Evaluación del modelo de mezcla y predicción de calidades de gasolinas formuladas en la Refinería Amuay

Abstract

Las gasolinas elaboradas en la refinería de Amuay deben cumplir con una serie de restricciones de calidad impuestas por el mercado consumidor, por lo que se requieren metodologías adecuadas de predicción de cada una de las calidades. El problema radica en las desviaciones que existen entre los valores de calidad estimados por los ingenieros de programación y los obtenidos realmente mediante análisis de laboratorio. Con el objeto de obtener modelos de predicción de calidades mejores a los usados en la refinería de Amuay, se utilizaron dos programas de regresión múltiple: El primero bajo ambiente MATLAB llamado método de los mínimos cuadrados (PLS) y el último bajo ambiente Visual Basic conocido como análisis de regresión múltiple (ARM). Se recolectaron los datos necesarios entre los que se encuentran las calidades y cantidades de los componentes y las calidades finales de las gasolinas elaboradas durante el período 2000-2001. Los datos recolectados fueron objeto de control estadístico de procesos (CEP) para hallar una base de datos lo suficientemente representativa del fenómeno de mezclado. Luego de utilizar ambos programas se obtuvieron índices de mezcla que permiten determinar las calidades de las gasolinas. Se elaboró una hoja de mezclas en la cual se programaron los modelos lineales y la misma facilita la traducción de estos índices a los valores de calidad deseados sólo con introducir la receta de la gasolina. Tras validar los modelos PLS y ARM, y compararlos con los anteriormente usados en la refinería, se obtuvieron mejoras en la confiabilidad de 3 % hasta 30 %, por lo que a partir del mes de Septiembre del año 2001 se comenzaron a utilizar los nuevos modelos y la nueva hoja de mezclas para predecir las calidades de las gasolinas. Desde ese entonces han disminuido considerablemente las regalías por exceso de calidad, así como también la refinería ha logrado hacer una mejor distribución de sus componentes cumpliendo siempre con las exigencias del mercado.