01 Ago

Interpretador de señales MFL

Escrito por  0 Comentarios

Sistema de información para la caracterización, gestión e identificación automática de anomalías en las redes de transporte de hidrocarburos a partir de datos MFL (Magnetic Flux Leakage) los cuales son interpretados por un conjunto de redes neuronales previamente entrenadas.

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 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.

Tecnologías involucradas:

Deja un comentario

Asegúrese de introducir toda la información requerida, indicada por un asterisco (*). No se permite código HTML.