6. PLANIFICACIÓN ENERGETICA
6.1 LINEA BASE ENERGETICA PIA3
La línea base de energía ocupa un lugar central en la implementación de programas de optimización energética o en el desarrollo de SGE. Caracterizan el comportamiento histórico del consumo energético de la planta, área, proceso, subproceso o equipo, en función de la variable significativa identificada.
Su importancia radica en que se convierte en el punto de referencia sobre el cual se mide, monitorea y administra el desempeño energético y son también la base de referencia para medir el desempeño a través de los indicadores de desempeño energético (IDEn).
Como criterio de validación estadística de línea base energética se consideró el p – value (probabilidad).
Tabla 14. Criterio de significación estadística de la línea base.
CRITERIO Valor de p-value Aceptable <0.05
Fuente: propia
El resultado del modelo de regresión entrega un modelo univariable que relaciona la energía consumida con la energía hidráulica, de la forma:
= ∗E hid + 6
Donde E corresponde a la energía eléctrica consumida por el proceso de inyección, E hid la energía hidráulica, m el consumo especifico de energía que caracteriza el nivel de eficiencia de la componente tecnológica del proceso y Eo la energía no asociada a la producción.
La energía hidráulica se calculó con la siguiente formula:
] 3 [DXℎ _@`/5í'] = bc" d e ∗ f[C8`] ∗ 8 340 [&;:O] ∗ g h [
d
C8`] ∗ g ; i [&;:O] ∗ 24 1000
Donde:
E hid : es la energía hidráulica de la planta de inyección PIA3 por día
γ : es el peso específico del agua de inyección = 9,81 kN/m 3
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Q: es el caudal de agua inyección de la PIA3 en BPD (Barriles por día) P des : es la presión de descarga de agua de inyección en psig.
f Q : es el factor de conversión del caudal de BPD a m 3 /s = 0,0000018942041 f P : es el factor de conversión de psig a m = 0,704
Para que el modelo sea significativamente aceptable, el p-value de la variable independiente debe ser menor que 0,05.
6.1.1 Definición del periodo base.
Los datos por utilizar se encuentran en el periodo comprendido entre el 01/01/2020 hasta el 31/12/2020 y poseen una frecuencia diaria. La frecuencia diaria es establecida para simplificar los registros que se tienen horarios, esto con el fin de optimizar el volumen de información. (ver anexo A)
6.1.2 Definición de la muestra de datos mínima
Para determinar el número mínimo de la muestra de datos ( 0 ), se asumió el coeficiente de varianza “CV = 0,5” de los datos de energía, y se estableció un nivel de confianza del 95% y una precisión del 5%. A continuación, se presenta el siguiente cálculo de número de datos mínimo requerido:
= ∗ j
= 0,5 ∗ 1,96
0,05 = 384 5'/6;
Dado que el número de datos mínima de la muestra requerida es mayor que el número de datos disponibles (366<384), se requiere ajustar el tamaño mínimo de la muestra utilizando el Ajuste de población finita. Este ajuste reduce el tamaño de muestra (n) como sigue:
= ∗ "
K + " = 384 ∗ 366
384 + 366 = 188 5'/6;
Para aceptar este número de datos se debe validar que el coeficiente de varianza de la muestra es menor que el asumido, así:
= 5 ; :' :ó ;/á 5'9 9Oí'
9Oí' &96 5:6 = 15,017 DXℎ/5í'
164,286 DXℎ/5í' = 0,091
Entonces ya que (0,091 ≪ 0,5) el número de muestras mínimo se acepta.
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6.1.3 Identificación y clasificación de variables de proceso
Existen cuatro grupos de variables en el proceso de inyección de agua que pueden afectar el consumo energético, los cuales se listan a continuación:
• Independientes de O&M (No controlables): Influyen significativamente sobre el consumo de energía eléctrica, pero el operador ni el mantenedor pueden actuar sobre ellas para cambiar el consumo de energía.
Volumen de líquido inyectado.
• Dependientes de la operación (Controlables): Influyen significativamente en el consumo de energía eléctrica y pueden ser controladas por la operación de forma manual o automática.
Frecuencia del VFD
Presión de descarga en el cabezal de salida
Presión de succión en el cabezal de entrada.
N° de bombas en operación en la PIA.
Combinación de Bombas (arreglos)
Recirculación
• Dependientes del mantenimiento (Controlables): Influyen significativamente en el consumo de energía eléctrica y pueden ser controladas por la actividad de mantenimiento de forma manual o automática.
Vibración de la bomba
Temperatura de motor
Alineación del conjunto bomba-motor
Temperatura del variador
Estado de filtros
Estado de aislamiento del motor
• Estáticas: Afectan significativamente el consumo de energía eléctrica, pero no cambian en el tiempo, generalmente son inherentes a la tecnología existente.
Tipo de variador de frecuencia
Tipo de motor
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Tipo de bomba
Tubería
Equipos Auxiliares
Adicionalmente a la identificación y clasificación preliminar de estas variables, se requiere realizar un proceso de filtrado y determinar la significancia de las variables mediante un análisis estadístico de las variaciones del consumo de energía eléctrica frente a las variaciones de estas variables características del proceso.
6.1.4 Toma de datos
Se utilizarán los 366 datos disponibles comprendidos en el periodo establecido anteriormente para el cálculo de la línea base. (ver anexo A)
6.1.5 Filtrado de datos
Para realizar el filtrado físico de datos se debe:
• Identificar los datos operacionales atípicos. Ejemplo: datos iguales a cero, negativos o valores incoherentes para las variables analizadas, eficiencias superiores a 1 y menores a 0 (fuera de rango del proceso), procesos con disminución de entropía, y valores no consecuentes con la realidad del proceso.
