Soluciones Inteligentes para la Energía del Mañana – Evento MathWorks (MATLAB)

8:30

Registro

9:00 – 9:05

Bienvenida e Introducción

9:05 – 9:45

Análisis de Datos de Ingeniería para Usuarios de Excel
Descubre cómo MATLAB puede mejorar el análisis de datos de sensores en series de tiempo sin necesidad de escribir mucho código. En este seminario mostraremos cómo comenzar con MATLAB para automatizar el procesamiento de datos de hojas de cálculo de Excel. De igual forma, discutiremos cómo usar MATLAB para procesar datos, y demostraremos cómo crear modelos estadísticos avanzados basados en estos datos.

Temas destacados:

• Acceso a datos desde Excel
• Uso de herramientas interactivas para visualización, limpieza y modelado de datos
• Generación automática de código para replicar el análisis
• Documentación del trabajo mediante scripts y funciones fáciles de escribir
• Compartir resultados mediante la creación automática de informes
• Desarrollo de habilidades de programación más allá de lo básico

9:45 – 10:30

Diseño y Simulación de oleoductos con MATLAB y Simulink

10:30 – 10:45

Receso

10:45 – 11:30

Introducción a Simulación de Yacimientos con MRST
Aprenderemos cómo utilizar MATLAB Reservoir Simulation Toolbox (MRST) para crear y ejecutar simulaciones de yacimientos. Los usuarios aprenderán el flujo de trabajo básico para configurar y ejecutar simulaciones monofásicas y multifásicas. El punto central de esta sesión es cómo MATLAB facilita la creación de simulaciones de yacimientos mediante el uso de scripts básicos.

Algunos aspectos destacados incluyen:

• Creación de geometrías básicas de yacimientos en MATLAB.
• Importación de modelos estáticos de yacimientos y propiedades de rocas/fluidos de PETREL.
• Configuración de una simulación de yacimiento utilizando Live Scripts.
• Análisis de casos de verificación estándar de la industria (SPE CSP 1 y 9).

Simulaciones hidromecánicas para yacimientos no convencionales con MRST
En esta presentación mostraremos cómo usar MATLAB y MRST para simulación de pozos multifractura cuyas propiedades de roca exhiben fuerte dependencia a la presión de fluido en el yacimiento.

Aspectos destacados incluyen:

• Generacion de flujos de trabajo de simulación reproducibles usando Live Scripts
•  Generacion de mallas cartesianas con refinamiento logaritmico
• Importar propiedades de fluidos (PVT) desde archivos de ECLIPSE
• Uso de solucionador de ecuaciones diferenciales ordinarias para calculo de equilibrio hidrostático
• Evaluacion del impacto de la geomecánica en la productividad

12:15 – 13:15

Almuerzo

13:15 – 14:00

Mantenimiento Predictivo con MATLAB y Simulink
En este seminario, aprenderá cómo puede utilizar esos datos para el mantenimiento predictivo, el monitoreo inteligente del estado de los sistemas para evitar futuras fallas de los equipos. En lugar de seguir un cronograma de mantenimiento tradicional, los cronogramas de mantenimiento predictivo se determinan mediante algoritmos analíticos y datos de sensores. Con el mantenimiento predictivo, las organizaciones pueden identificar problemas antes de que falle el equipo, identificar la causa raíz del fallo y programar el mantenimiento tan pronto como sea necesario.

Los aspectos más destacados incluyen:

• Acceder y preprocesar datos de una variedad de fuentes.
• Uso de Machine Learning para desarrollar modelos predictivos.
• Creación de paneles para visualizar e interactuar con los resultados del modelo.
• Implementación de algoritmos predictivos en sistemas de producción y dispositivos integrados.

Usar simulación para generar datos para fallas costosas o difíciles de reproducir.

14:00 – 14:45

Digital Twin para aplicaciones de oil and gas
En esta sesión presentamos cómo se puede aplicar el diseño basado en modelos (MBD) a equipos industriales existentes para mejorar el rendimiento del sistema y probar algoritmos de control antes de integrarlos en equipos de campo. Para esta sesión se utiliza una torre de perforación como ejemplo. El objetivo es encontrar la velocidad máxima de funcionamiento, dadas las limitaciones de velocidad/potencia del variador de frecuencia (VFD). En última instancia, este cambio en el funcionamiento se prueba tanto en el escritorio como con hardware-in-the-loop. Los aspectos más destacados incluyen:

• Construyendo un modelo basado en la física e incorporando controles usando bloques prediseñados.
• Calibrar el modelo con los datos de campo para crear el digital twin mediante la estimación automática de parámetros.
• Uso del digital twin para optimizar el rendimiento del sistema e importar código PLC existente para verificación y prueba.
• Implementación de lógica de supervisión basada en estados en el gemelo digital para probar la lógica de control.
• Métodos formales para verificación, validación y prueba de la lógica de control frente a los requisitos del sistema.

Generación de código PLC y C++ directamente desde el modelo. Este código se puede utilizar para la creación rápida de prototipos, la implementación de código integrado o pruebas de Hardware-in-the-loop (HIL).

14:45 – 15:30

Introducción a Simulink para sistemas de control
Simulink es un ambiente gráfico de programación para el modelado de sistemas dinámicos complejos con el que puede diseñar y simular su sistema antes de implementarlo en hardware mientras explora y experimenta con diseños que de otra forma no consideraría. Simulink es también la plataforma para diseño basado en modelos (MBD), proceso que soporta la validación temprana de requerimientos, así como prueba y validación durante todas las etapas del desarrollo, para poder descubrir errores lo más temprano posible.

En esta sesión aprenderá el uso básico de Simulink para modelado, simulación y análisis de sistemas dinámicos, podrá ver cómo se construyen modelos usando la interfaz y bloques de Simulink, personalizar librerías y la conexión con MATLAB.

Adicionalmente aprenderá como se diseñan algoritmos de control y se presentará el flujo de trabajo para generación automática de código para equipos en campo como PLC o microcontroladores.

15:30 – 17:00

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