Aplicación de Redes Neuronales en la Ingeniería Petrolera

Abstract

Actualmente las herramientas computacionales han adoptado de forma simplificada las habilidades del cerebro humano. Normalmente pensamos que estas herramientas sólo pueden ser utilizadas en la industria de la tecnología, sin embargo, estos mismos desarrollos pueden ser escaladas para ser usadas en la industria petrolera. La Inteligencia Artificial (IA) es una de las ramas de la computación con mayor auge, porque pueden emplearse para procesar información de una manera más eficiente con respecto a los métodos convencionales. Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) es un área específica de la IA y se han empleado para el control de brazos de robot, reconocimiento de imágenes, etc., o cualquier otro sistema que es capaz de adquirir conocimiento a través de la experiencia.

Debido a las pocas investigaciones publicadas respecto al uso de las RNA en la ingeniería petrolera, en este trabajo resultó pertinente realizar dos casos de estudios que utiliza las RNA para predecir las propiedades más importantes de los fluidos petroleros. El primer caso se enfocó a predecir propiedades puntuales de los fluidos petroleros. Los datos usados en este primer estudio fueron recolectados de diferentes partes del Medio Oriente.

El segundo caso es un estudio que utilizó datos de los campos de México, la cual, se considera de tipo disruptivo, ya que, existe poca documentación de como predecir el comportamiento completo de una propiedad PVT. Dos y cinco modelos de RNA son desarrollados para el primer y segundo caso de estudio, respectivamente. Ambos estudios utilizaron una nueva metodología de validación de resultados, para comprobar la confiabilidad y del seguimiento de las leyes físicas del yacimiento, demostrando también las debilidades de algunos métodos convencionales.

Las técnicas de minería de datos son mencionadas e implementadas implícitamente en la etapa de preprocesamiento de información. También se aclara que, en desarrollo posteriores, será posible aplicar esta metodología a otros tipos de aceites. Indiscutiblemente, ésta metodología puede ser extendida para integrar estudios geológicos y petrofísicos a la red neuronal, lo que en definitiva podrá aprovecharse para generar un potente software aplicado a las diversas áreas de la industria petrolera.

El desarrollo de un software para tratar, procesar y predecir los datos, junto con el establecimiento de una metodología de validación de resultados, son las partes medulares del presente trabajo.

Las exactitudes de los dos estudios realizados mostraron ser superior a los resultados de los métodos indirectos usados.

El objetivo del presente trabajo es desarrollar modelos de redes neuronales para determinar las propiedades de los fluidos petroleros de manera indirecta y con mayor exactitud, junto con una metodología de validación del cumplimiento de las leyes físicas del yacimiento de cada modelo de red desarrollado.