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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorLOAIZA CANO, CRISTIAN STIVEN-
dc.date.accessioned2022-08-01T16:47:27Z-
dc.date.available2022-08-01T16:47:27Z-
dc.date.issued2016-04-07-
dc.identifier.urihttp://repositoriousco.co:8080/jspui/handle/123456789/2439-
dc.description.abstractSe desarrolló un modelo con redes neuronales artificiales denominado “Neuross-Asph” a partir del cual se obtiene la envolvente superior de precipitación de asfaltenos. Para esto, se recolectaron 58 muestras de diferentes fuentes literarias. La información se sometió a un proceso de análisis antes de ser ingresada a la red. El modelo se construyó en tres etapas, la primera consistió en agrupar los datos según la relación Ponset/Pb a través de mapas auto-organizados (SOM). En la segunda se realizó una subcategorización de la información a partir de la composición química y el análisis SARA con la ayuda de las redes SOM. La última etapa se diseñó con una red feed-forward de contrapropagación para predecir las presiones onset a partir de la asociación con la presión de burbuja. La principal ventaja del modelo propuesto es lograr predecir la presión onset requiriendo como parámetros de entrada pocos datos y de fácil acceso. Al revisar los datos de salida, se observan resultados satisfactorios; debido al diseño del modelo que permitió identificar las relaciones que mayor influencia tienen sobre la precipitación de asfaltenos.es
dc.language.isoeses
dc.publisherUNIVERSIDAD SURCOLOMBIANAes
dc.relation.ispartofseriesTH IP;0370-
dc.subjectPresión onsetes
dc.subjectPrecipitación de asfaltenoses
dc.subjectRedes neuronales artificialeses
dc.subjectSOMes
dc.subjectFeed-forwardes
dc.titleDESARROLLO DE UN MODELO PARA LA DETERMINACIÓN DE LA PRESIÓN DE INICIO DE PRECIPITACIÓN DE ASFALTENOS (ONSET) EN YACIMIENTOS DE PETRÓLEOes
dc.typeThesises
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