43600 Anexo 5 Manual de Medicion de Hidrocarburos Capitulo 13 Control Estadistico

8/2/2019 43600 Anexo 5 Manual de Medicion de Hidrocarburos Capitulo 13 Control Estadistico

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EDUARDO MOTTA RUEDALder Corporativo de Medicin

GPS VSM

SARA ISABEL PARRALder de Medicin

GCB VRP

NICOLS VALLE YILder de Medicin

VIT

JULIO MARIO RUEDA CELISLder de MedicinVPR

CARLOS GUSTAVO ARVALOLder de Medicin GRC-VRP

1 H 7 4 6 A 3 P

NICOLLE MUOZJefe de Logstica (E) GPS VSM

PABLO MOTTA CANDELAGerente de Planeacin Y Suministro

VSM

SERGIO HERRERA ESTEVEZLder Grupo Apoyo Legal VSM

MNICA PREZNormativa Corporativa

FEDERICO MAYAVicepresidente de Suministro y

Mercadeo - VSM


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2%-(7,92Definir procedimientos estadsticos que permiten registrar, analizar y controlar lasvariaciones de los factores de calibracin de los medidores de flujo a fin de que lasincertidumbres aleatorias sean comprendidas y consistentes con los objetivos dedesempeo de los sistemas de medicin de hidrocarburos.

$/&$1&(Aplica a las reas tcnicas y operativas responsables del desempeo de los sistemas demedicin. Cubre los aspectos para la evaluacin y control de tendencia en los factores delmedidor por medio de cartas de control y anlisis de incertidumbres aleatorias asociadascon los datos de las calibraciones de los sistemas de medicin.

*/26$5,2Para una mayor comprensin de este documento puede consultar el Capitulo 1 delManual nico de medicin Condiciones Generales en su numeral 3 - Glosario Aplicableal Manual nico de Medicin (MUM).

'2&80(1726'(52*$'261R$SOLFD &21',&,21(6*(1(5$/(69

Las variaciones en los pulsos del medidor o del factor del medidor, causadas porcambios operativos durante y entre las corridas de prueba del medidor deben serminimizadas y analizadas.

9 El factor del medidor definido para la liquidacin del bache, segn el acuerdo entre laspartes, puede ser :

El resultado del promedio aritmtico de tres (3) corridas de verificacin, conrepetibilidad inferior a 0.05%, obtenidas durante el bache.

El resultado del promedio aritmtico de las corridas de verificacinefectuadas en el mes anterior para cada producto (que han sido analizadasy aceptadas), previa formalizacin mediante el anlisis de las cartas de

control (se debe contar como minimo con 5 corridas para productos debatches pequeos y espordicos, y con 25 corridas para el resto).

1RWD1RDSOLFDOR DQWHULRUSDUDDTXHOORVFDVRVGRQGHHOWDPDxRGH EDFKHQRVXSHUD ORVPLOEDUULOHVHQFX\RFDVRVHGHEHWRPDUHOSURPHGLRSRQGHUDGRGHORVIDFWRUHVGHPHGLFLyQGHGLFKRHTXLSRFRQPtQLPRGDWRVHQXQSHULRGRQRVXSHULRUDPHVHV


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9 La frecuencia de intervencin tanto en los medidores como en las computadoras de

flujo debe ser autorizado de manera escrita por el coordinador operativo de cadaestacin y su decisin debe estar soportada con cartas de control estadstico (delmedidor) y los clculos de liquidacin volumtrica y/o diagrama de flujo delcomputador de flujo donde conste la falla. Antes de la intervencin imprimir copia durade la programacin del computador de flujo, una vez implementado los cambios sedebe imprimir copia dura y dejar el backup magntico correspondiente acompaadodel informe del tcnico de controles.

9 La verificacin de la calibracin de los medidores se debe realizar, cuando lascondiciones operacionales lo permitan (tamao del batche y tipo de probador), tres(3)veces por bache buscando que la corrida de calibracin se dispare de forma manualy/o automtica.

1RWD&XDQGRHOEDFKH7LHQHXQDGXUDFLyQHQWUH\KRUDVVHVXJLHUHUHDOL]DUFRUULGDVGHYHULILFDFLyQGHODFDOLEUDFLyQDO\GHOEDFKH6LHOEDFKHGXUDHQWUH\KRUDVDO\GHOEDFKH\VLGXUDPHQRVGHKRUDVDOGHOEDFKH

9 Cada reporte de verificacin del medidor contra el probador (lo cual constituye una

corrida completa) debe mostrar al menos tres (3) pasadas completas que cumplen conla repetibilidad de 0.05%.

9 Cada medidor debe contar con: Una tabla de control del factor del medidor,

Un anlisis del rango de operacin y linealidad del sistema, as como de los cambios

que ocurren entre los factores consecutivos y el cambio acumulado de los factores. Una carta histrica del comportamiento donde se grafique los factores del medidor

obtenidos durante las corridas de verificacin y/o corridas de calibracin de dichosfactores con sus respectivos limites de control y/o niveles de confianza

Una carta de control con base en el anlisis de incertidumbre.

9 Para llevar el control estadstico se debe organizar una base de datos que contengacomo mnimo: Fecha en que fue realizada la corrida.

Hora en que fue realizada la corrida.

Identificacin de la corrida si es de verificacin (v) u oficial.

Nombre del producto que fue medido a travs del medidor.

Temperatura promedio en el medidor durante la corrida. Temperatura promedio en el probador durante la corrida.

Presin en el medidor durante la corrida.

Presin en el probador durante la corrida.

Rata de Flujo promedio durante la corrida. Densidad Gravedad API promedio durante la corrida.

Temperatura ambiente durante la corrida.


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Porcentaje de sedimento y agua (BS&W): Si es crudo porcentaje de sedimento y

agua entregado por el laboratorio, de la muestra tomada del total del bacheentregado.

