La simulación mediante IA de los procesos de coagulación, floculación y sedimentación para aguas residuales de la industria del petróleo y el gas utiliza cada vez más modelos de aprendizaje automático para predecir y controlar la eficiencia de eliminación de contaminantes con diferentes reactivos químicos. Estos modelos de IA pueden manejar diversas características de las aguas residuales (turbidez, pH, sólidos en suspensión) y optimizar las dosis de productos químicos de uso común, como el cloruro de polialuminio, el cloruro férrico y diversos floculantes, a partir de datos históricos y en tiempo real.
La simulación se basa en modelos de redes neuronales previamente entrenados
con conjuntos de datos operativos (dosis de coagulante, calidad de las aguas
residuales, pH, temperatura, turbidez, etc.) para capturar las relaciones no
lineales que rigen la eficacia de cada etapa. Estos modelos pueden pronosticar
el resultado de la coagulación y la floculación (por ejemplo, la turbidez del
efluente, la tasa de eliminación de contaminantes) cuando se utilizan
diferentes productos químicos y dosis, lo que permite optimizar tanto la
eficiencia del proceso como el consumo de productos químicos.
La IA predictiva puede recomendar ajustes de dosificación para productos químicos como sales de aluminio y hierro o polímeros orgánicos, adaptados a la carga específica del efluente, minimizando los riesgos de sobre o subdosificación.
Beneficios y resultados:
- La dosificación IA basada en aprendizaje automático permite una eliminación más uniforme de contaminantes suspendidos y disueltos, reduciendo la variabilidad debida a las fluctuaciones en la calidad del efluente.
.- Los sistemas optimizados con IA suelen registrar reducciones en los
costos de productos químicos (10-25%) manteniendo o mejorando la calidad del
efluente y el cumplimiento normativo.
.- El uso de redes neuronales multicapa ha demostrado una alta precisión
predictiva (R² > 0,96) en la simulación de procesos de
coagulación-floculación, superando a los enfoques tradicionales basados en reglas o regresión difusa.
Los actuales enfoques avanzados combinan redes neuronales con algoritmos genéticos para encontrar la configuración de parámetros más eficiente (p. ej., dosificación de coagulante, tiempo de mezcla) para diferentes efluentes de petróleo y gas y objetivos de tratamiento.
La mayoría de las aplicaciones de investigación y pilotos utilizan IA para evaluar el rendimiento de productos químicos estándar para el tratamiento de agua en la industria del petróleo y el gas (por ejemplo, cloruro de polialuminio, cloruro férrico, polímeros catiónicos/aniónicos) bajo diferentes propiedades de entrada, lo que permite una simulación rápida y un ajuste del proceso.
Estas simulaciones de IA pueden ayudar a reducir la necesidad de las
tradicionales pruebas de jarras, al proporcionar evaluaciones virtuales
confiables de los resultados del proceso en diversos escenarios de entrada.
En resumen, la simulación con IA de la coagulación, floculación y
sedimentación ofrece a la industria del tratamiento de aguas en general
herramientas poderosas para la optimización de procesos y el apoyo a la toma de
decisiones en una amplia variedad de condiciones de entrada y regímenes
químicos.
Entre los beneficios de la simulación con IA para efluentes específicos de
petróleo y gas se tienen:
1. Reduce la dependencia de las costosas y prolongadas pruebas de jarras al
proporcionar experimentación virtual bajo diversas condiciones químicas y de
entrada.
2. Permite un análisis rápido de escenarios para optimizar los productos
químicos de tratamiento y los parámetros del proceso, adaptándolos a las
características únicas de cada efluente de petróleo y gas.
3. Facilita ajustes proactivos del proceso en respuesta a las fluctuaciones
de entrada, mejorando el cumplimiento normativo y reduciendo los costos
operativos.
