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Resumen de Algunas técnicas heurísticas para la optimización de la explotación y logística de los hidrocarburos gaseosos

Ángel Luis Udías Moinelo Árbol académico

  • Con esta tesis se pretende contribuir a la optimización de los procesos industriales relacionados con la explotación y la logística de los hidrocarburos gaseosos aplicando técnicas heurísticas, normalmente evolutivas, o hibridándolas con otro tipo de técnicas numéricas de optimización.

    Los hidrocarburos gaseosos son una de las fuentes energéticas más empleadas y limpias, con lo que la utilización de técnicas adecuadas de optimización en los procesos industriales de extracción, aprovisionamiento o distribución del gas, implicará ahorros importantes. Sin embargo, la optimización de estos procesos industriales reales presenta muchas dificultades, puesto que, además de implicar modelos matemáticos complejos, frecuentemente el comportamiento del problema es no lineal y muchas de las variables tienen naturaleza discreta o entera. Por todo ello, desarrollar sistemas de optimización para los que no resulten insuperables dichas dificultades prácticas, resulta a día de hoy imposible para cualquier técnica de optimización clásica; por lo que las investigaciones se han movido en la línea de intentar resolverlos empleando técnicas heurísticas.

    Uno de los problemas de optimización que se plantea en el diseño y planificación de la explotación de un yacimiento de hidrocarburos, es la localización óptima de un número de pozos, a priori desconocido, con el fin de mejorar los ratios de extracción. Se han conseguido resultados muy interesantes al acoplar la técnica de los algoritmos genéticos con simuladores numéricos de yacimientos; lo cual implica importantes ahorros económicos y de tiempos de cálculo; y con la ventaja adicional de que las técnicas evolutivas pueden ser paralelizadas de forma muy sencilla.

    El resto de innovaciones y desarrollos presentados en esta tesis están relacionados con la optimización logística del aprovisionamiento, almacenamiento y distribución en la cadena de aprovisionamiento d


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