Factor del medidor: nuevo factor del medidor que cumpla con la repetibilidadestablecida en el API.

Numero de pulsos totales promedio de la corrida.

Actividad: Defina si es recibo (R), despacho (D) o entrega (E); y nombre de laestacin o punto donde se genera dicha actividad.

Repetibilidad de la corrida.

'(6$552//2El factor del medidor puede sufrir variaciones por cambios en la rata de flujo, condicionesmecnicas, propiedades del fluido, contaminantes en el fluido e incrustaciones deparafina. Por tal razn es necesario acordar un intervalo o periodo para calibracin demedidores, una desviacin limite entre los factores consecutivos del medidor, rangosadecuados y los limites aceptables de desviacin, utilizando grficas de control, que esuna herramienta estadstica que permite obtener el comportamiento de un proceso atravs del tiempo, en ella se representa la tendencia central del proceso como la amplitudde su variacin. A continuacin se definen parmetros generales para su construccin yanlisis:

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n Q = Nmero de pruebas corridas realizadas

; Redondear a cuatro cifras decimales

3URPHGLR$ULWPpWLFR3DUD8QD6HULH0yYLOEl clculo de promedio en una serie mvil de datos se encuentra definido por:

Donde:

[= Valor de los factores del medidor

Q = Numero de pruebas corridas realizadas

1;Q = Promedio de la serie mvil1RWD: Redondear a cuatro cifras decimales

'HVYLDFLyQ(VWiQGDUEs la raz cuadrada de las sumatorias de los cuadrados de las diferencias entre el valorobservado y el promedio aritmtico de los valores bajo anlisis. El clculo de la desviacinestndar de un grupo de datos se realiza con la siguiente ecuacin:

( )

1

1

2

=

=

Q

[[

V

1RWD: La desviacin estndar en una serie mvil se obtiene con esta misma ecuacin con lavariacin que solo se toma los datos de la serie a utilizar.

/LPLWHVGH&RQWUROSon los limites mostrados en la carta de control se calcula por medio de las siguientes

ecuaciones: Lmite de control superior = ; + 3* S

Limite de control central = ;

Lmite de control inferior = ; - 3 * S

donde: V = Desviacin estndar calculada; redondear a cuatro cifras decimales; Es el valor promedio aritmtico de las pruebas del factor del medidorCon estos limites y bajo condiciones de control estadstico, se tendr una altaprobabilidad de que los valores de la pruebas del factor del medidor estn dentrode ellos. En particular si los MF tiene distribucin normal, tal probabilidad ser de99.73 %.

donde: [ = Valores de los factores del medidor; Es el valor promedio aritmtico de las pruebas del

factor del medidor

V = Estimacin de la desviacin estndar, redondear acuatro cifras.

1; 1 (X1+X2)2

2; = 1 (X1+X2+ X3)3

1;Q = 1 (X1+X2++ Xn)n


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5$1*2'(23(5$&,1'(/6,67(0$'(0(',&,21

Los factores del medidor y los pulsos del medidor para cada corrida deben ser evaluadosen secuencias determinadas antes de definir la carta de control con el fin de establecerpor medio de un anlisis de tendencia la rata de flujo del sistema, la cual debe serconcordante con la curva de exactitud tpica de cada medidor entregada por el fabricante(ver capitulo 5 medicin dinmica ECP-VSM-M-001-05) que permita un buen desempeodel medidor, para ello:

9 Analizar la distribucin del porcentaje acumulado de ocurrencia de flujo dentro delsistema de medicin (ver Construccin historial estadstico Anexo 1)1RWD(VWHPLVPR DQiOLVLVVH SXHGH UHDOL]DUFRQ ODYDULDEOHV GHWHPSHUDWXUD GHO PHGLGRU \

SUHVLyQGHOSUREDGRU

9 Evaluar en que rango de flujo se concentra las pruebas realizadas al factor delmedidor (MF).

9 Comparar el rango obtenido con la grafica de exactitud del medidor.

Los valores de las pruebas de MF que estn fuera del rango obtenido, normalmente sonexcluidos para determinar la carta de control, a menos que la curva histrica defuncionamiento y operacin establecida de linealidad del medidor para las medidas delflujo estn por encima del rango de operacin de la rata de flujo.

Es importante examinar las condiciones de operacin del medidor para realizar anlisisperidicos de las calibraciones del medidor, para que sean consistentes con la operacinactual del sistema.

&$57$'(&21752/'(/26)$&725(6'(/0(','25Para la elaboracin de la carta de control se debe evaluar de forma secuencial cada factordel medidor (MF) y los datos que afectan la operacin (temperatura, presin, rata de flujoy reporte del probador); stos datos deben consignarse en la tabla de control que seencuentra en el Anexo 2.

Los resultados, una vez analizados y aceptados, deben ser llevados a la grfica decontrol. En caso de factores del medidor que indiquen comportamiento sospechoso porfuera de los lmites de control establecidos se deben desatar las acciones correctivas (porejemplo la intervencin del sistema de medicin) o preventivas (por ejemplo el cambio del

brazo de medicin) previamente definidas.

Para la Grafica de Control se siguen los pasos descritos a continuacin:

9 Realizar la carta de control obteniendo 25 pruebas como mnimo del factor delmedidor de manera continua. Se sugiere, para reducir la probabilidad de error que sepuede generar por la dispersin de los datos, realizar la prueba Dixon como seencuentra definido en el Anexo 3.


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9 Calcular el promedio aritmtico y la desviacin estndar de los factores del medidor

(MF) de acuerdo al numeral 6.1.2 y 6.1.4 respectivamente.9 Calcular los limites de control de acuerdo al numeral 6.1.59 Graficar la carta de control donde, el promedio es la lnea central de la Carta de

control, el nmero de pruebas del factor del medidor se identifican con ;y las lneasde lmite de control superior e inferior con lneas continuas. Las 25 pruebas se debenubicar a igual distancia en la carta de control y se deben interconectar con lneas.

