UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE INGENIERÍA
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA MECÁNICA
Estandarización del proceso Workover de la
empresa colombiana Independence a partir de la
optimización de consumo de combustible
Paula Marcela Romero Toncel
201512393
Asesor:
Prof. Edgar Alejandro Marañón León, Ph.D.
Departamento Ingeniería Mecánica
Bogotá, Colombia
Diciembre 2020
2
Dedicatoria:
Dedico esta tesis a mis padres, Carlos e Ibon por
su apoyo incondicional para realizar el sueño de
convertirme en profesional y por ser las
personas más importantes de mi vida. Sin dejar
atrás a Ángel, Mario, Alexandra, Camila,
Carolina y Andrés quienes me ayudaron a
encontrar fortaleza y brindaron aliento en cada
paso del camino, compartiendo alegrías y
tristezas. Gracias por ser parte de mi vida y
permitirme ser parte de su orgullo.
3
Agradecimiento:
Me gustaría agradecer a mi familia, maestros,
compañeros y amigos que formaron parte de
esta etapa de formación de mi vida. A Juan
Mendoza y al profesor Edgar Alejandro
Marañón, por permitirme trabajar en este
proyecto y guiarme para poderlo llevar a cabo
exitosamente. Además, a la empresa
colombiana Independence, la cual depositó su
confianza en mí para realizar este trabajo y la
cual fomenta el crecimiento del país con sus
pilares de sostenibilidad, innovación,
excelencia y ética. Por último, a la Universidad
de los Andes por darme la oportunidad de
desarrollarme como ingeniera mecánica e
ingeniera civil y desarrollar capacidades y
competencias útiles para el resto de mi vida.
4
Índice
Resumen .............................................................................................................................................. 9
Abstract ........................................................................................................................................... 9
Introducción ...................................................................................................................................... 11
Objetivos ........................................................................................................................................... 15
General .......................................................................................................................................... 15
Específicos .................................................................................................................................... 15
Marco teórico .................................................................................................................................... 16
Metodología ...................................................................................................................................... 17
Equipo e instrumentación .............................................................................................................. 17
Recolección de datos ..................................................................................................................... 19
Cálculos y procesamiento de datos ............................................................................................... 19
Estandarización del proceso ...................................................................................................... 20
Proceso de POOH...................................................................................................................... 21
Proceso de RIH.......................................................................................................................... 26
Resultados ......................................................................................................................................... 30
Proceso de POOH ......................................................................................................................... 30
Proceso de RIH ............................................................................................................................. 48
Análisis de resultados ........................................................................................................................ 62
Proceso de POOH ......................................................................................................................... 62
Proceso de RIH ............................................................................................................................. 63
Conclusiones ..................................................................................................................................... 65
Recomendaciones .............................................................................................................................. 65
Bibliografía ....................................................................................................................................... 66
Apéndice ........................................................................................................................................... 68
Glosario ..................................................................................................................................... 68
Proceso de POOH ......................................................................................................................... 73
Resultados completos ................................................................................................................ 73
Proceso de RIH ........................................................................................................................... 110
Algoritmo de RStudio ............................................................................................................. 123
Proceso de RIH ........................................................................................................................... 148
Algoritmo de RStudio ............................................................................................................. 163
5
Índice de figuras
Figura 1. Imágenes de plataforma SkanHawk instalada (Independence). ......................................... 11
Figura 2. Imágenes analíticas de la plataforma SkanHawk (Independence). .................................... 12
Figura 3. Estandarización de cada una de las etapas del proceso Workover (subida y bajada). ....... 12
Figura 4. Consumo energético a nivel mundial (Enerdata, 2019). ................................................... 13
Figura 5. Producción energética a nivel mundial en Mtoe (Enerdata, 2019). ................................... 14
Figura 6. Tendencia mundial del consumo del petróleo en el periodo 1990-2019 (Enerdata, 2019).14
Figura 7. Especificaciones del motor de CATERPILLAR C-15. ..................................................... 17
Figura 8. Curvas de operación características del motor CATERPILLAR C-15. ............................. 17
Figura 9. Torre de perforación marca Loadcraft modelo LCI-550-C (Loadcraft Industries, Ltd., s.f.).
........................................................................................................................................................... 18
Figura 10. Malacate modelo 550/42-12, 42-8 de la marca Loadcraft (Loadcraft Industries, Ltd., s.f.).
........................................................................................................................................................... 19
Figura 11. Diagrama de flujo del procedimiento llevado a cabo para la estandarización del proceso
Workover llevado a cabo por la empresa Independence. .................................................................. 20
Figura 12. Sistema de reducción con poleas. .................................................................................... 22
Figura 13. Eficiencia de enrollamiento de cable para múltiples poleas (American Petroleum Institute,
2013). ................................................................................................................................................ 23
Figura 14. Perfil de carga en el gancho vs. tiempo del proceso. ....................................................... 30
Figura 15. Perfil de velocidad del bloque vs. tiempo del proceso. .................................................... 31
Figura 16. Perfil de posición del bloque viajero vs. tiempo del proceso........................................... 31
Figura 17. Intervalo de la base de datos filtrados según el proceso llevado a cabo. ......................... 32
Figura 18. Carga en el gancho vs. tiempo en el intervalo 1. ............................................................. 32
Figura 19. Velocidad en el bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 1. ........................................... 32
Figura 20. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 1. ............................................... 33
Figura 21. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 1. ........................................................... 33
Figura 22. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 1. .............................................. 33
Figura 23. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 1 ................................................................ 34
Figura 24. Carga del gancho vs. tiempo en el intervalo 2. ................................................................ 34
Figura 25. Velocidad del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 2. .............................................. 34
Figura 26. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 2. ................................................ 35
Figura 27. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 2. ........................................................... 35
Figura 28. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 2. .............................................. 35
Figura 29. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 2. ............................................................... 36
Figura 30. Carga del gancho vs. tiempo en el intervalo 3. ................................................................ 36
Figura 31. Velocidad del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 3. .............................................. 36
Figura 32. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 3. ................................................ 37
Figura 33. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 3. ........................................................... 37
Figura 34. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 3. .............................................. 37
Figura 35. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 3. ............................................................... 38
Figura 36. Carga en el gancho vs. tiempo en el intervalo 4. ............................................................. 38
Figura 37. Velocidad del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 4. .............................................. 38
Figura 38. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 4. ................................................ 39
6
Figura 39. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 4. ........................................................... 39
Figura 40. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 3. .............................................. 39
Figura 41. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 4. ............................................................... 40
Figura 42. Potencia de salida en el gancho. ...................................................................................... 40
Figura 43. Potencia suministrada por el motor.................................................................................. 40
Figura 44. Eficiencia del proceso de la subida de POOH. ................................................................ 41
Figura 45. Torque del motor. ............................................................................................................ 41
Figura 46. Tasa de consumo de combustible del proceso. ................................................................ 42
Figura 47. Estandarización de la subida del bloque viajero del proceso POOH. .............................. 46
Figura 48. Perfil de carga en el gancho vs. tiempo del proceso. ....................................................... 48
Figura 49. Perfil de velocidad del bloque vs. tiempo del proceso. .................................................... 48
Figura 50. Perfil de posición del bloque viajero vs. tiempo del proceso........................................... 49
Figura 51. Intervalo de la base de datos filtrados según el proceso llevado a cabo. ......................... 49
Figura 52. Carga en el gancho vs. tiempo en el intervalo 1. ............................................................. 50
Figura 53. Velocidad en el bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 1. ........................................... 50
Figura 54. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 1. ............................................... 50
Figura 55. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 1. ........................................................... 51
Figura 56. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 1. .............................................. 51
Figura 57. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 1. ............................................................... 51
Figura 58. Carga en el gancho vs. tiempo en el intervalo 2. ............................................................. 52
Figura 59. Velocidad del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 2. .............................................. 52
Figura 60. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 2. ................................................ 52
Figura 61. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 2. ........................................................... 53
Figura 62. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 2. .............................................. 53
Figura 63. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 2. ............................................................... 53
Figura 64. Carga en el gancho vs. tiempo en el intervalo 3. ............................................................. 54
Figura 65. Velocidad del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 3. .............................................. 54
Figura 66. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 3. ................................................ 54
Figura 67. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 3. ........................................................... 55
Figura 68. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 3. .............................................. 55
Figura 69. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 3. ............................................................... 55
Figura 70. Carga en el gancho vs. tiempo en el intervalo 4. ............................................................. 56
Figura 71. Velocidad del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 4. .............................................. 56
Figura 72. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 4. ................................................ 56
Figura 73. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 4. ........................................................... 57
Figura 74. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 4. .............................................. 57
Figura 75. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 4. ............................................................... 57
Figura 76. Potencia de salida en el gancho vs. tiempo. ..................................................................... 58
Figura 77. Potencia suministrada por el motor vs. tiempo. ............................................................... 58
Figura 78. Eficiencia del proceso vs. tiempo. ................................................................................... 58
Figura 79. Torque del motor vs. tiempo. ........................................................................................... 59
Figura 80. Tasa de consumo de combustible del proceso vs. tiempo. ............................................... 59
Figura 81. Energía cinética del bloque viajero durante la bajada vs. tiempo. ................................... 60
Figura 82. Energía potencial del bloque viajero durante la bajada vs. tiempo. ................................. 60
7
Figura 83. Energía total del bloque viajero durante la bajada vs. tiempo. ........................................ 61
Figura 84. Condiciones de frenado del bloque viajero durante la bajada vs. tiempo. ....................... 61
Figura 85. Bloque de corona (JH, s.f.). ............................................................................................. 68
Figura 86. Bloque viajero (El Rincon Petrolero, 2016). ................................................................... 69
Figura 87. Cable de perforación (Procarga, s.f.). .............................................................................. 69
Figura 88. Cuña (Owetech Petroleum Technology, s.f.). .................................................................. 70
Figura 89. Gancho (Liande, s.f.). ...................................................................................................... 70
Figura 90. Malacate (Movimiento y Carga, s.f.). .............................................................................. 71
Figura 91. Mesa rotatoria (Grupo CETEPI, 2014). ........................................................................... 71
Figura 92. Plataforma del encuellador (Maritime Union, s.f.). ......................................................... 72
Figura 93. Sarta de tubería (Fossil Oil, 2011). .................................................................................. 72
Figura 94. Torre de perforación (Croft Production Systems, 2016). ................................................. 73
8
Índice de tablas
Tabla 1. Valores representativos de las curvas de operación características del motor CATERPILLAR
C-15. .................................................................................................................................................. 18
Tabla 2. Relación entre la velocidad del motor y el cambio en el cual se opera. .............................. 18
Tabla 3. Relación entre el cambio del motor y los componentes entre él y el bloque viajero. ......... 19
Tabla 4. Eficiencia de enrollamiento de cable para múltiples poleas (American Petroleum Institute,
2013). ................................................................................................................................................ 23
Tabla 5. Resultado de la eficiencia para múltiples poleas (American Petroleum Institute, 2013) . .. 30
Tabla 6. Análisis estadístico de la eficiencia en la subida de la sarta. .............................................. 41
Tabla 7. Análisis estadístico de la tasa de consumo de combustible................................................. 42
Tabla 8. Relación entre el motor y el bloque viajero según el cambio para 1600 RPM. .................. 42
Tabla 9. Potencia del motor para diferentes cargas del gancho a 1600 RPM operando en los 6 cambios.
........................................................................................................................................................... 43
Tabla 10. Carga máxima del gancho a 1600 RPM con una potencia del motor de 480 hp. .............. 44
Tabla 11. Relación entre el motor y el bloque viajero según el cambio para 1800 RPM . ............... 44
Tabla 12. Potencia del motor para diferentes cargas del gancho a 1800 RPM operando en los 6
cambios. ............................................................................................................................................ 45
Tabla 13. Carga máxima del gancho a 1800 RPM con una potencia del motor de 480 hp. .............. 45
Tabla 14. Pendiente e intercepto de cada cambio para el cálculo de la velocidad del bloque viajero
según la carga. ................................................................................................................................... 46
Tabla 15. Resultados de la estandarización del proceso de subida del bloque viajero del proceso
POOH. ............................................................................................................................................... 47
Tabla 16. Análisis estadístico de la eficiencia en la subida de la sarta. ............................................ 59
Tabla 17. Análisis estadístico de la tasa de consumo de combustible. .............................................. 59
Tabla 18. Resultados de la estandarización del proceso de subida del bloque viajero del proceso RIH.
........................................................................................................................................................... 60
Tabla 19. Corrección del modelo de operación de subida actual con el modelo de operación propuesto.
........................................................................................................................................................... 73
Tabla 20. Corrección del modelo de operación de subida actual con el modelo de operación propuesto.
......................................................................................................................................................... 110
Tabla 21. Condiciones de frenado de los puntos de bajada del proceso de RIH. ............................ 148
9
Resumen
En este documento se presenta el proceso llevado a cabo para la estandarización de los tiempos de
extracción e inserción de tubería del proceso Workover de la empresa colombiana Independence para
mejorar la producción. Independence identifica que existen diferencias significativas en la operación
del proceso dependiendo de diferentes factores como lo son los operarios, la jornada, condiciones
meteorológicas, entre otros. Dentro de los factores controlables, se encuentran la persona que maneja
el motor y por ello, se realiza a partir del cálculo de la velocidad recomendada del bloque viajero
según la carga del gancho en la etapa de subida del mismo en el proceso POOH (extracción de
tubería). También, se encuentra la posición inicial y uniformidad de frenado en la etapa de bajada del
bloque viajero según la carga del bloque viajero en el proceso RIH (inserción de tubería). Uno de los
requerimientos es la operación del motor en el rango de mínimo consumo de combustible y lograr la
disminución de los tiempos perdidos LPT (Lost Productive Time, es decir, tiempo operacional o
productivo perdidos). También, se reportan recomendaciones para la disminución de los tiempos ILT
(Invisible Lost Time es decir, tiempo no productivo perdido). Para ello, se realizó el análisis de los
datos suministrados por la empresa recolectados a partir de un sistema de adquisición (SkanHawk)
en Arauca, Colombia. Posteriormente, se realizaron los modelos de operación ideal basándose en la
teoría y en los resultados experimentales. Se encuentra que a medida que la carga aumenta, la
velocidad del bloque viajero ha de ser menor para que el motor cuente con la capacidad de elevarlo y
viceversa. Sin embargo, para la bajada del bloque viajero no se cuenta con una base de datos con
información que permita identificar cómo sería el modelo ideal de operación.
Palabras clave
Workover, tiempos LPT, tiempos ILT, POOH, RIH, malacate, bloque viajero, motor, eficiencia,
estandarización.
Abstract
This document presents the process carried out for the standardization of pipe extraction and insertion
times of the Workover process of the Colombian company Independence to improve production.
Independence identifies that there are significant differences in the operation of the process depending
on different factors such as the operators, the day, weather conditions, among others. Among the
controllable factors, are the person who operates the motor and therefore, it is carried out from the
calculation of the recommended speed of the traveling block according to the load of the hook in the
raising stage of the same in the POOH process (extraction of pipeline). Also, the initial position and
uniformity of braking in the lowering stage of the traveling block is found according to the load of
the traveling block in the RIH process (pipe insertion). One of the requirements is the operation of
the engine in the range of minimum fuel consumption and to achieve the reduction of lost times LPT
(Lost Productive Time, that is, operational or productive time lost). Also, recommendations are
reported for the reduction of ILT times (Invisible Lost Time, that is, non-productive time lost). To do
10
this, the analysis of the data provided by the company collected from an acquisition system
(SkanHawk) in Arauca, Colombia was carried out. Subsequently, the ideal operation models were
made in theory and in experimental results. I know that as the load increases, the speed of the traveling
block has to be lower so that the engine has the ability to lift it and vice versa. However, for the
descent of the traveling block, there is no database with information that allows us to identify what
the ideal operating model would be like.
Key words
Workover, LPT times, ILT times, POOH, RIH, winch, traveling block, motor, efficiency,
standardization.
11
Introducción
Independence es una compañía colombiana que presta servicios integrales para la perforación,
mantenimiento y reacondicionamiento de pozos de petróleo y gas; así mismo, ofrecen soluciones
integrales para la extracción y manejo de agua subterránea, tratamientos de agua, consultoría en
gestión integral del recurso hídrico y la perforación de pozos estratigráficos para minería e
hidrocarburos (Independence, s.f.). Dentro de estas actividades, llevan a cabo el proceso Workover.
Según Hupecol Operating Co. LLC (2017), Workover es definido como “asistencias técnicas
realizadas para optimizar el desempeño de un pozo petrolero o la apertura de una nueva zona de
yacimiento”. Este proceso se realiza debido al deterioro del pozo o al cambio de las condiciones del
yacimiento. Lo primero puede ser daño o corrosión de las tuberías de producción, válvulas de
seguridad, bombas eléctricas, mientras que lo último puede ser la disminución del flujo del pozo.
(Croft Production Systems, 2016). Este proceso cuenta con dos etapas independientes: POOH
(pulling out of the hole – extracción de las tuberías) y RIH (running into hole – inserción de las
tuberías). En la primera, la carga crítica se encuentra en el proceso de subida del gancho, mientras
que en la segunda, en el proceso de bajada del gancho. En Independence se cuenta con la plataforma
SkanHawk que es sistema integral para el control, captura, supervisión virtual y analítica de datos en
tiempo real, para la optimización y eficiencia de la operación. SkanHawk realiza la captura de datos,
la transmisión y el procesamiento, para después centralizar la información y por último realizar la
parte analítica que corresponde a la ingeniería (Independence). Gracias a ella, se espera obtener una
retroalimentación de las operaciones llevadas a cabo y a su vez tener un mayor control decisivo. A
continuación, se presentan imágenes de cómo se ve la interfaz de dicha plataforma:
Figura 1. Imágenes de plataforma SkanHawk instalada (Independence).
12
Figura 2. Imágenes analíticas de la plataforma SkanHawk (Independence).
Como se puede observar en las figuras anteriores, la plataforma cuenta con una interfaz intuitiva para
el usuario y además, tiene beneficios como lo son el aumento de la eficiencia operacional, aumento
de la vida útil de los equipos por mantenimiento por condición y contribuye al desarrollo de
operaciones seguras, entre otros (Independence).
Figura 3. Estandarización de cada una de las etapas del proceso Workover (subida y bajada).
13
En todas las industrias, incluyendo la industria petrolera el tiempo tiene precio y es por ello, que todas
tienen como prioridad optimizar la productividad. Para ello, se han de reducir los tiempos en los
cuales una actividad no genera valor y esto se puede llevar a cabo a partir de observaciones y el
entendimiento de la operación de esta. Teniendo en cuenta que se han de mantener condiciones
de seguridad ante todo, en este trabajo se propone la estandarización del proceso Workover de la
compañía Independence.
Cabe considerar que, actualmente, el petróleo es un recurso natural no renovable muy importante y
puede considerarse el motor del desarrollo. Sus principales usos son en la industria petroquímica,
transporte, energía industrial, iluminación, calefacción y subproductos. Debido a esto, la industria
petrolera es una de las que genera una mayor impacto en el medio ambiente y en la biodiversidad a
nivel local y global (Moñino & Galdos, 2008). Según el Anuario Estadístico Mundial de Energía, en
2019 el petróleo ocupó el primer lugar de los recursos energéticos tanto en consumo como en
producción, ambas con un 31% (Enerdata, 2019). A continuación, se presentan los reportes de
consumo y producción respecto a los demás recursos, incluyendo el gas y el carbón, los cuales son
los siguientes en la lista:
Figura 4. Consumo energético a nivel mundial (Enerdata, 2019).
14
Figura 5. Producción energética a nivel mundial en Mtoe (Enerdata, 2019).
En relación con la problemática expuesta y con el inminente avance la tecnología a lo largo de los
años, el consumo de petróleo tiene una tendencia general de incremento, lo cual no resulta alentador
en términos de sostenibilidad ambiental. En la siguiente gráfica se puede apreciar la tendencia del
consumo del petróleo durante el periodo 1990-2019 suministrada por Enerdata:
Figura 6. Tendencia mundial del consumo del petróleo en el periodo 1990-2019 (Enerdata, 2019).
Con la finalidad de reducir el costo y el impacto medioambiental que genera el consumo de
combustible durante el proceso Workover, la estandarización de las etapas POOH y RIH se realizó
pensando en la optimización del mismo sin comprometer la productividad de la empresa. Gracias a
este proyecto, Independence puede disminuir los tiempos de realización de estas actividades,
disminuyendo consigo los costos asociados al personal, energía y combustible. Además, facilita la
labor del operario debido a que este cuenta con una guía de la velocidad del bloque viajero
recomendada según la carga en el gancho, las cual es medida por la plataforma SkanHawk.
15
Objetivos
General
• Estandarizar el proceso de inserción y extracción de tubería del proceso Workover operando
el motor en el rango de mínimo consumo de combustible.
Específicos
• Filtrar y analizar las bases de datos suministrados por la empresa de los dos procesos: POOH
y RIH.
• Encontrar la eficiencia de operación medidos experimentalmente.
• Encontrar el modelo de operación ideal del motor para aumentar la cantidad de conexiones
promedio por hora en los procesos de inserción y extracción de tubería del proceso Workover.
• Identificar las falencias de la operación para la disminución de tiempos perdidos operaciones
LPT y eliminación de tiempos invisibles perdidos no productivos ILT.
• Reducir la huella de carbono generada por la empresa a partir de la optimización del consumo
de combustible del proceso de Workover.
16
Marco teórico
En este apartado se recopilan las bases teóricas fundamentales para el desarrollo del trabajo. Se ha de
considerar que las variables se las siguientes ecuaciones se contemplan en unidades del Sistema
Internacional. Sin embargo, en el desarrollo del trabajo se presentan las conversiones
correspondientes para el manejo de las unidades en el sistema imperial (coherentes con la lectura del
sistema de adquisición de datos).
La potencia es definida como el trabajo realizado por unidad de tiempo. Cuando la fuerza es constante
la ecuación que describe el cálculo de la misma es :
𝑃 = 𝐹 ∙ 𝑣
Según el principio general de la conservación de energía se establece que la energía no se crea ni se
destruye, sino que se transforma. Teniendo en cuenta esto, la relación que mantiene que:
𝐸1 = 𝐸2
La energía es la capacidad para hacer un trabajo o el trabajo acumulado por un cuerpo. Se tiene la
energía cinética la cual es la que tiene un cuerpo cuando se desplaza a cierta velocidad (Martín, 2003).
Para su cálculo, se hace uso de:
𝐸𝑐 =1
2∙ 𝑚 ∙ 𝑣2
También, se cuenta con la energía potencial que se relaciona con la posición del cuerpo en el espacio,
es decir, a una altura h (Martín, 2003). Para su cálculo, se hace uso de:
𝐸𝑝 = 𝑚 ∙ 𝑔 ∙ ℎ
Además, el teorema de conservación de energía postula que la energía total corresponde a la suma de
la energía cinética más la potencial (Martín, 2003). Para su cálculo, se hace uso de:
𝐸𝑡 = 𝐸𝑐 + 𝐸𝑝
17
Metodología
Equipo e instrumentación
Motor
El motor que suministra la potencia para realizar el proceso completo de Workover es de la marca
Caterpillar modelo C-15 EU ATEX. La empresa suministra las curvas características de operación de
esta máquina (potencia, torque, consumo de combustible en relación con la velocidad angular del
motor):
Figura 7. Especificaciones del motor de CATERPILLAR C-15.
Como se puede observar en la siguiente figura y en la siguiente tabla, el rango de mínimo consumo
del motor se encuentra cuando es operado entre 1600 y 1800 RPM.
Figura 8. Curvas de operación características del motor CATERPILLAR C-15.
18
Tabla 1. Valores representativos de las curvas de operación características del motor CATERPILLAR C-15.
La empresa suministra la siguiente tabla en la cual se reporta la relación entre la velocidad angular de
entrada del motor y la de salida del motor según el cambio en el cual se opera el motor:
Tabla 2. Relación entre la velocidad del motor y el cambio en el cual se opera.
Componente Relación entre la entrada y la salida del motor (𝑹𝑷𝑴
𝑹𝑷𝑴)
Cambio 1 4.00
Cambio 2 2.68
Cambio 3 2.01
Cambio 4 1.35
Cambio 5 1.00
Cambio 6 0.67
Torre de perforación y malacate
La torre de perforación empleada modelo LCI-550-C de la marca Loadcraft, la cual cuenta con un
malacate modelo 550/42-12, 42-8 de la misma marca:
Figura 9. Torre de perforación marca Loadcraft modelo LCI-550-C (Loadcraft Industries, Ltd., s.f.).
