La presión de burbuja es un parámetro muy importante para la ingeniería de yacimientos; primero, porque es la base para derivar otras propiedades del aceite; y segundo, porque define el punto de transición de la región de aceite saturado y bajo saturado durante el decremento de presión.
De manera exacta, esta propiedad se determinó por estudios de laboratorio. A menudo estas mediciones no se encuentran disponibles por los costosos estudios experimentales.
Por las razones anteriores, existe la necesidad de un método práctico y confiable para predecir las propiedades de los fluidos. En este estudio se presentó una técnica de red neuronal “backpropagation” para predecir la presión de burbuja.
El modelo fue desarrollado usando un conjunto de 364 datos provenientes, principalmente del Medio Oriente y, en menor cantidad, de México.
De acuerdo con el estudio, el análisis estadístico se desarrolló para determinar el desempeño del modelo de red. La confiabilidad y exactitud de la red se validó por una metodología propuesta en este trabajo; la cual, se analizó por el cumplimiento de las leyes físicas del comportamiento de los fluidos del yacimiento.
Tres correlaciones empíricas se comprobaron con la red neuronal y una de ellas ejemplificó el incumplimiento de las leyes físicas del yacimiento. Durante el estudio, las palabras claves: redes neuronales, PVT, backpropagation, entrenamiento, validación, prueba, curva de errores.
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Determinar las propiedades PVT del aceite fue de gran importancia porque en los cálculos y análisis de ingeniería de yacimiento dependen de ellos; tales como: estimación de reserva, balance de materia, diseño de instalaciones superficiales, recuperación mejorada, simulación de yacimiento, etc.
Inicialmente, estas propiedades se debieron determinar mediante estudios de laboratorios; sin embargo, estas mediciones algunas veces no están disponibles o son muy costosos.
Algunas de las razones por la que no se toman muestras de hidrocarburos para realizar los estudios de laboratorio son: Las muestras no se han tomado para ahorrar costos; algunas veces las muestras obtenidas no son confiables: el análisis PVT no están disponibles cuando es necesario; falta de personal especializado y para no generar una producción diferida de petróleo.
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Una metodología fue propuesta, la cual, puede ser aplicada en otras áreas de la ingeniería de yacimiento para generar nuevos modelos de redes neuronales y presión de redes. Los resultados fueron obtenidos de una aplicación desarrollada en MATLAB, la cual, el software fue nombrada como OPEN FLUID.
Los ingenieros Israel Oliver Hernández Ambrosio y Víctor Hugo Arana Ortiz presentaron el trabajo en la reciente edición del Congreso Mexicano del Petróleo (CMP).
