lo largo del ciclo de 1.5 m3/h.

- Conversión óptima: Actualmente la conversión objetivo es del 85%, sin

embargo, las oscilaciones propias de la planta y la composición de la

alimentación provocan que no se pueda controlar correctamente esta

conversión, llevando una conversión comprendida entre el 81 y el 85%

(media del 83%).

En función de la variación del caudal de residuo respecto al de la carga, el

DMC permitirá controlar la conversión disminuyendo las oscilaciones que

actualmente se presentan.

Se estima que con la implantación del DMC se podrá aumentar la conversión

media del 83 al 84%.

- Ahorro energético: En la zona de la fraccionadora, se realizará un cálculo de

los puntos de corte que permitirá un mejor control sobre las extracciones

manteniendo más estable el caudal de residuo, que se utiliza en el cálculo de

la conversión.

Por otro lado, el caudal de overflash tiene muchas oscilaciones siendo muy

difícil su control. Con la implantación del DMC se podrá estabilizar,

llevándolo al caudal óptimo. Esto se traducirá en un ahorro del 10% del

consumo del horno.

Por tanto, los beneficios totales de la implantación de un DMC en el Hydrocracker

se estiman en 327 mil€/año. Adicionalmente a los beneficios económicos, la instalación de

un sistema de control multivariable da estabilidad a la operación de la planta.


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5.- Inversión necesaria

El presupuesto para la implantación de un DMC en el Hydrocracker asciende a

113mil€. Los cuales incluyen la adecuación de la instrumentación y la asesoría de

desarrollo de la aplicación.

Descripción Cantidad Precio Subtotal

1.1.- Software programa IQ 1 Unid. 9.000 € 9.000 €

1.2.- Software DMC (Incluyendo

DMC Plus Model)

1 Unid. 15.000 € 15.000 €

1.3.- Horas personal programación 560 h. 150 €/h 84.000 €

1.4.- Adecuación de la

instrumentación

100 h. 50 €/h 5.000 €

113.000 €

6.- Gastos de mantenimiento e impuestos

Los gastos de mantenimiento y seguros se han fijado en un 2% anual sobre la

inversión propuesta.

Los impuestos que afectan a la inversión son del 35% sobre beneficios.


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Pliego de condiciones

1.0.- Condiciones generales

1.1.- Reglamentos y normas

Las unidades de obra se ejecutarán cumpliendo las prescripciones indicadas en los

reglamentos de Seguridad i Normas Técnicas de obligado cumplimiento para este tipo de

instalaciones, tanto de ámbito nacional, autonómico como municipal, así como todas las

que se establezcan como obligatorias para este proyecto.

1.2.- Ejecución

Inicio: El contratista dará inicio al trabajo en el plazo que figure en el contrato

establecido con la propiedad, o en su defecto a los 15 días de la adjudicación definitiva o

de la firma del contrato.

El contratista está obligado a notificar por escrito o personalmente en forma directa

al Técnico Director la fecha de inicio de los trabajos.

Plan de ejecución: Se ejecutará en el plazo que se estipule en el contrato subscrito

can la propiedad.

Cuando el Contratista, de acuerdo con alguno de los extremos contenidos en el

contrato establecido con la Propiedad, solicite una inspección para poder realizar algún

trabajo ulterior que está condicionado por la misma, estará obligado a tener preparada para

dicha inspección, una cantidad de trabajo correspondiente a un ritmo normal de obra.

Cuando el ritmo de trabajo establecido por el contratista no sea el normal, o bien a

petición de una de las partes, se podrá convenir una programación de inspecciones

obligatorias de acuerdo con el plan de obra.

Libro de ordenes: El Contratista dispondrá de un Libro de Ordenes en el que se

escribirán las que el Director Técnico estime de darle a través del encargado o persona

responsable, sin perjuicio de las que le de por oficio cuando lo considere necesario y que

tendrá la obligación de firmar el enterado.


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1.3.- Interpretación y desarrollo del proyecto

La interpretación técnica de los documentos del proyecto corresponde al técnico

director. El contratista está obligado a someterse a éste ante cualquier duda, aclaración o

contradicción que surja durante la ejecución de la obra por causa del Proyecto, o

circunstancia ajena, siempre con la suficiente antelación en función de la importancia del

asunto.