19
Figura 10. Malacate modelo 550/42-12, 42-8 de la marca Loadcraft (Loadcraft Industries, Ltd., s.f.).
Además, la empresa también proporciona la relación entre la velocidad del cambio y los demás
componentes:
Tabla 3. Relación entre el cambio del motor y los componentes entre él y el bloque viajero.
Componente Relación entre el componente anterior y el
componente de interés
Salida caja en ángulo malacate (RPM) 2.47
Malacate suabo (RPM) 3
Malacate principal (RPM) 1
Velocidad línea rápida (ft/min) 0.174
Velocidad bloque viajero (ft/min) 8
Relación final 10.3
Recolección de datos
La empresa recolecta la información para el proceso de extracción (POOH) e inserción (RIH) de las
tuberías del proceso Workover a partir del sistema SkanHawk y son suministradas para su análisis. A
continuación se especifican las variables que dicho sistema mide:
• Fecha y hora de la medición
• Carga del gancho en libras.
• Potencia del motor en hp.
• Velocidad angular del motor en RPM.
• Cambio de operación del motor.
• Velocidad del bloque viajero en pies por minuto.
• Posición del bloque en pies.
Cálculos y procesamiento de datos
Haciendo uso de RStudio y empleando las librerías tidyverse, dplyr, lubridate y ggplot2, se
procesaron las bases de datos compartidas por la empresa. Se realizaron gráficas y cálculos para
entender el comportamiento en campo del motor, del gancho y del bloque viajero. A su vez, se
establece el modelo ideal de operación de la extracción e inserción de tubería en el proceso de
Workover. Es necesario ver cómo cambia la operación en el tiempo con las variaciones de carga
20
según corresponda. Toda esta información se encuentra compilada en Apéndices > Proceso POOH
> Algoritmo de RStudio y en Apéndices > Proceso RIH > Algoritmo de RStudio.
Estandarización del proceso
Figura 11. Diagrama de flujo del procedimiento llevado a cabo para la estandarización del proceso Workover
llevado a cabo por la empresa Independence.
21
Proceso de POOH
Modelo de operación actual
Para entender cómo funciona la operación actual se realiza el siguiente procedimiento con las bases
de datos suministradas por la empresa:
1) Graficar:
a) Perfil de carga en el gancho para todos los datos.
b) Perfil de velocidad en el bloque viajero.
c) Perfil de posición del bloque viajero.
d) Cuatro (4) intervalos de la base de datos del proceso POOH de todas las variables medidas
por el sistema de adquisición.
2) Filtrar la base de datos del proceso POOH para identificar los puntos que corresponden a la subida
y a la bajada del gancho.
3) Calcular y graficar la potencia de salida (en el gancho) para los puntos de subida.
Teniendo en cuenta que el aparejo cuenta con 4 poleas en la corona y 3 en el bloque viajero, se
presenta una reducción de la fuerza requerida en el malacate para levantar el bloque, en un
intercambio con el desplazamiento de la línea rápida en la misma proporción. En el caso de este
sistema, las ecuaciones que caracterizan dicho comportamiento son:
𝑊𝑙 =𝑊ℎ
8
Donde:
𝑊𝑙: carga de cada una de las líneas enhebradas en libras.
𝑊ℎ: carga del gancho en libras.
𝑣𝑓𝑙 = 8 ∙ 𝑣𝑏
Donde:
𝑣𝑓𝑙: velocidad de la línea rápida en pies por minuto.
𝑣𝑏: velocidad del bloque viajero en pies por minuto.
22
Figura 12. Sistema de reducción con poleas.
La potencia en el gancho, también conocida como potencia de salida, es aquella que requiere el bloque
viajero considerando las pérdidas ocasionadas por la fricción en las poleas con sus ejes, fricción del
cable con las poleas y la fricción de los rodamientos del malacate para levantar la carga de la sarta de
tuberías a cierta velocidad. Considerando que se tiene la información instantánea de la potencia
suministrada por el motor, se calcula para todos los datos de subida:
𝑃𝑜𝑢𝑡 =𝑊ℎ ∙ 𝑣𝑏
33000
Donde:
𝑃𝑜𝑢𝑡: potencia de salida del gancho en hp.
𝑊ℎ: carga del gancho en libras.
𝑣𝑏: velocidad del bloque viajero en pies por minuto.
4) Graficar la potencia del motor en los puntos de subida de la base de datos.
5) Calcular y graficar:
a) La eficiencia total entre el bloque viajero y el motor en la subida.
La eficiencia es la relación entre potencia de salida respecto a la potencia de entrada, que es la
suministrada por el motor, así que haciendo uso de la siguiente ecuación se puede encontrar cuál es
la eficiencia instantánea en cada punto:
23
𝜂 =𝑃𝑜𝑢𝑡
𝑃𝑖𝑛∙ 100
Donde:
𝜂: eficiencia entre el gancho y el motor en porcentaje.
𝑃𝑜𝑢𝑡: potencia de salida del gancho en hp.
𝑃𝑖𝑛: potencia de entrada del motor en hp.
6) Realizar un análisis estadístico de la eficiencia en los diferentes puntos de subida.
7) Calcular la eficiencia entre la potencia de salida y potencia del malacate en los puntos de subida.
Como fue explicado anteriormente, hay pérdidas de energía ocasionadas por la fricción en las poleas
con sus ejes y fricción del cable con las poleas.
Tabla 4. Eficiencia de enrollamiento de cable para múltiples poleas (American Petroleum Institute, 2013).
Figura 13. Eficiencia de enrollamiento de cable para múltiples poleas (American Petroleum Institute, 2013).
24
8) Calcular y graficar:
a) Torque ejercido por el motor.
El torque realizado por el motor puede ser calculado a partir de la siguiente ecuación:
𝑇𝑖𝑛 =𝑃𝑖𝑛 ∙ 5252
𝜔𝑖𝑛
Donde:
𝑇𝑖𝑛: torque de entrada del motor en libras pie.
𝑃𝑖𝑛: potencia de entrada del motor en hp.
𝜔𝑖𝑛: velocidad angular del motor en RPM.
b) Tasa de consumo de combustible:
Para el cálculo de la tasa de consumo de combustible, se tiene en cuenta la Tabla 1. De ser necesario,
se realiza una interpolación con las revoluciones por minuto a las cuales se opera el motor.
𝑐𝑐𝑖𝑛 = (𝑐𝑐2 − 𝑐𝑐1
𝜔2 − 𝜔1) ∙ (𝜔𝑖𝑛 − 𝜔1) + 𝑐𝑐1
Donde:
𝑐𝑐𝑖𝑛: tasa de consumo de combustible del motor en libras por caballo de fuerza por hora.
𝑐𝑐2: tasa de consumo de combustible de la curva característica de la ficha técnica en libras por caballo
de fuerza por hora.
𝑐𝑐1: tasa de consumo de combustible de la curva característica de la ficha técnica en libras por caballo
de fuerza por hora.
𝜔𝑖𝑛: velocidad angular del motor en RPM.
𝜔𝑖𝑛: velocidad angular del motor en RPM.
9) Realizar un análisis estadístico de la tasa de consumo de combustible en los diferentes puntos de
subida.
Modelo de operación propuesto
Para encontrar el modelo de operación ideal se realiza el siguiente procedimiento:
1) Calcular:
a) Velocidad del bloque viajero cuando el motor alcanza una velocidad de 1600 RPM.
Para ello, se hace uso de las relaciones presentadas en las Tabla 2 y Tabla 3 de la siguiente manera:
𝑣𝑏 =𝜔𝑖𝑛
𝑅𝑐 ∙ 𝑅𝑎 ∙ 𝑅𝑠𝑤 ∙ 𝑅𝑝𝑤 ∙ 𝑅𝑓𝑙
Donde:
𝑣𝑏: velocidad del bloque viajero en pies por minuto para cada cambio.
𝑅𝑐: reducción por el cambio escogido.
𝑅𝑎: reducción por la salida de caja en ángulo del malacate.
𝑅𝑠𝑤: reducción por el malacate suabo.
𝑅𝑝𝑤: reducción por el malacate principal.
25
𝑅𝑓𝑙: reducción por el bloque viajero.
b) Potencia del motor para diferentes cargas del gancho operando a 1600 RPM.
Se calcula la potencia requerida por el motor para cada uno de los cambios con la velocidad obtenida
en el literal anterior considerando la eficiencia calculada en el modelo de operación actual para
mantener la consistencia de las pérdidas presentadas en el proceso. Se identifican las cargas para las
cuales el motor no puede operar en los diferentes cambios.
𝑃𝑖𝑛 =𝑊ℎ ∙ 𝑣𝑏
𝜂 ∙ 33000
Donde:
𝑃𝑖𝑛: potencia de entrada del motor en hp.
𝑊ℎ: carga del gancho en libras.
𝑣𝑏: velocidad del bloque viajero en pies por minuto para cada cambio.
𝜂: eficiencia entre el gancho y el motor en porcentaje.
c) Carga máxima del gancho cuando el motor opera a 1600 RPM y 480 hp.
𝑊ℎ,𝑚𝑎𝑥 =33000 ∙ 𝑃𝑖𝑛 ∙ 𝜂
𝑣𝑏
Donde:
𝑊ℎ,𝑚𝑎𝑥: carga máxima del gancho en libras.
𝑃𝑖𝑛: potencia de entrada del motor en hp, en este caso toma el valor de 480 hp.
𝑣𝑏: velocidad del bloque viajero en pies por minuto para cada cambio.
𝜂: eficiencia entre el gancho y el motor en porcentaje.
d) Carga mínima del gancho cuando el motor opera a 1600 RPM y 480 hp.
Se toma el valor de la carga máxima del cambio siguiente calculado en el literal anterior.
e) Velocidad del bloque viajero cuando el motor alcanza una velocidad de 1800 RPM.
El proceso de cálculo para este paso es igual que el explicado en el literal a.
f) Potencia del motor para diferentes cargas del gancho operando a 1800 RPM.
El proceso de cálculo para este paso es igual que el explicado en el literal b.
g) Carga máxima del gancho cuando el motor opera a 1600 RPM y 480 hp.
El proceso de cálculo para este paso es igual que el explicado en el literal c.
h) Carga mínima del gancho cuando el motor opera a 1600 RPM y 480 hp.
El proceso de cálculo para este paso es igual que el explicado en el literal d.
i) Ecuación de la recta que relaciona la velocidad del bloque viajero con la carga del gacho
según el cambio en el cual se recomienda operar el motor.
𝑣𝑏 = 𝑚 ∙ 𝑊ℎ + 𝑏
26
Donde:
𝑊ℎ: carga del gancho en libras.
𝑚: pendiente de la recta en pies por minuto por libra.
𝑏: intercepto de la recta en pies por minuto.
𝑚 =𝑣𝑏𝑠 − 𝑣𝑏𝑖
𝑊ℎ,𝑚𝑎𝑥 − 𝑊ℎ,𝑚𝑖𝑛
Donde:
𝑣𝑏𝑠: velocidad del bloque viajero cuando el motor opera en el límite superior del rango de menor
consumo de combustible en pies por minuto, es decir, en 1800 RPM.
𝑣𝑏𝑖: velocidad del bloque viajero cuando el motor opera en el límite inferior del rango de menor
consumo de combustible en pies por minuto, es decir, en 1600 RPM.
𝑊ℎ,𝑚𝑎𝑥: carga máxima del gancho en libras para cada cambio.
𝑊ℎ,𝑚𝑖𝑛: carga mínima del gancho en libras para cada cambio.
𝑏 = 𝑣𝑏𝑖− 𝑚 ∙ 𝑊ℎ,𝑚𝑎𝑥
Donde:
𝑏: intercepto de la recta en pies por minuto.
𝑣𝑏𝑖: velocidad del bloque viajero cuando el motor opera en el límite inferior del rango de menor
consumo de combustible en pies por minuto, es decir, en 1600 RPM
𝑚: pendiente de la recta en pies por minuto por libra.
𝑊ℎ,𝑚𝑎𝑥: carga máxima del gancho en libras para cada cambio.
2) Graficar para diferentes cargas del gancho la velocidad del bloque viajero según el cambio
recomendado en el literal g y h del apartado anterior.
3) Calcular y tabular para diferentes valores de carga del gancho, la velocidad del bloque viajero
según el cambio recomendado en el literal g y h del apartado anterior.
Proceso de RIH
Modelo de operación actual
Para entender cómo funciona el modelo experimental se realiza el siguiente procedimiento con las
bases de datos suministradas por la empresa:
1) Graficar:
a) Perfil de carga en el gancho para todos los datos.
b) Perfil de velocidad en el bloque viajero.
c) Perfil de posición del bloque viajero.
d) Cuatro (4) intervalos de la base de datos del proceso RIH de todas las variables medidas por
el sistema de adquisición.
27
2) Filtrar la base de datos del proceso RIH para identificar los puntos que corresponden a la subida
y a la bajada del gancho.
3) Calcular y graficar la potencia de salida (en el gancho) para los puntos de subida.
Se presenta la misma reducción mencionada en el proceso POOH e ilustrada en la Figura 12. De igual
manera se realiza el cálculo de la potencia de salida.
4) Graficar la potencia del motor en los puntos de subida de la base de datos.
5) Calcular y graficar:
a) La eficiencia total entre el bloque viajero y el motor en la subida.
La eficiencia relacionada con las pérdidas de energía ocasionadas por la fricción en las poleas con sus
ejes y la fricción del cable con las poleas en la misma que la obtenida en el proceso POOH con la
norma API RP 9B figura 1.
6) Realizar un análisis estadístico de la eficiencia en los diferentes puntos de subida.
7) Calcular para los puntos de subida:
a) Torque ejercido por el motor en los.
Se calcula de la misma manera que se realizó para el proceso de POOH.
b) Tasa de consumo de combustible:
Se calcula de la misma manera que se realizó para el proceso de POOH.
8) Realizar un análisis estadístico de la tasa de consumo de combustible en los diferentes puntos de
subida.
9) Realizar un análisis estadístico de la tasa de consumo de combustible en los diferentes puntos de
subida.
10) Calcular para los puntos de bajada:
a) Energía cinética del bloque viajero.
Para el cálculo de la energía cinética del bloque viajero y el gancho, se requiere conocer la masa y la
velocidad. Se hace uso de la siguiente ecuación:
𝐸𝑐 =1
2∙ 𝑚ℎ ∙ 𝑣𝑏
2
Donde:
𝐸𝑐: energía cinética del bloque viajero en libras pie.
𝑚ℎ: masa de la carga cada una de las líneas enhebradas en libras.
𝑣𝑏: velocidad del bloque viajero en pies por segundo.
𝑚ℎ =𝑊ℎ
𝑔
Donde:
𝑚ℎ: masa de la carga cada una de las líneas enhebradas en libras.
𝑊ℎ: carga del gancho en libras.
𝑔: gravedad (toma el valor de 32.174 pies por segundo cuadrado).
28
b) Energía potencial del bloque viajero.
Para el cálculo de la energía potencial del bloque viajero y el gancho, es necesario conocer el peso de
la sarta de tuberías junto con el gancho y la altura desde el punto de referencia. Se hace uso de la
siguiente ecuación:
𝐸𝑝 = 𝑊ℎ ∙ ℎ𝑏
Donde:
𝐸𝑝: energía potencial del bloque viajero en libras pie.
𝑊ℎ: carga del gancho en libras.
ℎ𝑏: altura del bloque viajero respecto a la posición de referencia en pies.
Modelo de operación propuesto
completar
Para la subida del bloque viajero, se adoptan los resultados obtenidos para la estandarización del
proceso de POOH.
Para encontrar la operación idónea se realiza el siguiente procedimiento:
4) Calcular:
a) Energía total del gancho.
𝐸𝑡 = 𝐸𝑝 + 𝐸𝑐
Donde:
𝐸𝑡: energía total del gancho en libras pie.
𝐸𝑐: energía potencial del gancho en libras pie.
𝐸𝑐: energía cinética del gancho en libras pie.
b) Variación de la energía en los puntos de bajada.
∆𝐸𝑝 = 𝐸𝑝𝑖− 𝐸𝑝𝑖−1
Donde:
∆𝐸𝑝: variación de la energía potencial entre puntos consecutivos en libras pie.
𝐸𝑝𝑖: energía total en el punto medido anterior del gancho en libras pie.
𝐸𝑝𝑖−1: energía total en el punto actual del gancho en libras pie.
c) Velocidad de bajada esperada estando en caída libre.
𝑣𝑖 = √2 ∙ 𝑔 ∙ (ℎ𝑖−1 − ℎ𝑖) + 𝑣𝑖−12
Donde:
𝑣𝑖: velocidad esperada del bloque viajero en el punto actual en pies por segundo.
𝑔: gravedad (toma el valor de 32.174 pies por segundo cuadrado).
ℎ𝑖−1: altura del gancho en el punto medido anterior en pies.
ℎ𝑖−1: altura del gancho en el punto actual en pies.
29
𝑣𝑖−1: velocidad del bloque viajero en el punto medido anterior en pies por segundo.
d) Identificar si el bloque viajero está frenando o está en caída libre.
𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 =𝑣𝑖
𝑣𝑏
𝑣𝑖: velocidad esperada del bloque viajero en el punto actual en pies por segundo.
𝑣𝑏: velocidad real del bloque viajero en el punto actual en pies por segundo.
Si el 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜:
- Es menor o igual que 1, está frenando.
- Es mayor que 1, está en caída libre.
e) Determinar la posición del bloque viajero para comenzar la acción de frenado según la
carga del gancho identificando los patrones en la operación actual.
30
Resultados
Como se puede observar en la Tabla 1 y en la Figura 4, el rango de operación del motor donde se
presenta el menor consumo de combustible es entre 1600 y 1800 RPM. Por ello, se realizó la
estandarización del proceso intentando mantener la velocidad angular del motor en este rango.
Por otro lado, se ha de considerar que el bloque viajero está enhebrado con 8 líneas, así que, por
medio de la tabla suministrada por la norma API RP 9B figura 1, se encuentra que la eficiencia entre
la potencia de salida y potencia del malacate es de 0.842.
Tabla 5. Resultado de la eficiencia para múltiples poleas (American Petroleum Institute, 2013) .
Sin embargo, se debe tener en cuenta que esta no es la única causa de la pérdida de energía entre el
motor y el bloque viajero.
Proceso de POOH
Modelo de la operación actual
Perfil de carga en el gancho
Se verifica que la carga en el gancho a lo largo del tiempo para el proceso de extracción de tubería
vaya decreciendo.
Figura 14. Perfil de carga en el gancho vs. tiempo del proceso.
31
Perfil de velocidad en el bloque viajero
Se verifica que la velocidad en el bloque a lo largo del tiempo para el proceso de extracción de tubería
vaya incrementándose.
Figura 15. Perfil de velocidad del bloque vs. tiempo del proceso.
Perfil de posición del bloque viajero
Se filtran las bases de datos suministradas por la empresa para identificar únicamente los datos que
corresponden a la subida y bajada del gancho y despreciar los demás. Para ello, se contemplan los
datos que se encuentran entre 50 y 114 pies de altura.
Figura 16. Perfil de posición del bloque viajero vs. tiempo del proceso.
Filtro de la base de datos
Se obtienen los datos filtrados a partir del código de RStudio empleado dependiendo de si el gancho
se encuentra subiendo la sarta de tubería o bajando solo.
32
Figura 17. Intervalo de la base de datos filtrados según el proceso llevado a cabo.
A continuación, se presentan las gráficas de 4 intervalos tomados de los datos suministrados por la
empresa en diferentes rangos de carga del gancho para entender el comportamiento del motor y el
bloque viajero durante la operación de sacada de tubería del proceso Workover:
Intervalos de la base de datos
Intervalo 1
Figura 18. Carga en el gancho vs. tiempo en el intervalo 1.
Figura 19. Velocidad en el bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 1.
33
Figura 20. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 1.
Figura 21. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 1.
Figura 22. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 1.
34
Figura 23. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 1
Intervalo 2
Figura 24. Carga del gancho vs. tiempo en el intervalo 2.
Figura 25. Velocidad del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 2.
35
Figura 26. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 2.
Figura 27. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 2.
Figura 28. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 2.
36
Figura 29. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 2.
Intervalo 3
Figura 30. Carga del gancho vs. tiempo en el intervalo 3.
Figura 31. Velocidad del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 3.
37
Figura 32. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 3.
Figura 33. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 3.
Figura 34. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 3.
38
Figura 35. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 3.
Intervalo 4
Figura 36. Carga en el gancho vs. tiempo en el intervalo 4.
Figura 37. Velocidad del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 4.
39
Figura 38. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 4.
Figura 39. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 4.
Figura 40. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 3.
40
Figura 41. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 4.
A continuación, se presentan las gráficas que muestran la potencia de salida, de entrada, la eficiencia
y la tasa de consumo de combustible instantánea en la etapa de subida calculados a partir de las bases
de datos suministradas:
Potencia de salida en el gacho en la subida de la sarta
Figura 42. Potencia de salida en el gancho.
Potencia de entrada del motor en la subida de la sarta
Figura 43. Potencia suministrada por el motor.
41
Eficiencia entre la potencia del gancho y el motor para subir la sarta
Figura 44. Eficiencia del proceso de la subida de POOH.
Análisis estadístico de la eficiencia entre la potencia del gancho y el motor para subir la sarta
Tabla 6. Análisis estadístico de la eficiencia en la subida de la sarta.
Estadístico Mínimo Percentil
25 Mediana Media
Percentil
75 Máximo
Desviación
estándar
(%) 1.121 36.075 38.922 37.309 41.011 86.679 7.618
Torque del motor en la subida de la sarta
Figura 45. Torque del motor.
42
Tasa de consumo de combustible
Figura 46. Tasa de consumo de combustible del proceso.
Análisis estadístico de la tasa de consumo de combustible para subir la sarta
Tabla 7. Análisis estadístico de la tasa de consumo de combustible.
Estadístico Mínimo Percentil
25 Mediana Media
Percentil
75 Máximo
Desviación
estándar
(𝑙𝑏
ℎ𝑝 ∙ ℎ) 0.34 0.3427 0.3435 0.3434 0.3444 0.35 0.00145
Modelo de la operación propuesta
Haciendo uso de las relación entre la velocidad del motor y del bloque viajero presentados en las
Tabla 2 y Tabla 3, se calcula la velocidad del bloque viajero cuando el motor alcanza una velocidad
de 1600 RPM (límite inferior del rango de mínimo consumo de combustible).
Tabla 8. Relación entre el motor y el bloque viajero según el cambio para 1600 RPM.
Componente Relación 𝑽𝟏 𝑽𝟐 𝑽𝟑 𝑽𝟒 𝑽𝟓 𝑽𝟔
Motor 1600 - - - - - -
Cambio 1 (RPM) 4.00 400 - - - - -
Cambio 2 (RPM) 2.68 - 597 - - - -
Cambio 3 (RPM) 2.01 - - 796 - - -
Cambio 4 (RPM) 1.35 - - - 1185 - -
Cambio 5 (RPM) 1.00 - - - - 1600 -
Cambio 6 (RPM) 0.67 - - - - - 2388
Salida caja en ángulo malacate (RPM) 2.47 162 242 322 480 648 967
Malacate suabo (RPM) 3 54 81 107 160 216 322
Malacate principal (RPM) 1 54 81 107 160 216 322
Velocidad línea rápida (𝑓𝑡
𝑚𝑖𝑛) 0.174 311 464 619 921 1244 1856
Velocidad bloque viajero (𝑓𝑡
𝑚𝑖𝑛) 8 39 58 77 115 155 232
43
Velocidad de entrada
Velocidad del componente
Velocidad de salida
Posteriormente, se calcula la potencia que requiere ejercer el motor para elevar el bloque viajero a la
velocidad de salida de este cuando el motor opera a 1600 RPM para diferentes valores de carga
considerando que la eficiencia es de 37.9%. Gracias a esto, se puede identificar cuál es el rango de
carga para el cual dicha velocidad queda restringida porque excede la potencia del motor (se emplean
las Figura 7 y Figura 8 y la Tabla 1). Esto se realiza para cada uno de los cambios y se reporta en la
siguiente tabla:
Tabla 9. Potencia del motor para diferentes cargas del gancho a 1600 RPM operando en los 6 cambios.
