Pronóstico para la inyección de tenso-activos en pozos de petróleo a partir de una metodología que integra técnicas de Inteligencia Artificial y Minería de Datos

Se presenta una metodología que integra diversas técnicas de inteligenciaartificial para construir un sistema de pronóstico que determinala conveniencia de aplicar una solución con propiedades tenso-activasa un pozo de petróleo, con el objetivo de aumentar la producción deeste hidrocarburo. La metodología comienza con el procesamiento delos datos obtenidos de un experimento consistente en la inyección detenso-activos a un conjunto de pozos en un yacimiento. Se utilizarondiversas técnicas exploratorias de datos, como lo son reconocimientode patrones, selección de variables y métodos para la generaciónautomatizada de hipótesis. La información derivada de este procesamientofue modelada en una base de conocimiento, que junto con lasmáquinas de inferencia de un lenguaje, denominado HAries, permitieronla construcción de un sistema capaz de tomar decisiones enrelación a la inyección de tenso-activos y sugerir la tecnología másapropiada a usar en cada contexto. El sistema se aplicó a diversospozos, obteniendo, en todos los casos, resultados satisfactorios.