El contratista se hace responsable de cualquier error de ejecución motivado por la

omisión de esta obligación i consecuentemente deberá rehacer, por su cuenta, los trabajos

correspondientes a la correcta interpretación del proyecto.

El contratista notificará por escrito o personalmente de forma directa al técnico

director y con suficiente antelación, las fechas en que quedarán preparadas para inspección

cada una de las partes de obra para que se han indicado la necesidad o conveniencia de la

misma. De no cumplirse estos requisitos, la liquidación se realizará en base a las fechas o

criterios de medición aportados por éste.

1.4.- Modificaciones

El contratista está obligado a realizar las obras que se le encarguen resultantes de

modificaciones del proyecto, tanto en aumento como disminución o simplemente

variación, siempre y cuando el importe de las mismas no altere en más o menos de un 25%

del valor contratado.

La valoración de las mismas se hará de acuerdo con los valores establecidos en el

presupuesto entregado por el contratista y que se ha tomado como base del contrato.

El técnico Director está facultado para introducir las modificaciones de acuerdo con

su criterio, en cualquier unidad de condiciones técnicas referidas en el proyecto, de manera

que no varíe el importe total.

1.5.- Obra defectuosa

Cuando el contratista vea cualquier unidad que no se ajuste a lo especificado en el

proyecto o en este pliego de condiciones, el Técnico Director podrá aceptarlo o rechazarlo;

en el primer caso, éste fijará el precio que crea justo de acuerdo a las diferencias que haya,


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y el contratista está obligado a aceptar esta valoración; en el otro caso, se reconstruirá a

cargo del contratista la parte mal ejecutada sin que por este motivo de reclamación

económica o de ampliación del plazo de ejecución.

1.6.- Medios auxiliares

Correrán a cargo del contratista todos los medios y máquinas auxiliares que sean

necesarios para la ejecución del trabajo. En el uso de los mismos estará obligado a hacer

cumplir todos los Reglamentos de Seguridad en el trabajo vigentes y a utilizar los medios

de protección para sus operarios.

1.7.- Conservación de la obra

Es obligación del contratista la conservación en perfecto estado hasta la fecha de la

recepción definitiva por la propiedad, y corren a su cargo los gastos derivados de ésta.

1.8.- Recepción de las obras

Recepción provisional: Una vez acabados los trabajos, tendrá lugar la recepción

provisional y para ello se practicará un detenido reconocimiento por parte del técnico

director y la propiedad en presencia del contratista, levantándose acta y empezando a

contar desde este día el plazo de garantía si están en estado de ser admitidos.

De no ser admitidos se hará constar en acta y se darán las instrucciones al

contratista para arreglar los defectos observados, fijándose un plazo, expirado el cual se

procederá a un nuevo reconocimiento a fin de proceder a la recepción provisional.

Plazo de garantía: El plazo de garantía será como mínimo de un año, contado desde

la fecha de la recepción provisional, o bien el que se establezca por contrato también

contado desde la misma fecha. Durante este periodo queda a cargo del contratista la

conservación del trabajo y la reparación de los posibles desperfectos.

Recepción definitiva: Se realizará después de pasado el plazo de garantía de igual

forma que la provisional. A partir de esta fecha se acabará la obligación del contratista de

conservar y reparar a su cargo, aunque subsistirán las responsabilidades que pudiese tener

por defectos ocultos y deficiencias por causas dudosas.


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1.9.- Condiciones económicas

1.9.1.- Fianza

En el contrato se establecerá la fianza que el contratista deberá depositar en garantía

del cumplimiento del mismo, o se convendrá una retención sobre los pagos a realizar a

cargo de la obra ejecutada. De no estipularse fianza en el contrato, se entiende que se

adopta como garantía una retención del 5% sobre los pagos a cuneta mencionados.

En el caso que el contratista se negase a hacer los trabajos para ultimar la obra en

las condiciones contratadas, o a atender la garantía, la propiedad podrá ordenar ejecutarlas

a un tercero, abonando su importe a cargo de la retención o fianza, sin perjuicio de las

acciones legales a que tenga derecho la propiedad si el importe de la fianza no fuese

suficiente.

