Inteligencia computacional inspirada en la cuántica, aplicada a la optimización de la producción de petróleo en el modelo de un pozo inteligente

Abstract

El presente trabajo de grado en la modalidad de investigación, propone desarrollar una estrategia numérica hibrida fundamentada en un algoritmo inspirado en la cuántica, para resolver como ejemplo, la optimización de la producción mediante la configuración de válvulas de control (Inflow Control Valves - ICV) descritas por medio de la simulación del modelo de un pozo dado mediante una fuente confiable y confidencial en la industria del petróleo. Una detallada y comprensiva explicación de los fundamentos teóricos sobre algoritmos genéticos (GA), Algoritmos cuánticos evolutivos (QEA), Algoritmos de optimización de colonia de abejas (ABC), es presentada en este estudio, siendo la base del proceso de diseño del algoritmo hibrido (QABC) desarrollado en este trabajo, y su correspondiente aplicación a la configuración de válvulas de control para la optimización de la producción Los resultados obtenidos con el algoritmo híbrido (QABC) desarrollado en este trabajo, mostraron una mejora significativa en la solución del problema de optimización (aplicado a pozos inteligentes, y la función de prueba Rosenbrock) con respecto a los métodos presentados anteriormente, exhibiendo un tiempo de computación aceptable. Este trabajo de grado contribuye al desarrolló de nuevas metodologías de hibridación de algoritmos pertenecientes al campo de la Inteligencia computacional aplicados en diferentes procesos a nivel industrial.