Desarrollo de un modelo multivariado predictivo de propiedades fisicoquímicas de crudos mejorados en procesos térmicos de recobro usando espectroscopia infrarroja FTIR-ATR y Quimiometría

Abstract

El presente estudio se centra en la estimación de la viscosidad en rangos inferiores y superiores a 1000 cP a temperaturas de 30 °C, 45 °C y 60 °C, el contenido de asfaltenos, así como parámetros de densidad y gravedad API en 65 crudos mejorados, empleando espectros obtenidos por FTIR ATR mediante el uso del equipo Nicolet Summit X. Los modelos generados presentaron valores de R² de calibración superiores a 0,98 y R² de validación mayores a 0,94. Los errores cuadráticos medios por sus siglas RMSE se mantuvieron bajos en relación con los rangos experimentales, evidenciando una alta capacidad predictiva. Para el caso de la viscosidad, se observó un mejor ajuste en muestras menores a 1000 cP, mientras que en rangos más elevados se mantuvo una correlación adecuada pese a una ligera dispersión. Los modelos de asfaltenos mostraron sensibilidad a las regiones espectrales asociadas a enlaces aromáticos, mientras que los de densidad y API reflejaron una estrecha relación con la absorción en zonas características de las cadenas hidrocarbonadas. Finalmente, la aplicación de PLS a partir de datos espectroscópicos constituye una estrategia eficaz y no destructiva para la estimación de la viscosidad en hidrocarburos. Los resultados obtenidos respaldan la viabilidad de implementar este enfoque en laboratorios y entornos industriales, optimizando el control de procesos y reduciendo tiempos de análisis en comparación con los métodos tradicionales.