Infraestructura de Big Data para el Proceso de Evaluación de Integridad de Ductos en la Industria Petrolera

El petróleo es un material esencial para la vida cotidiana. La sociedad y economía están íntimamente vinculadas a los combustibles fósiles. Sin embargo, para que el petróleo pueda ser utilizado debe ser procesado previamente y transformado en sus productos derivados, como la gasolina, keroseno, aceites, gases, entre otros. Para lo cual se tiene que transportar el petróleo crudo desde los yacimientos hasta las diferentes estaciones de procesamiento. El transporte de hidrocarburos se realiza por diferentes métodos, pero el uso de los ductos es el más común alrededor del mundo debido a su confiabilidad y efectividad. Y a pesar de ser un sistema considerado como seguro, no es infalible y en ocasiones, puede llegar a fallar, provocando pérdidas económicas, daños ambientales y pérdidas humanas. Para prevenir estos siniestros, la industria petrolera continuamente está invirtiendo recursos y esfuerzos en el desarrollo de Algoritmos de Evaluación de Riesgo para prevenir las fallas en los ductos. Estos algoritmos se basan en los datos e información relacionada con el sistema de ductos, con el fin de dar luz por medio de proyecciones y estimaciones hacia el futuro. Parte de estos esfuerzos se llevan a cabo en el desarrollo e investigación de los modelos de riesgo, sin embargo, la industria está mirando a las nuevas tecnologías computacionales para obtener el mayor beneficio posible de sus datos. Big Data, así como en otras industrias y disciplinas, es un conjunto de herramientas que están abriendo caminos en la ciencia donde antes no los había. Por lo que este proyecto tiene el propósito de integrar elementos del Big Data para aplicarlos en los procesos de Evaluación de Riesgo en la industria petrolera para poder optimizar los procesos de toma de decisiones por medio de la estructuración y explotación de datos

Application of CFD to the Design of Manifolds Employed in the Thermodynamic Method to Obtain Efficiency in a Hydraulic Turbine

This study presents the design and implementation of different types of manifolds (sampling system) to measure water flow properties (velocity, pressure, and temperature) through the high- and low-pressure section of a Francis-type low head hydraulic turbine (LHT of 52 m) to calculate it is efficiency using the Thermodynamic Method (TM). The design of the proposed manifolds meets the criteria established in the “International Electrotechnical Commission—60041” Standard for the application of the TM in the turbine. The design of manifolds was coupled to the turbine and tested by the Computational Fluid Dynamics (CFD) application, under the same experimental conditions that were carried out in a power plant, without the need for on-site measurements. CFD analyses were performed at different operating conditions of volumetric flow (between values of 89.67 m3/s and 35.68 m3/s) at the inlet of turbine. The mechanical power obtained and the efficiency calculated from the numerical simulations were compared with the experimental measurements by employing the Gibson Method (GM) on the same LTH. The design and testing of manifolds for high- and low-pressure sections in a low head turbine allows for the constant calculation of efficiency, avoiding breaks in the generation of electrical energy, as opposed to other methods, for example, the GM. However, the simulated (TM) and experimental (GM) efficiency curves are similar; therefore, it is proposed that the design of the manifolds is applied in different geometries of low-head turbines