Causalidad Vs Correlación

A nivel de Causalidad existen 2 congresos a nivel mundial:

SAFEPROCESS: Comunidad de Control Automático SAFEPROCESS 2015 https://drive.google.com/file/d/10S_Pc61ke9rvIngQ_6nVxwuQi0yOnt74/view?usp=sharing

DX: Comunidad de Inteligencia Artificial DX 2015 https://drive.google.com/file/d/1gbkvjvqqtoS4cKGT_CLV14w9LT6Pgf95/view?usp=sharing

A nivel de correlación se puede utilizar DATA ANALYTICS aplicado a Fault Detection and Diagnosis (Aplicar las técnicas de Analytics a la Detección y el Diagnóstico de Fallos)

Caso de Exito: Secuencia de Alarmas para detectar fallo en compresor

Las secuencias de alarmas son indicadores tempranos de las situaciones anormales que se empiezan a presentar en una unidad de proceso industrial. En (Agudelo, 2010) se muestra cómo para el mismo tipo de fallo, las secuencias de las alarmas son similares, lo que permite asociarlas a los fallos de la planta. Luego mostraré una metodología para modelar las secuencias de alarmas y hallar secuencias similares que permitan ser asociadas a fallos que previamente se hayan presentado en la planta. Aquí el término “previamente” se debe asociar a aprendizaje supervisado. Son múltiples los trabajos que se han desarrollado en torno al tema de correlacionar las variables análogas del proceso para realizar la detección y el diagnóstico de fallos (Singhal, 2001; Qian, 2006; y otros). Son también varios los trabajos realizados en torno a la correlación de eventos discretos (alarmas del proceso) para detectar y diagnosticar fallos (Mannila, 1998; Arellano, 1990; y otros). El diagnóstico de situaciones anormales puede ser ayudado si períodos de desempeño similar pueden ser localizados en la base de datos histórica de la planta. Dicha aproximación ha venido desde diferentes tipos de industrias: La industria de las telecomunicaciones, como en el caso de (Mannila, 1998) y la industria de la producción de energía eléctrica, como en el caso de (Pereira, 2009). El presente trabajo busca mostrar una metodología para encontrar secuencias de alarmas en los procesos industriales, específicamente en la industria petroquímica, para asociar dichas secuencias a fallos.

Implementamos estas tecnologías en tu industria / We implement these technologies in your industry

Te comparto nuestro portafolio para la industria, que incluye nuestro programa AUTOMATIZACIÓN DE SITUACIONES ANORMALES, para incrementar la Seguridad de Procesos: / I share with you our portfolio for the industry, which includes our ABNORMAL SITUATIONS AUTOMATION program, to increase Process Safety:

Español: https://drive.google.com/file/d/1gtw0J3qgoF5dqujPHz-HQV3kLWwxsFLq/view?usp=drivesdk 

English: https://drive.google.com/file/d/1lwttWcaN74AfaEJvOuXxmoq3sltUa9My/view?usp=sharing

Te propongo iniciar con alguno de nuestros cursos, para ayudarnos a identificar tus necesidades: / I suggest you start with one of our courses, to help us identify your needs:

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Agudelo, Carlos. Integración de técnicas para la detección temprana y el diagnóstico de fallos. Aplicación a un proceso de Cracking Catalítico Fluidizado. Documento elaborado como requisito para optar al Diploma de Estudios Avanzados. Universidad Politécnica de Valencia, Diciembre 2010. 

Singhal, Ashish; Seborg, Dale. Matching Patterns from Historical Data Using PCA and Distance Similarity Factors. Department of Chemical Engineering. University of California, Santa Barbara. Proceedings of the American Control Conference. Arlington, VA. June 25-27, 2001.

Mannila, Heikki; Ronkainen, Pirjo. Similarity of Event Sequences (Extended Abstract). University of Helsinki, Department of Computer Science, 1998.

Arellano, Juan; Galicia, Yalu; Ramírez, Edgar. A new shell for the development of alarm pattern recognition expert systems. Proceedings of the 3rd international conference on Industrial and engineering applications of artificial intelligence and expert systems - Volume 2. 1990. 

Pereira, Rodrigo; Kezunovic, Mladen; Mantovani, José. Fault Location Algorithm for Primary Distribution Feeders Based on Voltage Sags. International Journal of Innovations in Energy Systems and Power. Vol 4 No 1. Abril 2009.

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PROXIMOS EVENTOS:

Seminario de Control Automático de Procesos y AUTOMATIZACION DE SITUACIONES ANORMALES

Sábado, 29 de julio · 8:00 – 10:00pm

Zona horaria: America/Bogota

Información para unirse con Google Meet

Enlace de la videollamada: https://meet.google.com/maf-qffh-xei

Dirigido a: Ingenieros en Automatización, Electrónicos, Químicos, Mecánicos y de áreas afines.

Temario del Seminario: Jerarquía de los Sistemas de Control Industriales (en condiciones normales), AUTOMATIZACION DE SITUACIONES ANORMALES, La situación actual en la industria, Gerenciamiento de Alarmas, Detección y el Diagnóstico de Fallos Tempranos, Impacto en la Seguridad de Proceso y el Medio Ambiente, Secuencias de alarmas para detectar y diagnosticar fallos, Técnicas de Detección y Diagnóstico Aplicadas.

Duración: 2 horas. VIRTUAL 

Inversión por cada asistente: GRATUITO Incluye MEMORIAS y Certificado de Asistencia 

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Link del evento en LinkedIn:  https://www.linkedin.com/events/7083899187104210944/comments/

HOJA DE VIDA DEL INSTRUCTOR:      https://www.linkedin.com/in/carlos-agudelo-68201029/

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Carlos Agudelo, PhD
Director & Founder  - AuroraTech
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