9 Analizar los datos y las amplitudes de cada muestra con relacin a los lmites decontrol; teniendo en cuenta:

Aceptar el MF obtenido como normal si se encuentra dentro del rango de la lneacentral +/ - dos desviaciones estndar y dejar los registros respectivos de las corridasde verificacin.

Sospechar de un MF que se obtenga fuera de la especificacin anterior, pero dentro

de +/- tres desviaciones estndar. En este caso las operaciones no tendr en cuentaesta corrida y se efectuar una nueva corrida de verificacin. Si se obtienenuevamente el MF con los mismos resultados anteriores se debe informar al tcnicoy/o generar una solicitud de revisin del sistema de medicin.

Rechazar un MF que se obtenga por fuera de los lmites de control y cambiarinmediatamente de medidor, informando al tcnico y/o generando una solicitud derevisin del sistema de medicin.

1RWDORVWUHVSXQWRVDQWHULRUHVDSOLFDQSDUDODVFRUULGDVRILFLDOHV3DUDIDFWRUHVREWHQLGRVGHODV FRUULGDV GH YHULILFDFLyQ VH GHEH OOHYDU FRQWURO HVWDGtVWLFR SHUR VHUi LQIRUPDFLyQ GHUHIHUHQFLD LQWHUQD SDUD FRQRFHU HO HVWDGR DFWXDO GHOPHGLGRU GH VRSRUWH FRPHUFLDO FRQ ORVGLVWULEXLGRUHVPD\RULVWDVRFOLHQWHVGHVRSRUWHSDUDODGHWHUPLQDFLyQGHORV0)RILFLDOHVFRQ

VXVFRUUHVSRQGLHQWHVUHSRUWHVGHRILFLDOL]DFLyQ

358(%$6'(/)$&725'(/0(','25&21/,0,7(6),-26Esta prueba se usa para determinar la aceptabilidad o el cambio entre el consecutivo delfactor del medidor(MF) y el cambio de las pruebas del medidor con respecto a un factorbase; para ello se debe seguir el siguiente procedimiento:

9 Definir los limites de accin y de alarma. Se sugiere como limite alarma +/- 0.0015 ylimite de accin +/- 0.0025.

9 Hallar la desviacin consecutiva del factor del medidor (MF); que es la diferenciaexistente entre los valores de las corridas y el MF base.

9Hallar la desviacin base; que es la diferencia entre las pruebas del factor del medidory la base inicial,1RWDFRPREDVHLQLFLDOVHSXHGHWRPDUHOYDORUSURPHGLRDULWPpWLFRGHODVSUXHEDVGHO0)R

KLVWyULFRGHORVIDFWRUHVGHOPHGLGRU.9 Comparar los resultados obtenidos de las desviaciones tanto consecutivas como base

con los limites de accin y de alerta establecidos para definir la aceptabilidad de MF yla reparacin o mantenimiento del medidor.


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Si la desviacin base es igual o superior al limite de alarma se debe evaluar las

causas de sta variacin y controlarlas. Si la desviacin consecutiva y base, son superiores al lmite de accin se debe

evaluar las causas de la variacin y sacar de operacin el medidor para realizarreparacin o mantenimiento.1RWD &XDQGR HO PHGLGRU VXIUH DOJ~Q FDPELR HQ VXV SDUiPHWURV GH RSHUDFLyQ SRUUHSDUDFLyQ SRU HMHPSOR HV QHFHVDULR HVWDEOHFHU XQ QXHYR 0) HQ FDVR GH FDPELRVVLJQLILFDWLYRVGHVXVLQWHUQRVSRUHMHPSORGHOURWRUyGHFDPELRGHOSUREDGRUyGHFDPELRGHOYROXPHQEDVHGHOSUREDGRUHVQHFHVDULRHVWDEOHFHUXQDQXHYDEDVHGHGDWRVGH0)VTXHVHREWHQGUiDSDUWLUGHODVQXHYDVFRUULGDVTXHVHUHDOLFHQGHYHULILFDFLyQRFDOLEUDFLyQGHPHGLGRU9HU 0pWRGR GHDFHSWDFLyQ GHO )DFWRU (&3960 &DSLWXOR 0HGLFLyQ'LQiPLFDGHO0DQXDOGH0HGLFLyQ

9 Ingresar la informacin en la Tabla de Control ver anexo 2 colocando en la columnade observacin el anlisis de los resultados como se muestra en la tabla 1

7DEOD Tabla de Control factor del medidor

'HSHQGHQFLD Vasconia 5DQJRGHIOXMRBBB 0D[ B/h 0LQ B/h6HULDO 142804 7321 /LPLWHGHDFFLRQ ,+/- 0,0025 /LPLWHDOHUWD 0,0015

3URGXFW 7LSRGHSUREDGRU 3URYHU6HULDO

Seq. Fecha Factor Gravedad Rata Deviacion Deviacion Observacion

N Medidor Temp. Presion Temp. Press. API Flujo Consecutiva Base

1 1-oct 1,0503 87,35 85,8 70,7 63,9 23,1 3853 Base inicial promMF

2 1-oct 1,0502 87,3 85,7 70,0 63,4 23,0000 3718 -0,0001 0,0000 M. en buen estado

3 16-oct 1,0502 86,8 85,1 61,4 58,5 23,3000 1802 0,0000 0,0000 M. en buen estado


5 16-oct 1,0501 86,8 85,1 61,7 58,7 23,1000 1824 -0,0001 -0,0001 M. en buen estado


7 22-oct 1,0502 86,6 85,0 70,9 64,5 23,6000 3936 -0,0001 0,0000 M. en buen estado

8 8-nov 1,0503 86,3 84,6 70,9 64,3 25,0000 3911 0,0001 0,0001 M. en buen estado

9 8-nov 1,0504 86,2 84,4 71,0 64,3 24,8000 3931 0,0001 0,0002 M. en buen estado

10 13-nov 1,0499 86,6 85,2 62,4 59,0 24,7000 2032 -0,0005 -0,0003 M. en buen estado11 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

