Prevención de daños y gestión de la corrosión interior en tuberías mediante modelos predictivos y análisis de datos

Abstract

La corrosión interna en tuberías industriales representa un problema crítico en la industria petrolera, especialmente en campos de extracción de crudo, debido a sus implicaciones económicas, operativas y ambientales. Este proyecto tiene como objetivo optimizar la gestión de la corrosión interna y reducir las fallas operativas mediante el desarrollo de un sistema basado en analítica de datos. El enfoque incluye la centralización, análisis y modelado de datos históricos de corrosión y variables fisicoquímicas, permitiendo identificar patrones operativos y tomar decisiones preventivas más efectivas. Se utilizaron métodos de análisis multivariado y modelado predictivo, integrados con técnicas avanzadas de machine learning, para evaluar la relación entre variables clave y las tasas de corrosión. Los resultados anticipan una reducción del 30% en fallas operativas y un ahorro estimado de 860 millones de pesos colombianos en costos de reparación y mantenimiento en los próximos cuatro años. Este proyecto demuestra la importancia de la analítica avanzada para abordar desafíos industriales críticos, mejorando la sostenibilidad y la eficiencia operativa en la industria petrolera.