Carga del gancho
(lbs) 𝑷𝒊𝒏,𝟏 (𝒉𝒑) 𝑷𝒊𝒏,𝟐 (𝒉𝒑) 𝑷𝒊𝒏,𝟑 (𝒉𝒑) 𝑷𝒊𝒏,𝟒 (𝒉𝒑) 𝑷𝒊𝒏,𝟓 (𝒉𝒑) 𝑷𝒊𝒏,𝟔 (𝒉𝒑)
0 0 0 0 0 0 0
10,000 31 46 62 92 124 186
20,000 62 93 124 184 249 371
30,000 93 139 186 276 373 557
40,000 124 186 247 368 497 742
50,000 155 232 309 460 622 928
60,000 186 278 371 552 746 1113
70,000 218 325 433 645 870 1299
80,000 249 371 495 737 994 1484
90,000 280 417 557 829 1119 1670
100,000 311 464 618 921 1243 1855
110,000 342 510 680 1013 1367 2041
120,000 373 557 742 1105 1492 2226
130,000 404 603 804 1197 1616 2412
140,000 435 649 866 1289 1740 2597
150,000 466 696 928 1381 1865 2783
160,000 497 742 989 1473 1989 2968
170,000 528 788 1051 1565 2113 3154
180,000 559 835 1113 1657 2237 3339
190,000 590 881 1175 1749 2362 3525
200,000 622 928 1237 1842 2486 3711
El motor SÍ puede operar
El motor NO puede operar
Se identifica la carga máxima del gancho teniendo en cuenta la velocidad del bloque viajero cuando
el motor opera a 1600 RPM, considerando la potencia máxima de salida del motor de 480 hp (se
44
emplean las Figura 7 y Figura 8 y la Tabla 1) y que el bloque viajero no puede exceder una velocidad
de 160 hp.
Tabla 10. Carga máxima del gancho a 1600 RPM con una potencia del motor de 480 hp.
Cambio Relación motor-bloque viajero 𝒗𝒃,𝒎𝒊𝒏 (𝒇𝒕
𝒎𝒊𝒏) 𝑾𝒉,𝒎𝒂𝒙(𝒍𝒃𝒔)
1 41.2 39 154525
2 27.6 58 103532
3 20.7 77 77649
4 13.9 115 52152
5 10.3 155 38631
6 6.9 232 25883
El bloque viajero NO
puede ir a esa velocidad
Nuevamente, haciendo uso de las relación entre la velocidad del motor y del bloque viajero
presentados en las Tabla 2 y Tabla 3, se calcula la velocidad del bloque viajero cuando el motor pero
esta vez alcanza una velocidad de 1800 RPM (límite superior del rango de mínimo consumo de
combustible).
Tabla 11. Relación entre el motor y el bloque viajero según el cambio para 1800 RPM .
Componente Relación 𝑽𝟏 𝑽𝟐 𝑽𝟑 𝑽𝟒 𝑽𝟓 𝑽𝟔
Motor 1800 - - - - - -
Cambio 1 (RPM) 4.00 450 - - - - -
Cambio 2 (RPM) 2.68 - 672 - - - -
Cambio 3 (RPM) 2.01 - - 896 - - -
Cambio 4 (RPM) 1.35 - - - 1333 - -
Cambio 5 (RPM) 1.00 - - - - 1800 -
Cambio 6 (RPM) 0.67 - - - - - 2687
Salida caja en ángulo malacate (RPM) 2.47 182 272 363 540 729 1088
Malacate suabo (RPM) 3 61 91 121 180 243 363
Malacate principal (RPM) 1 61 91 121 180 243 363
Velocidad línea rápida (𝑓𝑡
𝑚𝑖𝑛) 0.174 350 522 696 1036 1399 2088
Velocidad bloque viajero (𝑓𝑡
𝑚𝑖𝑛) 8 44 65 87 130 175 261
Velocidad de entrada
Velocidad del componente
Velocidad de salida
De igual manera que para 1600 RPM, se calcula la potencia que requiere ejercer el motor para elevar
el bloque viajero a la velocidad de salida de este cuando el motor opera a 1800 RPM para diferentes
valores de carga:
45
Tabla 12. Potencia del motor para diferentes cargas del gancho a 1800 RPM operando en los 6 cambios.
Carga del gancho
(lbs) 𝑷𝒊𝒏,𝟏 (𝒉𝒑) 𝑷𝒊𝒏,𝟐 (𝒉𝒑) 𝑷𝒊𝒏,𝟑 (𝒉𝒑) 𝑷𝒊𝒏,𝟒 (𝒉𝒑) 𝑷𝒊𝒏,𝟓 (𝒉𝒑) 𝑷𝒊𝒏,𝟔 (𝒉𝒑)
0 0 0 0 0 0 0
10,000 35 52 70 104 140 209
20,000 70 104 139 207 280 417
30,000 105 157 209 311 420 626
40,000 140 209 278 414 559 835
50,000 175 261 348 518 699 1044
60,000 210 313 417 622 839 1252
70,000 245 365 487 725 979 1461
80,000 280 417 557 829 1119 1670
90,000 315 470 626 932 1259 1878
100,000 350 522 696 1036 1398 2087
110,000 385 574 765 1139 1538 2296
120,000 420 626 835 1243 1678 2505
130,000 454 678 904 1347 1818 2713
140,000 489 731 974 1450 1958 2922
150,000 524 783 1044 1554 2098 3131
160,000 559 835 1113 1657 2237 3339
170,000 594 887 1183 1761 2377 3548
180,000 629 939 1252 1865 2517 3757
190,000 664 991 1322 1968 2657 3966
200,000 699 1044 1391 2072 2797 4174
El motor SÍ puede operar
El motor NO puede operar
Se encuentra la carga máxima del gancho teniendo en cuenta la velocidad del bloque viajero cuando
el motor opera a 1800 RPM al igual que se calculó para 1600 RPM:
Tabla 13. Carga máxima del gancho a 1800 RPM con una potencia del motor de 480 hp.
Cambio Relación motor-bloque viajero 𝒗𝒃,𝒎𝒊𝒏 (𝒇𝒕
𝒎𝒊𝒏) 𝑾𝒉,𝒎𝒂𝒙(𝒍𝒃𝒔)
1 41.2 44 137356
2 27.6 65 92028
3 20.7 87 69021
4 13.9 130 46358
5 10.3 175 34339
6 6.9 261 23007
El bloque viajero NO
puede ir a esa velocidad
46
Teniendo en cuenta los cálculos de las velocidades alcanzadas por el bloque viajero cuando el motor
opera a 1600 RPM y a 1800 RPM para cada uno de los cambios reportadas en las Tabla 8 y Tabla 11,
se encuentra la carga máxima que puede soportar el gancho cuando el motor opera a 480 hp y 1600
RPM. Dicho valor se dispone en la 5ª columna de la siguiente tabla y de igual manera el límite inferior
de carga del gancho de cada rango (dispuesto en la 4ª columna) corresponde a la máxima carga del
mismo para el cambio siguiente. Por último, una vez ya se cuenta con los valores mínimos y máximos
de carga del gancho y velocidad del bloque viajero para cada cambio, se calcula la pendiente y el
intercepto de la recta que caracteriza el comportamiento de dicha relación:
Tabla 14. Pendiente e intercepto de cada cambio para el cálculo de la velocidad del bloque viajero según la carga.
Cambio 𝒗𝒃,𝒎𝒊𝒏 (𝒇𝒕
𝒎𝒊𝒏) 𝒗𝒃,𝒎𝒂𝒙 (
𝒇𝒕
𝒎𝒊𝒏) 𝑾𝒉,𝒎𝒊𝒏(𝒍𝒃𝒔) 𝑾𝒉,𝒎𝒂𝒙(𝒍𝒃𝒔) 𝒎 𝒃
1 39 44 103532 154525 -9.53E-05 53.6
2 58 65 77649 103532 -2.80E-04 87.0
3 77 87 52152 77649 -3.79E-04 106.8
4 115 130 38631 52152 -1.06E-03 170.7
5 155 160 25883 38631 -3.56E-04 169.2
6 160 160 0 25883 2.78E-03 160.0
El motor NO opera en el
rango de mínimo consumo
Según los valores de pendiente e intercepto obtenidos para cada cambio, se grafican los resultados
obtenidos de la velocidad del bloque para diferentes valores de carga del gancho según el intervalo
de operación del motor al que correspondan:
Figura 47. Estandarización de la subida del bloque viajero del proceso POOH.
En la tabla que figura a continuación, se presenta para diferentes de carga del gancho, la velocidad a
la cual debería elevarse el bloque viajero, la potencia del gancho, la potencia del motor y la velocidad
angular del mismo:
47
Tabla 15. Resultados de la estandarización del proceso de subida del bloque viajero del proceso POOH.
𝑾𝒉(𝒍𝒃𝒔) Cambio 𝒗𝒃,𝒎𝒊𝒏 (𝒇𝒕
𝒎𝒊𝒏) 𝑷𝒐𝒖𝒕 (𝒉𝒑) 𝑷𝒊𝒏 (𝒉𝒑) 𝝎𝒊𝒏 (
𝒇𝒕
𝒎𝒊𝒏)
5000 6 160 24 64 1103
10000 6 160 48 128 1103
15000 6 160 73 192 1103
20000 6 160 97 256 1103
25000 5 160 121 320 1650
30000 5 159 144 380 1632
35000 5 157 166 438 1613
40000 4 128 155 410 1780
45000 4 123 167 442 1706
50000 4 117 178 469 1632
55000 3 86 143 378 1778
60000 3 84 153 403 1738
65000 3 82 162 427 1699
70000 3 80 170 449 1660
75000 3 78 178 470 1621
80000 2 65 157 413 1782
85000 2 63 163 429 1743
90000 2 62 169 445 1705
95000 2 60 174 459 1666
100000 2 59 179 472 1627
105000 1 44 139 366 1794
110000 1 43 144 379 1775
115000 1 43 149 392 1755
120000 1 42 153 404 1735
125000 1 42 158 416 1716
130000 1 41 162 428 1696
135000 1 41 167 439 1677
140000 1 40 171 450 1657
145000 1 40 175 461 1637
150000 1 39 179 471 1618
155000 1 39 182 480 1595
160000 1 38 182 481 1548
165000 1 37 183 482 1505
170000 1 36 183 483 1463
175000 1 35 184 484 1425
180000 1 34 184 485 1388
185000 1 33 184 486 1353
190000 1 32 185 487 1320
195000 1 31 185 488 1289
200000 1 31 185 489 1259
48
El motor SÍ opera en el rango
de mínimo consumo
El motor NO opera en el rango
de mínimo consumo
Proceso de RIH
Modelo de la operación actual
Perfil de carga en el gancho
Se verifica que la carga en el gancho a lo largo del tiempo para el proceso de inserción de tubería
vaya incrementándose.
Figura 48. Perfil de carga en el gancho vs. tiempo del proceso.
Perfil de velocidad en el bloque viajero
Se verifica que la velocidad en el bloque a lo largo del tiempo para el proceso de inserción de
tubería vaya decreciendo.
Figura 49. Perfil de velocidad del bloque vs. tiempo del proceso.
49
Perfil de posición del bloque viajero
Se filtran las bases de datos suministradas por la empresa para identificar únicamente los datos que
corresponden a la subida y bajada del gancho y despreciar los demás. Para ello, se contemplan los
datos que se encuentran entre 50 y 82 pies de altura.
Figura 50. Perfil de posición del bloque viajero vs. tiempo del proceso
Filtro de la base de datos
Se obtienen los datos filtrados a partir del código de RStudio empleado dependiendo de si el gancho
se encuentra subiendo solo o bajando la sarta de tubería:
Figura 51. Intervalo de la base de datos filtrados según el proceso llevado a cabo.
A continuación, se presentan las gráficas de 4 intervalos tomados de los datos suministrados por la
empresa en diferentes rangos de carga del gancho para entender el comportamiento del motor y el
bloque viajero durante la operación de inserción de tubería del proceso Workover:
50
Intervalo 1
Figura 52. Carga en el gancho vs. tiempo en el intervalo 1.
Figura 53. Velocidad en el bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 1.
Figura 54. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 1.
51
Figura 55. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 1.
Figura 56. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 1.
Figura 57. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 1.
52
Intervalo 2
Figura 58. Carga en el gancho vs. tiempo en el intervalo 2.
Figura 59. Velocidad del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 2.
Figura 60. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 2.
53
Figura 61. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 2.
Figura 62. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 2.
Figura 63. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 2.
54
Intervalo 3
Figura 64. Carga en el gancho vs. tiempo en el intervalo 3.
Figura 65. Velocidad del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 3.
Figura 66. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 3.
55
Figura 67. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 3.
Figura 68. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 3.
Figura 69. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 3.
56
Intervalo 4
Figura 70. Carga en el gancho vs. tiempo en el intervalo 4.
Figura 71. Velocidad del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 4.
Figura 72. Posición del bloque viajero vs. tiempo en el intervalo 4.
57
Figura 73. Potencia en el motor vs. tiempo en el intervalo 4.
Figura 74. Velocidad angular del motor vs. tiempo en el intervalo 4.
Figura 75. Cambio del motor vs. tiempo en el intervalo 4.
58
A continuación, se presentan las gráficas que muestran la potencia de salida, de entrada, la eficiencia
y la tasa de consumo de combustible instantánea en la etapa de subida calculados a partir de las bases
de datos suministradas:
Figura 76. Potencia de salida en el gancho vs. tiempo.
Figura 77. Potencia suministrada por el motor vs. tiempo.
Figura 78. Eficiencia del proceso vs. tiempo.
59
Análisis estadístico de la eficiencia entre la potencia del gancho y el motor para subir el gancho
Tabla 16. Análisis estadístico de la eficiencia en la subida de la sarta.
Estadístico Mínimo Percentil
25 Mediana Media
Percentil
75 Máximo
Desviación
estándar
(%) 22.02 28.8 37.16 38.94 47.45 69.39 11.95
Torque del motor en la subida del gancho
Figura 79. Torque del motor vs. tiempo.
Tasa de consumo de combustible
Figura 80. Tasa de consumo de combustible del proceso vs. tiempo.
Análisis estadístico de la tasa de consumo de combustible para subir el gancho
Tabla 17. Análisis estadístico de la tasa de consumo de combustible.
Estadístico Mínimo Percentil
25 Mediana Media
Percentil
75 Máximo
Desviación
estándar
(𝑙𝑏
ℎ𝑝 ∙ ℎ) 0.34 0.349 0.35 0.3497 0.35 0.35 0.00145
60
Modelo de la operación propuesto
Considerando que para el proceso de RIH durante el proceso de subida únicamente se eleva el gancho,
se opera el motor en sexta y se eleva el bloque viajero a 160 pies por minuto. El gancho pesa
aproximadamente 6000 libras por lo que se encuentra en el rango de 5000 a 10000 libras. A
continuación, se presentan los resultados de la estandarización del proceso de subida del bloque
viajero del proceso RIH:
Tabla 18. Resultados de la estandarización del proceso de subida del bloque viajero del proceso RIH.
𝑾𝒉(𝒍𝒃𝒔) Cambio 𝒗𝒃,𝒎𝒊𝒏 (𝒇𝒕
𝒎𝒊𝒏) 𝑷𝒐𝒖𝒕 (𝒉𝒑) 𝑷𝒊𝒏 (𝒉𝒑) 𝝎𝒊𝒏 (
𝒇𝒕
𝒎𝒊𝒏)
5000 6 160 24 64 1103
10000 6 160 48 128 1103
El motor NO opera en el rango
de mínimo consumo
Energía cinética cuando baja el bloque viajero
Figura 81. Energía cinética del bloque viajero durante la bajada vs. tiempo.
Energía potencial cuando baja el bloque viajero
Figura 82. Energía potencial del bloque viajero durante la bajada vs. tiempo.
61
Energía total cuando baja el bloque viajero
Figura 83. Energía total del bloque viajero durante la bajada vs. tiempo.
Condiciones de frenado del bloque viajero durante la bajada
Figura 84. Condiciones de frenado del bloque viajero durante la bajada vs. tiempo.
62
Análisis de resultados
Proceso de POOH
Como se puede observar en la Figura 14, la carga del gancho a lo largo de los ciclos va disminuyendo
durante la subida. Esto ocurre porque cada vez que el bloque viajero sube, el encuellador realiza la
desconexión de una o de varias tuberías unidas de la sarta. Por otra parte, en la Figura 15 se identifica
cómo la tendencia de la velocidad el bloque viajero es de incremento y esto se ocasiona por la misma
razón mencionada anteriormente. Al haber menos carga, la potencia suministrada por el motor y en
consecuencia al malacate, se destina a aumentar la velocidad del bloque viajero. Por último, en la
Figura 16 se muestra cómo el bloque viajero asciende y desciende cíclicamente. Sin embargo, no
alcanza siempre los mismos puntos máximo y mínimo. A raíz de esto, se decide filtrar los puntos
recolectados por el sistema de adquisición que se encuentran entre 50 y 114 pies de altura. Gracias a
esto, se pueden identificar cuáles son los puntos de subida del bloque viajero y cuáles los de bajada
(se presenta una muestra del resultado obtenido en la Figura 17). Esto resulta importante porque en
el proceso de POOH, la carga más crítica y variable se encuentra en la subida y corresponde a la
potencia suministrada por el motor, mientras que en la bajada el bloque viajero desciende por acción
de la gravedad y es detenido por los frenos principal e hidromático.
En las Figura 22, Figura 28, Figura 34 y Figura 40, se identifica cómo el motor no sé encuentra
operando dentro del rango de mínimo consumo del motor (1600 y 1800 RPM). Se encontró además
cuál es la tasa de consumo de combustible en cada uno de los puntos medidos por el sistema de
adquisición interpolando la velocidad de operación del motor con los valores de referencia
suministrados en la Tabla 1 y las Figuras Figura 7 y Figura 8 y reporta en la Figura 46 y la Tabla 7 y
que la media de la tasa del consumo de combustible se encuentra en 0.3434 libras por hora por caballo
de fuerza y el objetivo es operar en 0.34. Esto indica que sí hay posibles ajustes de la operación que
pueden favorecer la productividad (costo y tiempo).
Analizando la Figura 44 y la Tabla 6, se encuentra que la eficiencia entre la potencia del gancho y la
potencia del motor de los puntos medidos durante la subida es de 37.3%. Esto puede ser causado por
la fricción entre el cable de perforación y el malacate, el cable de perforación y el bloque corona y el
bloque viajero y por la pérdida de potencia entre el motor y el malacate. Además, la operación del
motor en el cambio incorrecto para la carga del gancho puede repercutir en la obtención de una
potencia de salida menor a lo que se podría obtener.
En las Tabla 8 y Tabla 11 se observa cómo a medida que se aumenta el cambio, la diferencia entre
la velocidad del motor y la del bloque viajero es menor. Por ello, se evalúa cuáles son los límites de
velocidad de este último en el rango de mínimo consumo del motor, es decir, entre 1600 y 1800 RPM.
Además interfieren otros componentes intermedios, sin embargo, destaca a relación que se presenta
a raíz de las líneas enhebradas en el bloque corona. En resumidas cuentas existe un trade-off entre la
velocidad del bloque viajero y la carga del gancho. A mayor cantidad de líneas enhebradas, menor
será la velocidad del bloque viajero y mayor será la carga del gancho para un mismo valor de potencia
en un caso el cual no se contara con un sistema de poleas que permitiera generar ventaja mecánica.
Gracias a las Tabla 10 y Tabla 13, se identifica que para un mismo valor de potencia del motor (en
este caso 480 hp), la carga máxima del gancho que puede elevar es menor a medida que aumenta la
63
velocidad del motor es menor. Por otro lado, se desea estandarizar el proceso de manera que se opere
a la menor velocidad angular del motor posible dentro del rango de mínimo consumo. La razón de
esto es que el consumo de combustible se encuentra directamente ligado con la potencia que
suministra el motor (se encuentra en libras por hora por caballo de fuerza). Por ello, se realiza una
regresión lineal entre la velocidad mínima y máxima del bloque viajero que se pueden obtener entre
1600 y 1800 RPM para cada cambio y las cargas máximas de estos. Es importante tener en cuenta
que la velocidad máxima del bloque viajero escogida es 160 pies por minuto por condiciones de
seguridad y considerando que en el modelo de operación actual se alcanzaban valores de casi 200
pies por minuto, se acepta como razonable.
En la Figura 47, se muestran gráficamente los resultados de la estandarización. A medida que
disminuye la carga del gancho, se puede aumentar el cambio y la velocidad de subida del bloque
viajero como se reporta en la Tabla 15. Sin embargo, cuando la carga es mayor a 154500 libras no se
logra operar dentro del rango de mínimo consumo como se desea debido a que el motor no cuenta
con la potencia necesaria para elevar el bloque a 39 pies por minuto. Otra consideración a tener en
cuenta es cuando se opera en sexta tampoco se logra operar en este rango porque la máxima velocidad
a la que se decidió elevar el bloque viajero es 160 pies por minuto y, teniendo en cuenta la relación
entre la velocidad del motor y del bloque viajero que se presenta en este cambio, se alcanza que el
motor opere a 1103 RPM. Pese a que se encuentra a 500 RPM del límite inferior del rango deseado,
considerando las cargas del gancho con las cuales se trabaja, la potencia que debe suministrar el motor
es menor que en los demás cambios, lo cual resulta relevante considerando que el consumo del motor
aumenta en relación con ella.
Como se presenta en la Tabla 19, el modelo de operación propuesto permite aumentar la velocidad
del bloque viajero durante la subida y realizarlo dentro del rango de mínimo consumo de combustible.
Proceso de RIH
Primero que todo, en las Figuras Figura 48, Figura 49 y Figura 50 se identifica que durante el proceso
de inserción de tubería se presentaron 4 interrupciones de diferentes duraciones pero todas notorias a
simple vista. Debido a que se desconoce la causa de estas, se decide excluir para el análisis de la
operación. Posibles causas de esto es la ocurrencia de precipitación, alguna falla en la máquina,
descanso de los operarios, entre otras.
A diferencia del proceso de POOH, en este proceso la carga del gancho durante la bajada ha de ir
incrementando a medida que se realizan los ciclos, lo cual se evidencia en la Figura 48. Esto ocurre
porque cada vez que se realiza un ciclo, la sarta de tuberías comienza a tener mayor número de
tuberías unidas y por ello, a ser más pesada. Por otra parte, la velocidad del bloque viajero durante el
proceso de inserción de tubería es más uniforme que en el proceso POOH (lo mencionado se aprecia
en la Figura 49). Esto se debe a que el gancho del bloque viajero cuenta con la carga más crítica
cuando va descendiendo, es decir, cuando va impulsado por la gravedad y cuando es parado por los
frenos. La ley de caída libre de los cuerpos ayuda a explicar este comportamiento en la primera etapa,
ya que después sí importa la magnitud de la masa que se esté intentando detener. Además, en la etapa
de subida del bloque viajero el motor se acciona, sin embargo, la carga que debe elevar no es más que
la del gancho, el bloque viajero y parte del cable de perforación y esta no varía a lo largo del proceso.
Por último, se filtran los puntos recolectados por el sistema de adquisición que se encuentran entre
50 y 82 pies de altura (como se observan en la Figura 50). Por otro lado, en el caso de la bajada del
gancho se observan pocos datos entre cada uno de los ciclos (Figura 51).
64
En las Figura 81, Figura 82 y Figura 83 se puede analizar cómo la energía cinética, la energía potencial
y por consiguiente, la energía total, aumentan a medida que se realizan los ciclos del proceso. Esto se
presenta porque la carga del gancho comienza a ser mayor porque aumentan el número de tuberías
conectadas. Se entiende que a medida que hay mayor cantidad de tuberías conectadas, mayor será la
energía que debe ser disipada. Asumiendo que el proceso de inserción de tubería en la etapa inicial
se realiza por caída libre hasta que se empieza a accionar el freno para detenerla, cuanto mayor sea la
carga del gancho, antes se deberá empezar a realizar el proceso de frenado para no realizar este
proceso de manera abrupta, lo cual puede resultar peligroso para los operarios y acortar el periodo de
vida útil de la maquinaria.
Sin embargo, como se muestra en Figura 84, se presentan dos situaciones:
- No hay suficiente información en la bajada de cada ciclo para identificar propiamente cómo
se está realizando la operación.
Se identifica que únicamente 2 puntos de los 644 datos de bajada medidos se encuentran en caída
libre y como es de suponer, son los que se encuentran en las posiciones más altas (referirse a la Tabla
21).
