PREMIO REPSOL YPF 2002

El 13 de diciembre 2002, día del Petróleo y del Gas, se otorgó el "Premio Repsol-YPF a la innovación tecnológica en las industrias del petróleo, petroquímica, gas y electricidad".

El jurado, integrado por Jose Luis Díaz Fernández (Presidente de la Fundación Repsol YPF), Ernesto López Anadón (Presidente del IAPG), Pedro Lesta (Pan American Energy S.A.), Alberto E. Cassano (Secretaría de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva) escogió, por unanimidad y según los criterios enumerados en las Bases del Premio, el proyecto que mereció la máxima calificación. El mismo recibirá un subsidio de $50.000 para su desarrollo

Ganador

"Trazado óptimo de ductos con técnicas de computación evolutiva guiado por características a partir de modelos de elevación del terreno, datos de imágenes satelitales y de un sistema de información geográfico".

Presentado por el Doctor Ingeniero Jorge Barón, Ingeniero Jorge Núñez McLeod y el equipo de trabajo integrado por el Ingeniero Mauro Blanco, Ingeniero Pablo Euillades, Ingeniero Juan Núñez McLeod y el Sr. Leonardo Euillades, pertenecientes al CEDIAC - Universidad de Cuyo

Resumen

La selección de rutas para el trazado de ductos plantea un problema que debe resolverse teniendo en cuenta consideraciones técnicas, económicas, socio-económicas, medioambientales y biofísicas. Es deseable contar con herramientas que permitan optimizar esos trazados utilizando una multiplicidad de datos y variables que representen matemáticamente esas consideraciones.

Entre esas consideraciones se pueden citar el crecimiento de la población, generación de empleo, urbanizaciones e infraestructura pre-existente, uso del terreno, hidrología, impacto ambiental en condiciones normales y accidentales (derrames o fugas), posibilidad de catástrofes naturales, topografía, etc. A estas variables se agregan las propias del diseño del ducto en sí, pérdidas de carga, ángulos y quiebres permitidos, pendientes mínimas y máximas, longitud total y número de estaciones de compresión o bombeo, confiabilidad, mantenibilidad, disponibilidad, etc.

Basándose en esa gran cantidad de elementos que influyen sobre el trazado óptimo del ducto, y de las interrelaciones entre esos mismos elementos, se hace necesario contar con una metodología que permita hacer uso eficiente de la gran cantidad de información disponible. En el presente se utiliza el procesamiento electrónico de datos de sensores remotos (imágenes satelitales, fotos aéreas), la utilización de Modelos Digitales de Elevación (MDE), el volcado de los datos obtenidos en campo en Sistemas de Información Geográfica (SIG) y la formalización de las consideraciones pertinentes en Bases de Conocimiento Experto (BCE).

Habiéndose advertido la dificultad de cuantificar monetariamente los diversos aspectos constructivos relacionados con este tema durante la implementación del enfoque previo con la empresa Pan American Energy, se promueve un enfoque alternativo donde no se minimizan costos directamente, sino que se minimizan las características del trazado no deseadas (longitud, puntos bajos, cruce de ríos, rutas o ferrocarriles, máxima pendiente, etc.). Estas características están ligadas a los costos; pero no es necesario su cálculo a priori, lo cual facilita el estudio. Asimismo se pueden incorporar características a máximizar, como por ejemplo los tramos por cresta o cualquier otra característica que pueda ser extraída o cálculada a partir del MDE, el SIG o la BCE.

El presente proyecto consiste en el desarrollo de un sistema con Inteligencia Artificial (IA), basada en Computación Evolutiva (CE), que permitirá generar un trazado óptimo de un ducto integrando los numerosos y diversos elementos citados. Constituyéndose en una poderosa ayuda para el proyectista.

Dicho sistema estará basado en Computación Evolutiva. La misma utiliza información codificada conformando un "cromosoma" (genotipo) el cual caracteriza a un "individuo" (fenotipo). Cada individuo constituye un trazado posible. Dichos individuos (cada uno de los cuales estará representado por una estructura genética propia, traducida matemáticamente) son sometidos a procesos que emulan a los de selección natural. En estos se procede a calcular el ajuste de cada individuo con respecto a condiciones de entorno (restricciones del problema), seleccionando a los más "aptos" (individuos que minimizan la función de ajuste) para su supervivencia y cruce, eliminando el resto. Adicionalmente se procede a la mutación de una pequeña proporción de individuos, como método para investigar nuevas regiones del espacio de búsqueda. Este proceso se repite, emulando un proceso evolutivo, hasta obtener un individuo que representa un óptimo.

Una gran ventaja de los algoritmos evolutivos respecto de otros métodos de optimización es que permiten el tratamiento de problemas donde se deben tratar un conjunto simultáneo de muchas variables de diferente naturaleza, las que pueden ser de comportamiento continuo, discreto, continuo por tramos, lógico, etc.

La Computación Evolutiva es un desarrollo de los últimos años, década de los 90s, merced al advenimiento de las computadoras de alto rendimiento.