Abstract
Diversos estudios evidencian la necesidad en la industria petrolera venezolana de implementar alternativas viables en el ámbito de mantenimiento de la integridad de tuberías. Este trabajo tuvo como objetivo proponer un modelo de predicción de la velocidad de corrosión externa, para tuberías de transporte de crudo enterradas en un campo de producción, ubicado en el occidente del estado Zulia, Venezuela, con suelos predominantemente arcillosos. Luego de la recopilación, revisión y clasificación de los datos de campo sobre parámetros del suelo y operacionales, se realizó una definición de variables de entrada y salida, utilizados para generar dos modelos; uno de regresión y otro de clasificación. Para el modelo por redes neuronales, se obtuvo un bajo ajuste de regresión (R2) de 6,62 % y un RMSE (root-mean-square error) de 2,13; indicadores de una baja eficiencia, debido a las restricciones de los datos suministrados y tamaño de muestra. Por otro lado, para el modelo por clasificación de árbol de decisión, se alcanzó una exactitud de 98,14 %, agrupando los datos de velocidad de corrosión en rangos o renglones de severidad. Este modelo de árbol de clasificación servirá como punto de partida para posteriores investigaciones que deseen profundizar en el área.
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