Como se presenta en la Tabla 19 el modelo de operación propuesto permite aumentar la velocidad
del bloque viajero durante la subida y realizarlo dentro del rango de mínimo consumo de combustible.
65
Conclusiones
• Se logra estandarizar la subida del bloque viajero tanto en la inserción como en la extracción
de tubería de manera que se realice la operación en el rango de mínimo consumo de
combustible del motor y en el menor tiempo posible. Esto tiene amplios beneficios
económicos para la empresa tanto por el ahorro de combustible como por la disminución del
tiempo entre ciclo y ciclo y en general, porque se puede aumentar la cantidad de conexiones
de tubería por hora.
• Se consigue realizar el filtro apropiado de las bases de datos para identificar los puntos de
subida como de bajada en el proceso de POOH y en el de RIH. Gracias a esto, se pueden
emplear correctamente los conceptos teóricos y obtener resultados coherentes.
• Se encuentra que el modelo de operación actual para la subida del bloque viajero presenta
falencias porque no se está empleando el cambio del motor adecuado según la carga del
gancho y por ello, se requiere mayor potencia por parte del motor, lo cual significa mayor
consumo de combustible.
• Gracias al modelo de operación propuesto, se puede reducir la huella de carbono generada
por la empresa porque se disminuye la cantidad de combustible necesaria para llevar a cabo
la extracción de tubería.
• No se cuenta con la información necesaria para contrastar diferentes posiciones de frenado
para el proceso de bajada en la inserción y en la extracción de tubería del proceso Workover
debido a que en todos los puntos se encuentra frenando y por ello, no se puede realizar la
estandarización de esta etapa del proceso.
• En el proceso de POOH la carga crítica se encuentra en la subida, mientras que en el de RIH
en la bajada. Sin embargo, entre estos dos, el proceso de POOH es el que más consume
combustible debido a que es el motor el que debe elevar la carga variable y en incremento a
lo largo de los ciclos. En cambio, en el proceso de RIH la carga que se debe elevar es
constante ya que únicamente es el bloque viajero, el gancho y el cable. Además, la carga que
se debe bajar se hace con ayuda de la gravedad y después los frenos deben disipar la energía.
• No se logra eliminar los tiempos invisibles perdidos no productivos ILT porque no se conoce
cuáles son las actividades realizadas por los operarios mientras el gancho se encuentra en el
punto máximo y en el punto mínimo.
Recomendaciones
- Se recomienda la capacitación del personal para la operación adecuada del proceso
Workover.
- Se sugiere realizar mantenimiento periódico del equipo para obtener una buena relación aire-
combustible es necesario que todos los elementos de estos sistemas estén en buen estado. Así
se garantiza una buena combustión.
- Para realizar la futura estandarización de la etapa de bajada, se recomienda aumentar la
frecuencia de la toma de las medidas, al igual que incluir sensores para la medición de la
temperatura de los frenos y la posición de la válvula.
66
Bibliografía
American Petroleum Institute. (2013). Aplicación, cuidado y uso de cables para servicio en campo
petrolero. Obtenido de
https://www.academia.edu/37010696/API_RP_9B_wire_rope_en_es_2_
Asociación Colombiana del Petróleo. (2018). ¿Para qué sirve el petróleo? Los 6 usos más comunes.
Obtenido de https://acp.com.co/web2017/es/sala-de-prensa/en-los-medios/886-para-que-
sirve-el-petroleo-los-6-usos-mas-comunes
Bustos, D., & Martínez, L. (2016). Desarrollo del software de capacitación, evaluación y selección
de personal "Workover/Drilling". Obtenido de
https://repository.uamerica.edu.co/bitstream/20.500.11839/89/1/5111684-2016-2-IP.pdf
Croft Production Systems. (2016). What is a workover rig? Obtenido de
https://www.croftsystems.net/oil-gas-blog/what-is-a-workover-rig/
El Rincon Petrolero. (2016). Imágenes del equipo de perforación. Obtenido de
http://wwwelrinconpetrolero.blogspot.com/2010/10/imagenes-del-equipo-de-
perforacion.html
Enerdata. (2019). Consumo energético 2019. Obtenido de https://datos.enerdata.net/energia-
total/datos-consumo-internacional.html
Enerdata. (2019). Producción de crudo. Obtenido de https://datos.enerdata.net/petroleo-crudo/datos-
produccion-energia-mundial.html
Fossil Oil. (2011). Photo of "Derrick man" high up on the "monkey board" stacking drill pipe during
coming out-of-hole to log well. Obtenido de http://www.fossiloil.com/photo-
galleries/muehr/slides/IMG_1485.html
Grupo CETEPI. (2014). Sistema de levantamiento de un taladro. Obtenido de Capítulo 1:
https://es.slideshare.net/grupocetepicetepi/sistema-de-levantamiento-de-un-taldro-cetepi
Hupecol Operating Co. LLC. (2017). Workover. Obtenido de
https://www.youtube.com/watch?v=OrFXVu5FPec
Independence. (s.f.). Acerca de Independence. Obtenido de
http://www.independence.com.co/nuestra-compania/acerca-de-independence/
Independence. (s.f.). Fotos del sk. Bogotá.
JH. (s.f.). Bloque de corona. Obtenido de https://www.jhpetrol.com/product/crown-block?lang=es
Liande. (s.f.). Sucker Rod Hook. Obtenido de http://www.ldsuckerrod.com/Sucker-Rod-Hook-
products.html
Loadcraft Industries, Ltd. (s.f.). Rigs Drawworks Workover mud systems Parts/Service. Obtenido de
https://www.loadcraft.com/wp-content/uploads/2017/05/BrochureSpanish_SM.pdf
Maritime Union. (s.f.). Derrick hand. Obtenido de https://maritime-union.com/job/201035
67
Martín, I. (2003). Física General. Obtenido de https://fisicas.ucm.es/data/cont/media/www/pag-
39686/fisica-general-libro-completo.pdf
Moñino, N., & Galdos, A. (2008). Exposición a la contaminación por actividad petrolera y estado
de la salud de la comuna Yamanunka (Sucumbios, Ecuado). Obtenido de
https://core.ac.uk/download/pdf/13283944.pdf
Movimiento y Carga. (s.f.). Malacates. Obtenido de https://www.movimientoycarga.com/malacates-
de-carga
Owetech Petroleum Technology. (s.f.). Cuña para tubería de perforación. Obtenido de
http://drillingrigs4u.com/3-6-power-slip/214285/
Procarga. (s.f.). Amplio inventario y disponibilidad inmediata accesorios para izaje. Obtenido de
https://www.procarga.com.mx/
Schlumberger. (s.f.). Oilfield Glossary en Español. Obtenido de Bloque viajero (aparejo móvil):
https://www.glossary.oilfield.slb.com/es/terms/t/traveling_block
Schlumberger. (s.f.). Oilfield Glossary en Español. Obtenido de Bloque de corona:
https://www.glossary.oilfield.slb.com/es/terms/c/crown_block
Schlumberger. (s.f.). Oilfield Glossary en Español. Obtenido de Torre de perforación:
https://www.glossary.oilfield.slb.com/es/terms/d/derrick
Schlumberger. (s.f.). Oilfield Glossary en Español. Obtenido de Mesa rotativa:
https://www.glossary.oilfield.slb.com/es/terms/r/rotary_table
Schlumberger. (s.f.). Oilfield Glossary en Español. Obtenido de Malacate:
https://www.glossary.oilfield.slb.com/es/Terms/d/drawworks.aspx
Zúñiga, A. (s.f.). Sarta de perforación. Obtenido de Principios básicos de perforación:
https://es.slideshare.net/adrianzuniga9822/sarta-de-perforacin
68
Apéndice
Glosario
En este apartado se definen algunos elementos que se mencionan a lo largo del documento y que se
emplean durante el proceso de Workover con el objetivo de ilustrar al lector y/o mejorar la
comprensión de la funcionalidad de los mismos.
B
Bloque de corona
Conjunto de poleas fijas (situadas en la parte superior de la torre) a través de las cuales se pasa el
cable de perforación para crear ventaja mecánica con el bloque viajero (Schlumberger, s.f.).
Figura 85. Bloque de corona (JH, s.f.).
Bloque viajero
Conjunto de poleas que suben y bajan de la torre, creando ventaja mecánica para la acción del cable
de perforación respecto al malacate para desplazar cargas pesadas (Schlumberger, s.f.).
69
Figura 86. Bloque viajero (El Rincon Petrolero, 2016).
C
Cable de perforación
Cable metálico que permite la elevación y descenso de la carga que sujeta el gancho. Se encuentra
sujeto por un extremo y por el otro al malacate (Grupo CETEPI, 2014).
Figura 87. Cable de perforación (Procarga, s.f.).
Cuña
Elemento circular de acero que se emplea para sujetar la sarta de perforación (Bustos & Martínez,
2016).
70
Figura 88. Cuña (Owetech Petroleum Technology, s.f.).
G
Gancho
Pieza colgante en la parte inferior del bloque viajero que permite enganchar la sarta de tuberías y
subirla o bajarla (Bustos & Martínez, 2016).
Figura 89. Gancho (Liande, s.f.).
L
Línea muerta
Parte del cable de perforación que se encuentra entre la torre y el bloque corona (Grupo CETEPI,
2014).
71
Línea rápida
Parte del cable de perforación que se encuentra enrollado al tambor del malacate para elevar el gancho
y la carga suspendida por él (Grupo CETEPI, 2014).
M
Malacate
Tambor de acero que permite enrollar y desenrollar la línea rápida para subir y bajar, respectivamente
el bloque viajero (Schlumberger, s.f.). De igual manera cuenta con frenos de alta potencia (Grupo
CETEPI, 2014).
Figura 90. Malacate (Movimiento y Carga, s.f.).
Mesa rotatoria
Sistema principal de rotación que proporciona la potencia para girar la sarta de perforación
(Schlumberger, s.f.).
Figura 91. Mesa rotatoria (Grupo CETEPI, 2014).
72
P
• Plataforma del encuellador
Plataforma donde el encuellador puede maniobrar la tubería de perforación durante los viajes del
bloque viajero para apilarlas y asegurarlas (Grupo CETEPI, 2014).
Figura 92. Plataforma del encuellador (Maritime Union, s.f.).
S
• Sarta de tubería
Columna de tuberías de acero que eleva el bloque viajero (Zúñiga, s.f.).
Figura 93. Sarta de tubería (Fossil Oil, 2011).
T
• Torre de perforación
Estructura generalmente con forma piramidal empleada para soportar los bloques de corona y la sarta
de perforación. Cuentan con buena relación resistencia-peso (Schlumberger, s.f.)
73
Figura 94. Torre de perforación (Croft Production Systems, 2016).
Proceso de POOH
Resultados completos
Tabla 19. Corrección del modelo de operación de subida actual con el modelo de operación propuesto.
Obs. 𝒕 𝑾𝒉 𝒗𝒃 𝝎𝒊𝒏 Cambio 𝑷𝒊𝒏
Cambio
corregido 𝒗𝒃𝒄𝒐𝒓𝒓
𝝎𝒊𝒏𝒄𝒐𝒓𝒓 𝑷𝒊𝒏𝒄𝒐𝒓𝒓
𝑷𝒐𝒖𝒕𝒄𝒐𝒓𝒓
𝒗𝒃
𝒗𝒃𝒄𝒐𝒓𝒓
𝑚𝑖𝑛 𝑙𝑏𝑠 𝑓𝑡
𝑚𝑖𝑛 𝑅𝑃𝑀 - ℎ𝑝 -
𝑓𝑡
𝑚𝑖𝑛 𝑅𝑃𝑀 ℎ𝑝 ℎ𝑝 %
329 22 97248 26 1401 0 234 2 60 1649 465 176 232
330 22 97135 35 1401 0 234 2 60 1649 464 176 172
331 22 97929 35 1478 0 231 2 60 1643 466 177 172
332 22 96766 31 1453 0 232 2 60 1652 463 176 192
333 23 96511 30 1420 0 232 2 60 1654 463 175 198
334 23 97532 29 1425 0 238 2 60 1646 465 176 207
335 23 97532 29 1492 0 254 2 60 1646 465 176 207
336 23 96766 33 1491 0 254 2 60 1652 463 176 182
337 23 97248 33 1501 0 256 2 60 1649 465 176 179
338 23 96596 33 1499 0 250 2 60 1654 463 175 180
339 23 97362 34 1497 0 250 2 60 1648 465 176 174
340 23 98099 34 1484 0 224 2 60 1642 467 177 176
341 23 97106 33 1484 0 224 2 60 1650 464 176 179
367 25 97390 33 1446 0 221 2 60 1647 465 176 181
74
368 25 97390 35 1507 0 240 2 60 1647 465 176 172
369 25 96227 35 1486 0 237 2 60 1656 462 175 171
370 25 96426 33 1475 0 236 2 60 1655 462 175 182
371 25 97021 32 1476 0 236 2 60 1650 464 176 184
372 25 97248 32 1478 0 236 2 60 1649 465 176 184
373 25 97248 32 1477 0 236 2 60 1649 465 176 184
374 25 96908 33 1475 0 236 2 60 1651 464 176 182
375 25 96255 32 1478 0 236 2 60 1656 462 175 185
376 25 96284 32 1450 0 232 2 60 1656 462 175 187
377 26 96794 31 1448 0 232 2 60 1652 463 176 192
378 26 97050 30 1406 0 209 2 60 1650 464 176 198
403 27 97447 19 1618 0 294 2 60 1647 465 176 315
404 27 96709 45 1642 0 286 2 60 1653 463 176 133
405 27 96766 46 1614 0 283 2 60 1652 463 176 131
406 27 96312 41 1570 0 245 2 60 1656 462 175 146
407 28 95858 36 1534 0 244 2 60 1659 461 175 167
408 28 95745 36 1513 0 244 2 60 1660 461 175 169
409 28 96851 35 1499 0 247 2 60 1652 464 176 172
410 28 96340 34 1498 0 245 2 60 1656 462 175 175
411 28 96823 33 1460 0 245 2 60 1652 463 176 182
412 28 96709 32 1460 0 245 2 60 1653 463 176 190
413 28 96709 32 1464 0 245 2 60 1653 463 176 190
414 28 95631 32 1464 0 170 2 60 1661 460 175 191
441 30 95461 31 1531 0 250 2 60 1662 460 174 194
442 30 96794 38 1538 0 250 2 60 1652 463 176 158
443 30 96482 38 1515 0 253 2 60 1654 463 175 158
444 30 95262 36 1529 0 249 2 60 1664 459 174 169
445 30 96255 37 1488 0 248 2 60 1656 462 175 164
446 30 95830 36 1488 0 248 2 60 1660 461 175 169
447 30 96028 34 1499 0 250 2 60 1658 461 175 175
448 30 96142 34 1499 0 250 2 60 1657 462 175 175
449 30 96255 35 1499 0 250 2 60 1656 462 175 173
450 30 95348 34 1499 0 250 2 60 1663 460 174 176
451 31 95348 33 1410 0 215 2 60 1663 460 174 181
485 33 95518 14 1117 2 107 2 60 1662 460 174 445
486 33 95858 14 1119 2 108 2 60 1659 461 175 445
490 33 96879 11 1217 2 134 2 60 1651 464 176 531
492 33 96142 16 1197 2 131 2 60 1657 462 175 380
493 33 96142 16 1201 2 132 2 60 1657 462 175 380
494 33 95773 18 1263 2 198 2 60 1660 461 175 342
495 34 95433 18 1227 2 193 2 60 1663 460 174 343
496 34 95518 23 1415 2 206 2 60 1662 460 174 257
497 34 96340 28 1425 2 206 2 60 1656 462 175 218
75
498 34 95149 28 1439 2 203 2 60 1665 459 174 212
499 34 96199 29 1439 2 205 2 60 1657 462 175 208
500 34 95035 28 1421 2 202 2 60 1666 459 174 212
501 34 96199 28 1421 2 202 2 60 1657 462 175 211
502 34 95433 29 1421 2 202 2 60 1663 460 174 209
503 34 95489 33 1512 2 220 2 60 1662 460 174 181
504 34 95915 28 1512 2 220 2 60 1659 461 175 212
506 34 95376 12 826 2 77 2 60 1663 460 174 495
589 40 96454 12 1243 2 160 2 60 1655 462 175 493
590 40 95206 20 1301 2 172 2 60 1664 459 174 304
591 40 95489 23 1330 2 174 2 60 1662 460 174 257
592 40 95830 23 1324 2 168 2 60 1660 461 175 256
593 40 96369 24 1327 2 174 2 60 1655 462 175 251
594 40 94695 24 1375 2 204 2 60 1668 458 174 253
595 40 96113 28 1413 2 191 2 60 1657 462 175 215
596 40 95376 26 1391 2 193 2 60 1663 460 174 230
597 40 95177 26 1406 2 195 2 60 1665 459 174 231
598 40 95631 27 1436 2 204 2 60 1661 460 175 222
599 41 95007 28 1427 2 203 2 60 1666 459 174 216
600 41 95319 28 1425 2 203 2 60 1663 459 174 219
601 41 95376 28 1425 2 203 2 60 1663 460 174 219
602 41 94837 28 1424 2 203 2 60 1667 458 174 220
603 41 95007 28 1427 2 203 2 60 1666 459 174 219
676 46 95631 19 1456 2 203 2 60 1661 460 175 318
677 46 94241 32 1421 2 202 2 61 1672 457 173 192
678 46 94326 31 1405 2 202 2 61 1671 457 173 195
679 46 95234 29 1405 2 199 2 60 1664 459 174 209
680 46 94298 28 1402 2 200 2 61 1671 457 173 220
681 46 94099 29 1424 2 203 2 61 1673 456 173 210
682 46 95149 28 1411 2 201 2 60 1665 459 174 212
683 46 95121 28 1403 2 201 2 60 1665 459 174 216
684 46 94355 28 1397 2 199 2 61 1671 457 173 217
685 46 95546 28 1432 2 199 2 60 1662 460 174 215
686 46 95518 30 1439 2 199 2 60 1662 460 174 202
687 47 94865 30 1443 2 199 2 60 1667 458 174 203
688 47 95262 30 1442 2 200 2 60 1664 459 174 203
689 47 94326 29 1427 2 203 2 61 1671 457 173 207
690 47 94326 29 1426 2 203 2 61 1671 457 173 207
691 47 94496 29 1419 2 202 2 61 1670 457 173 210
692 47 94411 29 1405 2 200 2 61 1670 457 173 210
693 47 94184 27 1406 2 200 2 61 1672 456 173 228
694 47 94638 27 1430 2 203 2 61 1669 458 174 227
695 47 94298 28 1434 2 204 2 61 1671 457 173 217
76
696 47 94184 28 1408 2 200 2 61 1672 456 173 217
697 47 94326 27 1401 2 199 2 61 1671 457 173 228
698 47 93844 26 1401 2 199 2 61 1675 455 173 232
699 47 93872 26 1400 2 199 2 61 1675 456 173 232
700 47 94241 26 1402 2 199 2 61 1672 457 173 232
735 50 92965 28 1415 2 192 2 61 1682 453 172 222
736 50 94270 31 1425 2 193 2 61 1672 457 173 198
737 50 94525 31 1429 2 193 2 61 1670 457 173 197
738 50 93390 29 1403 2 189 2 61 1678 454 172 211
739 50 93816 28 1398 2 189 2 61 1675 455 173 221
740 50 94979 30 1469 2 210 2 60 1666 459 174 200
741 50 93957 32 1453 2 210 2 61 1674 456 173 189
742 50 93957 31 1453 2 206 2 61 1674 456 173 198
743 50 93532 32 1462 2 221 2 61 1677 455 172 190
744 50 93305 32 1490 2 222 2 61 1679 454 172 187
745 50 93135 33 1489 2 222 2 61 1680 453 172 185
746 51 93929 32 1474 2 215 2 61 1674 456 173 190
747 51 93702 32 1470 2 219 2 61 1676 455 173 192
748 51 95092 31 1460 2 218 2 60 1665 459 174 194
749 51 93759 33 1496 2 218 2 61 1676 455 173 184
750 51 93957 32 1497 2 218 2 61 1674 456 173 192
751 51 92823 31 1489 2 222 2 61 1683 453 172 196
752 51 92823 31 1489 2 222 2 61 1683 453 172 196
753 51 93475 31 1486 2 222 2 61 1678 454 172 195
754 51 93872 31 1489 2 222 2 61 1675 456 173 195
755 51 92170 31 1489 2 222 2 61 1688 451 171 197
756 51 92624 32 1500 2 218 2 61 1684 452 171 193
757 51 92908 32 1500 2 218 2 61 1682 453 172 193
786 53 92255 23 1411 2 191 2 61 1687 451 171 261
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80
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1113 75 87915 32 1466 2 209 2 62 1721 438 166 195
1114 75 87745 32 1466 2 209 2 62 1722 438 166 198
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81
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82
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83
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1565 106 81504 40 1477 0 231 2 64 1770 418 159 160
1566 106 80794 36 1477 0 231 2 64 1776 416 158 178
1567 106 81617 35 1460 0 228 2 64 1769 418 159 182
1568 106 81504 34 1473 0 231 2 64 1770 418 159 187
84
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1570 106 81731 37 1485 0 232 2 64 1768 419 159 175
1571 107 80766 37 1485 0 232 2 64 1776 416 158 176
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1606 109 80426 39 1488 0 222 2 64 1779 414 157 164
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1907 129 73929 40 1397 0 204 3 79 1629 465 176 198
1908 129 75064 37 1390 0 203 3 78 1620 470 178 212
1909 129 75035 35 1393 0 203 3 78 1621 470 178 223
1910 130 75433 35 1393 0 203 3 78 1617 471 179 225
1911 130 74780 35 1398 0 204 3 78 1623 469 178 226
1912 130 74950 35 1406 0 200 3 78 1621 469 178 223
1913 130 75007 36 1406 0 200 3 78 1621 470 178 220
1914 130 75319 36 1410 0 200 3 78 1618 471 179 217
1915 130 75291 36 1447 0 206 3 78 1618 471 179 220
1916 130 75603 38 1449 0 206 3 78 1616 472 179 206
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1918 130 75035 37 1428 0 203 3 78 1621 470 178 212
1919 130 75319 36 1428 0 203 3 78 1618 471 179 219
1920 130 74553 36 1422 0 202 3 79 1624 468 177 220
1921 130 74723 34 1412 0 201 3 78 1623 469 178 229
1922 130 74723 34 1412 0 201 3 78 1623 469 178 229
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1963 133 74440 37 1434 0 209 3 79 1625 467 177 210
1964 133 73702 38 1436 0 209 3 79 1631 464 176 206
1965 133 73702 38 1435 0 209 3 79 1631 464 176 206
1966 133 73872 38 1431 0 207 3 79 1630 465 176 205
1967 133 73929 37 1399 0 204 3 79 1629 465 176 210
1968 133 73957 34 1398 0 204 3 79 1629 465 176 230
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1971 134 73901 36 1433 0 209 3 79 1629 465 176 218
1972 134 73475 36 1434 0 209 3 79 1633 463 176 219
1973 134 73135 37 1433 0 209 3 79 1635 462 175 216
88
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2004 136 73957 42 1464 0 208 3 79 1629 465 176 190
2005 136 73333 42 1488 0 217 3 79 1634 463 176 188
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2008 136 73589 41 1466 0 209 3 79 1632 464 176 192
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2013 137 72993 38 1473 0 225 3 79 1637 462 175 209
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2015 137 72284 38 1459 0 225 3 79 1642 459 174 207
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2065 140 71915 42 1482 0 226 3 80 1645 457 173 188
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2104 143 72567 37 1386 0 182 3 79 1640 460 174 214
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91
2322 158 67262 43 1454 0 243 3 81 1681 437 166 188
2323 158 67972 43 1463 0 244 3 81 1676 440 167 189
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2400 163 66922 41 1400 0 224 3 81 1684 435 165 198
2401 163 66922 51 1400 6 265 3 81 1684 435 165 161
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2406 163 65731 50 1538 0 262 3 82 1693 430 163 165
2407 163 66837 50 1538 0 262 3 81 1685 435 165 164
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2409 163 65532 50 1533 6 261 3 82 1695 429 163 164
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2712 184 59631 55 1517 6 242 3 84 1741 401 152 153
2713 184 59972 56 1517 6 242 3 84 1739 403 153 150
2714 184 59234 56 1516 6 242 3 84 1744 399 151 151
2715 184 60823 55 1516 6 247 3 84 1732 407 154 151
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97
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3130 212 52312 58 1472 6 225 3 87 1799 364 138 151
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3164 215 51716 51 1415 6 200 4 116 1606 478 181 227
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3166 215 52170 53 1485 6 227 3 87 1800 363 138 165
3167 215 53929 56 1494 6 228 3 86 1786 372 141 154
3168 215 50837 60 1507 6 230 4 117 1619 474 180 196
3169 215 52738 60 1512 6 231 3 87 1795 366 139 144
3170 215 52312 62 1510 6 230 3 87 1799 364 138 141
3171 215 51972 60 1447 6 206 4 115 1603 479 182 191
98
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108
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4781 325 18184 90 1265 6 128 6 160 1103 233 88 177