1,0502 Limite Control Superior = 1,0508

Desv. Estandar MF= 0,0002 Lmite Control Inferiol= 1,0496

ECP- XXX-XXX

Cambio del Factor

(035(6$&2/20%,$1$'(3(752/(26

7$%/$'(&21752/)$&725'(/0(','25

5HIHUHQFLDGHO0HWHU

MEDIDOR PROBADOR

Promedio MF =

API CHAPTER 13-STATISTICAL ASPECTS OF MEASURING AND SAMPLING SECTION 2-METHODS OF EVALUATING METER PROVING DATA. FIRST

EDITION NOVEMBER 1994


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9 n

12 l

(9$/8$&,1'(/$/,1($/,'$'La linealidad se refiere a la bondad del ajuste a una lnea recta que une los extremos deoperacin del instrumento o equipo en la escala que se lee; por ello la linealidad es unamedida de la mxima desviacin en cualquier punto de calibracin de esta lnea recta. Lacarta de control para evaluar la linealidad del medidor debe contener:9 Los limites de control superior e inferior como se define en el numeral 6.1.5.9 El Factor promedio como lnea central de la carta9 Los valores de la rata de flujo identifcados en el eje ;9 Las 25 pruebas del factor ubicndolas en la carta de control de acuerdo a los limites

de control y las ratas de flujo obtenidas.

1RWD$OILQDOXQLUFDGDXQRGHORVSXQWRVSDUDHVWDEOHFHUODWHQGHQFLDGHORVIDFWRUHV\YHULILFDUVLVHHQFXHQWUDQGHQWURGHOUDQJRGHRSHUDFLyQGHOVLVWHPDGHDFXHUGRDOQXPHUDO\FRPSDUDUORVUHVXOWDGRV FRQWUD OD JUDILFDGH OLQHDOLGDGGHOPHGLGRU FHUWLILFDGDSRUHO IDEULFDQWH TXHGHILQH ODYDULDELOLGDGPi[LPDDFHSWDEOHHQXQPHGLGRUGHIOXMRFRPRVHPXHVWUDHQODJUDILFD

1,0470

1,0480

1,0490

1,0500

1,0510

1,0520

1,0530

1479 1659 1667 1695 1808 1843 2059 3536 3718 3853 3910 3931 4007 4621 4758

Factor

Fprom

LS

LI

&$57$6'(&21752/&21%$6((1(/$1/,6,6'(,1&(57,'80%5(

Este tipo de graficas ilustran claramente las variaciones del factor y dan alerta sobrecambios en la operacin, por modificacin en las condiciones mecnicas del medidor y susistema probador.

En la elaboracin de las cartas se toma un conjunto de pruebas del factor del medidor(MF), que se agrupan por series mviles; las cuales consideran las pruebas histricas ycada vez que se tiene una nueva prueba del MF se agrega al conjunto de datos. Porejemplo la Serie 1 esta compuesta por los factores 1.0011, 1.0009, la Serie 2 estar


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compuesta por los datos de la serie anterior y el valor de la nueva prueba realizada.

Quedando as la segunda serie: 1.0011,1.0009, $QiOLVLVGHOD,QFHUWLGXPEUHGHXQDVHULHPyYLOGH0)Es indispensable la evaluacin de la incertidumbre de las pruebas del factor del medidor;porque se puede originar mediciones imperfectas en el muestreo, conocimientoinadecuado de los efectos de las condiciones ambientales sobre las mediciones, erroresde apreciacin del operador en la lectura de instrumentos, aproximaciones y suposicionesrepetidas de la magnitud a medir bajo condiciones aparentemente iguales. El conocer laincertidumbre aleatoria implica un incremento de la confianza de la validez del resultadode la medicin; esto es producto de la desviacin estndar del MF y el factor deconversin de la desviacin estndar a incertidumbre.

Para el anlisis de la incertidumbre se requiere determinar:9 La desviacin estndar de cada serie mvil de las pruebas al MF ver numeral 6.1.4.

9 El promedio aritmtico 0) de cada una de las series mviles9 Los valores de incertidumbre de las pruebas para:

Factores individuales de acuerdo a la siguiente ecuacin7Q[6

Factores promedio de acuerdo a la siguiente ecuacin

7 Q [6 Donde:

7Q Es el factor de conversin para obtener la incertidumbre a partir de ladesviacin estndar con un nivel de confianza del 95% de acuerdo al numero depruebas que se toman en la serie mvil (utilizar Tabla 8 Anexo 4 para factoresindividuales).

7 Q Es el factor de conversin para obtener la incertidumbre a partir de ladesviacin estndar con un nivel de confianza del 95% de acuerdo al nmero depruebas que se incluyen en la serie mvil (utilizar la Tabla 9 del Anexo 4 para factorespromedio).

6 estimacin de la desviacin estndar

El resumen estadstico de las series mviles utilizando el anlisis de incertidumbre se

encuentra en la tabla 2. para el promedio de los factores del medidor ( 0); con base enesta tabla se puede establecer graficas que muestren la variacin del promedio de losfactores, por ejemplo:

9 Los factores individuales (MF) y la incertidumbre para factores individuales. Grafica 2


14/28

j

k l m l n o

l

n l o nj

n m

l m n z z

{ { {z z |

{| }

~

~ | }

~

l o

| z | | z z

9 n

14 l

9 Los factores promedio (0) de cada serie mvil y la incertidumbre 0) . Grafica 3

9 Los factores individuales (MF) y los factores promedio 0) . Grafica 4

7DEOD. Resumen estadstico de las series mviles del promedio de MF

~ j k

k

~ ~ ~

k

~ ~

k

~ ~ k

j

0)

j

0)

