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dc.contributor.authorCamargo, Edgar
dc.contributor.authorBriceño, Mariuska
dc.contributor.authorAceros, Egner
dc.contributor.authorHernandez, Loreisis
dc.date.accessioned2019-11-11T15:51:28Z
dc.date.available2019-11-11T15:51:28Z
dc.date.issued2019-07-25
dc.identifier.govdocpp195502ME212
dc.identifier.issn2244-8780
dc.identifier.issn1316-7081
dc.identifier.urihttp://bdigital2.ula.ve:8080/xmlui/654321/3487
dc.description.abstractEn este artículo se presenta la implementación de un Sensor Virtual para Modelar y Diagnosticar Pozos Petroleros basado en técnicas de Computación Inteligente (específicamente Métodos Numéricos y Código de Cadenas). Este sensor virtual, permite implementar labores de supervisión y diagnóstico del proceso de producción en sus respectivos estados operacio-nales, y detectar formas de fallas que afectan al proceso de producción de crudo. Así el Modelado y Diagnóstico se realiza en pozos por levantamiento artificial por Bombeo Mecánico, usando datos de campo (carga de fluido, torque, porcentaje de llenado de la bomba y sobrecarga del motor). En general, la propuesta está orientada a la dotación del pozo de inteligen-cia al conferirle características de auto-diagnóstico en sitio, proporcionando al método de producción mejor desempeño y rentabilidad económica.en_US
dc.description.abstractThis article presents the implementation of a Virtual Sensor to model and diagnose oil wells based on technologies of Intel-ligent Computation (specifically Numerical Methods and Code of Chains). This virtual sensor, it allows to implement labors of supervision and diagnosis of the process of production in his respective operational conditions, and to detect forms of faults that concern the process of production of crude oil. So, the model and diagnose it is done in wells for artificial lift for mechanical pumping, using field data (it loads with fluid, torque, percentage of filling of the bomb and overload of the en-gine). In general, the offer is orientated to the endowment of the well of intelligence to award characteristics of self-diagnosis in site, providing to the method of the best production and economic profitability.en_US
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad de Los Andesen_US
dc.subjectmétodos numéricosen_US
dc.subjectcódigo de cadenasen_US
dc.subjectsistema de producción petroleroen_US
dc.subjectpozos por levantamiento artifi-cial por bombeo mecánicoen_US
dc.subjectoil blacken_US
dc.subjectmodellingen_US
dc.subjectfluidsen_US
dc.subjectcharacterizationen_US
dc.subjectnumerical methodsen_US
dc.subjectcode of chainsen_US
dc.subjectsystem of production oilen_US
dc.subjectwell artificial lift for mechanical pumpingen_US
dc.titleModelados de pozos de producción por bombeo mecánico utili-zando técnicas de computación inteligenteen_US
dc.title.alternativeModeling of production wells by mechanical pumping using in-telligent computing techniquesen_US
dc.typeArticleen_US


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