4782 325 18355 85 1255 6 127 6 160 1103 235 89 188
4783 325 16312 82 1243 6 125 6 160 1103 209 79 195
4784 325 16028 79 1242 6 125 6 160 1103 205 78 202
4812 327 17929 27 1155 0 133 6 160 1103 229 87 591
4813 327 14468 80 1305 6 134 6 160 1103 185 70 199
4814 327 17220 86 1249 6 122 6 160 1103 220 83 186
4815 327 17135 86 1308 6 138 6 160 1103 219 83 186
4816 327 17645 86 1259 6 123 6 160 1103 226 86 186
4817 327 16255 85 1254 6 122 6 160 1103 208 79 188
4818 327 16255 85 1213 6 117 6 160 1103 208 79 188
4819 327 16511 84 1217 6 158 6 160 1103 211 80 191
4820 327 14525 79 1294 6 123 6 160 1103 186 70 203
4847 329 16596 18 1058 0 86 6 160 1103 212 80 887
4848 329 16624 56 1097 6 87 6 160 1103 213 81 286
4849 329 17816 65 1104 6 91 6 160 1103 228 86 246
4850 329 17050 67 1232 6 125 6 160 1103 218 83 238
4851 329 16936 83 1285 6 131 6 160 1103 217 82 193
4852 329 15603 89 1269 6 130 6 160 1103 200 76 179
4853 329 16028 91 1300 6 133 6 160 1103 205 78 176
4854 330 16965 91 1292 6 131 6 160 1103 217 82 176
4855 330 17078 90 1287 6 131 6 160 1103 218 83 177
4880 331 16255 32 1028 0 87 6 160 1103 208 79 507
4881 331 15745 67 1109 6 89 6 160 1103 201 76 238
4882 331 14440 76 1188 6 110 6 160 1103 185 70 211
4883 332 15262 79 1197 6 107 6 160 1103 195 74 203
109
4884 332 14014 81 1202 6 107 6 160 1103 179 68 198
4885 332 16596 85 1251 6 127 6 160 1103 212 80 188
4886 332 14525 90 1269 6 129 6 160 1103 186 70 178
4887 332 15716 93 1289 6 130 6 160 1103 201 76 172
4888 332 15716 93 1348 6 147 6 160 1103 201 76 172
4911 333 15319 23 975 0 85 6 160 1103 196 74 695
4912 333 15035 71 1179 6 100 6 160 1103 192 73 226
4913 334 14610 79 1208 6 136 6 160 1103 187 71 202
4914 334 16142 91 1312 6 139 6 160 1103 206 78 176
4915 334 15887 98 1319 6 139 6 160 1103 203 77 163
4916 334 15376 98 1320 6 144 6 160 1103 197 75 163
4917 334 15376 98 1288 6 135 6 160 1103 197 75 163
4918 334 14525 96 1284 6 135 6 160 1103 186 70 167
4951 336 14695 47 1110 0 88 6 160 1103 188 71 338
4952 336 13532 69 1118 6 85 6 160 1103 173 66 232
4953 336 13674 71 1136 6 112 6 160 1103 175 66 224
4954 336 14270 77 1273 6 129 6 160 1103 182 69 207
4955 336 15433 92 1275 6 125 6 160 1103 197 75 173
4956 336 14411 95 1268 6 124 6 160 1103 184 70 169
4957 337 10780 93 1245 6 121 6 160 1103 138 52 172
4958 337 12794 91 1238 6 120 6 160 1103 164 62 176
4984 338 13532 25 1186 0 106 6 160 1103 173 66 633
4985 338 13759 77 1199 6 103 6 160 1103 176 67 209
4986 339 12596 86 1268 6 125 6 160 1103 161 61 186
4987 339 12879 94 1246 6 117 6 160 1103 165 62 170
4988 339 14865 94 1239 6 116 6 160 1103 190 72 171
4989 339 11830 94 1257 6 123 6 160 1103 151 57 171
4990 339 10270 94 1266 6 124 6 160 1103 131 50 171
5018 341 12482 18 599 0 8 6 160 1103 160 61 910
5020 341 12255 82 1170 6 95 6 160 1103 157 59 195
5021 341 12255 82 1170 6 93 6 160 1103 157 59 195
5022 341 12652 76 1149 6 93 6 160 1103 162 61 211
5023 341 12482 72 1091 6 78 6 160 1103 160 61 222
5024 341 12397 76 1091 6 78 6 160 1103 159 60 210
5025 341 13277 74 1115 6 81 6 160 1103 170 64 216
5026 341 13305 72 1115 6 81 6 160 1103 170 65 223
5049 343 11319 51 1167 6 111 6 160 1103 145 55 314
5050 343 12397 88 1235 6 111 6 160 1103 159 60 181
5051 343 11177 94 1232 6 111 6 160 1103 143 54 171
5052 343 12908 99 1274 6 120 6 160 1103 165 63 161
5053 343 10752 101 1277 6 120 6 160 1103 137 52 159
5054 343 11348 102 1286 6 122 6 160 1103 145 55 158
5055 343 11007 100 1270 6 119 6 160 1103 141 53 160
110
5079 345 10695 13 1208 0 132 6 160 1103 137 52 1267
5080 345 11206 78 1335 6 113 6 160 1103 143 54 204
5081 345 11092 103 1264 6 109 6 160 1103 142 54 156
5082 345 10809 100 1230 6 105 6 160 1103 138 52 160
5083 345 10383 96 1200 6 102 6 160 1103 133 50 167
5084 345 9816 94 1278 6 130 6 160 1103 126 48 171
5085 345 10809 101 1310 6 134 6 160 1103 138 52 159
5108 347 9816 27 1171 0 113 6 160 1103 126 48 601
5109 347 9021 82 1171 6 91 6 160 1103 115 44 196
5110 347 9163 96 1286 6 122 6 160 1103 117 44 167
5111 347 10014 105 1326 6 126 6 160 1103 128 49 152
5112 347 9731 111 1359 6 130 6 160 1103 124 47 145
5113 347 8908 111 1239 6 90 6 160 1103 114 43 144
5138 349 8624 28 926 0 98 6 160 1103 110 42 563
5139 349 9305 79 1212 6 133 6 160 1103 119 45 202
5140 349 8908 107 1405 6 145 6 160 1103 114 43 149
5141 349 9220 122 1468 6 146 6 160 1103 118 45 131
5142 349 9277 122 1329 6 99 6 160 1103 119 45 131
5143 349 8624 104 1206 6 91 6 160 1103 110 42 154
5169 351 7801 52 1192 6 98 6 160 1103 100 38 306
5170 351 8170 95 1256 6 109 6 160 1103 104 40 168
5171 351 7348 104 1298 6 114 6 160 1103 94 36 154
5172 351 7660 107 1271 6 114 6 160 1103 98 37 149
5173 351 7121 104 1271 6 96 6 160 1103 91 35 154
5174 351 7489 99 1214 6 91 6 160 1103 96 36 161
5197 353 7177 19 1113 0 99 6 160 1103 92 35 825
5199 353 7348 26 597 0 12 6 160 1103 94 36 612
5219 354 7149 19 600 0 9 6 160 1103 91 35 844
5221 355 7007 62 1178 6 89 6 160 1103 90 34 257
Proceso de RIH
Tabla 20. Corrección del modelo de operación de subida actual con el modelo de operación propuesto.
Obs.
𝒕 𝑾𝒉 𝒗𝒃 𝝎𝒊𝒏 Cambio 𝑷𝒊𝒏 Cambio
corregido 𝒗𝒃𝒄𝒐𝒓𝒓
𝝎𝒊𝒏𝒄𝒐𝒓𝒓 𝑷𝒊𝒏𝒄𝒐𝒓𝒓
𝑷𝒐𝒖𝒕𝒄𝒐𝒓𝒓
𝒗𝒃
𝒗𝒃𝒄𝒐𝒓𝒓
𝑚𝑖𝑛 𝑙𝑏𝑠 𝑓𝑡
𝑚𝑖𝑛 𝑅𝑃𝑀 - ℎ𝑝 -
𝑓𝑡
𝑚𝑖𝑛 𝑅𝑃𝑀 ℎ𝑝 ℎ𝑝 %
328 22 5872 20 602 5 6.9 6 160 1103 77 28 806
469 32 5844 13 599 5 6.8 6 160 1103 76 28 1267
470 32 5816 12 599 5 9.4 6 160 1103 76 28 1364
471 32 5532 15 599 5 8.8 6 160 1103 72 27 1075
472 32 5929 14 599 5 8.9 6 160 1103 77 29 1108
504 34 6213 12 600 5 6.8 6 160 1103 81 30 1314
111
506 34 5731 13 598 5 8.8 6 160 1103 75 28 1267
540 37 6270 11 599 5 6.8 6 160 1103 82 30 1477
544 37 5844 14 598 5 9.5 6 160 1103 76 28 1183
579 39 5645 17 600 5 7.5 6 160 1103 74 27 933
580 39 5816 16 598 5 7.4 6 160 1103 76 28 1013
616 42 5986 10 598 5 6.0 6 160 1103 78 29 1541
617 42 5986 21 600 5 6.8 6 160 1103 78 29 771
620 42 5447 13 601 5 9.5 6 160 1103 71 26 1223
649 44 5816 11 598 5 6.7 6 160 1103 76 28 1418
698 47 5759 11 593 5 8.3 6 160 1103 75 28 1418
819 56 5731 21 600 5 6.8 6 160 1103 75 28 771
821 56 5532 13 599 5 9.6 6 160 1103 72 27 1267
860 58 6128 13 597 5 6.8 6 160 1103 80 30 1267
861 58 6128 14 600 5 6.8 6 160 1103 80 30 1183
862 58 5901 16 598 5 8.7 6 160 1103 77 29 1013
863 58 5759 14 599 5 9.5 6 160 1103 75 28 1183
900 61 5333 13 600 5 8.2 6 160 1103 70 26 1267
901 61 5333 13 599 5 8.2 6 160 1103 70 26 1267
935 63 4993 15 599 5 8.7 6 160 1103 65 24 1075
970 66 5986 55 780 5 16.2 6 160 1103 78 29 288
972 66 4482 17 599 5 6.8 6 160 1103 58 22 959
973 66 5929 16 592 5 7.6 6 160 1103 77 29 1013
974 66 5617 14 598 5 9.4 6 160 1103 73 27 1144
1013 69 5957 11 600 5 6.8 6 160 1103 78 29 1418
1050 71 5759 15 600 5 6.8 6 160 1103 75 28 1043
1087 74 5816 21 597 5 6.0 6 160 1103 76 28 755
1090 74 5617 16 599 5 8.8 6 160 1103 73 27 985
1140 77 5702 13 599 5 9.5 6 160 1103 74 28 1267
1181 80 5220 13 599 5 8.5 6 160 1103 68 25 1267
1237 84 6099 18 600 5 6.8 6 160 1103 80 30 887
1272 86 5901 20 597 5 5.3 6 160 1103 77 29 788
1274 86 7177 21 599 5 6.8 6 160 1103 94 35 771
1276 87 5957 12 599 5 9.5 6 160 1103 78 29 1314
1321 90 5929 17 600 5 6.8 6 160 1103 77 29 933
1357 92 5816 20 600 5 7.5 6 160 1103 76 28 806
1359 92 5787 13 600 5 9.5 6 160 1103 76 28 1267
1392 94 5759 14 598 5 6.7 6 160 1103 75 28 1144
1393 95 5844 12 599 5 9.5 6 160 1103 76 28 1314
1429 97 5560 40 599 5 25.6 6 160 1103 73 27 399
1432 97 5362 29 595 5 6.8 6 160 1103 70 26 554
1434 97 5532 14 600 5 9.5 6 160 1103 72 27 1183
1435 97 5731 14 1533 5 9.6 6 160 1103 75 28 1144
1471 100 6184 19 599 5 6.8 6 160 1103 81 30 844
112
1507 102 5787 10 600 5 6.9 6 160 1103 76 28 1541
1510 102 4851 31 1763 5 8.9 6 160 1103 63 24 522
1589 108 5702 15 598 5 8.7 6 160 1103 74 28 1075
1590 108 5645 14 599 5 9.5 6 160 1103 74 27 1183
1628 110 5986 54 650 5 16.9 6 160 1103 78 29 296
1673 114 5901 16 600 5 6.1 6 160 1103 77 29 985
1713 116 5929 18 600 5 6.8 6 160 1103 77 29 887
1714 116 5731 25 597 5 8.0 6 160 1103 75 28 633
1751 119 6298 14 600 5 6.8 6 160 1103 82 31 1183
1753 119 5731 14 600 5 9.5 6 160 1103 75 28 1144
1754 119 5731 14 600 5 9.6 6 160 1103 75 28 1144
1787 121 6043 21 595 5 6.8 6 160 1103 79 29 755
1817 123 5589 14 596 5 5.9 6 160 1103 73 27 1144
1819 123 6128 12 600 5 8.1 6 160 1103 80 30 1314
1820 124 5645 14 601 5 6.8 6 160 1103 74 27 1144
1858 126 6241 11 599 5 6.9 6 160 1103 81 30 1477
1898 129 5901 18 598 5 6.7 6 160 1103 77 29 887
1900 129 5929 12 600 5 9.6 6 160 1103 77 29 1314
1938 132 5532 20 599 5 6.8 6 160 1103 72 27 806
1939 132 5872 13 599 5 8.7 6 160 1103 77 28 1267
1940 132 5929 18 599 5 9.5 6 160 1103 77 29 887
1941 132 5305 22 600 5 9.6 6 160 1103 69 26 724
1991 135 5844 18 600 5 6.8 6 160 1103 76 28 887
1993 135 5731 18 599 5 8.9 6 160 1103 75 28 910
2030 138 5901 18 598 5 6.0 6 160 1103 77 29 910
2031 138 6184 12 597 5 8.7 6 160 1103 81 30 1364
2032 138 6099 14 602 5 6.9 6 160 1103 80 30 1108
2033 138 5844 12 596 5 8.8 6 160 1103 76 28 1364
2034 138 5645 15 600 5 8.9 6 160 1103 74 27 1075
2069 140 4709 12 600 5 6.8 6 160 1103 61 23 1314
2071 141 5929 20 598 5 9.5 6 160 1103 77 29 806
2072 141 5645 12 600 5 8.9 6 160 1103 74 27 1314
2073 141 5787 12 1642 5 8.9 6 160 1103 76 28 1314
2112 143 5901 12 598 5 8.8 6 160 1103 77 29 1364
2113 143 6553 17 599 5 6.8 6 160 1103 86 32 959
2115 144 5844 13 599 5 9.5 6 160 1103 76 28 1223
2172 147 5816 20 600 5 6.8 6 160 1103 76 28 806
2176 148 6014 14 600 5 6.8 6 160 1103 78 29 1108
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2214 150 5589 14 599 5 8.8 6 160 1103 73 27 1183
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2250 153 7801 15 598 5 6.8 6 160 1103 102 38 1043
2289 155 5645 15 599 5 10.8 6 160 1103 74 27 1075
113
2324 158 6298 15 598 5 6.0 6 160 1103 82 31 1043
2325 158 5504 21 598 5 8.7 6 160 1103 72 27 771
2373 161 5957 15 599 5 6.8 6 160 1103 78 29 1075
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2460 167 5816 15 600 5 9.6 6 160 1103 76 28 1043
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2565 174 5901 22 599 5 8.8 6 160 1103 77 29 724
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2853 194 5901 10 596 5 5.3 6 160 1103 77 29 1541
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2924 199 5787 11 600 5 6.8 6 160 1103 76 28 1418
2926 199 5787 16 601 5 6.1 6 160 1103 76 28 1013
3001 204 5787 19 1289 5 8.8 6 160 1103 76 28 865
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3069 208 5617 14 599 5 8.8 6 160 1103 73 27 1144
114
3101 211 5560 19 600 5 6.8 6 160 1103 73 27 865
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3136 213 5702 11 599 5 6.8 6 160 1103 74 28 1477
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3179 216 3092 52 1990 5 18.4 6 160 1103 40 15 308
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3241 220 5872 11 599 5 6.8 6 160 1103 77 28 1418
3243 220 4794 17 599 5 6.8 6 160 1103 63 23 933
3244 220 5901 12 599 5 8.1 6 160 1103 77 29 1314
3276 223 6128 11 596 5 6.7 6 160 1103 80 30 1477
3283 223 5844 15 599 5 8.9 6 160 1103 76 28 1043
3336 227 5589 15 598 5 9.4 6 160 1103 73 27 1075
3363 228 5986 23 598 0 8.0 6 160 1103 78 29 709
3369 229 5986 18 600 5 6.2 6 160 1103 78 29 887
3371 229 5844 14 599 5 8.8 6 160 1103 76 28 1144
3396 231 5504 12 600 5 6.8 6 160 1103 72 27 1364
3399 231 5447 18 599 5 6.8 6 160 1103 71 26 910
3432 233 6014 20 596 5 5.9 6 160 1103 78 29 788
3433 233 6156 11 600 5 6.8 6 160 1103 80 30 1477
3435 233 5731 15 599 5 8.8 6 160 1103 75 28 1043
3496 237 5929 17 599 5 6.8 6 160 1103 77 29 959
3528 240 5872 15 599 5 6.8 6 160 1103 77 28 1043
3529 240 5844 13 599 5 8.8 6 160 1103 76 28 1223
3585 244 5560 22 594 5 7.4 6 160 1103 73 27 739
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3593 244 5362 23 599 5 8.9 6 160 1103 70 26 682
3623 246 6014 14 599 5 6.1 6 160 1103 78 29 1183
3626 246 5872 24 600 5 8.9 6 160 1103 77 28 669
3653 248 5816 19 595 5 7.2 6 160 1103 76 28 844
3657 248 5872 176 2154 5 134.2 6 160 1103 77 28 91
3686 250 6184 11 600 5 6.8 6 160 1103 81 30 1418
3688 251 5872 12 600 5 8.8 6 160 1103 77 28 1314
3689 251 5674 14 600 5 8.8 6 160 1103 74 28 1183
3716 252 5844 20 601 5 7.6 6 160 1103 76 28 806
3718 253 6156 13 601 5 6.8 6 160 1103 80 30 1223
3721 253 5645 13 1031 5 9.5 6 160 1103 74 27 1267
3761 255 6270 14 598 5 6.8 6 160 1103 82 30 1183
3763 256 5731 12 599 5 8.8 6 160 1103 75 28 1314
3764 256 5901 18 599 5 8.8 6 160 1103 77 29 910
3799 258 5702 14 599 5 6.8 6 160 1103 74 28 1144
115
3836 261 5447 21 597 5 9.3 6 160 1103 71 26 771
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4034 274 4738 14 598 5 8.7 6 160 1103 62 23 1144
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4070 276 6326 16 601 5 6.8 6 160 1103 83 31 1013
4071 277 5645 14 599 5 8.8 6 160 1103 74 27 1144
4073 277 5418 19 599 5 9.6 6 160 1103 71 26 825
4075 277 5844 170 2165 5 88.2 6 160 1103 76 28 94
4108 279 5844 17 599 5 6.8 6 160 1103 76 28 959
4150 283 5504 21 600 5 6.8 6 160 1103 72 27 771
4151 283 5731 11 599 5 8.8 6 160 1103 75 28 1418
4152 283 5844 14 600 5 8.8 6 160 1103 76 28 1183
4189 286 5957 15 594 5 8.4 6 160 1103 78 29 1043
4190 286 5702 12 600 5 8.9 6 160 1103 74 28 1364
4229 288 5986 19 598 5 6.7 6 160 1103 78 29 844
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4272 291 5645 17 1599 5 8.7 6 160 1103 74 27 933
4304 293 5844 12 599 5 6.8 6 160 1103 76 28 1314
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4393 299 6043 12 599 5 6.8 6 160 1103 79 29 1364
4395 299 5872 15 599 5 8.8 6 160 1103 77 28 1043
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4462 304 6071 18 600 5 6.7 6 160 1103 79 29 887
4464 304 6156 11 600 5 8.9 6 160 1103 80 30 1418
4521 308 5872 16 600 5 6.8 6 160 1103 77 28 1013
4523 308 5731 15 599 5 8.8 6 160 1103 75 28 1075
6802 463 5560 21 600 5 6.8 6 160 1103 73 27 771
6804 463 5957 17 599 5 8.8 6 160 1103 78 29 959
6805 463 5560 18 722 5 8.8 6 160 1103 73 27 887
6841 466 6241 13 599 4 8.1 6 160 1103 81 30 1223
6842 466 4766 14 599 4 6.8 6 160 1103 62 23 1108
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116
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7375 502 5277 31 599 5 8.8 6 160 1103 69 26 514
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117
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118
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9285 632 6298 17 599 5 6.7 6 160 1103 82 31 933
9286 632 5759 12 593 5 9.3 6 160 1103 75 28 1364
9321 634 5731 15 600 5 6.8 6 160 1103 75 28 1043
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119
9323 634 5674 17 599 5 8.8 6 160 1103 74 28 959
9355 636 5901 23 598 5 6.8 6 160 1103 77 29 709
9432 642 6383 16 599 5 6.8 6 160 1103 83 31 1013
9434 642 5504 19 599 5 8.7 6 160 1103 72 27 825
9469 644 6270 14 601 5 6.8 6 160 1103 82 30 1183
9471 644 6014 16 600 5 8.9 6 160 1103 78 29 985
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9504 646 5305 14 599 5 8.9 6 160 1103 69 26 1144
9535 649 6014 20 596 5 6.6 6 160 1103 78 29 806
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9575 651 6184 19 601 5 6.9 6 160 1103 81 30 825
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9634 655 5447 11 600 5 6.1 6 160 1103 71 26 1477
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9675 658 6355 10 600 5 7.4 6 160 1103 83 31 1541
9709 660 5447 19 599 5 6.8 6 160 1103 71 26 825
9711 660 5872 12 600 5 8.8 6 160 1103 77 28 1364
9712 661 5475 24 1720 5 9.5 6 160 1103 71 27 669
9744 663 6014 23 599 5 6.8 6 160 1103 78 29 682
9746 663 5674 17 600 5 6.8 6 160 1103 74 28 959
9780 665 5447 16 902 5 6.3 6 160 1103 71 26 985
9782 665 6043 13 598 5 6.0 6 160 1103 79 29 1223
9784 665 5702 11 598 5 8.7 6 160 1103 74 28 1418
9785 665 5986 14 599 5 8.8 6 160 1103 78 29 1183
9856 670 5816 20 599 5 6.8 6 160 1103 76 28 806
9858 670 5787 14 599 5 8.8 6 160 1103 76 28 1183
9894 673 5844 18 598 5 6.7 6 160 1103 76 28 887
9929 675 6383 12 599 5 6.8 6 160 1103 83 31 1314
9931 675 5929 12 599 5 8.7 6 160 1103 77 29 1314
9932 675 5986 12 600 5 8.8 6 160 1103 78 29 1314
9933 676 5418 13 1373 5 8.9 6 160 1103 71 26 1267
9966 678 5957 18 599 5 9.0 6 160 1103 78 29 910
9996 680 5447 18 1150 5 7.5 6 160 1103 71 26 887
9998 680 6156 14 600 5 6.6 6 160 1103 80 30 1144
9999 680 5702 11 600 5 6.8 6 160 1103 74 28 1477
10034 682 6298 12 600 5 6.1 6 160 1103 82 31 1364
10035 683 5504 12 600 5 8.2 6 160 1103 72 27 1364
10067 685 6298 23 598 5 6.7 6 160 1103 82 31 709
10068 685 5872 15 599 5 8.8 6 160 1103 77 28 1043
10070 685 5787 13 600 5 8.8 6 160 1103 76 28 1267
10099 687 6156 23 600 5 6.7 6 160 1103 80 30 682
10101 687 6383 17 600 5 6.8 6 160 1103 83 31 959
10625 723 5787 44 600 5 14.3 6 160 1103 76 28 362
120
10631 723 5447 18 600 5 6.8 6 160 1103 71 26 910
10633 723 5901 48 997 5 30.6 6 160 1103 77 29 335
10659 725 5560 19 599 5 8.8 6 160 1103 73 27 865
10660 725 5816 28 596 5 8.5 6 160 1103 76 28 563
10673 726 6184 13 600 5 6.8 6 160 1103 81 30 1267
10674 726 5759 20 704 5 8.5 6 160 1103 75 28 788
10706 728 6326 16 600 5 8.0 6 160 1103 83 31 1013
10707 728 3376 23 600 5 6.8 6 160 1103 44 16 709
10708 728 5589 15 600 5 8.3 6 160 1103 73 27 1075
10736 730 6383 11 598 5 6.9 6 160 1103 83 31 1418
10739 730 5872 38 784 5 21.9 6 160 1103 77 28 417
10740 730 5872 38 628 5 10.6 6 160 1103 77 28 417
10767 732 5816 20 600 5 7.3 6 160 1103 76 28 806
10768 732 6440 11 595 5 7.3 6 160 1103 84 31 1418
10801 735 6014 17 641 5 6.9 6 160 1103 78 29 933
10803 735 5787 23 597 5 8.0 6 160 1103 76 28 695
10838 737 6043 29 599 5 8.2 6 160 1103 79 29 546
10842 737 5702 31 599 5 12.2 6 160 1103 74 28 522
10844 738 5362 102 1353 5 74.3 6 160 1103 70 26 158
10872 739 6099 16 601 5 7.6 6 160 1103 80 30 1013
10878 740 5702 17 598 5 8.7 6 160 1103 74 28 933
10911 742 6582 19 600 5 6.8 6 160 1103 86 32 825
10913 742 5759 30 598 5 8.7 6 160 1103 75 28 529
10940 744 5674 25 600 5 8.2 6 160 1103 74 28 645
10941 744 5957 18 600 5 7.5 6 160 1103 78 29 910
10981 747 5333 20 601 5 6.8 6 160 1103 70 26 806
10982 747 5759 22 600 5 8.8 6 160 1103 75 28 724
11013 749 6355 14 601 5 7.5 6 160 1103 83 31 1183
11014 749 5135 23 601 5 7.5 6 160 1103 67 25 709
11016 749 5617 25 595 5 8.0 6 160 1103 73 27 645
11045 751 5532 31 598 5 8.0 6 160 1103 72 27 514
11046 751 5702 24 600 5 8.2 6 160 1103 74 28 657
11057 752 5787 17 600 5 7.9 6 160 1103 76 28 933
11058 752 5418 13 600 5 8.9 6 160 1103 71 26 1267
11093 754 5589 21 599 5 8.9 6 160 1103 73 27 771
11094 755 5645 21 600 5 9.5 6 160 1103 74 27 755
11109 756 6241 14 601 5 6.9 6 160 1103 81 30 1108
11112 756 5731 33 598 5 9.4 6 160 1103 75 28 486
11142 758 6014 19 598 5 8.0 6 160 1103 78 29 844
11143 758 5560 13 598 5 8.0 6 160 1103 73 27 1223
11146 758 5589 16 597 5 8.0 6 160 1103 73 27 1013
11177 760 5645 21 599 5 9.5 6 160 1103 74 27 771
11178 760 5816 21 600 5 8.2 6 160 1103 76 28 771
121
11194 761 7177 21 1007 5 6.6 6 160 1103 94 35 771
11225 763 5816 28 597 4 8.1 6 160 1103 76 28 572
11226 763 6128 17 599 5 6.8 6 160 1103 80 30 933
11228 764 5929 42 598 5 30.8 6 160 1103 77 29 381
11229 764 5532 15 1164 5 8.6 6 160 1103 72 27 1043
11293 768 6440 17 600 5 8.2 6 160 1103 84 31 933
11294 768 5929 23 599 5 7.3 6 160 1103 77 29 695
11295 768 6241 19 600 5 8.9 6 160 1103 81 30 865
11326 770 6468 20 596 4 7.5 6 160 1103 84 31 806
11327 770 6468 20 601 5 6.0 6 160 1103 84 31 806
11329 770 5872 31 598 5 8.7 6 160 1103 77 28 522
11357 772 6383 21 599 5 6.8 6 160 1103 83 31 771
11359 773 6043 21 595 5 7.8 6 160 1103 79 29 771
11388 774 5957 47 1041 5 36.3 6 160 1103 78 29 341
11390 775 4312 20 600 5 6.8 6 160 1103 56 21 806
11392 775 5929 26 597 5 8.6 6 160 1103 77 29 612
11418 777 5447 26 593 4 7.1 6 160 1103 71 26 622
11422 777 2979 20 597 5 7.3 6 160 1103 39 14 788
11424 777 5929 51 597 5 17.2 6 160 1103 77 29 317
11425 777 5957 19 597 5 8.6 6 160 1103 78 29 825
11428 777 6014 121 1445 5 97.7 6 160 1103 78 29 132
11453 779 5844 28 597 5 8.0 6 160 1103 76 28 581
11457 779 6752 13 597 5 6.6 6 160 1103 88 33 1223
11458 779 5957 22 599 5 8.8 6 160 1103 78 29 739
11459 779 5844 18 599 5 8.8 6 160 1103 76 28 887
11528 784 5816 19 600 3 8.2 6 160 1103 76 28 825
11716 797 5816 29 600 0 8.1 6 160 1103 76 28 554
11768 800 6383 13 600 5 7.4 6 160 1103 83 31 1267
11770 800 5957 17 601 5 10.2 6 160 1103 78 29 933
11812 803 5929 32 1297 1 18.2 6 160 1103 77 29 507
11813 803 5986 16 597 3 6.0 6 160 1103 78 29 985
11861 807 5901 16 597 5 6.7 6 160 1103 77 29 1013
11862 807 6071 14 599 5 6.7 6 160 1103 79 29 1183
11863 807 5787 12 600 5 6.8 6 160 1103 76 28 1364
11906 810 6468 12 601 3 6.8 6 160 1103 84 31 1314
11908 810 5674 10 599 3 7.9 6 160 1103 74 28 1541
11909 810 5901 16 599 3 8.0 6 160 1103 77 29 985
11910 810 5759 19 600 0 9.6 6 160 1103 75 28 825
11962 813 6355 14 599 5 6.8 6 160 1103 83 31 1183
11963 814 5816 22 1189 0 9.4 6 160 1103 76 28 724
12018 817 5504 127 2053 5 48.5 6 160 1103 72 27 126
12075 821 6043 19 599 3 8.2 6 160 1103 79 29 825
12076 821 5589 23 598 3 8.0 6 160 1103 73 27 682
122
12077 821 6043 10 599 3 6.8 6 160 1103 79 29 1541
12106 823 6582 22 599 0 6.7 6 160 1103 86 32 724
12126 825 6298 11 601 0 6.9 6 160 1103 82 31 1477
12136 825 6071 14 600 0 6.8 6 160 1103 79 29 1108
12137 825 5759 23 599 0 6.8 6 160 1103 75 28 709
12138 825 6071 24 1165 0 7.4 6 160 1103 79 29 669
