Simulación y validación de un sistema de fraccionamiento para la separación de los componentes del crudo en procesos de refinación - Ortiz Villegas, Edison Alexander (2021)
Este trabajo de investigación tuvo como objetivo la simulación y validación de la unidad de fraccionamiento de crudo, que fue utilizada como base para la creación de una red neuronal artificial (RNA) que tenga la capacidad de predecir las fracciones de los productos obtenidos después de la destilación del crudo. En la creación de la RNA se utilizó un banco de datos de 150 valores para cada variable: flujo de crudo, temperatura de horno, nafta ligera, nafta pesada, queroseno, gasóleo y fuell oíl; obtenidos de la simulación creada. La arquitectura que tiene la RNA se divide en: una capa de entrada (2 neuronas), tres capas ocultas (50 neuronas) y una capa de salida (6 neuronas); esta arquitectura se basa en el tipo de red Feed-forward backprop y tiene un algoritmo de entrenamiento basado en Levenberg-Marquardt (TRAINLM). En esta red se obtuvo un error cuadrático medio de 0,0016801 con un nivel de correlación de 0,9954; validándose mediante pruebas estadísticas comparativas como la prueba Kruskal-Wallis y la prueba Friedman en donde se compararon los datos reales y predichos, tomado como regla que los valores de prueba obtenidos no deben superar el valor de 3,8415 para aceptar la hipótesis nula, resultando en que para todos los productos se acepta la hipótesis nula que dicta la existencia de una similitud entre estos dos grupos de valores. Es recomendable elevar el rango de alcance de la RNA ya que se puede aplicar a nuevas herramientas e investigaciones en procesos de refinación de crudo, asegurando mayores eficiencias en estos procesos.