Plataforma de soporte a la detección de Estados Estacionarios con fines de monitorización en la CTE Felton

Abstract

Como consecuencia del continuo desarrollo en equipos de recogida de datos y sistemas informáticos de almacenaje, la cantidad de datos que se producen durante la operación continua de procesos industriales que son guardados se ha incrementado enormemente. Diversos autores han reconocido el potencial de conocimiento posible a descubrir a partir de estos para asistir en la operación y mejoras aplicables al proceso. El siguiente trabajo constituye una herramienta para desarrollar, adaptar y/o extender técnicas de análisis de datos que ayuden a procesar estos grandes volúmenes de información que se denominan como minas de datos para extraer información útil y con ella soportar la aplicación de diversas tareas. La realización de este trabajo se centrará en estos problemas de obtención, manipulación y utilización de la información a partir de datos de operación. El Explorador Industrial Multivariable (IME por sus siglas en inglés Industrial Multivariate Explorer) desarrollado sobre la plataforma MatLabTM permite utilizar una serie de herramientas las cuales están todas integradas en una interfaz de usuario para la extracción del conocimiento a partir de las minas de datos del proceso con el objetivo principal de realizar la detección automatizada de los Estados Estacionarios (EE) correspondientes a un proceso industrial (generadores de vapor de la CTE Felton) y de este modo determinar las desviaciones existentes entre estos valores (medidos) y los esperados para así monitorizar el efecto a largo plazo de las degradaciones de los componentes y equipos sobre el correcto funcionamiento del proceso.

As a result of continuous development tools for data collection and storage systems, the amount of data produced during the continuous operation of industrial processes that they are stores has increased enormously. Several authors have recognized the potential of knowledge possible to reveal in these data to assist in the operation and improvements applicable to the process. The following paper is a tool to develop, adapt and / or extend data analysis techniques to help process these big information volumes that they are denominated as data mining to extract useful information and with it support the implementation of various tasks. The realization of this work will focus on these problems of obtaining, handling and use of information from operational data. The Industrial Multivariate Explorer (IME) developed on the MatLabTM platform enables a variety of tools which are all integrated in a graphic interface for extracting knowledge from process data mining with the aim of making the automated detection of Stationary States (SS) corresponding to a industrial process (steam generators of CTE Felton) and this way determining the existent deviations between these values (measured) and the expected for that way monitoring the long period effect of the degradations of the components and equipments on the correct operation of the process.