12179 828 6043 17 599 5 6.8 6 160 1103 79 29 959
12180 828 5645 18 599 5 8.8 6 160 1103 74 27 910
12224 831 5787 43 1031 2 18.7 6 160 1103 76 28 373
12225 831 6270 16 593 4 7.0 6 160 1103 82 30 1013
12226 831 5816 20 598 5 7.2 6 160 1103 76 28 806
12267 834 6525 19 599 3 6.8 6 160 1103 85 32 844
12268 834 5957 22 670 3 6.2 6 160 1103 78 29 724
12315 837 5957 24 597 5 6.8 6 160 1103 78 29 669
12361 841 5106 26 599 4 7.4 6 160 1103 67 25 622
12363 841 6383 19 598 0 7.4 6 160 1103 83 31 865
12364 841 5475 23 1210 0 7.4 6 160 1103 71 27 682
12367 841 6043 80 716 6 48.9 6 160 1103 79 29 199
12368 841 5731 56 892 6 35.9 6 160 1103 75 28 286
12428 845 5050 23 600 0 7.5 6 160 1103 66 24 709
12471 848 6270 28 657 1 15.6 6 160 1103 82 30 581
12472 848 6213 13 598 4 8.0 6 160 1103 81 30 1223
12480 849 6014 27 600 0 7.6 6 160 1103 78 29 591
12532 852 5731 33 600 5 8.7 6 160 1103 75 28 486
12534 852 6326 27 600 0 7.5 6 160 1103 83 31 591
12535 852 5362 23 599 0 8.7 6 160 1103 70 26 695
12536 852 5986 15 1070 0 8.8 6 160 1103 78 29 1043
12630 859 6043 20 600 4 6.8 6 160 1103 79 29 806
12631 859 5418 32 599 4 11.5 6 160 1103 71 26 500
12692 863 6128 18 598 0 6.7 6 160 1103 80 30 887
12693 863 5872 14 599 0 8.8 6 160 1103 77 28 1108
12697 863 5844 37 880 0 23.9 6 160 1103 76 28 427
12698 863 5674 43 705 0 21.1 6 160 1103 74 28 369
13018 885 5872 10 601 1 7.4 6 160 1103 77 28 1541
13019 885 5731 11 600 1 6.8 6 160 1103 75 28 1418
13047 887 6326 15 602 1 6.3 6 160 1103 83 31 1075
13050 887 5475 17 598 3 7.4 6 160 1103 71 27 933
123
Algoritmo de RStudio
#### Cálculos del proceso de subida de las tuberías de Workover - roh ####
### En este documento se trabaja a partir de la base de datos suministrada por la empresa ###
#### ---- MODIFICACIÓN DE LA BASE DE DATOS BRUTA PARA FÁCIL MANEJO ----####
#### Activar tidyverse, dpylr y lubridate ####
install.packages("ggplot2")
library(tidyverse)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(ggplot2)
#### Indicar la ruta de los archivos ####
setwd("C:/Users/paula/OneDrive/Desktop/IMEC PROYECTO DE GRADO/roh (Subida)")
#### Instalar la libería para leer archivos xlsx ####
library('readxl')
#### Importar xlsx donde se almacenan los datos recolectados por el sistema SkanHawk de la
empresa ####
# Las unidades de la base de datos son las del sistema inglés
# Se modifican los nombres de las columnas para más fácil identificación de las variables
roh <- read_xlsx("roh.xlsx")
roh <- rename(roh, cambio= selector_cambio_2)
roh <- mutate(roh,velocidad_bloque_g=velocidad_bloque*500)
#### Crear el vector de fecha y hora para poder graficar ####
tiempo <- parse_date_time(roh$time_date,"ymd HMS")
tiempo <- as.data.frame(tiempo)
roh<- mutate(roh,dia = day(roh$time_date))
124
roh <- mutate(roh, timeformat = format(tiempo, format = "%H:%M:%S"))
roh <- mutate(roh,observacion= time(roh$time_date))
roh <- mutate(roh, hora = hour(roh$time_date))
roh <- mutate(roh, minutos = minute(roh$time_date))
roh <- mutate(roh, segundos = second(roh$time_date))
roh <- mutate(roh,tiempo=(hora-18)*60+(minutos)+((segundos-3)/60))
roh <- select(roh, observacion, tiempo, carga_gancho, velocidad_bloque,
potencia_motor,rpm_motor,cambio,posicion_bloque)
#### ------------------------ GRÁFICAS DE LAS BASES DE DATOS ------------------------####
##### Extraer las columnas de interés para fácil manejo ####
roh_edit<- select(roh, observacion, tiempo, carga_gancho, velocidad_bloque,
potencia_motor,rpm_motor,cambio,posicion_bloque)
roh_edit <- filter(roh,observacion>=800)
#### Se grafican todos los datos de la carga del gancho ####
ggplot(data=roh_edit, aes(y=carga_gancho,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Carga del gancho vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Carga en el gancho
(lbs)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13))+
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican todos los datos de la velocidad del bloque viajero ####
ggplot(data=roh_edit, aes(y=velocidad_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocidad
del bloque viajero (ft/min)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13))+
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
125
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican todos los datos de la posición del bloque ####
ggplot(data=roh_edit, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Posición del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del
bloque viajero (ft)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13))+
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))+
geom_hline(aes(yintercept = max(114)),colour = "red",size = 1.2,) + geom_hline(aes(yintercept =
50),colour = "red",size =1.2,)
#### Se filtran los datos para el intervalo 1 ####
roh1 <- filter(roh, observacion>= 802 & observacion<1200)
roh1 <- mutate(roh1, tiempo=tiempo-tiempo[1])
#### Se grafican los datos de la carga del gancho del intervalo 1 ####
ggplot(data=roh1, aes(y=carga_gancho,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Carga del gancho vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Carga en el gancho
(lbs)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad del bloque del intervalo 1 ####
ggplot(data=roh1, aes(y=velocidad_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
126
ggtitle("Velocidad del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocidad
del bloque viajero (ft/min)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la potencia del motor del intervalo 1 ####
ggplot(data=roh1, aes(y=potencia_motor,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Potencia del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Potencia del motor
(hp)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la posición del bloque del intervalo 1 ####
ggplot(data=roh1, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Posición del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del
bloque (ft)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad angular del motor intervalo 1 ####
ggplot(data=roh1, aes(y=rpm_motor,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad angular del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocididad
angular del motor (RPM)") +
127
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos del cambio del intervalo 1 ####
ggplot(data=roh1, aes(y=cambio,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Cambio del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Cambio") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se filtran los datos para el intervalo 2 ####
roh2 <- filter(roh, observacion>= 2100 & observacion<2700)
roh2 <- mutate(roh2, tiempo=tiempo-tiempo[1])
#### Se grafican los datos de la carga del gancho del intervalo 2 ####
ggplot(data=roh2, aes(y=carga_gancho,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Carga del gancho vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Carga en el gancho
(lbs)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad del bloque del intervalo 2 ####
ggplot(data=roh2, aes(y=velocidad_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
128
ggtitle("Velocidad del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocidad
del bloque viajero (ft/min)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la potencia del motor del intervalo 2 ####
ggplot(data=roh2, aes(y=potencia_motor,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Potencia del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Potencia en el motor
(hp)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la posición del bloque del intervalo 2 ####
ggplot(data=roh2, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Posición del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del
bloque (ft)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad angular del motor intervalo 2 ####
ggplot(data=roh2, aes(y=rpm_motor,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad angular del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocididad
angular del motor (RPM)") +
129
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos del cambio del intervalo 2 ####
ggplot(data=roh2, aes(y=cambio,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Cambio del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Cambio") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se filtran los datos para el intervalo 3 ####
roh3 <- filter(roh, observacion>= 3400 & observacion<4000)
roh3 <- mutate(roh3, tiempo=tiempo-tiempo[1])
#### Se grafican los datos de la carga del gancho del intervalo 3 ####
ggplot(data=roh3, aes(y=carga_gancho,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Carga del gancho vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Carga en el gancho
(lbs)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad del bloque del intervalo 3 ####
ggplot(data=roh3, aes(y=velocidad_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
130
ggtitle("Velocidad del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocidad
del bloque viajero (ft/min)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la potencia del motor del intervalo 3 ####
ggplot(data=roh3, aes(y=potencia_motor,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Potencia del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Potencia en el motor
(hp)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la posición del bloque del intervalo 3 ####
ggplot(data=roh3, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Posición del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del
bloque (ft)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad angular del motor intervalo 3 ####
ggplot(data=roh3, aes(y=rpm_motor,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad angular del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocididad
angular del motor (RPM)") +
131
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos del cambio del intervalo 3 ####
ggplot(data=roh3, aes(y=cambio,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Cambio del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Cambio") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se filtran los datos para el intervalo 4 ####
roh4 <- filter(roh, observacion>= 4600 & observacion<5200)
roh4 <- mutate(roh4, tiempo=tiempo-tiempo[1])
#### Se grafican los datos de la carga del gancho del intervalo 4 ####
ggplot(data=roh4, aes(y=carga_gancho,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Carga del gancho vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Carga en el gancho
(lbs)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad del bloque del intervalo 4 ####
ggplot(data=roh4, aes(y=velocidad_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
132
ggtitle("Velocidad del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocidad
del bloque viajero (ft/min)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la potencia del motor del intervalo 4 ####
ggplot(data=roh4, aes(y=potencia_motor,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Potencia del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Potencia en el motor
(hp)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la posición del bloque del intervalo 4 ####
ggplot(data=roh4, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Posición del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del
bloque (ft)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad angular del motor intervalo 4 ####
ggplot(data=roh4, aes(y=rpm_motor,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad angular del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocididad
angular del motor (RPM)") +
133
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos del cambio del intervalo 4 ####
ggplot(data=roh4, aes(y=cambio,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Cambio del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Cambio") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### -------------------------------- CÁLCULOS DE VARIABLES -----------------------------####
cc <- read_xlsx("Curvas caracterización motor.xlsx")
#### Tasa de consumo del combustible ####
ggplot(data=cc, aes(y=consumo_combustible,x=velocidad_motor))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Curvas de caracterización del motor") + xlab("Velocidad angular del motor (RPM)") +
ylab("Consumo de combustible (lb/(hp.h))") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
ggplot(data=cc, aes(y=potencia_motor,x=velocidad_motor))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Curvas de caracterización del motor") + xlab("Velocidad angular del motor (RPM)") +
ylab("Potencia (hp)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
134
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### ------------------------ FILTRO DE LAS BASES DE DATOS ------------------------####
#### Se crean dos vectores para identificar el movimiento del bloque viajero ####
roh <- mutate(roh, excluidos=0)
roh <- mutate(roh, proceso=0)
#### Identificar las zonas en las cuales el bloque está en el extremo ####
for (i in 1:length(roh$observacion)) {
if (roh$posicion_bloque[i] <= 114 && roh$posicion_bloque[i] >= 50 ) {
roh$excluidos[i]= 0
}
else {
roh$excluidos[i]= 1
}
}
for (i in 14:((length(roh$observacion))-13)) {
if (roh$excluidos[i]==1) {
roh$proceso[i]= "Extremos"
}
}
#### Se seleccionan las observaciones de cuando el bloque no está en el extremo ####
roh_clasificacion <- select(roh,observacion, posicion_bloque,proceso)
roh_clasificacion <- filter(roh_clasificacion,proceso != "Extremos")
#### Se crea un vector para aislar datos no consecutivos ####
135
roh_clasificacion <- mutate(roh_clasificacion,stop=0)
roh_clasificacion$stop[1]= "STOP"
roh_clasificacion$stop[length(roh_clasificacion$observacion)]= "STOP"
for (i in 2:(length(roh_clasificacion$observacion)-1)) {
if ((roh_clasificacion$observacion[i+1]-roh_clasificacion$observacion[i])==1) {
roh_clasificacion$stop[i]= "Misma tendencia"
}
if ((roh_clasificacion$observacion[i+1]-roh_clasificacion$observacion[i])>1) {
roh_clasificacion$stop[i]= "STOP"
}
}
#### Crear un dataframe que permita escoger solo los STOPS ####
roh_stops <- filter(roh_clasificacion,stop == "STOP")
largo <-length(roh_stops$observacion)
#### Identificar las subidas y las bajadas del bloque viajero ####
for (i in 2:largo-1) {
if (abs(roh_stops$posicion_bloque[i]- roh_stops$posicion_bloque[i+1])>10) {
if (roh_stops$posicion_bloque[i]> roh_stops$posicion_bloque[i+1] ) {
roh_stops$proceso[i] <- "Bajada"
}
if (roh_stops$posicion_bloque[i]< roh_stops$posicion_bloque[i+1] ) {
roh_stops$proceso[i] <- "Subida"
}
}
}
#### Rellenar el vector de proceso para el data frame inicial ####
for (i in 1:length(roh_clasificacion$observacion)) {
for (j in 2:largo-1){
136
if (roh_clasificacion$observacion[i]< roh_stops$observacion[j+1] &&
roh_clasificacion$observacion[i]> roh_stops$observacion[j] ) {
roh_clasificacion$proceso[i]=roh_stops$proceso[j]
}
}
}
#### Se seleccionan los puntos extremos y se eliminan los procesos no identificados ####
roh_extremos <- select(roh,observacion,proceso)
roh_extremos <- filter(roh_extremos,proceso!=0)
#### Se completan los datos del proceso del vector inicial####
for (i in 1:length(roh_clasificacion$observacion)) {
for (j in 1:length(roh$observacion)) {
if (roh$observacion[j]==roh_clasificacion$observacion[i]) {
roh$proceso[j]=roh_clasificacion$proceso[i]
}
}
}
roh_ultimo <- filter(roh_clasificacion, proceso==0)
roh_ultimo <- filter(roh_ultimo, stop!="STOP")
for (i in 1:(length(roh_ultimo$observacion)-1)) {
if ((roh_ultimo$observacion[i+1]-roh_ultimo$observacion[i])>1) {
roh_ultimo$stop[i]= "STOP"
}
}
#### Identificación manual del proceso de los puntos ####
for (i in 1:(length(roh_ultimo$observacion)-1)) {
if (roh_ultimo$observacion[i]<206 & roh_ultimo$observacion[i]>136) {
137
roh_ultimo$proceso[i]= "Extremos"
}
if (roh_ultimo$observacion[i]<270 & roh_ultimo$observacion[i]>206) {
roh_ultimo$proceso[i]= "Subida"
}
if (roh_ultimo$observacion[i]<291 & roh_ultimo$observacion[i]>270) {
roh_ultimo$proceso[i]= "Bajada"
}
if (roh_ultimo$observacion[i]<319 & roh_ultimo$observacion[i]>291) {
roh_ultimo$proceso[i]= "Bajada"
}
if (roh_ultimo$observacion[i]<355 & roh_ultimo$observacion[i]>319) {
roh_ultimo$proceso[i]= "Subida"
}
if (roh_ultimo$observacion[i]<366 & roh_ultimo$observacion[i]>355) {
roh_ultimo$proceso[i]= "Bajada"
}
if (roh_ultimo$observacion[i]<392 & roh_ultimo$observacion[i]>366) {
roh_ultimo$proceso[i]= "Subida"
}
if (roh_ultimo$observacion[i]<398 & roh_ultimo$observacion[i]>392) {
roh_ultimo$proceso[i]= "Bajada"
}
if (roh_ultimo$observacion[i]<428 & roh_ultimo$observacion[i]>398) {
roh_ultimo$proceso[i]= "Subida"
}
if (roh_ultimo$observacion[i]<440 & roh_ultimo$observacion[i]>428) {
roh_ultimo$proceso[i]= "Bajada"
138
}
if (roh_ultimo$observacion[i]<454 & roh_ultimo$observacion[i]>440) {
roh_ultimo$proceso[i]= "Subida"
}
if (roh_ultimo$observacion[i]<476 & roh_ultimo$observacion[i]>454) {
roh_ultimo$proceso[i]= "Bajada"
}
if (roh_ultimo$observacion[i]<3032 & roh_ultimo$observacion[i]>476) {
roh_ultimo$proceso[i]= "Extremos"
}
if (roh_ultimo$observacion[i]<3786 & roh_ultimo$observacion[i]>3032) {
roh_ultimo$proceso[i]= "Subida"
}
if (roh_ultimo$observacion[i]>3789) {
roh_ultimo$proceso[i]= "Extremos"
}
}
for (i in 1:length(roh_ultimo$observacion)) {
for (j in 2:(length(roh$observacion)-1)){
if (roh_ultimo$observacion[i]== roh$observacion[j] ) {
roh$proceso[j]= roh_ultimo$proceso[i]
}
}
}
colors <- c("yellowgreen", "firebrick", "deepskyblue")
rohh <- filter(roh, observacion>3000 & observacion<3400)
rohh <- mutate(rohh, tiempo= tiempo-tiempo[1])
rohh <- filter(rohh, proceso!=0)
139
#### Se grafica la posición del bloque de los puntos de subida ####
ggplot(data=rohh, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo, color=proceso))+ geom_point(size=1.5)+
ggtitle("Filtro de la base de datos") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del bloque (ft)") +
scale_color_manual("Proceso", values= colors)+
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se aislan los datos que no son de subida ####
rohh1 <- roh
for (i in 1:length(rohh1$observacion)) {
if (rohh1$proceso[i] != "Subida") {
rohh1$proceso[i]= "NI"
}
else {
rohh1$proceso[i]= "Subida"
}
}
#### Se escogen los datos para un nuevo intervalo y se crean los colores de identificación ####
colors <- c("firebrick", "deepskyblue")
rohh1 <- filter(rohh1, observacion>1400 & observacion<2100)
rohh1 <- mutate(rohh1, tiempo= tiempo-tiempo[1])
#### Se grafican los datos de la posición del bloque viajero de un intervalo seleccionado ####
ggplot(data=rohh1, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo, color=proceso))+ geom_point(size=1.5)+
ggtitle("Posición del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del
bloque (ft)") +
scale_color_manual("Proceso", values= colors)+
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
140
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se filtran los datos de subida ####
roh_subida <- filter(roh, proceso=="Subida")
roh_subida <- filter(roh_subida, velocidad_bloque!=0)
roh_subida <- filter(roh_subida, velocidad_bloque>=10)
#### Se calcula la potencia de salida y la eficiencia ####
roh_subida <- mutate(roh_subida,potencia_salida=(carga_gancho*velocidad_bloque*4/(4*33000)))
roh_subida <- mutate(roh_subida,eficiencia=(potencia_salida/potencia_motor)*100)
roh_subida <- filter(roh_subida, eficiencia<=100)
roh_subida <- mutate(roh_subida, torque=(5252*potencia_motor/rpm_motor))
for (i in 1:length(roh_subida$observacion)){
if(roh_subida$observacion[i]<=269){
roh_subida$proceso[i]="Bajada"
}
}
for (i in 1:length(roh_subida$observacion)){
if(roh_subida$observacion[i]<=269){
roh_subida$proceso[i]="Bajada"
}
}
#### Se excluyen los datos con carga menos a 6000 lbs ####
roh_subida <- filter(roh_subida,proceso!="Bajada")
roh_subida <- filter(roh_subida,eficiencia<=90)
roh_subida <- filter(roh_subida,carga_gancho>=7000)
141
#### Se grafica el torque ejercido por el motor para los puntos de subida ####
ggplot(data=roh_subida, aes(y=torque,x=tiempo))+ geom_point(size=1.5,color="cornflowerblue")+
ggtitle("Torque del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Torque del motor (lb.ft)")
+
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafica la potencia de salida del gancho para los puntos de subida ####
ggplot(data=roh_subida, aes(y=potencia_salida,x=tiempo))+
geom_point(size=1.5,color="cornflowerblue")+
ggtitle("Potencia de salida vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Potencia de salida (hp)")
+
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafica la potencia del motor para los puntos de subida ####
ggplot(data=roh_subida, aes(y=potencia_motor,x=tiempo))+
geom_point(size=1.5,color="cornflowerblue")+
ggtitle("Potencia del entrada vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Potencia de entrada
(hp)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafica las eficiencias para los puntos de subida ####
ggplot(data=roh_subida, aes(y=eficiencia,x=tiempo))+
geom_point(size=1.5,color="cornflowerblue")+
142