En la práctica, la combinación de una caracterización detallada del
efluente con modelos predictivos basados en IA crea un conjunto de herramientas potente
para optimizar la coagulación, la floculación y la sedimentación en el tratamiento de aguas residuales de la industria del petróleo y el gas, utilizando reactivos químicos de uso común.
Los modelos de aprendizaje automático con mejor rendimiento para simular la
coagulación en los procesos de tratamiento de aguas de la industria del
petróleo y el gas suelen incluir redes neuronales artificiales (RNA), bosques
aleatorios (BA), máquinas de vectores de soporte (MVS) y sistemas de inferencia
neurodifusa adaptativa (ANFIS). Entre estos, los modelos de RNA generalmente
muestran una precisión y exactitud superiores en la predicción de resultados
del proceso, como la eficiencia de la coagulación, la eliminación de la
turbidez y la dosificación óptima de productos químicos.
Aspectos destacados del rendimiento:
-. Redes Neuronales Artificiales (RNA): Son las más utilizadas debido a su gran capacidad para modelar relaciones no lineales en datos complejos de aguas residuales. Los modelos de RNA alcanzan altos coeficientes de determinación (R² cercano a 0,96 o superior) y bajos errores de predicción en simulaciones de coagulación-floculación.
-. Bosques Aleatorios (BA): Ofrecen un buen rendimiento con alta precisión
y robustez, especialmente al manejar conjuntos de datos ruidosos o complejos.
En ocasiones se utilizan para clasificar las características de entrada que
influyen significativamente en los procesos de coagulación.
-. Máquinas de Vectores de Soporte (MVS): Son eficaces en tareas de
clasificación y regresión dentro de los estudios de coagulación, pero suelen
ser ligeramente menos precisas que las RNA para predicciones de resultados
continuos.
-. Sistema de Inferencia Neuro-Difuso Adaptativo (ANFIS): Combina redes
neuronales con lógica difusa, proporcionando un buen ajuste e
interpretabilidad, y destacando en escenarios de optimización de procesos como
la electrocoagulación o la dosificación química.
-. Modelos híbridos y algoritmos de optimización (p. ej., algoritmos
genéticos, optimización por enjambre de partículas): Suelen combinarse con
redes neuronales artificiales (RNA) o sistemas de información de funciones de
red neuronal (ANFIS) para ajustar parámetros y maximizar la eficiencia de
remoción.
Las RNA y los ANFIS se consideran frecuentemente las mejores opciones para simulaciones de coagulación en la industria del petróleo y el gas debido a su alta precisión predictiva y flexibilidad para manejar comportamientos no lineales del proceso, mientras que los bosques aleatorios (RF) y las máquinas de vectores de soporte (SVM) ofrecen ventajas complementarias en la importancia de las características y las tareas de clasificación.
Comparación de redes neuronales artificiales (RNA), bosques aleatorios
(RF), máquinas de vectores de soporte (SVM) y k-vecinos más cercanos (k-NN)
según su rendimiento típico en la predicción y simulación de métricas del
proceso de coagulación:
-. Las RNA destacan por su precisión y modelado de no linealidades comunes
en la coagulación, pero requieren un alto poder computacional y son menos
interpretables.
-. Los RF ofrecen robustez ante el ruido y una interpretabilidad útil a través de la importancia de las características, pero son ligeramente menos precisos que las RNA.
-. SVM es una opción sólida para tareas de clasificación/regresión bien
definidas, pero menos flexible para cinéticas de coagulación complejas.
-. K-NN es fácil de implementar e interpretar, pero presenta dificultades con
conjuntos de datos grandes, ruidosos o de alta dimensionalidad, típicos en el
tratamiento de aguas.
En resumen: las redes neuronales artificiales (RNA) y los bosques
aleatorios (RF) suelen preferirse en el modelado de procesos de coagulación
cuando la precisión y la robustez son prioritarias, mientras que SVM y K-NN
pueden ser útiles para funciones más simples o complementarias.