La fianza retenida se abonará al contratista en un plazo no superior a treinta días

una vez firmada el acta de recepción definitiva de la obra.

1.9.2.- Abono de la obra

En el contrato se tendrá que fijar detalladamente la forma y plazos de entrega. Las

liquidaciones parciales que puedan establecerse tendrán carácter de documento provisional,

sujetos a las certificaciones que resulten de la liquidación final. Sin suponer, dichas

liquidaciones, aprobación ni recepción de los trabajos que comprenden.

Acabados los trabajos, se procederá a la liquidación final que se efectuará de

acuerdo con los criterios establecidos en el contrato.

1.9.3.- Precios

El contratista presentará, al formalizar el contrato, relación de precios de las

unidades de obra que integran el proyecto, los cuales de ser aceptados, tendrán valor

contractual y se aplicarán a las posibles variaciones que pueda haber.

Estos precios unitarios, se entiende que comprenden la ejecución total de la unidad,

incluyendo todos los trabajos complementarios y materiales, así como la parte proporcional

de la imposición fiscal, las cargas laborales y otros gastos repercutibles.


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En caso de tener que realizar otros trabajos no previstos en el proyecto, se fijará su

precio entre el técnico director y el contratista antes de iniciar el trabajo, y se presentará a

la propiedad para su aceptación o no.

1.9.4.- Revisión de precios

En el contrato se establecerá si el contratista tiene derecho a revisión de

precios y la fórmula a aplicar para calcularlos. En defecto de esto último, se aplicará a

juicio del técnico director alguno de los criterios oficiales aceptados.

1.9.5.-Penalizaciones

Por retraso en el plazo de entrega del trabajo, se podrán establecer tablas de

penalización, las cuantías y demoras se fijarán en el contrato.

1.9.6.- Contrato

El contrato se formalizará mediante un documento privado, que podrá pasar

a escritura pública a petición de cualquiera de las partes. Comprenderá la adquisición de

todos los materiales, transporte, mano de obra, medios auxiliares para la ejecución del

trabajo en el plazo estipulado, así como la reconstrucción de las unidades defectuosas, la

realización de obras complementarias y las derivadas de las modificaciones que se

introduzcan durante la ejecución, estas últimas en los plazos previstos.

La totalidad de los documentos que componen el proyecto técnico del trabajo serán

incorporados en el contrato y tanto el contratista como la propiedad tendrán que firmarlos

como testimonio de que los conocen y aceptan.

1.9.7.- Responsabilidades

El contratista es el responsable de la ejecución de los trabajos en las condiciones

establecidas en el proyecto y en el contrato. Como consecuencia de ello estará obligado a

deshacer y reconstruir de manera correcta todo lo que esté mal ejecutado, sin que sirva de

excusa que el técnico director haya examinado y reconocido el trabajo.


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El contratista es el único responsable de todas las contravenciones que él o su

personal cometan durante la ejecución del trabajo u operaciones relacionadas con el

mismo. También es responsable de los accidentes o daños que por error, inexperiencia o

métodos inadecuados se produzcan en la propiedad, a vecinos o a terceros en general.

El contratista es el único responsable del incumplimiento de las disposiciones

vigentes en materia laboral respecto a su personal y por tanto de los accidentes que puedan

pasar y de los derechos que puedan derivarse de ellos.

1.10.- Rescisión de contrato

1.10.1.- Causas de rescisión

Se consideran causas suficientes para la rescisión del contrato:

- Muerte o incapacitación del contratista.

- Fallida del contratista

- Modificación del proyecto cuando produzca una alteración en más o

menos 25% del valor contratado.

- Modificación en las unidades de obra en número superior al 40% del

original.

- La no inicialización de los trabajos en el plazo estipulado cuando sea

por causas ajenas a la propiedad.

- La suspensión de las obras ya empezadas siempre que el plazo de

suspensión sea superior a seis meses.

- Incumplimiento de las condiciones del contrato cuando implique mala

fe.

