Resumen de ARN aplicada al proceso de deshidratación de gas natural por absorción con Trietilenglicol

Daniel Antonio Chuquín Vasco, Bryan Alexander Jaramillo Soza, Juan Chuquin, Nelson Santiago Chuquin Vasco

• español

  En el presente trabajó se diseñó una RNA que pueda predecir las salidas más importantes en el proceso de deshidratación de gas natural por absorción con TEG. Para la creación de la RNA se desarrolló un análisis de sensibilidad, mediante el cual se determinaron las salidas del proceso que fueron: fracción de agua en el gas a la salida, expresado en miligramos de agua por metros cúbicos estándar de gas seco, temperatura de gas seco y flujo de glicol que se pierde. Se realizaron experimentaciones para obtener un conjunto de 100 pares de datos para el entrenamiento y validación de la RNA. El software que se empleó fue MATLAB y se diseñó una RNA con 7 neuronas ocultas que se entrenó con el algoritmo de la regularización Bayesian. El MSE que se obtuvo en la fase de prueba fue de 5.384e-04 con un coeficiente de regresión de 0,997. Para la validación de la red se realizó un análisis estadístico con un conjunto de 20 datos adicionales, tomando en cuenta las mismas variables empleadas para el diseño. Se concluyó que con los resultados obtenidos no existió una diferencia significativa entre los valores experimentales y los valores predichos por la RNA con una confiabilidad del 95% y por tal razón puede ser empleada para la predicción en procesos de deshidratación de gas natural.

• English

  In the present work, an RNA that can predict the most important outputs in the natural gas dehydration process by absorption with TEG was worked on. For the creation of the RNA, a sensitivity analysis was developed, through which the outputs of the process were determined, which were: fraction of water in the gas at the outlet, expressed in milligrams of water per standard cubic meters of dry gas, temperature of dry gas and glycol flow that is lost. Experiments were carried out to obtain a set of 100 pairs of data for the training and validation of the ANN. The software used was MATLAB and an ARN with 7 hidden neurons was developed and trained with the Bayesian regularization algorithm. The MSE obtained in the test phase was 5,384e-04 with a regression coefficient of 0.997. For the validation of the network, a statistical analysis was performed with a set of 20 additional data, taking into account the same variables used for the design. It was concluded that with the results obtained there was no significant difference between the experimental values and the values predicted by the RNA with a reliability of 95% and for this reason it can be used for the prediction in natural gas dehydration processes.

• português

  Neste trabalho, uma ANN foi concebida para prever os resultados mais importantes no processo de desidratação de gás natural por absorção com TEG. Para a criação da ANN, foi desenvolvida uma análise de sensibilidade, através da qual foram determinadas as saídas do processo: fracção de água no gás à saída, expressa em miligramas de água por metro cúbico padrão de gás seco, temperatura do gás seco e taxa de fluxo de glicol perdido. Foram realizadas experiências para obter um conjunto de 100 pares de dados para formação e validação da ANN. O software utilizado foi o MATLAB e um ANN com 7 neurónios escondidos foi concebido e treinado com o algoritmo de regularização Bayesian. O MSE obtido na fase de teste foi de 5,384e-04 com um coeficiente de regressão de 0,997. Para a validação da rede, foi realizada uma análise estatística com mais 20 conjuntos de dados, tendo em conta as mesmas variáveis utilizadas para o desenho. Concluiu-se que com os resultados obtidos não houve diferença significativa entre os valores experimentais e os valores previstos pela ANN com uma fiabilidade de 95% e por este motivo pode ser utilizada para a previsão de processos de desidratação de gás natural.