• Identificar las causas de ocurrencia de los datos operacionales atípicos.
• Eliminar los datos.
Una vez realizado el filtrado físico se debe determinar si se requiere realizar un filtrado estadístico de los datos. Lo anterior se realiza cuando los datos obtenidos del primer filtro generan un modelo estadístico cuyo grado de significancia entre el consumo de la energía y la variable independiente no es válido.
Se realizó el filtrado físico del total de datos disponibles (366) y se eliminaron (2)
datos de operación ya que no presentaban datos de energía consumida (0,55%)
datos correspondientes a las fechas 26/06/2020 y 07/09/2020 respectivamente, Al
graficar Energía vs Energía hidráulica se identificaron (3) datos de los (366)
disponibles que representan ruido para el cálculo del modelo matemático de la línea
base, esto datos representan el (0,82%) de los datos. Ver figura 22.
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Figura 22. Grafica Energía Eléctrica vs Energía hidráulica - filtrado de datos
Fuente: propia
Los puntos en rojo representan los datos de los días 08/04/2020, 25/07/2020 y 08/09/2020, estos datos fueron eliminados para definir la línea base energética.
No fue necesario hacer un filtrado estadístico, ya que los demás datos son representativos para definir la línea base energética de la PIA3.
6.1.6 Establecer el modelo lineal de línea base.
Se calcula la tendencia lineal de los datos y el modelo matemático univariable utilizando el método de regresión lineal con el propósito de obtener los parámetros estadísticos del modelo matemático. Para determinar los atributos del modelo se utilizó la herramienta de regresión de Excel para el cálculo de dichos estadísticos.
Tabla 15. Estadistica de Regresión línea base energética PIA3
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de determinación R^2 0,957
Error típico 3,121 MWh/día
Observaciones 361
Fuente: propia
El modelo matemático de la línea base representativo para la planta de inyección PIA3 es:
y = 1,5003x - 6,3258 R² = 0,92
40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 140,00 160,00 180,00 200,00
5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 1 0 0 1 1 0 1 2 0 1 3 0 1 4 0
E n e rg ía E lé ct ri ca [ M W h /d ía ]
Energía Hidráulica [MWh HID/día]
Energía Eléctrica vs Energía Hidráulica
87 p DXℎ
5í' q = 1,563 ∗ rst p DXℎ _@`
5í' q − 13,399
Donde [ MXℎ / 5 í ' ] representa el consumo de energía eléctrica de la PIA3 y E hid
[ MWh HID/5í' ] la energía hidráulica. El Índice de Consumo de la tecnología está representado por la razón de cambio del consumo de energía respecto a la energía hidráulica igual a 1,563 MWh/MWhHID. Lo que indica que, por cada incremento en la energía hidráulica de la planta de un (1) MWh HID, el consumo de energía eléctrica se incrementa alrededor de 1,563 MWh.
El modelo muestra que existe una Energía No Asociada a la energía hidráulica promedio de -13,399 MWh/día.
Efectuados los cálculos y procedimientos para la construcción de la línea base para la PIA3, se obtuvo la siguiente gráfica. Ver figura 23.
Figura 23. Tendencia y modelo matemático de la relación entre el consumo de energía eléctrica y la energía hidráulica del proceso de inyección de la PIA3
Fuente: propia
El coeficiente estadístico de determinación R-2 indica que el modelo obtenido explica el 95,73% de la variabilidad en promedio de la energía consumida (MWh/día).
6.1.7 Determinar atributos estadísticos del modelo matemático
Utilizando los resultados del análisis de regresión se calculan los atributos del modelo:
y = 1,5629x - 13,399 R² = 0,9573
80 100 120 140 160 180 200
8 5 9 0 9 5 1 0 0 1 0 5 1 1 0 1 1 5 1 2 0 1 2 5 1 3 0 1 3 5
E n e rg ía E lé ct ri ca [ M W h /d ía ]
Energía Hidráulica [MWh HID/día]
Energía Eléctrica vs Energía Hidráulica
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• Significación del modelo:
& − '() = 6,119 ∗ 10 S z{ ≪ 0,05
• Coeficiente de determinación ? 2
? = 0,957
• Nivel de confianza (361 datos)
Para un nivel de confianza de 95% el modelo es significativo según la tabla t- student.
/ 01234 1 '( )('56 = 89,719 / 01234 5 /'%(' = 1,96
89,719 > 1,96
• Precisión absoluta
89 :;:ó '%;6()/' = / 01234 1 5 /'%(' ∗ 9969 /í&: 6 89 :;:ó '%;6()/' = 1,96 ∗ 3,121 DXℎ
5í' = 6,117 DXℎ 5í'
• Precisión relativa
89 :;:ó 9 ('/: ' = 89 :;:ó '%;6()/'
6 ;) 6 5:6 ;/: '56 ∗ 100%
89 :;:ó 9 ('/: ' = 6,117 DXℎ 5í' 164,201 DXℎ 5í'
∗ 100% = 3,73%
• Razón de cambio del consumo de energía por unidad energía hidráulica.
1,563 DXℎ DXℎ _@`
• El consumo de energía eléctrica fijo promedio del proceso no asociado a los
cambios de la cantidad de energía hidráulica es:
89
−13,399 DXℎ
5í'
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