- Término del plazo de ejecución de la obra sin haber llegado a

completarla.

- Actuación de mala fe en la ejecución de los trabajos.

- Subcontratar la totalidad o parcialidad del trabajo a terceros sin

autorización del técnico director y de la propiedad.


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1.11.- Liquidación en caso de rescisión de contrato

Siempre que se rescinda el contrato por las causas anteriores o bien por acuerdo de

ambas partes, se abonará al contratista las unidades de obra ejecutada y los materiales

acumulados a pie de obra que tengan la condición de ser necesarios para la misma.

Cuando se rescinda el contrato, llevará implícito la retención de la fianza para

obtener los posibles gastos de conservación del periodo de garantía y los derivados del

mantenimiento hasta la fecha de nueva adjudicación.


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ANEXO I: Datos obtenidos en el laboratorio, en los analizadores y en

las inferencias.

NIEBLA DEL GASOIL:

Datos comparativos resultados laboratorio con analizador:

55al0210.en 55ai0201 ANAL-AL MEDIA media+2dt media-2dt data points: 409 03-ene-05 04:01:00 8,0004278

8,1 0,06 -3,1 16,0 -22,3

05-ene-05 04:01:00 6,999426 8,5 1,52 -3,1 16,0 -22,3

10-ene-05 04:01:00 6,999426 7,8 0,82 -3,1 16,0 -22,3

10-ene-05 20:25:00 6,0014656 5,9 -0,13 -3,1 16,0 -22,3

15-ene-05 09:47:00 ####### -2,9 0,07 -3,1 16,0 -22,3

17-ene-05 05:01:00 9,999399 9,1 -0,94 -3,1 16,0 -22,3

19-ene-05 04:02:00 6,0014656 7,8 1,80 -3,1 16,0 -22,3

24-ene-05 04:01:00 5,0004625 4,8 -0,17 -3,1 16,0 -22,3

26-ene-05 04:02:00 9,0014349 7,6 -1,43 -3,1 16,0 -22,3

27-ene-05 10:36:00 5,0004625 5,5 0,51 -3,1 16,0 -22,3

31-ene-05 04:02:00 5,0004625 8,5 3,49 -3,1 16,0 -22,3 02-feb-05 04:02:00 17,000317 0,0 0,00 -3,1 16,0 -22,3 07-feb-05 04:01:00 12,001412 6,6 -5,42 -3,1 16,0 -22,3 09-feb-05 04:02:00 ####### -3,8 2,20 -3,1 16,0 -22,3 16-feb-05 04:04:00 12,001412 0,0 0,00 -3,1 16,0 -22,3 21-feb-05 04:43:00 6,999426 0,0 -7,00 -3,1 16,0 -22,3 23-feb-05 04:01:00 6,0014656 5,9 -0,13 -3,1 16,0 -22,3 28-feb-05 04:01:00 6,999426 5,1 -1,95 -3,1 16,0 -22,3

02-mar-05 04:01:00 9,0014349 7,9 -1,06 -3,1 16,0 -22,3

06-mar-05 14:28:00 6,0014656 10,9 4,86 -3,1 16,0 -22,3

07-mar-05 04:01:00 3,0014923 6,2 3,15 -3,1 16,0 -22,3

09-mar-05 04:02:00 9,0014349 8,4 -0,57 -3,1 16,0 -22,3

19-mar-05 11:21:00 21,001321 -14,1 -35,14 -3,1 16,0 -22,3

19-mar-05 16:47:00 8,0004278 3,2 -4,78 -3,1 16,0 -22,3

20-mar-05 09:32:00 ####### -15,0 -5,01 -3,1 16,0 -22,3

23-mar-05 04:01:00 6,999426 5,8 -1,22 -3,1 16,0 -22,3

30-mar-05 04:02:00 0,9994810 1,5 0,51 -3,1 16,0 -22,3 02-abr-05 27,599427 1,9 -25,73 -3,1 16,0 -22,3


