Precisión del 99,5%: científicos de la PNIPU y la Universidad del Golfo Pérsico desarrollan un nuevo método para evaluar las reservas de petróleo

Científicos del Politécnico de Perm y la Universidad del Golfo Pérsico en Irán han desarrollado un método para evaluar la saturación de agua de los yacimientos de petróleo utilizando el aprendizaje automático, lo que garantiza una precisión de hasta el 99,5%. La investigación, publicada en la revista «Scientific Reports» en 2025, se llevó a cabo en Perm y en la región suroeste de Irán.

El nuevo método permite determinar el contenido de agua en los colectores de petróleo, lo cual es fundamental para calcular con precisión las reservas de hidrocarburos y optimizar la producción. Las pruebas de laboratorio tradicionales de muestras de roca, como la extracción de núcleos, son costosas y no siempre precisas cuando se trabaja con yacimientos complejos. Los científicos aplicaron algoritmos de aprendizaje automático, analizando datos de más de 30 000 mediciones de nueve parámetros, incluyendo la porosidad, la densidad y la radiación gamma, recogidos de los yacimientos de petróleo de Irán.

Entre los algoritmos probados, el método de vectores de soporte mostró el mejor resultado con un coeficiente de precisión de 0,995 y un margen de error de 0,002. Esto permite predecir la saturación de agua con desviaciones mínimas de los valores reales. La tecnología puede reducir la dependencia de los estudios de laboratorio y aumentar la eficiencia de la gestión de los yacimientos de petróleo, especialmente en yacimientos heterogéneos.

El algoritmo es actualmente aplicable a rocas arenosas, y para otros tipos de colectores, como los carbonatos, puede ser necesaria su adaptación. La investigación confirma el potencial del aprendizaje automático en la industria petrolera, ofreciendo un enfoque más preciso y económico para la evaluación de las reservas.

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