Detalles MARC
| 000 -CABECERA |
|---|
| Campo de control de longitud fija |
04131nam a22003377a 4500 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
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| Campo de control |
EC-UrYT |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
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| Campo de control |
20221206000940.0 |
| 008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA |
|---|
| Campo de control de longitud fija |
150116t9999 mx r gr 000 0 spa d |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro transcriptor |
EC-UrYT |
| 041 ## - CÓDIGO DE LENGUA |
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| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente |
eng |
| Código de lengua del sumario o resumen |
spa |
| 100 1# - PUNTO DE ACCESO PRINCIPAL - NOMBRE DE PERSONA |
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| 9 (RLIN) |
13342 |
| Nombre de persona |
Montenegro Madroñero, Jhon Fabián |
| Término indicativo de función |
autor |
| 245 1# - MENCIÓN DE TÍTULO |
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| Título |
Use of artificial neural networks for estimating water content of natural gas mixtures taking into account heavy hydrocarbons contribution / |
| Mención de responsabilidad etc. |
Jhon Fabián Montenegro Madroñero ; tutor Marvin José Ricaurte Fernández |
| 264 #4 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Lugar de producción |
Urcuquí, |
| Fecha de producción |
2021 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
83 hojas : |
| Otras características físicas |
ilustraciones (algunas a color) ; |
| Dimensiones |
30 cm + |
| Material anejo |
1 CD-ROM |
| 502 ## - NOTA DE TESIS |
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| Nota de tesis |
Trabajo de integración curricular |
| Tipo de título |
(Petroquímico/a). |
| Nombre de la institución que otorga el título |
Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. |
| Ciudad de la institución que otorga el título |
Urcuquí, |
| Año de obtención del título |
2021 |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA; ETC. |
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| Nota de bibliografía etc. |
Incluye referencias bibliográficas (páginas 54-60) |
| 506 ## - NOTA DE RESTRICCIONES AL ACCESO |
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| Limitaciones de acceso |
Trabajo de integración curricular con acceso abierto |
| 516 ## - NOTA DE TIPO DE ARCHIVO DE ORDENADOR O DE DATOS |
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| Nota de tipo de archivo de ordenador o de datos |
Texto (Hypertexto links) |
| 520 ## - NOTA DE SUMARIO; ETC. |
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| Sumario etc. |
El gas natural (GN) al ser extraído de los yacimientos trae consigo agua en fase vapor. El agua presente en el gas natural deber ser removida para prevenir consecuencias desastrosas como corrosión, problemas en tuberías, formación de hidratos, dificultades en procesos de compresión y transporte, entre otros. La estimación precisa del contenido de agua en mezclas de gas natural es la base para el diseño de procesos de deshidratación. Para este propósito, se han desarrollado varios métodos de cálculo de contenido de agua (rigurosos y semiempíricos). Los métodos disponibles se basan en datos de presión y temperatura, otros métodos incluyen la concentración de sulfuro de hidrogeno (H2S), dióxido de carbono (CO2), y metano. No se han reportado métodos para el cálculo de contenido de agua que consideren la alta concentración de hidrocarburos más pesados que el metano presente en mezclas de gas rico, condensado de gas, o gas licuado de petróleo (GLP). Además, algunos métodos disponibles para la estimación del contenido de agua en el gas natural tienen baja precisión y no son aplicables a las condiciones típicas de operación en el procesamiento de gas. Actualmente, con el desarrollo de la inteligencia artificial, métodos alternativos de estimación como las redes neuronales artificiales (RNA) han probado ser precisas en la estimación de datos para aplicaciones ingenieriles. RNA basan su estructura en el funcionamiento biológico de redes neuronales y pueden aprender desde un conjunto de datos previo a predecir nuevos datos. Por lo tanto, el objetivo de este proyecto de graduación es el desarrollo de un modelo predictivo basado en redes neuronales artificiales para la estimación precisa del contenido de agua en mezclas de gas natural, tomando en cuenta la composición de los hidrocarburos pesados presentes en la mezcla, en condiciones típicas de operación. Para este fin, datos experimentales de contenido de agua en GN fueron requeridos. Los datos experimentales fueron procesados y se diseñó la RNA, después etapas de validación con otros métodos predictivos fueron necesarias para verificar la aplicabilidad del método propuesto. Ecuador al ser un país productor de hidrocarburos, las herramientas para el cálculo de contenido de agua en mezclas de gas natural son de interés para garantizar la continuidad operacional en la producción de hidrocarburos gaseosos e instalaciones de procesamiento. |
| 546 ## - NOTA DE LENGUA |
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| Nota de lengua |
Textos en inglés con resúmenes en español e inglés |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
12691 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Redes neuronales artificiales |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
13343 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Procesos de deshidratación |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
13344 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Aartificial neural network |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
1411 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Petroquímica |
| Subdivisión de forma |
Trabajos y disertaciones académicas |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| 9 (RLIN) |
13141 |
| Nombre de persona |
Ricaurte Fernández, Marvin José |
| Término indicativo de función |
tutor |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| 9 (RLIN) |
11529 |
| Nombre de persona |
Viloria Vera, Darío Alfredo |
| Término indicativo de función |
tutor |
| 710 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE ENTIDAD |
|---|
| Nombre de entidad o nombre de jurisdicción como elemento inicial |
Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. |
| Unidad subordinada |
Escuela de Ciencias Químicas e Ingeniería |
| 9 (RLIN) |
11232 |
| 856 ## - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
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| Nota pública |
Ver recurso |
| Identificador Uniforme del Recurso (URI) |
http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/376 |
| 942 ## - ENTRADA PARA ELEMENTOS AGREGADOS (KOHA) |
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| Fuente de clasificación o esquema de ordenación en estanterías |
Clasificación Decimal Dewey |
| Koha [por defecto] tipo de item |
Tesis |