ggtitle("Eficiencia vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Eficiencia (%)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### --------------------------- CÁLCULOS MODELO TEÓRICO ---------------------------####
#### Se establece el valor de las constantes de la eficiencia y de la relación de las diferentes
transmisiones del motor ####
eficiencia_t <- mean(roh_subida$eficiencia)/100
relacioncambio1 <- 4
relacioncambio2 <- 2.68
relacioncambio3 <- 2.01
relacioncambio4 <- 1.35
relacioncambio5 <- 1
relacioncambio6 <- 0.67
salida_caja <- 2.47
malacate_suabo <- 3
malacate_principal <- 1
lineas <- 8/5.76
relacion_secundaria <- salida_caja*malacate_suabo*malacate_principal*lineas
relacion_motor_malacate <-
data_frame(relacion=c(relacioncambio1,relacioncambio2,relacioncambio3,relacioncambio4,relacio
ncambio5,relacioncambio6))
relacion_motor_malacate <-
mutate(relacion_motor_malacate,relaciontotal=relacion*relacion_secundaria)
relacion_motor_malacate <- mutate(relacion_motor_malacate,pesomin=0)
relacion_motor_malacate <- mutate(relacion_motor_malacate,pesomax=0)
for (i in 1:6) {
relacion_motor_malacate$pesomax[i]=(480*eficiencia_t)*33000/(1600/relacion_motor_malacate$r
elaciontotal[i])
143
}
for (i in 1:6) {
if (i<=5) {
relacion_motor_malacate$pesomin[i]=relacion_motor_malacate$pesomax[i+1]
}
}
#### Creación de las variables de interés ####
subida_resultados <- select(roh_subida,tiempo,observacion, carga_gancho,
velocidad_bloque,rpm_motor,cambio, potencia_motor)
subida_resultados <- mutate(subida_resultados,cambio1=0)
subida_resultados <- mutate(subida_resultados,velocidad_bloque1=0)
subida_resultados <- mutate(subida_resultados,velocidad_motor1=0)
subida_resultados <- mutate(subida_resultados,potencia_motor1=0)
subida_resultados <- mutate(subida_resultados,potencia_gancho1=0)
subida_resultados <- mutate(subida_resultados,aumento_vel=0)
#### Definición de rangos de carga para las marchas ####
#### Cálculo de la operación idónea del motor con el modelo experimental ####
for (i in 1:length(subida_resultados$observacion)) {
for (j in 1:6) {
if(subida_resultados$carga_gancho[i]>= relacion_motor_malacate$pesomin[j] &&
subida_resultados$carga_gancho[i]<= relacion_motor_malacate$pesomax[j] ){
subida_resultados$cambio1[i]= j
subida_resultados$velocidad_bloque1[i]=1600/relacion_motor_malacate$relaciontotal[j]
}
}
}
for (i in 1:length(subida_resultados$observacion)) {
144
subida_resultados$velocidad_bloque1[i]=1600/relacion_motor_malacate$relaciontotal[subida_resul
tados$cambio1[i]]
subida_resultados$velocidad_motor1[i]=1600
subida_resultados$potencia_motor1[i]=subida_resultados$velocidad_bloque1[i]*subida_resultados
$carga_gancho[i]/(eficiencia_t*33000)
subida_resultados$potencia_gancho1[i]= subida_resultados$potencia_motor1[i]*eficiencia_t
subida_resultados$aumento_vel[i]=(subida_resultados$velocidad_bloque1[i]/subida_resultados$vel
ocidad_bloque[i])*100
}
summary(subida_resultados$aumento_vel)
summary(subida_resultados$potencia_motor1)
recta_cambio <- select(relacion_motor_malacate,relaciontotal,pesomax)
recta_cambio <- mutate(recta_cambio,vel_min=1600/relaciontotal)
recta_cambio <- mutate(recta_cambio,vel_max=1800/relaciontotal)
recta_cambio <- mutate(recta_cambio,pendiente=0)
recta_cambio <- mutate(recta_cambio,intercepto=0)
for (i in 1:6) {
if (i==5) {
recta_cambio$vel_max[i]=160
}
if (i==6) {
recta_cambio$vel_min[i]=160
recta_cambio$vel_max[i]=160
}
if (i==6) {
recta_cambio$pendiente[i]=(recta_cambio$vel_max[i]-
recta_cambio$vel_min[i])/(recta_cambio$pesomax[i+1]-recta_cambio$pesomax[i])
recta_cambio$intercepto[i]=recta_cambio$vel_min[i]-
recta_cambio$pendiente[i]*recta_cambio$pesomax[i]
}
145
}
for (i in 1:6) {
if (i==6) {
recta_cambio$pendiente[i]=(recta_cambio$vel_max[i]-
recta_cambio$vel_min[i])/(recta_cambio$pesomax[i]-recta_cambio$pesomax[i-1])
recta_cambio$intercepto[i]=recta_cambio$vel_min[i]-
recta_cambio$pendiente[i]*recta_cambio$pesomax[i]
}
if (i<6) {
recta_cambio$pendiente[i]=(recta_cambio$vel_max[i]-
recta_cambio$vel_min[i])/(recta_cambio$pesomax[i+1]-recta_cambio$pesomax[i])
recta_cambio$intercepto[i]=recta_cambio$vel_min[i]-
recta_cambio$pendiente[i]*recta_cambio$pesomax[i]
}
}
#### Creación de las variables de interés ####
resultados <- select(roh_subida, observacion, tiempo, carga_gancho,
velocidad_bloque,rpm_motor,cambio, potencia_motor)
resultados<- mutate(resultados,cambio1=0)
resultados <- mutate(resultados,relacion_mm=0)
resultados <- mutate(resultados,velocidad_bloque1=0)
resultados <- mutate(resultados,velocidad_motor1=0)
resultados <- mutate(resultados,potencia_motor1=0)
resultados <- mutate(resultados,potencia_gancho1=0)
resultados <- mutate(resultados,aumento_vel1=0)
resultados <- mutate(resultados,aumento_pot1=0)
#### Definición de rangos de carga para las marchas ####
#### Cálculo de la operación idónea del motor con el modelo experimental ####
for (i in 1:length(resultados$observacion)) {
for (j in 1:6) {
146
if (resultados$carga_gancho[i] >= relacion_motor_malacate$pesomin[j] &&
resultados$carga_gancho[i] < relacion_motor_malacate$pesomax[j]){
resultados$cambio1[i] = j
resultados$relacion_mm[i]=relacion_motor_malacate$relaciontotal[j]
}
}
}
for (i in 1:length(resultados$observacion)) {
for (j in 1:5) {
if (resultados$carga_gancho[i]>=recta_cambio$pesomax[j+1] &&
resultados$carga_gancho[i]<recta_cambio$pesomax[j] ) {
cambio= resultados$cambio1[i]
resultados$velocidad_bloque1[i]=
recta_cambio$intercepto[cambio]+recta_cambio$pendiente[cambio]*resultados$carga_gancho[i]
resultados$velocidad_motor1[i]= resultados$velocidad_bloque1[i]*resultados$relacion_mm[i]
}
}
if (resultados$carga_gancho[i]>=recta_cambio$pesomax[j+1] &&
resultados$carga_gancho[i]<recta_cambio$pesomax[j] ) {
cambio= resultados$cambio1[i]
resultados$velocidad_bloque1[i]=
recta_cambio$intercepto[cambio]+recta_cambio$pendiente[cambio]*resultados$carga_gancho[i]
resultados$velocidad_motor1[i]= resultados$velocidad_bloque1[i]*resultados$relacion_mm[i]
}
}
for (i in 1:length(resultados$cambio)) {
if(resultados$cambio1[i]==6) {
cambio6= resultados$cambio1[i]
resultados$velocidad_bloque1[i]=
recta_cambio$intercepto[cambio6]+recta_cambio$pendiente[cambio6]*resultados$carga_gancho[i]
resultados$velocidad_motor1[i]= resultados$velocidad_bloque1[i]*resultados$relacion_mm[i]
147
}
}
resultados$potencia_motor1 <-
resultados$velocidad_bloque1*resultados$carga_gancho/(33000*eficiencia_t)
resultados$potencia_gancho1 <- resultados$potencia_motor1*eficiencia_t
resultados$aumento_vel1 <- 100*resultados$velocidad_bloque1/resultados$velocidad_bloque
resultados$aumento_pot1 <- 100*resultados$potencia_motor1/resultados$potencia_motor
resultados <- mutate(resultados, mejora=0)
for (i in 1:length(resultados$observacion)) {
resultados$mejora[i]=resultados$aumento_vel1[i]/resultados$aumento_pot1[i]
}
#### Tasa de consumo del combustible ####
for (i in 1:(length(resultados$rpm_motor)-1)) {
for (j in 1:(length(cc$velocidad_motor)-1)) {
if (resultados$rpm_motor[i]<cc$velocidad_motor[j] &&
resultados$rpm_motor[i]>cc$velocidad_motor[j+1]) {
resultados$consumo_combustible[i] = cc$consumo_combustible[j]-(resultados$rpm_motor[i]-
cc$velocidad_motor[j+1])*(cc$consumo_combustible[j+1]-
cc$consumo_combustible[j])/(cc$velocidad_motor[j+1]-cc$velocidad_motor[j])
}
if (resultados$rpm_motor[i]==cc$velocidad_motor[j]) {
resultados$consumo_combustible[i] = cc$consumo_combustible[j]
}
}
if (resultados$rpm_motor[i]<900) {
resultados$consumo_combustible[i] = 0.35
}
if (resultados$consumo_combustible[i]<0.34) {
148
resultados$consumo_combustible[i] = 0.34
}
}
resultados$consumo_combustible
#### Se grafican las tasas de consumo de combustible ####
ggplot(data=resultados, aes(y=consumo_combustible,x=tiempo))+
geom_point(color="cornflowerblue",size=1)+
ggtitle("Tasa de consumo de combustible") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Tasa de consumo
de combustible (lb/[hp.h])") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=12))+
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
sd(resultados$consumo_combustible)
install.packages("writexl")
library(writexl)
write_xlsx(x = resultados, path = "subidaaa.xlsx", col_names = TRUE)
Proceso de RIH
Tabla 21. Condiciones de frenado de los puntos de bajada del proceso de RIH.
Obs.
𝒕 𝑾𝒉 𝒗𝒃 𝒉𝒃 𝑬𝒄 𝑬𝒑 𝑬𝒕 ∆𝑬𝒑 𝒗𝒊 Condición
𝑚𝑖𝑛 𝑙𝑏𝑠 𝑓𝑡
𝑚𝑖𝑛 𝑓𝑡 𝑙𝑏𝑠 ∙ 𝑓𝑡 𝑙𝑏𝑠 ∙ 𝑓𝑡 𝑙𝑏𝑠 ∙ 𝑓𝑡 𝑙𝑏𝑠 ∙ 𝑓𝑡
𝑓𝑡
𝑚𝑖𝑛 -
460 0.1 7064 54 26 89 186485 186574 23621 215 Frena
461 0.1 7092 86 19 227 133121 133348 53365 22 Frena
462 0.2 7546 103 10 345 74405 74749 58716 22 Frena
495 2.5 7660 86 23 245 174332 174577 44074 371 Frena
496 2.5 7489 141 10 640 75268 75909 99064 29 Frena
533 5.0 7773 80 24 216 189740 189957 50000 414 Frena
534 5.1 8709 139 12 730 102246 102977 87494 25 Frena
572 7.7 8426 132 14 631 117957 118589 99213 759 Frena
611 10.2 9106 171 9 1143 86420 87563 119191 845 Frena
642 12.4 9872 169 10 1213 102179 103392 138396 904 Frena
688 15.5 9787 117 21 577 209838 210415 94733 623 Frena
149
809 23.7 9986 136 15 800 153682 154482 122024 787 Frena
854 26.8 10582 165 10 1245 109942 111188 157621 960 Frena
928 31.8 11206 158 13 1206 141303 142509 156348 899 Frena
1081 42.2 12652 154 14 1300 171441 172741 164678 839 Frena
1126 45.3 13418 84 21 408 286752 287160 92226 443 Frena
1173 48.5 13872 169 10 1705 138862 140567 201969 939 Frena
1206 50.7 12709 116 20 737 252913 253651 159562 808 Frena
1313 58.0 15688 144 15 1411 240182 241594 230468 946 Frena
1314 58.1 14979 177 1 2032 20970 23003 219212 31 Frena
1349 60.4 15149 143 18 1337 270106 271443 235666 1001 Frena
1383 62.8 15092 168 14 1835 209480 211314 264524 1128 Frena
1424 65.6 18241 218 6 3754 116743 120497 284482 1006 Frena
1499 70.6 17929 142 18 1563 319675 321238 220948 793 Frena
1623 79.0 18723 189 10 2888 179745 182632 262979 906 Frena
1741 87.1 21447 172 13 2735 277522 280257 276847 832 Frena
1778 89.6 21248 11 32 11 673569 673580 0 0 No frena
1779 89.7 18894 40 28 129 520897 521026 152672 23 Frena
1780 89.7 18950 205 9 3431 176996 180428 343901 34 Frena
1850 94.5 20426 125 20 1387 414843 416229 267335 842 Frena
1851 94.5 20908 199 5 3588 94503 98091 320339 31 Frena
1930 99.9 22525 188 8 3441 187407 190848 377358 1081 Frena
1974 102.9 20965 178 13 2859 276942 279801 352856 1083 Frena
2020 106.0 20511 152 15 2034 316479 318513 327423 1028 Frena
2061 108.8 21957 151 13 2165 295767 297932 332971 977 Frena
2062 108.9 21957 151 13 2165 295767 297932 0 3 Frena
2104 111.7 23262 165 13 2738 295898 298635 339006 938 Frena
2143 114.4 23206 180 12 3229 289143 292372 364948 1012 Frena
2205 118.6 25191 207 9 4642 218158 222800 404760 1035 Frena
2241 121.1 24936 170 16 3097 400475 403572 344959 890 Frena
2278 123.6 25504 180 11 3585 292781 296366 362116 914 Frena
2316 126.2 24511 156 15 2578 375258 377836 375499 986 Frena
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12959 850.1 99546 2 8 1 790396 790397 0 0 Frena
12960 850.2 100284 3 8 3 774190 774193 16206 3 Frena
12961 850.2 99319 3 7 4 732975 732980 41215 5 Frena
12962 850.3 99291 5 7 9 692057 692065 40919 5 Frena
12963 850.4 99603 5 7 11 652399 652409 39658 5 Frena
12964 850.4 99943 4 6 6 624645 624651 27753 4 Frena
12965 850.5 99915 0 6 0 621471 621471 3175 1 Frena
12968 850.7 99574 1 6 0 607404 607405 9193 6 Frena
12969 850.8 99858 0 6 0 605140 605141 2264 1 Frena
12984 851.8 99716 0 6 0 571374 571375 6423 4 Frena
12985 851.8 100000 1 6 1 558000 558001 13374 3 Frena
12986 851.9 99887 4 5 6 527401 527406 30599 4 Frena
12987 852.0 99319 4 5 6 490637 490642 36764 5 Frena
12988 852.0 99773 4 5 7 458956 458963 31681 5 Frena
12989 852.1 100142 4 4 7 426604 426611 32352 5 Frena
12990 852.2 99943 4 4 6 395775 395781 30829 4 Frena
12991 852.2 99121 5 4 9 354852 354860 40924 5 Frena
12992 852.3 98383 4 3 7 315809 315816 39042 5 Frena
12993 852.4 100340 4 3 6 287977 287983 27832 4 Frena
12994 852.4 100482 4 3 7 258239 258247 29738 4 Frena
12995 852.5 99915 4 2 6 226807 226812 31433 4 Frena
12996 852.6 99603 4 2 7 188249 188256 38557 5 Frena
12997 852.6 99489 5 2 9 151224 151233 37026 5 Frena
12998 852.7 100369 4 1 7 114420 114428 36803 5 Frena
12999 852.8 99319 5 1 9 75483 75491 38938 5 Frena
13000 852.8 99887 1 1 1 64926 64927 10556 3 Frena
13001 852.9 99830 0 1 0 60896 60896 4030 2 Frena
13002 853.0 99603 2 0 1 42829 42831 18067 3 Frena
13003 853.1 99603 2 0 1 42829 42831 0 0 Frena
Algoritmo de RStudio
#### Cálculos del proceso de subida de las tuberías de Workover - RIH ####
## En este documento se trabaja a partir de la base de datos suministrada por la empresa ####
#### Activar tidyverse, dpylr, lubridate y ggplot2 ####
install.packages("ggplot2")
library(tidyverse)
library(dplyr)
164
library(lubridate)
library(ggplot2)
#### Indicar la ruta de los archivos ####
setwd("C:/Users/paula/OneDrive/Desktop/IMEC PROYECTO DE GRADO/RIH (Bajada)")
#### Instalar la libería para leer archivos xlsx ####
library('readxl')
#### Importar xlsx donde se almacenan los datos recolectados por el sistema SkanHawk de la
empresa ####
# Las unidades de la base de datos son las del sistema imperial
# Se modifican los nombres de las columnas para más fácil identificación de las variables
rih <- read_xlsx("rih.xlsx")
rih <- rename(rih, cambio= selector_cambio_2)
rih <- mutate(rih,velocidad_bloque_g=velocidad_bloque*500)
#### Crear el vector de fecha y hora para poder graficar ####
tiempo <- parse_date_time(rih$time_date,"ymd HMS")
tiempo <- as.data.frame(tiempo)
rih<- mutate(rih,dia = day(rih$time_date))
rih <- mutate(rih, timeformat = format(tiempo, format = "%H:%M:%S"))
rih <- mutate(rih,observacion= time(rih$time_date))
rih <- mutate(rih, hora = hour(rih$time_date))
rih <- mutate(rih, minutos = minute(rih$time_date))
rih <- mutate(rih, segundos = second(rih$time_date))
rih <- mutate(rih,tiempo=0)
#### Crear el vector tiempo para manejar esta información en minutos ####
for (i in 1:length(rih$observacion)) {
if (rih$dia[i]==5) {
165
rih$tiempo[i] <- (rih$hora[i]-18)*60+(rih$minutos[i]-21)+(rih$segundos[i]-2)/60
}
if (rih$dia[i]==6) {
rih$tiempo[i] <- (rih$hora[i])*60+(rih$minutos[i])+(rih$segundos[i]-2)/60 + rih$tiempo[4976]
+2/60
}
}
#### Extraer las columnas de interés para fácil manejo ####
rih <- select(rih, observacion, tiempo, carga_gancho, velocidad_bloque,
potencia_motor,rpm_motor,cambio,posicion_bloque)
#### Se grafican todos los datos de la carga del gancho ####
ggplot(data=rih, aes(y=carga_gancho,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Carga en el gancho vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Carga en el gancho
(lbs)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13))+
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican todos los datos de la velocidad del bloque viajero ####
ggplot(data=rih, aes(y=velocidad_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocidad
del bloque viajero (ft/min)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13))+
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
166
#### Se grafican todos los datos de la posición del bloque ####
ggplot(data=rih, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Posición del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del
bloque viajero (ft)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13))+
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))+
geom_hline(aes(yintercept = 82),colour = "red",size = 1.2,) + geom_hline(aes(yintercept =
50),colour = "red",size =1.2,)
#### Se filtran los datos para el intervalo 1 ####
rih1 <- filter(rih, rih$observacion>= 700)
rih1 <- mutate(rih1, tiempo=tiempo-tiempo[1])
rih1 <- filter(rih1, posicion_bloque<=90)
#### Se grafican los datos de la carga del gancho del intervalo 1 ####
ggplot(data=rih1, aes(y=carga_gancho,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Carga del gancho vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Carga en el gancho
(lbs)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad del bloque del intervalo 1 ####
ggplot(data=rih1, aes(y=velocidad_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocidad
del bloque viajero (ft/min)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
167
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la potencia del motor del intervalo 1 ####
ggplot(data=rih1, aes(y=potencia_motor,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Potencia del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Potencia del motor
(hp)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la posición del bloque del intervalo 1 ####
ggplot(data=rih1, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Posición del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del
bloque (ft)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad angular del motor intervalo 1 ####
ggplot(data=rih1, aes(y=rpm_motor,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad angular del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocididad
angular del motor (RPM)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
168
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos del cambio del intervalo 1 ####
ggplot(data=rih1, aes(y=cambio,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Cambio del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Cambio") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se filtran los datos para el intervalo 2 ####
rih2 <- filter(rih, observacion>= 2600 & observacion<3500)
rih2 <- mutate(rih2, tiempo=tiempo-tiempo[1])
#### Se grafican los datos de la carga del gancho del intervalo 2 ####
ggplot(data=rih2, aes(y=carga_gancho,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Carga del gancho vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Carga en el gancho
(lbs)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad del bloque del intervalo 2 ####
ggplot(data=rih2, aes(y=velocidad_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocidad
del bloque viajero (ft/min)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
169
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la potencia del motor del intervalo 2 ####
ggplot(data=rih2, aes(y=potencia_motor,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Potencia del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Potencia en el motor
(hp)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la posición del bloque del intervalo 2 ####
ggplot(data=rih2, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Posición del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del
bloque (ft)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad angular del motor intervalo 2 ####
ggplot(data=rih2, aes(y=rpm_motor,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad angular del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocididad
angular del motor (RPM)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
170
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos del cambio del intervalo 2 ####
ggplot(data=rih2, aes(y=cambio,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Cambio del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Cambio") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se filtran los datos para el intervalo 3 ####
rih3 <- filter(rih, observacion>= 7200 & observacion<7950)
rih3 <- mutate(rih3, tiempo=tiempo-tiempo[1])
#### Se grafican los datos de la carga del gancho del intervalo 3 ####
ggplot(data=rih3, aes(y=carga_gancho,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Carga del gancho vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Carga en el gancho
(lbs)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad del bloque del intervalo 3 ####
ggplot(data=rih3, aes(y=velocidad_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocidad
del bloque viajero (ft/min)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
171
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la potencia del motor del intervalo 3 ####
ggplot(data=rih3, aes(y=potencia_motor,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Potencia del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Potencia en el motor
(hp)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la posición del bloque del intervalo 3 ####
ggplot(data=rih3, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Posición del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del
bloque (ft)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad angular del motor intervalo 3 ####
ggplot(data=rih3, aes(y=rpm_motor,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad angular del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocididad
angular del motor (RPM)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
172
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos del cambio del intervalo 3 ####
ggplot(data=rih3, aes(y=cambio,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Cambio del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Cambio") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se filtran los datos para el intervalo 4 ####
rih4 <- filter(rih, observacion>= 9400 & observacion<10200)
rih4 <- mutate(rih4, tiempo=tiempo-tiempo[1])