Página 59 de 64

21:35:00

04-abr-05 06:46:00 12,001412 0,0 -12,00 -3,1 16,0 -22,3 06-abr-05 04:01:00 6,00146486 8,5 2,48 -3,1 16,0 -22,3 11-abr-05 04:02:00 3,00149153 4,4 1,40 -3,1 16,0 -22,3 13-abr-05 04:02:00 6,00146486 7,6 1,62 -3,1 16,0 -22,3 18-abr-05 04:01:00 3,00149153 4,4 1,37 -3,1 16,0 -22,3 20-abr-05 04:01:00 6,00146486 6,4 0,36 -3,1 16,0 -22,3 25-abr-05 04:01:00 2,00048832 3,8 1,78 -3,1 16,0 -22,3

Datos comparativos datos laboratorio con inferencia:

55al0210.en 55au0201 ANAL-AU MEDIA media+2dt media-2dt data points: 321 03-ene-05 04:01:00 8,0004272468 7,9 -0,15 1,1 7,6 -5,5

05-ene-05 04:01:00 6,9994201666 8,0 0,99 1,1 7,6 -5,5

10-ene-05 04:01:00 6,9994201666 8,5 1,52 1,1 7,6 -5,5

10-ene-05 20:25:00 6,0014648446 5,6 -0,43 1,1 7,6 -5,5

15-ene-05 09:47:00 ########## 1,6 4,56 1,1 7,6 -5,5

17-ene-05 05:01:00 9,9993896489 9,3 -0,72 1,1 7,6 -5,5

19-ene-05 04:02:00 6,0014648446 7,2 1,20 1,1 7,6 -5,5

24-ene-05 04:01:00 5,0004615785 4,8 -0,19 1,1 7,6 -5,5

26-ene-05 04:02:00 9,0014343269 7,1 -1,91 1,1 7,6 -5,5

27-ene-05 10:36:00 5,0004615785 4,9 -0,06 1,1 7,6 -5,5

31-ene-05 04:02:00 5,0004615785 7,5 2,54 1,1 7,6 -5,5 02-feb-05 04:02:00 17,000335717 0,0 0,00 1,1 7,6 -5,5 07-feb-05 04:01:00 12,001412 7,2 -4,83 1,1 7,6 -5,5 09-feb-05 04:02:00 ########## -1,0 5,01 1,1 7,6 -5,5 16-feb-05 04:04:00 12,001412 0,0 0,00 1,1 7,6 -5,5 21-feb-05 04:43:00 6,9994201666 0,0 -7,00 1,1 7,6 -5,5 23-feb-05 04:01:00 6,0014648446 6,2 0,16 1,1 7,6 -5,5 28-feb-05 04:01:00 6,9994201666 5,7 -1,34 1,1 7,6 -5,5

02-mar-05 9,0014343269 7,9 -1,07 1,1 7,6 -5,5


Página 60 de 64

04:01:00

06-mar-05 14:28:00 6,0014648446 11,4 5,36 1,1 7,6 -5,5

07-mar-05 04:01:00 3,0014915473 6,8 3,84 1,1 7,6 -5,5

09-mar-05 04:02:00 9,0014343269 7,5 -1,47 1,1 7,6 -5,5

19-mar-05 11:21:00 21,001312321 11,6 -9,41 1,1 7,6 -5,5

19-mar-05 16:47:00 8,0004272468 14,4 6,41 1,1 7,6 -5,5

20-mar-05 09:32:00 ########## -4,7 5,26 1,1 7,6 -5,5

23-mar-05 04:01:00 6,9994201666 5,9 -1,09 1,1 7,6 -5,5

30-mar-05 04:02:00 0,9994812010 1,4 0,36 1,1 7,6 -5,5 02-abr-05 21:35:00 27,59941127 -4,0 -31,65 1,1 7,6 -5,5 04-abr-05 06:46:00 12,001412 0,0 -12,00 1,1 7,6 -5,5 06-abr-05 04:01:00 6,0014648446 8,5 2,53 1,1 7,6 -5,5 11-abr-05 04:02:00 3,0014915473 4,7 1,70 1,1 7,6 -5,5 13-abr-05 04:02:00 6,0014648446 7,3 1,29 1,1 7,6 -5,5

95% DESTILACIÓN DEL GASOIL:

Datos comparativos resultados laboratorio con analizador:

55AL0210.95 55AI0202 ANAL-AL MEDIA media+2dt media-2dt data points: 5322 03-ene-05 04:01:00 368,69872 373,7 5,04 8,4 18,9 -2,1

05-ene-05 04:01:00 365,59530 370,7 5,07 8,4 18,9 -2,1

10-ene-05 04:01:00 365,49930 373,6 8,10 8,4 18,9 -2,1

10-ene-05 20:25:00 361,59926 363,8 2,25 8,4 18,9 -2,1

15-ene-05 09:47:00 342,70157 310,0 -32,73 8,4 18,9 -2,1

17-ene-05 367,8061 370,5 2,66 8,4 18,9 -2,1


Página 61 de 64

05:01:00

19-ene-05 04:02:00 356,10521 362,7 6,57 8,4 18,9 -2,1

21-ene-05 13:52:00 354,00419 362,3 8,25 8,4 18,9 -2,1

24-ene-05 04:01:00 356,90221 359,4 2,51 8,4 18,9 -2,1

26-ene-05 04:02:00 361,29626 360,5 -0,75 8,4 18,9 -2,1

27-ene-05 10:36:00 361,69526 362,3 0,64 8,4 18,9 -2,1

31-ene-05 04:02:00 364,00229 379,0 15,02 8,4 18,9 -2,1 02-feb-05 04:02:00 394,20228 407,5 13,34 8,4 18,9 -2,1 07-feb-05 04:01:00 367,50391 369,7 2,20 8,4 18,9 -2,1 09-feb-05 04:02:00 343,19598 360,7 17,53 8,4 18,9 -2,1 16-feb-05 04:04:00 379,20513 0,0 -379,20 8,4 18,9 -2,1 21-feb-05 04:43:00 373,69767 385,4 11,71 8,4 18,9 -2,1 23-feb-05 04:01:00 367,10561 381,9 14,81 8,4 18,9 -2,1 28-feb-05 04:01:00 365,99330 370,6 4,65 8,4 18,9 -2,1

02-mar-05 04:01:00 374,49418 381,5 7,00 8,4 18,9 -2,1

06-mar-05 14:28:00 369,39913 389,5 20,13 8,4 18,9 -2,1

07-mar-05 04:01:00 365,40330 372,8 7,40 8,4 18,9 -2,1

09-mar-05 04:02:00 377,69411 380,5 2,82 8,4 18,9 -2,1

19-mar-05 11:21:00 412,60415 310,0 -102,58 8,4 18,9 -2,1

19-mar-05 16:47:00 378,50412 312,4 -66,10 8,4 18,9 -2,1

20-mar-05 09:32:00 339,10344 338,8 -0,27 8,4 18,9 -2,1

23-mar-05 04:01:00 377,211 375,0 -2,22 8,4 18,9 -2,1

29-mar-05 04:01:00 374,30198 364,5 -9,81 8,4 18,9 -2,1

30-mar-05 04:02:00 353,60618 364,3 10,69 8,4 18,9 -2,1 04-abr-05 06:46:00 375,798839 379,3 3,47 8,4 18,9 -2,1 06-abr-05 04:01:00 364,702329 370,6 5,85 8,4 18,9 -2,1 08-abr-05 04:02:00 362,504927 370,5 8,01 8,4 18,9 -2,1 11-abr-05 04:02:00 361,996826 372,7 10,75 8,4 18,9 -2,1 12-abr-05 04:01:00 370,703774 374,9 4,18 8,4 18,9 -2,1 13-abr-05 04:02:00 367,998291 375,2 7,18 8,4 18,9 -2,1 14-abr-05 04:01:00 363,795928 371,0 7,18 8,4 18,9 -2,1 18-abr-05 04:01:00 362,504927 372,2 9,68 8,4 18,9 -2,1 20-abr-05 04:01:00 365,100630 370,6 5,50 8,4 18,9 -2,1 21-abr-05 04:02:00 360,80225 371,2 10,39 8,4 18,9 -2,1 22-abr-05 04:01:00 354,800619 369,4 14,55 8,4 18,9 -2,1 25-abr-05 04:01:00 358,79723 375,8 16,98 8,4 18,9 -2,1


