Detalle de la tesis

Autores: Roda, Fernando.

Resumen: El manejo inadecuado de eventos anormales es uno de los factores que más afecta a la economía de la industria moderna. La falta de comprensión del proceso por parte de los operadores y la inadecuación de la información para la toma de decisiones durante los incidentes son las causas más frecuentes de este problema. Asimismo, los sistemas de supervisión están limitados por las dificultades de interoperabilidad que experimentan los Sistemas de Información de Planta (SIP).La propuesta de esta tesis para atacar estos problemas consiste en el diseño de una arquitectura que utiliza ontologías para mejorar la integración y la consistencia de los datos distribuidos en el SIP.Además, este trabajo explora las capacidades deductivas de los razonadores semánticos para automatizar las tareas de supervisión de procesos. Con este fin, se estudia el modelado y el razonamiento basado en lógica de descripción para soportar métodos de supervisión cualitativos. Primero se presenta un método de supervisión basado en Hazard and Operability Analysis (HAZOP) multivariado. Este enfoque utiliza las ``firmas de las fallos' que constan de un conjunto de desvíos de parámetros; éstos son capturados por la base de conocimiento como axiomas. Usando dichos axiomas, cualquier razonador de lógica de descripción puede detectar situaciones de riesgo a partir de una vista estática del proceso. Con el objeto de soportar tareas de supervisión en linea, se implementó una estrategia de razonamiento incremental que reduce los tiempos de cómputo. Luego, en respuesta a las debilidades detectadas en el enfoque anterior, se propone una plataforma para el análisis inteligente de datos de sensores. Ésta es una solución más general capaz de gestionar y descubrir patrones temporales cualitativos en los datos medidos usando mecanismos de razonamiento temporal. Todos estos esquemas de supervisión se apoyan en un conjunto de novedosas ontologías, desarrolladas sobre la base de reconocidos estándares. Los experimentos realizados sobre procesos químicos muestran resultados prometedores en la detección y diagnóstico de fallos, y en la caracterización de las situaciones de riesgo en varios casos de estudio de la industria química. Los razonadores semánticos demostraron ser efectivos para gestionar la consistencia del conocimiento y brindar información transparente sobre el estado del proceso, justificando formalmente los resultados obtenidos.

Grado académico: Universitario de posgrado/doctorado.

Titulo obtenido: Doctor en informatica.

Idioma: Español.

Area de conocimiento: Otras Ciencias de la Computación e Información.

Año: 2015