1 0,9996

2 1,0012 0,0011 0,01438 1,0004 0,01023 0,9993 0,0010 0,00440 1,0000 0,0025

4 1,0009 0,0009 0,00299 1,0003 0,0015

5 1,0005 0,0008 0,00228 1,0003 0,0010

6 0,9990 0,0009 0,00233 1,0001 0,0010

7 1,0004 0,0008 0,00205 1,0001 0,0008

8 1,0013 0,0009 0,00208 1,0003 0,0007

9 1,0000 0,0008 0,00191 1,0002 0,0006

10 1,0018 0,0009 0,00208 1,0004 0,0007


15/28

j

k l m l n o

l

n l o nj

n m

l m n z z

{ { {z z |

{| }

~

~ | }

~

l o

| z | | z z

9 n

15 l

*5$),&$0),1',9,'8$/(6


16/28

j

k l m l n o

l

n l o nj

n m

l m n z z

{ { {z z |

{| }

~

~ | }

~

l o

| z | | z z

9 n

16 l

&RQVWUXFFLyQ GH OD *UDILFD GH &RQWURO FRQ %DVH HQ HO $QiOLVLV GH

,QFHUWLGXPEUHEsta carta de control es similar a la descrita en el numeral 6.3 con la diferencia que sebasa en la incertidumbre de las series mviles del MF, definindose para cada serie mvil:9 La desviacin estndar de las pruebas MF ver numeral 6.1.4.

9 El promedio aritmtico 0)9 Los limites de alarma, accin y tolerancia con un nivel de confianza del 90%, 95% y

99% respectivamente, se calculan con base en la desviacin estndar por medio delas siguientes ecuaciones tabla 3

7DEOD Limites de alarma, accin y tolerancia basado en la desviacin estndar ~ ~ ~ ~

~

0) + (T(90,n) x S) 0) - (T(90,n) x S)

0) + (T(95,n) x S) 0)- (T(95,n) x S)

~

0) + (T(99,n) x S) 0) - (T(99,n) x S)

6: Estimacin de la desviacin estndar de la serie mvil de los MF7Q Factor de conversin para obtener la incertidumbre a partir de la desviacin estndar deacuerdo con el nivel de confianza y el numero de pruebas tomadas en cada serie mvil de MF(n). UtilizarTabla 9 Anexo 4

0) promedio de los valores de las pruebas que conforman cada serie mvil.

En la tabla 4 se muestra un ejemplo de valores estadsticos para series mviles tomandola incertidumbre para cada nivel de control con base en la desviacin estndar.

7DEODValores Estadsticos para Series Mviles9$/25(6(67$'67,&263$5$6(5,(6029,/(6

9$/25(6'(,1&(57,'80%5(3$5$1,9(/'(&21752/

)$&7250(','25

0)3520(',2

'(69,$&,21(67$1'$5

$/$50$

$&&,1

72/(5$1&,$

0,9996

1,0012 1,0004 0,0011 0,0050 0,0100 0,0503

0,9993 1,0000 0,0010 0,0017 0,0025 0,0048

1,0009 1,0003 0,0009 0,0011 0,0015 0,0027

1,0005 1,0003 0,0008 0,0008 0,0010 0,0017

0,9990 1,0001 0,0009 0,0007 0,0009 0,0015

1,0004 1,0001 0,0008 0,0006 0,0008 0,0012

1,0013 1,0003 0,0009 0,0006 0,0007 0,0011

1,0000 1,0003 0,0008 0,0005 0,0006 0,0009

1,0018 1,0004 0,0009 0,0005 0,0006 0,0009


17/28

j

k l m l n o

l

n l o nj

n m

l m n z z

{ { {z z |

{| }

~

~ | }

~

l o

| z | | z z

9 n

17 l

Cuando ya se encuentran establecidos los limites de acuerdo a los valores obtenidos de

incertidumbre para cada nivel de control, se grafican las pruebas realizadas del factor delmedidor teniendo en cuenta los siguientes criterios (Ver grafica 5).

9 /tPLWHVGH$ODUPD Son los limites mostrados en la carta de control a un delnivel de confianza para el anlisis de incertidumbre en un set de mediciones; si en lagrafica uno o mas factores del medidor supera este limite se utiliza como indicador quesugiere: inspeccionar el equipo de calibracin, evaluar la estabilidad de lascondiciones de operacin, verificar pases en las vlvulas, verificar algoritmos decalculo y densidades del fluido

9 /tPLWHVGH$FFLyQ Son los limites mostrados en la carta de control a un delnivel de confianza para el anlisis de incertidumbre en un set de mediciones; si en la

grafica uno o mas factores del medidor supera este limite se utiliza como indicadorque sugieren las siguientes actividades: recalibracin del instrumento, inspeccin,ajuste, limpiar y/o reparar el equipo mecnico o generar tiquetes de correccin.

9 /tPLWHVGH7ROHUDQFLD Son los limites mostrados en la carta de control a un delnivel de confianza para el anlisis de incertidumbre en un set de mediciones; si en lagrafica uno o mas factores del medidor supera este limite se utiliza como indicadorpara realizar auditoria total al sistema, revisar todos los equipos y rutinas de clculos,estudiar la adecuabilidad del sistema de custodia para eventuales cambios de equipo,efectuar pruebas de laboratorio sobre los fluidos medidos para verificar laspropiedades que se emplean en los clculos; y el control de sus condiciones deoperacin.

*UDILFD Estadstica de series mviles del factor del medidor

1.0060

1.0040

1.0020

1.0000

0.9980

0.9980

0.9940

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

FACT

OR

DELMEDIDOR

LimitesSuperiores

LimitesInferiores

SECUENCIAS DEL FACTOR DEL MEDIDOR

TOLERANCIA

TOLERANCIA

1.0060

1.0040

1.0020

1.0000

0.9980

0.9980

0.9940

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

FACT

OR

DELMEDIDOR

LimitesSuperiores

LimitesInferiores

SECUENCIAS DEL FACTOR DEL MEDIDOR

TOLERANCIA

TOLERANCIA


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19/28

! # #

$ $ $

##

$

(

1

3 !

