Se encontraron 3 investigaciones
Este proyecto internacional mediante colaboración entre universidades de Francia, Colombia, Ecuador y Perú, tiene como objetivos:investigación y desarrollo de algoritmos híbridos basados en técnicas de machine-learning para el diagnóstico de procesos en el contexto de Industria 4.0.
Participantes:
Instituciones participantes:
Los oleoductos constituyen la modalidad de transporte terrestre más eficiente, económica y segura para llevar el petróleo crudo desde los pozos de explotación hasta las baterías de producción En el Perú, el ducto más importante para el transporte de petróleo crudo es el Oleoducto Norperuano (ONP) que tiene una longitud total de 1106 kilómetros desde la selva norte al terminal Bayóvar en la costa. Actualmente, el ONP tiene una distribución geográfica bastante accidentada. Es así que por las condiciones agresivas en las que se encuentran los ductos, estos están expuestos a factores complejos como son las condiciones climáticas y geodinámicas extremas, además están expuestos a intrusiones de terceros. Lo anterior genera intempestivos derrames que ocasionan graves daños ambientales, sociales y económicos. En este proyecto, se propone el escalamiento de investigación básica desarrollada por los investigadores del proyecto (Peréz et al 2015, Peréz et al 2016, Peréz et al 2017, Peréz et al 2018), investigación aplicada y desarrollo tecnológico (Pérez et al 2019, Pérez et al 2021, Pérez et al 2021), así como la optimización del método de análisis estructural (Pérez et al 2022) para el desarrollo de un sistema de detección y localización temprana de derrames en oleoductos basado en modelos con arquitectura distribuida y el uso de estimadores inteligentes, el cual ya ha sido validado en una planta piloto. El objetivo general del proyecto es implementar un Sistema de Detección y Localización Temprana de Derrames en un tramo del Oleoducto Norperuano, el cual se diseñará a partir de un método de diagnóstico de fallas y una arquitectura distribuida para la detección y localización de fallas. Los objetivos específicos son: (i) Modelo validado del Tramo del ONP; (ii) Diseño del sistema de detección y localización temprana de derrames; (iii) Codificación de la plataforma de software; (iv) Pruebas en campo de la plataforma de software integrada al SCADA del oleoducto (v)
Participantes:
Instituciones participantes:
El monitoreo de las variables críticas del mar, implica contar con equipos capaces de actuar de manera permanente a lo largo del litoral. En la actualidad estos equipos requieren la intervención de personal a cargo de su manejo, el cual debe desplazarse en barcos para recoger datos de las variables en distintas áreas marítimas. Lo anterior puede originar problemas, tales como la exposición del personal a las variaciones del comportamiento del mar. En otras ocasiones se prefiere, prescindir del monitoreo de variables, lo cual tiene como consecuencia la perdida de importantes datos para la detección de anomalías producidas por fenómenos climáticos o por contaminantes. Por tal motivo, existe la necesidad de contar con vehículos autónomos marítimos, los cuales realicen la tarea de monitoreo de manera autónoma. Lo anterior no solo brindaría mayor seguridad al personal, sino también a la larga resultaría más económico. Cabe resaltar que el monitoreo de las variables críticas se realizará con ayuda de sensores que se implementarán sobre el vehículo autónomo marítimo. El presente proyecto propondrá el desarrollo del sistema de control de un vehículo autónomo marítimo, este sistema constará de controladores avanzados que garanticen la correcta navegación del vehículo y de un sistema de supervisión inteligente para el funcionamiento autónomo.
Participantes:
Instituciones participantes: