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Inteligencia artificial para gestión y atención de alarmas

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dc.contributor.advisorParra Rodriguez, Carlos Alberto
dc.contributor.authorPadilla Trillos, Samuel Arturo
dc.contributor.evaluatorPerez Cerquera, Manuel Ricardo
dc.contributor.evaluatorVarón García, Rene Leandro
dc.date.accessioned2023-03-13T18:49:13Z
dc.date.available2023-03-13T18:49:13Z
dc.date.created2022-06-02
dc.description.abstractEl siguiente documento es el resultado del proyecto de investigación “INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA GESTIÓN Y ATENCIÓN DE ALARMAS” como opción de grado de Ingeniería Electrónica, en este documento se presenta una breve explicación de la problemática que está viviendo hoy en día la industria del petróleo con los sistemas de alarmas digitales y la cantidad exagerada de alarmas que lo componen. Este documento plantea una solución basada en inteligencia artificial para la problemática que está viviendo hoy en día la industria del petróleo con los sistemas de alarmas digitales, en la solución se intenta predecir ciertos eventos de alarmas que distraen la atención del operario de eventos más relevantes. Para el planteamiento de la solución se utilizaron como base 3 documentos relacionados con la predicción de eventos de alarmas con base en modelos de inteligencia artificial, donde cada documento afronta la problemática implementando diferentes modelos de inteligencia artificial. En la solución planteada en este proyecto se utilizan 2 modelos de inteligencia artificial para predicción de alarmas frecuentes, “chattering alarms” y eventos de inundación, estos son “Random forest” y “SVM”. En el documento se exponen y sustentan los resultados de los dos métodos de inteligencia artificial, en los cuales se obtuvieron buenos resultados, finalmente se presentan las conclusiones basadas en los objetivos formulados. A continuación, se expone y describe el planteamiento del problema, posibles usuarios y la justificación.spa
dc.description.abstractenglishThe following document is the result of the research project "ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR ALARMS MANAGEMENT AND ATTENTION" as an Electronic Engineering degree option. This document presents a brief explanation of the problems that the oil industry is experiencing today with digital alarm systems and the exaggerated number of alarms that compose it. This document proposes a solution based on artificial intelligence for the problems that the oil industry is experiencing today with digital alarm systems, in the solution an attempt is made to predict certain alarm events that distract the operator's attention from more relevant events. For the solution approach, 3 documents related to the prediction of alarm events based on artificial intelligence models were used as a basis, where each document addresses the problem by implementing different artificial intelligence models. In the solution proposed in this project, 2 artificial intelligence models are used to predict frequent alarms, "chattering alarms" and flood events, these are "Random forest" and "SVM". In the document the results of the two artificial intelligence methods are exposed and supported, in which good results were obtained, finally the conclusions based on the formulated objectives are presented. Next, the approach to the problem, possible users and the justification are exposed and described.spa
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero (a) Electrónico
dc.description.sponsorshipTory Technologiesspa
dc.formatPDF
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.60794/5ans-ts87
dc.identifier.instnameinstname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10554/63702
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.licenceAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rights.localDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectSala de control
dc.subjectAlarmas chattering
dc.subjectAlarmas frecuentes
dc.subjectSistema de alarms
dc.subjectIA
dc.subjectSVM
dc.subjectRandom forest
dc.subject.armarcIngeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.armarcAlarmas (Electrónica)spa
dc.subject.armarcBases de datosspa
dc.subject.keywordControl room
dc.subject.keywordChattering alarms
dc.subject.keywordFrequent alarms
dc.subject.keywordAlarm sistem
dc.subject.keywordAI
dc.subject.keywordSVM
dc.subject.keywordRandom forest
dc.titleInteligencia artificial para gestión y atención de alarmasspa
dc.title.englishArtificial intelligence for alarms management and attentionspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado

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