#### Se grafican los datos de la carga del gancho del intervalo 4 ####
ggplot(data=rih4, aes(y=carga_gancho,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Carga del gancho vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Carga en el gancho
(lbs)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad del bloque del intervalo 4 ####
ggplot(data=rih4, aes(y=velocidad_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocidad
del bloque viajero (ft/min)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
173
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la potencia del motor del intervalo 4 ####
ggplot(data=rih4, aes(y=potencia_motor,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Potencia del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Potencia en el motor
(hp)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la posición del bloque del intervalo 4 ####
ggplot(data=rih4, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo))+
geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Posición del bloque viajero vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del
bloque (ft)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos de la velocidad angular del motor intervalo 4 ####
ggplot(data=rih4, aes(y=rpm_motor,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad angular del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocididad
angular del motor (RPM)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
174
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican los datos del cambio del intervalo 4 ####
ggplot(data=rih4, aes(y=cambio,x=tiempo))+ geom_line(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Cambio del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Cambio") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
rih <- mutate(rih, consumo_combustible=0)
cc <- read_xlsx("Curvas caracterización motor.xlsx")
#### Se grafican las velocidades idóneas ####
ggplot(data=rih, aes(y=velocidad_apropiada,x=tiempo))+
geom_point(color="cornflowerblue",size=0.8)+
ggtitle("Velocidad apropiada") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Velocidad potencial (ft/min)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13))+
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se crean dos vectores para identificar el movimiento del bloque viajero ####
rih <- mutate(rih, excluidos=0)
rih <- mutate(rih, proceso=0)
#### Identificar las zonas en las cuales el bloque está en el extremo ####
for (i in 1:length(rih$observacion)) {
175
if (rih$posicion_bloque[i] >= 82 || rih$posicion_bloque[i] <= 50) {
rih$excluidos[i]= 1
}
else {
rih$excluidos[i]= 0
}
}
for (i in 1:((length(rih$observacion)))) {
if (rih$excluidos[i]==1) {
rih$proceso[i]= "Extremos"
}
}
#### Se seleccionan las observaciones de cuando el bloque no está en el extremo ####
rih_clasificacion <- select(rih,observacion, posicion_bloque,proceso, excluidos)
rih_clasificacion <- filter(rih_clasificacion,proceso != "Extremos")
#### Se crea un vector para aislar datos no consecutivos ####
rih_clasificacion <- mutate(rih_clasificacion,stop=0)
rih_clasificacion$stop[1]= "STOP"
rih_clasificacion$stop[length(rih_clasificacion$observacion)]= "STOP"
#### Identificar si siguen o no la misma tendencia ####
for (i in 2:(length(rih_clasificacion$observacion)-1)) {
if ((rih_clasificacion$observacion[i+1]-rih_clasificacion$observacion[i])==1) {
rih_clasificacion$stop[i]= "Misma tendencia"
}
if ((rih_clasificacion$observacion[i+1]-rih_clasificacion$observacion[i])>1) {
rih_clasificacion$stop[i]= "STOP"
176
}
}
#### Crear un dataframe que permita escoger solo los STOPS ####
rih_stops <- filter(rih_clasificacion,stop == "STOP")
largo <-length(rih_stops$observacion)
#### Identificar las subidas y las bajadas del bloque viajero ####
for (i in 2:largo-1) {
if (abs(rih_stops$posicion_bloque[i]- rih_stops$posicion_bloque[i+1])>10) {
if (rih_stops$posicion_bloque[i]> rih_stops$posicion_bloque[i+1] ) {
rih_stops$proceso[i] <- "Bajada"
}
if (rih_stops$posicion_bloque[i]< rih_stops$posicion_bloque[i+1] ) {
rih_stops$proceso[i] <- "Subida"
}
}
}
#### Rellenar el vector de proceso para el data frame inicial ####
for (i in 1:length(rih_clasificacion$observacion)) {
for (j in 2:largo-1){
if (rih_clasificacion$observacion[i]< rih_stops$observacion[j+1] &&
rih_clasificacion$observacion[i]> rih_stops$observacion[j] ) {
rih_clasificacion$proceso[i]=rih_stops$proceso[j]
}
}
}
#### Se seleccionan los puntos extremos y se eliminan los procesos no identificados ####
rih_extremos <- select(rih,observacion,proceso)
177
rih_extremos <- filter(rih_extremos,proceso!=0)
#### Se completan los datos del proceso del vector inicial####
for (i in 1:length(rih_clasificacion$observacion)) {
for (j in 1:length(rih$observacion)) {
if (rih$observacion[j]==rih_clasificacion$observacion[i]) {
rih$proceso[j]=rih_clasificacion$proceso[i]
}
}
}
rih_ultimo <- filter(rih_clasificacion, proceso==0)
rih_ultimo <- filter(rih_ultimo, stop!="STOP")
for (i in 1:(length(rih_ultimo$observacion)-1)) {
if ((rih_ultimo$observacion[i+1]-rih_ultimo$observacion[i])>1) {
rih_ultimo$stop[i]= "STOP"
}
}
for (i in 1:length(rih_ultimo$observacion)) {
for (j in 2:(length(rih$observacion)-1)){
if (rih_ultimo$observacion[i]== rih$observacion[j] ) {
rih$proceso[j]= rih_ultimo$proceso[i]
}
}
}
colors <- c("darkorange", "yellowgreen","firebrick", "deepskyblue")
rihh <- filter(rih, observacion>4000 & observacion<4500)
178
rihh <- filter(rihh,proceso!=0 )
rihh <- mutate(rihh, tiempo= tiempo-tiempo[1])
## Posición del bloque
ggplot(data=rihh, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo, color=proceso))+ geom_point(size=1.5)+
ggtitle("Clasificación de los datos") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del bloque (ft)") +
scale_color_manual("Proceso", values= colors)+
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se diferencian los datos de subida de todos los demás ####
rihh1 <- rih
for (i in 1:length(rihh1$observacion)) {
if (rihh1$proceso[i] != "Subida") {
rihh1$proceso[i]= "NI"
}
else {
rihh1$proceso[i]= "Subida"
}
}
#### Se escogen los datos para un nuevo intervalo y se crean los colores de identificación ####
colors <- c("firebrick", "deepskyblue")
rihh1 <- filter(rihh1, observacion>3800 & observacion<4100)
rihh1 <- mutate(rihh1, tiempo= tiempo-tiempo[1])
#### Se grafican los datos de la posición del bloque viajero de un intervalo seleccionado ####
ggplot(data=rihh1, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo, color=proceso))+ geom_point(size=1.5)+
179
ggtitle("Clasificación de los datos") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del bloque (ft)") +
scale_color_manual("Proceso", values= colors)+
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se filtran los datos de subida ####
rih_subida <- filter(rih, proceso=="Subida")
rih_subida <- filter(rih_subida, velocidad_bloque!=0)
rih_subida <- filter(rih_subida, velocidad_bloque>=10)
#### Se calcula la potencia de salida y la eficiencia ####
rih_subida <- mutate(rih_subida,potencia_salida=(carga_gancho*velocidad_bloque*4/(4*33000)))
rih_subida <- mutate(rih_subida,eficiencia=(potencia_salida/potencia_motor)*100)
rih_subida <- filter(rih_subida, eficiencia<=100)
rih_subida <- mutate(rih_subida, torque=(5252*potencia_motor/rpm_motor))
#### Se excluyen los datos con carga menos a 6000 lbs ####
rih_subida <- filter(rih_subida,eficiencia<=70)
rih_subida <- filter(rih_subida,eficiencia>=22)
summary(rih_subida$eficiencia)
#### Se grafica el torque ejercido por el motor para los puntos de subida ####
ggplot(data=rih_subida, aes(y=torque,x=tiempo))+ geom_point(size=1.5,color="cornflowerblue")+
ggtitle("Torque del motor vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Torque del motor (lb.ft)")
+
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
180
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafica la potencia de salida del gancho para los puntos de subida ####
ggplot(data=rih_subida, aes(y=potencia_salida,x=tiempo))+
geom_point(size=1.5,color="cornflowerblue")+
ggtitle("Potencia de salida vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Potencia de salida (hp)")
+
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafica la potencia del motor para los puntos de subida ####
ggplot(data=rih_subida, aes(y=potencia_motor,x=tiempo))+
geom_point(size=1.5,color="cornflowerblue")+
ggtitle("Potencia del entrada vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Potencia de entrada
(hp)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafica las eficiencias para los puntos de subida ####
ggplot(data=rih_subida, aes(y=eficiencia,x=tiempo))+
geom_point(size=1.5,color="cornflowerblue")+
ggtitle("Eficiencia vs. tiempo") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Eficiencia (%)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
181
#### Se establece el valor de las constantes de la eficiencia y de la relación de las diferentes
transmisiones del motor ####
eficiencia_t <- mean(rih_subida$eficiencia)
relacioncambio1 <- 4
relacioncambio2 <- 2.68
relacioncambio3 <- 2.01
relacioncambio4 <- 1.35
relacioncambio5 <- 1
relacioncambio6 <- 0.67
salida_caja <- 2.47
malacate_suabo <- 3
malacate_principal <- 1
lineas <- 8/5.76
relacion_secundaria <- salida_caja*malacate_suabo*malacate_principal*lineas
relacion_motor_malacate <-
data_frame(relacion=c(relacioncambio1,relacioncambio2,relacioncambio3,relacioncambio4,relacio
ncambio5,relacioncambio6))
relacion_motor_malacate <-
mutate(relacion_motor_malacate,relaciontotal=relacion*relacion_secundaria)
relacion_motor_malacate <- mutate(relacion_motor_malacate,pesomin=0)
relacion_motor_malacate <- mutate(relacion_motor_malacate,pesomax=0)
for (i in 1:6) {
relacion_motor_malacate$pesomax[i]=(480*eficiencia_t)*33000/(1600/relacion_motor_malacate$r
elaciontotal[i])
}
for (i in 1:6) {
if (i<=5) {
182
relacion_motor_malacate$pesomin[i]=relacion_motor_malacate$pesomax[i+1]
}
}
#### Creación de las variables de interés ####
subida_resultados <- select(rih_subida, observacion, carga_gancho,
velocidad_bloque,rpm_motor,cambio, potencia_motor)
subida_resultados <- mutate(subida_resultados,cambio1=0)
subida_resultados <- mutate(subida_resultados,velocidad_bloque1=0)
subida_resultados <- mutate(subida_resultados,velocidad_motor1=0)
subida_resultados <- mutate(subida_resultados,potencia_motor1=0)
subida_resultados <- mutate(subida_resultados,potencia_gancho1=0)
subida_resultados <- mutate(subida_resultados,aumento_vel=0)
#### Definición de rangos de carga para las marchas ####
#### Cálculo de la operación idónea del motor con el modelo experimental ####
for (i in 1:length(subida_resultados$observacion)) {
for (j in 1:6) {
if(subida_resultados$carga_gancho[i]>= relacion_motor_malacate$pesomin[j] &&
subida_resultados$carga_gancho[i]<= relacion_motor_malacate$pesomax[j] ){
subida_resultados$cambio1[i]= j
subida_resultados$velocidad_bloque1[i]=1600/relacion_motor_malacate$relaciontotal[j]
}
}
}
for (i in 1:length(subida_resultados$observacion)) {
subida_resultados$velocidad_bloque1[i]=1600/relacion_motor_malacate$relaciontotal[subida_resul
tados$cambio1[i]]
subida_resultados$velocidad_motor1[i]=1600
183
subida_resultados$potencia_motor1[i]=subida_resultados$velocidad_bloque1[i]*subida_resultados
$carga_gancho[i]/(eficiencia_t*33000)
subida_resultados$potencia_gancho1[i]= subida_resultados$potencia_motor1[i]*eficiencia_t
subida_resultados$aumento_vel[i]=(subida_resultados$velocidad_bloque1[i]/subida_resultados$vel
ocidad_bloque[i])*100
}
summary(subida_resultados$aumento_vel)
summary(subida_resultados$potencia_motor1)
recta_cambio <- select(relacion_motor_malacate,relaciontotal,pesomax)
recta_cambio <- mutate(recta_cambio,vel_min=1600/relaciontotal)
recta_cambio <- mutate(recta_cambio,vel_max=1800/relaciontotal)
recta_cambio <- mutate(recta_cambio,pendiente=0)
recta_cambio <- mutate(recta_cambio,intercepto=0)
for (i in 1:6) {
if (i==5) {
recta_cambio$vel_max[i]=160
}
if (i==6) {
recta_cambio$vel_min[i]=160
recta_cambio$vel_max[i]=160
}
if (i==6) {
recta_cambio$pendiente[i]=(recta_cambio$vel_max[i]-
recta_cambio$vel_min[i])/(recta_cambio$pesomax[i+1]-recta_cambio$pesomax[i])
recta_cambio$intercepto[i]=recta_cambio$vel_min[i]-
recta_cambio$pendiente[i]*recta_cambio$pesomax[i]
184
}
}
for (i in 1:6) {
if (i==6) {
recta_cambio$pendiente[i]=(recta_cambio$vel_max[i]-
recta_cambio$vel_min[i])/(recta_cambio$pesomax[i]-recta_cambio$pesomax[i-1])
recta_cambio$intercepto[i]=recta_cambio$vel_min[i]-
recta_cambio$pendiente[i]*recta_cambio$pesomax[i]
}
if (i<6) {
recta_cambio$pendiente[i]=(recta_cambio$vel_max[i]-
recta_cambio$vel_min[i])/(recta_cambio$pesomax[i+1]-recta_cambio$pesomax[i])
recta_cambio$intercepto[i]=recta_cambio$vel_min[i]-
recta_cambio$pendiente[i]*recta_cambio$pesomax[i]
}
}
#### Creación de las variables de interés ####
resultados <- select(rih_subida, tiempo, observacion, carga_gancho,
velocidad_bloque,rpm_motor,cambio, potencia_motor)
resultados<- mutate(resultados,cambio1=0)
resultados <- mutate(resultados,relacion_mm=0)
resultados <- mutate(resultados,velocidad_bloque1=0)
resultados <- mutate(resultados,velocidad_motor1=0)
resultados <- mutate(resultados,potencia_motor1=0)
resultados <- mutate(resultados,potencia_gancho1=0)
resultados <- mutate(resultados,aumento_vel1=0)
resultados <- mutate(resultados,aumento_pot1=0)
185
#### Definición de rangos de carga para las marchas ####
#### Cálculo de la operación idónea del motor con el modelo experimental ####
for (i in 1:length(resultados$observacion)) {
for (j in 1:6) {
if(resultados$carga_gancho[i]>= relacion_motor_malacate$pesomin[j] &&
subida_resultados$carga_gancho[i]<= relacion_motor_malacate$pesomax[j] ){
resultados$cambio1[i]= j
resultados$relacion_mm[i]=relacion_motor_malacate$relaciontotal[resultados$cambio1[i]]
}
}
}
for (i in 1:length(resultados$observacion)) {
for (j in 1:5) {
if (resultados$carga_gancho[i]>=recta_cambio$pesomax[j+1] &&
resultados$carga_gancho[i]<recta_cambio$pesomax[j] ) {
cambio= resultados$cambio1[i]
resultados$velocidad_bloque1[i]=
recta_cambio$intercepto[cambio]+recta_cambio$pendiente[cambio]*resultados$carga_gancho[i]
resultados$velocidad_motor1[i]= resultados$velocidad_bloque1[i]*resultados$relacion_mm[i]
}
}
if (resultados$carga_gancho[i]>=recta_cambio$pesomax[j+1] &&
resultados$carga_gancho[i]<recta_cambio$pesomax[j] ) {
cambio= resultados$cambio1[i]
resultados$velocidad_bloque1[i]=
recta_cambio$intercepto[cambio]+recta_cambio$pendiente[cambio]*resultados$carga_gancho[i]
resultados$velocidad_motor1[i]= resultados$velocidad_bloque1[i]*resultados$relacion_mm[i]
}
}
186
for (i in 1:length(resultados$cambio)) {
if(resultados$cambio1[i]==6) {
cambio6= resultados$cambio1[i]
resultados$velocidad_bloque1[i]=
recta_cambio$intercepto[cambio6]+recta_cambio$pendiente[cambio6]*resultados$carga_gancho[i]
resultados$velocidad_motor1[i]= resultados$velocidad_bloque1[i]*resultados$relacion_mm[i]
}
}
resultados$potencia_motor1 <-
resultados$velocidad_bloque1*resultados$carga_gancho/(33000*eficiencia_t)
resultados$potencia_gancho1 <- resultados$potencia_motor1*eficiencia_t
resultados$aumento_vel1 <- 100*resultados$velocidad_bloque1/resultados$velocidad_bloque
resultados$aumento_pot1 <- 100*resultados$potencia_motor1/resultados$potencia_motor
resultados <- mutate(resultados, mejora=0)
for (i in 1:length(resultados$observacion)) {
resultados$mejora[i]=resultados$aumento_vel1[i]/resultados$aumento_pot1[i]
}
#### Tasa de consumo del combustible ####
for (i in 1:(length(resultados$rpm_motor)-1)) {
for (j in 1:(length(cc$velocidad_motor)-1)) {
if (resultados$rpm_motor[i]<cc$velocidad_motor[j] &&
resultados$rpm_motor[i]>cc$velocidad_motor[j+1]) {
resultados$consumo_combustible[i] = cc$consumo_combustible[j]-(resultados$rpm_motor[i]-
cc$velocidad_motor[j+1])*(cc$consumo_combustible[j+1]-
cc$consumo_combustible[j])/(cc$velocidad_motor[j+1]-cc$velocidad_motor[j])
187
}
if (resultados$rpm_motor[i]==cc$velocidad_motor[j]) {
resultados$consumo_combustible[i] = cc$consumo_combustible[j]
}
}
if (resultados$rpm_motor[i]<900) {
resultados$consumo_combustible[i] = 0.35
}
if (resultados$consumo_combustible[i]<0.34) {
resultados$consumo_combustible[i] = 0.34
}
}
#### Se grafican las tasas de consumo de combustible ####
ggplot(data=resultados, aes(y=consumo_combustible,x=tiempo))+
geom_point(color="cornflowerblue",size=1)+
ggtitle("Tasa de consumo de combustible") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Tasa de consumo
de combustible (lb/[hp.h])") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=12))+
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
summary(rih_subida$eficiencia)
mean(resultados$consumo_combustible)
#### Se filtran los datos de subida ####
rih_bajada <- filter(rih, proceso=="Bajada")
rih_bajada <- mutate(rih_bajada, tiempo=tiempo-tiempo[1])
rih_bajada <- filter(rih_bajada, velocidad_bloque!=0)
rih_bajada <- mutate(rih_bajada, masa=rih_bajada$carga_gancho/32.1740)
188
rih_bajada <- mutate(rih_bajada, energia_cinetica=(1/2)*masa*(velocidad_bloque/60)^2)
rih_bajada <- mutate(rih_bajada, posicion_bloque=posicion_bloque-50)
rih_bajada <- mutate(rih_bajada, energia_potencial=carga_gancho*posicion_bloque)
#### Se grafican las tasas de consumo de combustible ####
ggplot(data=rih_bajada, aes(y=energia_cinetica,x=tiempo))+
geom_point(color="cornflowerblue",size=1)+
ggtitle("Energía cinética") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Energía cinética (lbs.ft)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=12))+
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican las tasas de consumo de combustible ####
ggplot(data=rih_bajada, aes(y=energia_potencial,x=tiempo))+
geom_point(color="cornflowerblue",size=1)+
ggtitle("Energía potencial") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Energía potencial (lbs.ft)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=12))+
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
#### Se grafican las tasas de consumo de combustible ####
ggplot(data=rih_bajada, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo))+
geom_point(color="cornflowerblue",size=1)+
ggtitle("Posición del bloque viajero") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del bloque
viajero (ft)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=12))+
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
189
rih_bajada <- mutate(rih_bajada, energia_total=energia_cinetica+energia_potencial)
rih_bajada <- mutate(rih_bajada, num=0)
rih_bajada <- mutate(rih_bajada, stop=0)
#### Se grafican las tasas de consumo de combustible ####
ggplot(data=rih_bajada, aes(y=energia_total,x=tiempo))+
geom_point(color="cornflowerblue",size=1)+
ggtitle("Energía total") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Energía total (lbs.ft)") +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=12))+
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
for (i in 1:length(rih_bajada$observacion)-1) {
rih_bajada$num[i]=as.numeric(rih_bajada$observacion[i+1]-rih_bajada$observacion[i])
}
for (i in 1:(length(rih_bajada$observacion))) {
if (rih_bajada$num[i]>1) {
rih_bajada$stop[i]="STOP"
}
}
rih_bajada <- mutate(rih_bajada, delta_energia_potencial=0)
rih_bajada <- mutate(rih_bajada, ek2=0)
rih_bajada <- mutate(rih_bajada, vel2_cl=0)
for (i in 2:(length(rih_bajada$observacion))) {
190
if(rih_bajada$stop[i-1]!="STOP"){
rih_bajada$delta_energia_potencial[i] <- rih_bajada$energia_potencial[i-1]-
rih_bajada$energia_potencial[i]
}
}
for (i in 2:(length(rih_bajada$observacion))) {
if(rih_bajada$stop[i-1]!="STOP"){
rih_bajada$ek2[i] <- rih_bajada$delta_energia_potencial[i]+rih_bajada$energia_cinetica[i-1]
}
}
for (i in 2:(length(rih_bajada$observacion))) {
if(rih_bajada$stop[i-1]!="STOP"){
rih_bajada$vel2_cl[i] <- rih_bajada$ek2[i]*2/rih_bajada$masa[i]
}
}
rih_bajada <- filter(rih_bajada, vel2_cl>0)
for (i in 2:(length(rih_bajada$observacion))) {
if(rih_bajada$stop[i-1]!="STOP"){
rih_bajada$vel2_cl[i] <- sqrt(rih_bajada$vel2_cl[i] )
}
}
rih_bajada <- mutate(rih_bajada, relacion_frena=vel2_cl/(velocidad_bloque/60))
rih_bajada <- mutate(rih_bajada, frena=0)
for (i in 1:(length(rih_bajada$observacion))) {
if(rih_bajada$relacion_frena[i]>=1){
191
rih_bajada$frena[i]="Frena"
}
if(rih_bajada$relacion_frena[i]<1){
rih_bajada$frena[i]="No frena"
}
}
colors <- c("cornflowerblue","firebrick")
#### Se grafican las posiciones del bloque viajero ####
ggplot(data=rih_bajada, aes(y=posicion_bloque,x=tiempo, color=frena))+ geom_point(size=1)+
ggtitle("Posición del bloque viajero") + xlab("Tiempo (minuto)") + ylab("Posición del bloque (ft)")
+
scale_color_manual("Frenado", values= colors)+
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5),text = element_text(size=13)) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gray99", colour = "gray99",
size = 0.5, linetype = "solid"),panel.grid.major = element_line(size = 0.5,
linetype = 'solid', colour = "gray"),panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid',
colour = "gray"))
install.packages("writexl")
library(writexl)
write_xlsx(x = rih_bajada, path = "bajada.xlsx", col_names = TRUE)