Revista de ingeniería química y tecnología de procesos
Acceso abierto

abstracto

Detección de fallas y seguridad de procesos mejoradas mediante gráficos de Shewhart multiescala.

M Ziyan Sheriff y Mohamed N Nounou

La seguridad de los procesos es un componente crítico en varias industrias de procesos. Las técnicas de monitoreo estadístico de procesos se desarrollaron inicialmente para maximizar la eficiencia y la productividad, pero en las últimas décadas con desastres industriales catastróficos, la seguridad de los procesos se ha convertido en una prioridad principal. Los sensores juegan un papel crucial en el registro de las mediciones del proceso y, de acuerdo con la cantidad de variables monitoreadas, las técnicas de monitoreo del proceso se pueden clasificar en técnicas univariadas o multivariadas. La mayoría de las técnicas de monitoreo de procesos univariados se basan en tres suposiciones fundamentales: que los residuos del proceso contienen un nivel moderado de ruido, son independientes y se distribuyen normalmente. Sin embargo, en la práctica, debido a una variedad de razones, como errores de modelado y sensores que funcionan mal, estas suposiciones se violan, lo que puede conducir a incidentes catastróficos. Afortunadamente, la representación de datos basada en ondículas multiescala posee inherentemente características que son capaces de lidiar con estas violaciones de suposiciones. Por lo tanto, en este trabajo, se utiliza la representación multiescala para mejorar el rendimiento del gráfico de Shewhart (que es un método de detección de fallas univariante bien conocido) para ayudar a mejorar su rendimiento. Se evaluó el rendimiento del gráfico Shewhart multiescala desarrollado y se comparó con el gráfico convencional a través de dos ejemplos, uno con datos sintéticos y el otro con datos de columnas de destilación simuladas. Los resultados de ambos ejemplos muestran claramente que el gráfico de Shewhart multiescala desarrollado proporciona tasas más bajas de detección perdida y falsas alarmas, así como valores más bajos de ARL1 (es decir, detección más rápida) para la mayoría de los casos en los que se violan los supuestos fundamentales del gráfico de Shewhart. Además, la relativa simplicidad del algoritmo propuesto fomenta su implementación en la práctica para ayudar a mejorar la seguridad del proceso.