Monitoreo Predictivo de Equipos en la Industria de Hidrocarburos con Python

 

Monitoreo Predictivo de Equipos en la Industria de Hidrocarburos con Python

Introducción:

En esta décima entrada, exploraremos cómo aplicar el monitoreo predictivo utilizando Python en la industria de hidrocarburos. Abordaremos la creación de modelos predictivos para prever fallos en equipos, maximizando así la eficiencia operativa y reduciendo costos de mantenimiento.

Monitoreo Predictivo de Equipos con Python:

1. Generación de Datos Ficticios:

• Imaginemos que tenemos datos ficticios que representan el rendimiento de bombas en una instalación de extracción de petróleo. Definiremos un conjunto de datos para simular lecturas de sensores a lo largo del tiempo:

import pandas as pd
import numpy as np # Crear datos ficticios de rendimiento de bombas
fechas = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-12-31', freq='D')
bomba1 = np.random.normal(100, 5, size=len(fechas))
bomba2 = np.random.normal(95, 8, size=len(fechas)) # Crear DataFrame de Pandas
datos_bombas = pd.DataFrame({'Fecha': fechas, 'Bomba1': bomba1, 'Bomba2': bomba2})

2. Análisis Exploratorio de Datos:

• Utilizaremos Pandas y Matplotlib para realizar un análisis exploratorio de los datos de rendimiento de las bombas:

import matplotlib.pyplot as plt

# Visualización de rendimiento de bombas a lo largo del tiempo

plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.plot(datos_bombas['Fecha'], datos_bombas['Bomba1'], label='Bomba1')

plt.plot(datos_bombas['Fecha'], datos_bombas['Bomba2'], label='Bomba2')

plt.title('Rendimiento de Bombas a lo largo del Tiempo')

plt.xlabel('Fecha')

plt.ylabel('Rendimiento')

plt.legend()

plt.show()

3. Creación del Modelo Predictivo:

• Utilizaremos la biblioteca scikit-learn para crear un modelo de regresión que predice el rendimiento futuro de las bombas basándose en lecturas históricas:

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Dividir datos en entrenamiento y prueba

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(datos_bombas[['Bomba1']], datos_bombas['Bomba2'], test_size=0.2, random_state=42)

# Crear y entrenar modelo de regresión

modelo_regresion = LinearRegression()

modelo_regresion.fit(X_train, y_train)

# Predecir el rendimiento de la Bomba2 en el conjunto de prueba

y_pred = modelo_regresion.predict(X_test)

# Evaluar el rendimiento del modelo

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

• 
  

4. Visualización de Predicciones:

• Visualizaremos las predicciones del modelo en comparación con el rendimiento real de la Bomba2 en el conjunto de prueba:

# Visualización de predicciones vs rendimiento real

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.scatter(X_test, y_test, color='black', label='Rendimiento Real')

plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3, label='Predicciones')

plt.title('Predicciones del Modelo vs Rendimiento Real de Bomba2')

plt.xlabel('Rendimiento de Bomba1')

plt.ylabel('Rendimiento de Bomba2')

plt.legend()

plt.show()

• 
  

• 5. Monitoreo Continuo:

• Implementaremos una lógica sencilla de monitoreo que alerta si la predicción del modelo sugiere un rendimiento inusualmente bajo en la Bomba2:

# Alerta si la predicción sugiere un rendimiento inusualmente bajo

rendimiento_actual = datos_bombas['Bomba1'].iloc[-1]

predicciones_futuras = modelo_regresion.predict([[rendimiento_actual]])

if predicciones_futuras < 90:

print("Alerta: El modelo predice un rendimiento inusualmente bajo en la Bomba2.")

else:

print("La Bomba2 funciona dentro de los parámetros normales.")

Conclusión:

Hemos desarrollado un modelo predictivo para el monitoreo de bombas en la industria de hidrocarburos. Python, con sus bibliotecas especializadas, proporciona las herramientas necesarias para implementar soluciones de monitoreo predictivo efectivas. En futuras entradas, exploraremos técnicas más avanzadas para el monitoreo continuo en la industria de hidrocarburos.

¡Sigue explorando el potencial predictivo de Python!