Página 62 de 64

26-abr-05 04:01:00 369,399083 369,2 -0,21 8,4 18,9 -2,1

Datos comparativos datos laboratorio con inferencia:

55AL0210.95 55AU0202 ANAL-AU MEDIA media+2dt media-2dt data points: 5322 03-ene-05 04:01:00 368,69872 365,2 -3,50 4,1 18,5 -10,3

05-ene-05 04:01:00 365,59530 365,1 -0,53 4,1 18,5 -10,3

10-ene-05 04:01:00 365,49930 376,7 11,19 4,1 18,5 -10,3

10-ene-05 20:25:00 361,59926 365,0 3,38 4,1 18,5 -10,3

15-ene-05 09:47:00 342,70157 0,0 -342,70 4,1 18,5 -10,3

17-ene-05 05:01:00 367,8061 370,6 2,82 4,1 18,5 -10,3

19-ene-05 04:02:00 356,10521 358,5 2,41 4,1 18,5 -10,3

21-ene-05 13:52:00 354,00419 360,3 6,30 4,1 18,5 -10,3

24-ene-05 04:01:00 356,90221 358,6 1,71 4,1 18,5 -10,3

26-ene-05 04:02:00 361,29626 360,7 -0,64 4,1 18,5 -10,3

27-ene-05 10:36:00 361,69526 363,8 2,06 4,1 18,5 -10,3

31-ene-05 04:02:00 364,00229 375,3 11,26 4,1 18,5 -10,3 02-feb-05 04:02:00 394,20228 405,9 11,73 4,1 18,5 -10,3 07-feb-05 04:01:00 367,50391 370,8 3,26 4,1 18,5 -10,3 09-feb-05 04:02:00 343,19598 353,5 10,29 4,1 18,5 -10,3 16-feb-05 04:04:00 379,20513 0,0 -379,20 4,1 18,5 -10,3 21-feb-05 04:43:00 373,69767 384,0 10,26 4,1 18,5 -10,3 23-feb-05 04:01:00 367,10561 382,4 15,25 4,1 18,5 -10,3 28-feb-05 04:01:00 365,99330 372,2 6,19 4,1 18,5 -10,3

02-mar-05 04:01:00 374,49418 381,9 7,39 4,1 18,5 -10,3

06-mar-05 14:28:00 369,39913 388,4 18,96 4,1 18,5 -10,3

07-mar-05 04:01:00 365,40330 373,7 8,28 4,1 18,5 -10,3

09-mar-05 04:02:00 377,69411 379,6 1,90 4,1 18,5 -10,3

19-mar-05 11:21:00 412,60415 443,9 31,31 4,1 18,5 -10,3

19-mar-05 16:47:00 378,50412 0,0 -378,50 4,1 18,5 -10,3

20-mar-05 09:32:00 339,10344 337,3 -1,81 4,1 18,5 -10,3

23-mar-05 04:01:00 377,211 375,8 -1,36 4,1 18,5 -10,3

29-mar-05 04:01:00 374,30198 364,2 -10,05 4,1 18,5 -10,3


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30-mar-05 04:02:00 353,60618 364,3 10,69 4,1 18,5 -10,3 04-abr-05 06:46:00 375,798839 374,9 -0,93 4,1 18,5 -10,3 06-abr-05 04:01:00 364,702329 371,8 7,06 4,1 18,5 -10,3 08-abr-05 04:02:00 362,504927 369,7 7,20 4,1 18,5 -10,3 11-abr-05 04:02:00 361,996826 375,6 13,63 4,1 18,5 -10,3 12-abr-05 04:01:00 370,703774 375,2 4,53 4,1 18,5 -10,3 13-abr-05 04:02:00 367,998291 374,4 6,38 4,1 18,5 -10,3 14-abr-05 04:01:00 363,795928 371,3 7,47 4,1 18,5 -10,3 18-abr-05 04:01:00 362,504927 371,7 9,23 4,1 18,5 -10,3 20-abr-05 04:01:00 365,100630 370,1 4,96 4,1 18,5 -10,3 21-abr-05 04:02:00 360,80225 371,3 10,45 4,1 18,5 -10,3 22-abr-05 04:01:00 354,800619 366,2 11,44 4,1 18,5 -10,3 25-abr-05 04:01:00 358,79723 375,6 16,83 4,1 18,5 -10,3 26-abr-05 04:01:00 369,399083 369,6 0,21 4,1 18,5 -10,3


