Estudio y análisis de presiones y caudales en la distribución de gas natural en la redes primarias de la ciudad de El Alto mediante la aplicación de Deep Learning.

Abstract

En este proyecto de grado se analizó y estudió las presiones y caudales en la distribución del gas natural dentro de las redes primarias de la ciudad de El Alto haciendo uso del algoritmo artificial denominado Deep learning. Se desarrolló un sistema de predicción rápida capaz de manejar las condiciones de operación en las estaciones de despacho hasta las EDR de las redes primarias de gas natural utilizando el método de Deep Learning. posteriormente, se obtuvo las presiones y caudales máximos y mínimos necesarios en el proceso de distribución de gas natural en la red primaria específica dentro de la urbanización de la ciudad de El Alto hasta sus estaciones de regulación, debido a los cambios de demanda que se presentan. Se diseñó y efectuó el cálculo de una nueva red primaria con caudales óptimos de entrada y salida de una unidad de despacho en la ciudad de El Alto con los datos obtenidos con el Deep Learning. A través un estudio de factibilidad técnico y económico se ha demostrado que el proyecto es factible desde una óptica cualitativa determinando las ventajas que son mayores a las desventajas y desde una óptica cuantitativa donde se observa que el TIR y el VAN son muy aceptables en la parte económica. Se ha podido realizar efectivamente el análisis cuantitativo para la determinación de caudales y presiones en la distribución del gas natural en redes primarias de la ciudad de El Alto mediante la aplicación de Deep Learning, demostrando que es necesario ajustar la presión para mejorar la distribución.