#4

4

## 5

6 7

19

@

3 1,0502 0,9975 0,0000 0,0001

4 1,0502 0,9979 0,0000 0,00045 1,0501 0,9978 0,0001 0,0001

6 1,0503 0,9978 0,0002 0,0000

7 1,0502 0,9976 0,0001 0,0002

8 1,0503 0,9977 0,0001 0,0001

9 1,0504 0,9976 0,0001 0,0001

10 1,0499 0,9975 0,0005 0,0001

11 1,0501 0,9975 0,0002 0,0000

12 1,0502 0,9975 0,0001 0,0000

13 1,0503 0,9975 0,0001 0,0000

14 1,0500 0,9976 0,0003 0,0001

15 1,0501 0,9976 0,0001 0,0000

16 1,0501 0,9975 0,0000 0,0001

17 1,0506 0,9968 0,0005 0,0007

18 1,0506 0,9969 0,0000 0,0001

19 1,0501 0,9970 0,0005 0,000120 1,0500 0,9969 0,0001 0,0001

21 1,0499 0,9965 0,0001 0,0004

22 1,0500 0,9968 0,0001 0,0003

23 1,0499 0,9969 0,0001 0,0001

24 1,0500 0,9970 0,0001 0,0001

25 1,0498 0,9969 0,0002 0,0001


20/28

! # #

$ $ $

##

$

(

1

3 !

#4

4

## 5

6 7

20

@

&DPELR&RQVHFXWLYRZ 1LYHOGH&RQWURO Alarma Accin Tolerancia:SURP 0,0002 0,0001 90% 95% 99%

5DQJR5 0,0005 0,0007 LS 0,0004 0,0005 0,0006SURP5 0,0006 Aprox LI 0,0000 0,0000 0,0000

&/SURP:SURP 0,0002 LI -0,0001 -0,0002 -0,0003

A partir de la tabla anterior se puede determinar las graficas de comportamiento individualdel cambio del consecutivo de los factores de medidor tomando los limites de alarma,accin y tolerancia involucrados en el anlisis; como complemento se puede graficar losvalores promedio del cambio del consecutivo de MF de cada medidor con respectos a losniveles de control.

AB D F B G H P D R S T H B R T W R X R W Y P ` D S W R W B G d f g h

0

0,0001

0,0002

0,0003

0,0004

0,0005

0,0006

0,0007

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25p

q r s q u r v w x q w r x q q x v x

MF 7321 L ALARMA L ACCION L TOLERAN L INFERIOR

COMPORTAMIENTO INDIVIDUAL MEDIDOR 7322

0

0,0001

0,0002

0,0003

0,0004

0,0005

0,0006

0,0007

0,0008

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

SECUENCIA DEL FACTOR DEL MEDIDOR

FACOTORESMEDIDOR

MF 7322 L ALARMA L ACCION L TOLERAN L INFERIOR


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! # #

$ $ $

##

$

(

1

3 !

#4

4

## 5

6 7

21

@

5(*,67526Son los formatos que soportan el anlisis estadstico del proceso de medicin :

9 Reportes de verificacin de corridas de calibracin de los medidores9 Carta de control estadstico de los factores del medidor9 Reportes de oficializacin de MFs9 Tabla de control del factor del medidor,9 Anlisis del rango de operacin y linealidad del sistema, as como de los cambios

que ocurren entre los factores consecutivos y el cambio acumulado de los factoresrespecto a un factor inicial o factor base.

9 Carta de control con base en el anlisis de incertidumbre.

&217,1*(1&,$6

Cuando no se dispone de una herramienta informtica para la captura de la informacin yel procesamiento de la tcnica estadstica, esta operacin debe efectuarse manualmenteen formatos que se disearn en cada caso y que deben ser registrados y archivados.

%,%/,2*5$),$DIRECCIN DE DESARROLLO. Poltica Y Procedimiento Para El Sistema De Gestin DeLa Normativa De Ecopetrol S.A. ECP-DDS-D-01.. Versin 1. Colombia, 2004

AMERICAN PETROLEUM INSTITUTE. Manual of Petroleum Measurement Standards.Washington - Estados Unidos de Norteamerica: Chapter 13 Statistical Aspects OfMeasuring And Sampling, Section 1 Statistical Concepts And Procedures In MeasurementAnd Section 2 Methods of Evaluating Meter Proving Data API 1994

VICEPRESIDENCIA DE TRANSPORTE. Manual de Medicin VIT. Version 1.0. VIT-M-002-10 Bogota. 1999

$1(;261R 7,78/21. Construccin del historial estadstico2 Tabla de control3. Prueba Dixon4. Tablas de conversin de incertidumbre


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! # #

$ $ $

##

$

(

1

3 !

#4

4

## 5

6 7

22

@

$1(;2&216758&&,1'(/+,6725,$/(67$'67,&2

1. Definir los valores a considerar de las pruebas del factor del medidor (mnimo 25)2. Encontrar el UDQJR5) segn la variable a analizar de la prueba (rata de flujo, presin

temperatura) Tomar el mayor y menor valor de la variable a considerar.

minmax ;;5 =

3. Seleccionar el nmero de celdas a utilizar denominado como KK de 5 a 7 celdas; para un numero de pruebas realizadas 50 y


23/28

-

8

23

$1(;27$%/$'(&21752/

B/h

B/h

y

Seq. Fecha Factor Gravedad Rata Deviation Devia tion ObservacionN Medidor Temp. Presion Temp. Press. API Flujo Consecutivo Base