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INFLAMACIÓN DEL KEROSENO:

55AL0207.FL 55AU0207 55FC0103 data points: 53

03-ene-05 04:01:00 43,49803162 43,00 207,57 05-ene-05 04:01:00 48,4969635 46,66 204,18 10-ene-05 04:01:00 41,996521 42,56 205,15 13-ene-05 20:34:00 41,50212097 54,68 105,00 16-ene-05 07:02:00 44,99954224 47,10 181,69 17-ene-05 05:01:00 40,99856567 44,42 210,01 19-ene-05 04:02:00 40,89785385 41,21 215,66 21-ene-05 04:02:00 40,00061035 40,66 214,77 24-ene-05 04:01:00 40,99856567 41,36 214,98 26-ene-05 04:02:00 43,49803162 43,57 203,14 28-ene-05 04:02:00 43,00363541 43,42 180,95 31-ene-05 04:02:00 45,99749756 47,23 182,24 02-feb-05 04:02:00 40,99856567 49,79 210,15 04-feb-05 04:02:00 45,99749756 45,90 215,01 07-feb-05 04:01:00 49,00052261 44,77 214,90 09-feb-05 04:02:00 43,49803162 43,22 189,30 11-feb-05 04:02:00 46,99545288 45,55 215,00 16-feb-05 04:04:00 45,99749756 No good data No good data 21-feb-05 04:43:00 45,99749756 45,61 215,07 23-feb-05 04:01:00 44,99954224 46,15 199,95 25-feb-05 04:02:00 45,99749756 45,46 200,10 26-feb-05 06:44:00 49,00052261 44,23 125,20 28-feb-05 04:01:00 46,50104904 45,56 215,08 02-mar-05 04:01:00 46,99545288 46,44 214,47 04-mar-05 04:02:00 47,49900818 44,46 215,23 07-mar-05 04:01:00 48,00256348 46,10 210,01 09-mar-05 04:02:00 48,00256348 46,20 202,99 19-mar-05 11:20:00 54,99740219 54,19 100,16 20-mar-05 09:31:00 59,50193787 59,38 120,33 23-mar-05 04:01:00 43,49803162 43,35 208,07 30-mar-05 04:02:00 41,50212097 39,74 209,94 02-abr-05 21:34:00 58,00042725 56,29 105,04 04-abr-05 06:46:00 48,4969635 48,49 194,05 06-abr-05 04:01:00 40,99856567 41,45 209,92 08-abr-05 04:02:00 44,99954224 45,00 208,86 11-abr-05 04:02:00 41,50212097 40,86 214,71 13-abr-05 04:02:00 40,00061035 39,89 215,32 15-abr-05 04:02:00 44,00158691 43,38 211,70 18-abr-05 04:01:00 44,00158691 44,00 210,86 20-abr-05 04:01:00 46,99545288 46,75 211,08 22-abr-05 04:01:00 44,49598694 44,27 208,78 25-abr-05 04:01:00 46,99545288 47,14 203,95 27-abr-05 04:01:00 49,00052261 46,40 212,85 29-abr-05 04:02:00 40,00061035 37,36 215,05 02-may-05 04:02:00 44,00158691 43,20 201,98 04-may-05 04:01:00 40,99856567 41,84 199,99 06-may-05 04:02:00 49,00052261 44,25 198,76 09-may-05 04:02:00 44,99954224 43,63 211,65 11-may-05 04:01:00 39,49705505 39,39 213,65 13-may-05 04:02:00 44,00158691 43,94 203,14 18-may-05 04:00:00 44,99954224 45,02 199,92 20-may-05 04:02:00 45,50309753 46,19 208,14 23-may-05 04:02:00 48,4969635 49,63 188,01

desarrollo de cálculos inferenciales para un control...

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