Autocodificador recurrente para detectar fallas en un tren de reactores de polimerización

La tarea de detectar, identificar y diagnosticar fallas en procesos industriales es de vital importancia para evitar un control deficiente del proceso, desperdicios de materia prima, pérdidas económicas por problemas de calidad en el producto final, etc. En consecuencia, la detección temprana y el diagnóstico preciso de las fallas resultan cruciales para reencausar el proceso y minimizar el impacto de las mismas. En este trabajo se desarrolla un módulo de detección de fallas, que incluye una interpretación de las fallas para facilitar su identificación y diagnóstico. El módulo se desarrolla en particular para un proceso de producción de látex para caucho estireno-butadieno, obtenido mediante un proceso continuo, el cual es susceptible de sufrir una amplia diversidad de fallas de distintas características. La metodología propuesta requiere para el ajuste del modelo únicamente datos del proceso en estado normal de operación, evitando así la compleja tarea de obtener un conjunto de datos representativo de todas las posibles fallas del proceso. Al tratarse de un proceso complejo, dinámico, no lineal y con muchas variables medidas, se adopta una metodología basada en autocodificadores recurrentes. Los resultados muestran en general un desempeño aceptable del modelo obtenido. Aquellas fallas que difieren significativamente de la distribución de probabilidades del estado normal de operación de la planta son detectadas eficazmente. Por otra parte, en algunos casos se observa un retardo u omisión temporal en la detección de las fallas. Esto se atribuye a la pequeña magnitud de algunas fallas, las cuales no se diferencian significativamente respecto a un estado normal de operación.