Resumo

RUIZ-DIAZ, C. M.; HERNANDEZ-CELY, M. M.  e  GONZALEZ-ESTRADA, O. A.. Modelo predictivo para la identificación de la fracción volumétrica en flujo bifásico. Ciencia en Desarrollo [online]. 2021, vol.12, n.2, pp.49-55.  Epub 29-Jan-2022. ISSN 0121-7488.  https://doi.org/10.19053/01217488.v12.n2.2021.13417.

Este trabajo presenta el uso de inteligencia artificial en flujos multifásicos, implementando una red neuronal artificial de perceptrón multicapa con retropropagación, y utilizando la función de activación tangente sigmoidea, para generar un modelo predictivo capaz de obtener la fracción volumétrica de un flujo bifásico compuesto por agua y aceite mineral en una tubería horizontal de 12 m. La red neuronal artificial se desarrolla a partir de una capa de entrada, formada por el diferencial de presión en la línea y las velocidades superficiales de los fluidos de trabajo, además, tiene dos capas ocultas y una capa de salida, que está formada por las fracciones volumétricas de los fluidos. El modelo predictivo de mejor rendimiento muestra un error medio porcentual absoluto del 3,07 % y un coeficiente de determinación R 2 de 0,985 utilizando 15 neuronas en las dos capas ocultas de la red neuronal. Los 56 datos experimentales utilizados en el estudio se obtuvieron en el laboratorio LEMI EESC-USP (Brasil).

Palavras-chave : flujo multifásico; fracción volumétrica; red neuronal artificial; presión diferencial; velocidad superficial.

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