1

2

34

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

1920

21

22

23

24

25

Limite Control Superior =

Desv. Estandar MF= Lmite Control Inferiol=

Cambio del Factor

MEDIDOR PROBADOR

Promedio MF =

API CHAPTER 13-STATISTICAL ASPECTS OF MEASURING AND SAMPLING SECTION 2-METHODS OF EVALUATING METER PROVING DATA. FIRST

EDITION NOVEMBER 1994


24/28

-

8

24

$1(;2 - 358(%$'(',;21

Existen diferentes pruebas estadsticas que intentan reducir la probabilidad de error parael ente decisorio dependiendo de la dispersin de los datos tales como la prueba F,prueba T y la prueba de Dixon. Dado que la prueba de Dixon es la recomendada por elAPI MPMS Capitulo 13 o ASTM E178, se describe a continuacin dicha prueba:

La prueba de Dixon se basa en el cociente de diferencias entre las observaciones y se

puede usar en casos donde es deseable evitar el clculo de (sigma) o en donde se

necesita tener un juicio rpido del comportamiento de los resultados obtenidos en laspruebas de calibracin de medidores. Para la prueba de Dixon el criterio de muestra o elestadgrafo cambia con el tamao de la muestra.

En el proceso inicial de control estadstico cuando el medidor entra por primera vez enoperacin o han sido cambiados sus internos, se recomienda aplicar la prueba de Dixonpara asegurarse que el factor del medidor en sus 25 valores iniciales obtenidos tenga uncomportamiento dentro del nivel de confianza del 95% lo que equivale a decir que esta en

el rango de control del promedio de los valores + - 2 desviaciones estndar (V).

A continuacin se presenta la tabla 1 en la cual se relacionan los valores crticos y loscriterios de prueba tal como aparecen en el API MPMS Capitulo 13.1. ANEXO B

9$/25(6&57,&26 &5,7(5,2'(358(%$180(52'(9$/25(6Q

3

3

9$/25(6%$-26

9$/25(6$/726

34567

0.941 0.9880.765 0.8890.642 0.7800.560 0.6980.507 0.637

R10 = X2 - X1 o Xn - X n-1Xn - X1 Xn - X1

8910

0.554 0.6830.512 0.6350.477 0.597

R11 = X2 - X1 o Xn - X n-1Xn-1 - X1 Xn - X2

111213

0.576 0.6790.546 0.6420.521 0.615

R21 = X3 - X1 o Xn - X n-2Xn-1 - X1 Xn - X2

1415161718

19202122232425

0.546 0.6410.525 0.6160.507 0.5950.490 0.5770.475 0.561

0.462 0.5470.450 0.5350.440 0.5240.430 0.5140.421 0.5050.413 0.4970.406 0.489

R21 = X3 - X1 o Xn - X n-2Xn-2 - X1 Xn - X3

7DEOD. Dixon para prueba de valores desviados


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-

8

25

Los siguientes pasos deben ser seguidos al hacer la prueba de Dixon que rechaza valores

muy desviados. Es decir que en 20 datos solo es aceptable un valor por fuera de dos (2)sigmas.

9 $OJRULWPRGH'L[RQ Organice el conjunto de factores Xi en orden ascendente de magnitud X1, X2, ...Xn.

Escoja el criterio apropiado de prueba dependiendo del valor de n (numero de datos) yde si la medida en cuestin es baja o alta. Es adecuado realizar la prueba para cuandohay sospecha de un valor por fuera de lo esperado. La prueba se debe efectuar en lamedida que se vayan obteniendo los datos por lo que en principio no debe haber msde un valor desviado para prueba.

Calcule el cociente R (razn critica) de Dixon. Si este excede la razn critica al 5% del

nivel de probabilidad (P=0.95, 2 sigmas), la medida en cuestin es altamentesospechosa y posiblemente podra ser rechazada. Si la razn critica al 1% del nivel deprobabilidad (P=0.99, 3 sigmas) es excedida, entonces, la medida en cuestin debeser descartada.1RWD Cuando una medida es rechazada la prueba debe ser repetida.

Para el uso practico de esta herramienta se recomienda que cuando un factor delmedidor caiga por fuera de la franja del 95% de confianza, se debe revisar el sistemade calibracin y dicho valor no debe ser tenido en cuenta para la estadstica. Si luegode la revisin y eventual correccin de la falla el factor cae dentro de este rango, debeser aceptado.

9 8QHMHPSORSUiFWLFRVHGHVFULEHDFRQWLQXDFLyQ

)DFWRUHVREWHQLGRVHQVHFXHQFLD )DFWRUHVHQRUGHQDVFHQGHQWH

1.00041.00061.00051.00071.00001.00041.00091.0005

1.00031.00081.00061.00071.00051.00151.0006

1.00001.00031.00041.00041.00051.00051.00051.0006

1.00061.00061.00071.00071.00081.00091.0015

MF promedio = 1.0006

De acuerdo a la tabla de Dixon corresponde utilizar para el valor bajo el criterio:5ORZ0)0)0)0)Al comparar con el valor critico para el 95% (0.525) se encuentra que el valor obtenidopara el Rlow es menor y por lo tanto el valor mas bajo se acepta.Para el control del valor mas alto :5KLJK0)0)0)0)


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-

8

26

Al comparar con el valor critico para el 95% (0.525) se encuentra que el valor obtenidopara el Rhigh es mayor y por lo tanto el valor mas alto se rechaza del conjunto de datos.Luego se repite la prueba para n = 14, evaluando nuevamente el valor mas bajo:

Factores en orden ascendente:

123456

7

1.00001.00031.00041.00041.00051.0005

1.0005

890123

4

1.00061.00061.00061.00071.00071.0008

1.0009

5ORZ0)0)0)0)Al comparar con el valor critico para el 95% (0.546) y con el 99% (0.641)se encuentra queel valor obtenido para el Rlow es mayor a 0.546 y menor que 0.641 por lo tanto el valor nose rechaza de plano (valor sospechoso) pero como se tienen suficientes datos, finalmentese elimina.

