Detalles del proyecto
Resumen
La presente propuesta abarca el diseño e implementación de un sistema integral de monitoreo que permita capturar, procesar y visualizar en tiempo real las variables críticas del proceso de mezcla gas natural–hidrógeno y su distribución en la red residencial. El alcance incluye la integración de datos provenientes de la estación de mezcla, las líneas de transporte y los puntos de consumo seleccionados, así como el desarrollo de una infraestructura digital que garantice la disponibilidad, calidad y trazabilidad de la información operativa. Como resultado, EPM contará con una plataforma unificada que facilite la supervisión continua del desempeño del sistema bajo diferentes condiciones de operación.
De manera complementaria, el proyecto comprende el procesamiento avanzado de los datos monitoreados y la implementación de modelos analíticos orientados al análisis histórico y a la identificación de patrones funcionales dentro del proceso. Esto permitirá caracterizar el comportamiento del sistema de mezcla y distribución, detectar tendencias relevantes, y reconocer variaciones operacionales con potencial impacto en la seguridad, eficiencia o estabilidad del suministro. Estos resultados fortalecerán el entendimiento integral del proceso y permitirán generar indicadores clave para su evaluación.
Finalmente, el proyecto contempla el desarrollo e integración de modelos predictivos basados en técnicas de aprendizaje automático, capaces de anticipar comportamientos del sistema y soportar la toma de decisiones estratégicas y operativas. La plataforma resultante permitirá a EPM proyectar escenarios, estimar condiciones futuras de operación y optimizar la gestión del sistema de mezcla gas natural–hidrógeno. Con ello, se habilita una herramienta robusta para la planificación, el control avanzado del proceso y la mitigación temprana de riesgos operativos.
De manera complementaria, el proyecto comprende el procesamiento avanzado de los datos monitoreados y la implementación de modelos analíticos orientados al análisis histórico y a la identificación de patrones funcionales dentro del proceso. Esto permitirá caracterizar el comportamiento del sistema de mezcla y distribución, detectar tendencias relevantes, y reconocer variaciones operacionales con potencial impacto en la seguridad, eficiencia o estabilidad del suministro. Estos resultados fortalecerán el entendimiento integral del proceso y permitirán generar indicadores clave para su evaluación.
Finalmente, el proyecto contempla el desarrollo e integración de modelos predictivos basados en técnicas de aprendizaje automático, capaces de anticipar comportamientos del sistema y soportar la toma de decisiones estratégicas y operativas. La plataforma resultante permitirá a EPM proyectar escenarios, estimar condiciones futuras de operación y optimizar la gestión del sistema de mezcla gas natural–hidrógeno. Con ello, se habilita una herramienta robusta para la planificación, el control avanzado del proceso y la mitigación temprana de riesgos operativos.
| Título corto | Blending_EPM |
|---|---|
| Sigla | MonH2-EPM |
| Estado | Activo |
| Fecha de inicio/Fecha fin | 30/01/26 → 30/11/26 |
Objetivos de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas
En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de desarrollo sostenible (ODS) globales para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. Este proyecto contribuye al logro de los siguientes ODS:
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ODS 7: Energía asequible y no contaminante
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ODS 13: Acción por el clima
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ODS 17: Alianzas para lograr los objetivos