tercera entrega de estocastica.docx - FACULTAD DE INGENIER\u00cdA Y CIENCIAS B\u00c1SICAS PROYECTO GRUPAL Instituci\u00f3n Universitaria Polit\u00e9cnico Grancolombiano

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FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS PROYECTO GRUPAL Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano PROGRAMACION ESTOCASTICA DISEÑO DE UN SISTEMA DE PROTECCIÓN HIDRÁULICO PARA UN POZO PETROLERO Integrantes: Ruddi Tatiana Perez Salazar, Código: 1621025042 Laura Stefania García Fonseca, Código: 1821980438 Angie Tatiana Ibarra Ossa , Código: 1821981700 Samuel Díaz Hernández, Código: 1621022346 Serna Losada Alex Roy, Codigo: 1811981447 Profesor: Carlos Andres Quiroz Castellanos INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA POLITÉCNICO GRANCOLOMBIANO FACULTAD DE INGENIERÍA 2020 1
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FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS PROYECTO GRUPAL Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano INTRODUCCIÓN En este proyecto, se desarrollará un modelo probalistico para la Empresa Colombiana de Petróleos, con el cual se busca dar mejoría al sistema de tuberías de escape y válvulas de control, es por esto, que con las condiciones dadas, incluyendo la parte financiera, realizaremos un análisis con el fin de identificar las estrategias necesarias para un óptimo desarrollo de las actividades. Al implementar un buen modelo probalistico, se demostrará la mejoría en la empresa frente al sistema de protección hidráulico de las torres de extracción, esperando buenos resultados en el funcionamiento de dichas válvulas. OBJETIVO GENERAL Crear soluciones reales y de fácil implementación, para que con un buen modelo probalistico se demuestre mejoría en el funcionamiento del sistema de protección hidráulico de dicha compañía. OBJETIVOS ESPECIFICOS Plantear soluciones mediante herramientas de análisis Identificar factores de riesgos o fallas con base en los datos Pronosticar y entregar soluciones basándonos en el análisis de las muestras. ANALISIS ESTADISTO DE LA PRIMERA ENTREGA El análisis estadístico consiste en registrar los datos obtenidos para cada válvula en una herramienta estadística que permita observar su distribución y mediante una hipótesis establecer una distribución que se ajuste correctamente a los datos registrados. Dado que las probabilidades de fallas dadas en la muestra son de 100 por cada una de las válvulas, se convierte en una probabilidad simétrica. En nuestro modelo obtuvimos 7 rutas explicadas así: 2
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FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS PROYECTO GRUPAL Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano Ruta 1 : está compuesta por la válvula 1, dado la probabilidad de falla estaría en un 0,1 por que solo emplea una de las válvulas como se muestra: Válvul a 1 Ene Fe b Ma r Ab r Ma y Ju n Jul Ag o Sep Oct No v Dic [0,0 9 0,1 0,0 9 0,1 0,1 2 0, 1 0,0 5 0,0 5 0,0 6 0,0 8 0,1 1 0,05] Ruta 2 : Está compuesta por las válvulas 1, 8, 9, dado la probabilidad de falla estaría en un 0,001; Obtuvimos este resultado multiplicando cada 0,1 de las válvulas alineadas a esta ruta. A continuación se muestra la matriz de probabilidades de transición por cada mes de la ruta 2: Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic válvula 1 0,09 0,1 0,09 0,1 0,12 0,1 0,05 0,05 0,06 0,08 0,11 0,05 válvula 8 0,09 0,11 0,04 0,12 0,11 0,08 0,09 0,06 0,04 0,07 0,08 0,11 Válvula 9 0,15 0,05 0,08 0,08 0,13 0,07 0,09 0,11 0,1 0,04 0,05 0,05 Ruta 3 : Está compuesta por las válvulas 1. 8, 10, dado la probabilidad de falla estaría en un 0,001; Obtuvimos este resultado multiplicando cada 0,1 de las válvulas alineadas a esta ruta.
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