Para el control del nuevo valor mas alto con n = 14:5KLJK0)0)0)0)

Al comparar con el valor critico para el 95% (0.546) y con el 99% (0.641)se encuentra queel valor obtenido para el Rhigh es menor a 0.546 y a 0.641 por lo tanto el valor esaceptado.Nuevamente se verifica el valor bajo pero ahora con n = 13.

Factores en orden ascendente:1234567

1.00031.00041.00041.00051.00051.00051.0006

890123

1.00061.00061.00071.00071.00081.0009

5ORZ0)0)0)0)Al comparar con el valor critico para el 95% (0.521) se encuentra que el valor obtenidopara el Rlow es menor y por lo tanto el valor mas bajo se acepta. Ntese en este ejemplo

como la incertidumbre estimada en el valor calculado del MF promedio ( 0) ) disminuyede +- 0.0002 a +- 0.0001 segn los siguientes clculos :


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-

8

27

Incertidumbre estimada antes de la aplicacin del Algoritmo de DIXON (Ver tabla 11 del

Anexo 4) :

a(0)) = Z[ZMFZ0)

D0)[

D0)

Incertidumbre estimada despus de la aplicacin del Algoritmo de DIXON :

a(0)) = Z[ZMFZ0)

D0)[

D0)

Despus de haber sido completados los 25 datos aceptados, se considera que hay unnmero suficiente de muestras que nos permiten tener un comportamiento del medidorcon una distribucin normal en los valores del factor del medidor muestreados, por lotanto a partir de las 25 muestras se llevara el control estadstico aplicando el algoritmo deDIXON, calculando la media aritmtica, la desviacin estndar n-1 y elaborarando elgrfico de control estadstico correspondiente.

Cuando el numero de muestras sea superior a 45 se va incluyendo el nuevo valorobtenido para el clculo , descartando para el mismo , el valor No. 45 ms antiguo, pero

sin ser eliminado de la base de datos histrica.

Si por cualquier circunstancia es cambiado el rotor del medidor, para efectos prcticos esun nuevo medidor y se debe efectuar una nueva prueba de Dixon para los primeros 25factores y continuar con el control estadstico como se explico anteriormente.

Cuando se presenta un cambio del volumen base del probador por efecto de unarecalibracin, o un cambio del probador, se debe iniciar un nuevo control estadstico paralos medidores afectados por el nuevo volumen del probador de referencia. No se puedentomar como aceptables, para efectos de liquidacin, los factores anteriores al cambio devolumen por que se trata es de construir una nueva muestra de factores acorde a lanueva situacin. En el grfico de control deben ser sealados estos cambios de bases de

datos indicando las razones del mismo, mostrando en forma discontinua los segmentosde lneas entre poblaciones diferentes de control estadstico durante la vida til delmedidor en una misma instalacin. Si un medidor en uso es cambiado a otro sistema demedicin se debe iniciar una nueva historia de control estadstico del medidor con lascorridas obtenidas en las nuevas condiciones operacionales.


28/28

-

8

28

$1(;27$%/$6'(/)$&725'(&219(56,13$5$2%7(1(5/$,1&(57,'80%5('(

$&8(5'2$/&$378/2'(/$3,0306

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2 4,465 8,984 45,012

3 1,686 2,484 4,730

4 1,177 1,591 2,921

5 0,953 1,241 2,059

6 0,823 1,050 1,646

7 0,734 0,925 1,401

8 0,670 0,836 1,237

9 0,620 0,769 1,118

10 0,580 0,715 1,028

11 0,546 0,672 0,955

12 0,518 0,635 0,897

13 0,494 0,604 0,84714 0,473 0,577 0,805

15 0,455 0,554 0,769

16 0,438 0,533 0,737

17 0,423 0,514 0,708

18 0,410 0,497 0,683

19 0,398 0,482 0,660

20 0,387 0,468 0,640

21 0,376 0,455 0,621

22 0,367 0,443 0,604

23 0,358 0,432 0,588

24 0,350 0,422 0,573

25 0,342 0,413 0,559

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2 6,314 12,706 63,657

3 2,920 4,303 9,925

4 2,353 3,182 5,841

5 2,132 2,770 4,604

6 2,015 2,571 4,032

7 1,943 2,447 3,707

8 1,895 2,365 3,499

9 1,860 2,306 3,355

10 1,833 2,262 3,250

11 1,812 2,228 3,169

12 1,796 2,201 3,106

13 1,782 2,179 3,05514 1,771 2,160 3,012

15 1,761 2,145 2,977

16 1,753 2,131 2,947

17 1,746 2,120 2,921

18 1,740 2,110 2,898

19 1,734 2,101 2,878

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22 1,721 2,080 2,831

23 1,717 2,074 2,819

24 1,714 2,069 2,807

25 1,711 2,064 2,797

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2 5,598 11,264 56,433

3 1,725 2,542 5,863

4 1,143 1,545 2,836

5 0,917 1,193 1,871

6 0,795 1,015 1,538

7 0,719 0,905 1,339

8 0,666 0,831 1,209

9 0,626 0,776 1,115

10 0,596 0,735 1,045

11 0,571 0,702 0,991

12 0,551 0,676 0,948

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14 0,520 0,634 0,880

15 0,507 0,618 0,855

16 0,496 0,603 0,83117 0,487 0,591 0,812

18 0,478 0,580 0,795

19 0,470 0,570 0,779

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21 0,457 0,553 0,753

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23 0,445 0,538 0,730

24 0,44 0,532 0,721

25 0,435 0,525 0,710

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2 3,958 7,965 39,904

3 0,996 1,467 3,385

4 0,572 0,780 1,419

5 0,410 0,540 0,885

6 0,325 0,420 0,650

7 0,271 0,340 0,518

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15 0,131 0,160 0,221

16 0,124 0,151 0,20917 0,118 0,143 0,197

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19 0,108 0,131 0,179

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24 0,090 0,108 0,147

25 0,087 0,105 0,142

43600 Anexo 5 Manual de Medicion de Hidrocarburos Capitulo 13 Control Estadistico

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