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Determinación del patrón de flujo multifásico en tuberías de recolección de petróleo emulsionado, a partir de los datos históricos de producción apoyado en una aplicación con redes neuronales artificiales

Resumen

La efectividad de los procesos de búsqueda, perforación, extracción, transporte y tratamiento tanto del crudo como del gas, ha sido importante dentro de la industria petrolera, es por ello que distintas ramas del conocimiento colaboran en la optimización de dichos procesos. Las redes neuronales artificiales (RNA) han demostrado su competencia en este tipo de procesos, con la generación de modelos que permiten mayor exactitud en los resultados, actualmente producidos por complejos modelos matemáticos que en su mayoría no alcanzan la suficiente exactitud, dada la fuerte naturaleza no lineal de los problemas abordados, como lo es en el caso de; la determinación del patrón de flujo, el holdup o colgamiento y el posterior cálculo de la caída de presión. Todos estos relacionados estrechamente con el flujo multifásico que ocurre en las tuberías de transporte de gas y crudo. Estos cálculos son necesarios para la construcción/remodelación adecuada de las facilidades de superficie, porque en mayor parte se debe al mal diseño los problemas de depositación, rotura de líneas, represamiento, y sobrepresionamiento entre cabezales entre otros. El desarrollo de una aplicación basada en RNA ayudará a establecer con mayor eficacia estos parámetros. Aunque la idea de utilizar las RNA para la determinación de estos datos no es nueva, si es naciente en el ámbito local, dados los altos costos de las herramientas existentes en el mercado y/o la complejidad del manejo de éstas.