ecoI2S: Interpretador Inteligente de Señales MFL
Generalidades
ecoI2S v1.0 es un sistema de información para la caracterización, gestión e identificación automática de anomalías en las redes de transporte de hidrocarburos a partir de datos MFL (por sus siglas en Ingles, Magnetic Flux Leakage) los cuales son interpretados por un conjunto de redes neuronales previamente entrenadas.
El sistema está desarrollado bajo una arquitectura Cliente – Servidor, lo cual permite tener centralizados los resultados de interpretación automática de eventos sobre las tuberías y consultarlos desde cualquier dependencia dentro de la red de ECOPETROL, bajo el esquema de seguridad definido.
Una de las principales ventajas de ecoI2S es la velocidad de interpretación automática de eventos, ya que puede analizar líneas de longitudes superiores a 15 k.m. en menos de 1 hora.
Lectura e interpretación de datos MFL
El análisis de los eventos sobre las tuberías se realizan a través de datos generados por herramientas
ILI
(pigs) usando el principio MFL (Magnetic Flux Leakage).
La versión actual de ecoI2S lee e interpreta satisfacoriamente datos binarios y cifrados de las siguientes compañias:
ROSEN (Software: Rosof)
PipeWay (Software: PipeScan)
Ventana típica para visualización de datos MFL.
Identificación automática de eventos.
Visualización 3D de los eventos MFL.
Librería de eventos
ecoI2S cuenta con un administrador de librería de eventos para el entrenamiento de las Redes Neuronales, la cual permite recopilar muestras típicas de eventos de diferentes corridas para posteriormente entrenar las redes neuronales y así poder llevar a cabo la identificación automática.
Una de las principales ventajas de tener estas librerías es que la identificación automática es dinámica, es decir, en cualquier momento cuando aparezca un nuevo evento no típico, se puede adicionar la muestra a la librería y reentrenar las redes con lo cual se logra que el proceso de identificación vaya mejorando a medida que se ejecutan corridas y se depuran y adicionan muestras en la librería.
Módulo de librería de eventos.
Paralelización
Uno de los objetivos principales del proyecto era lograr la identificación de eventos en el menor tiempo posible, lo cual nos condujo a orientar los desarrollos para que se ejecuten en maquinas con procesamiento paralelo, por lo cual se realizó una revisión de las diferentes técnicas y las arquitecturas disponibles, realizando las pruebas de escritorio necesarias, y así se decidió cual del los modelos y arquitecturas son las apropiadas para nuestro caso.
Teniendo en cuenta que el problema contiene una gran cantidad de datos y que el paralelismo de tareas se complica un poco ya que muy pocas tareas se pueden aplicar de manera concurrente, se escogió el modelo de paralelismo de datos.
En la siguiente figura se observa el esquema paralelo seleccionado, donde cada sección en longitud será asignado a un procesador para realización de las mismas tareas (interpretación del archivo, filtrado, segmentación, búsqueda de anomalías,etc) y al final el resultado será mostrado al usuario por el nodo o hilo principal según la arquitectura utilizada.
Esquema paralelo utilizado.
La siguite figura muestra la disminución de tiempos cuando se ejecuta la detección de eventos en una arquitectura paralela, comparada con la ejecución en una arquitectura secuencial (línea azul).
Comparativo entre arquitectura secuancial y paralela.
Reportes de detección de eventos
Los eventos identificados automáticamente se almacenan en la base de datos, los cuales pueden ser consultados remotamente, realizar gráficos estadísticos o exportar a otros formatos para un posterior análisis.
ecoI2S cuenta con un sistema de información geográfica, a través del cual se pueden visualizar de manera georeferenciada las líneas analisadas de manera conjunta con los eventos detectados y además permite cargar cualquier otro tipo de mapa que sea de interes.
Resultados
Algoritmos de lectura e interpretación de los datos cifrados provenientes de ROSEN y PipeWAY.
Detección automática de todos los eventos presentes sobre una tubería, con una efectividad del 99% comparado con los reportes de ROSEN (El 1% de diferencia se debe a que rosen identifica como un grupo cuando hay varias perdidas de metal seguidas, y ecoI2S las identifica de manera independiente).
Redes neuronales entrenadas para la detección inicial de soldaduras, taps y soportes.
Sistema de información con todas las características anteriormente enunciadas listo para entrar a producción.
Contact Information
NUMERICA LTDA
info@numerica.com.co
Phones: +57 (1) 347 4238 / +57 (7) 657 6894