El transporte de hidrocarburos mediante oleoductos es esencial para la infraestructura energética, donde la eficiencia operativa resulta crítica. En Colombia, el Oleoducto Río Ceibas-Tello enfrenta desafíos asociados a la eficiencia energética, la variabilidad operativa y los costos. Las configuraciones de bombeo tradicionales presentan limitaciones para adaptarse dinámicamente a condiciones cambiantes, generando ineficiencias significativas. Actualmente, existe un vacío en la aplicación de gemelos numéricos combinados con técnicas de optimización inteligente para mejorar el desempeño de los sistemas de bombeo. Este proyecto desarrolló un gemelo numérico del Oleoducto Río Ceibas-Tello, implementando el algoritmo de Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) en MATLAB, con el objetivo de optimizar las configuraciones de bombeo y maximizar la eficiencia energética. La metodología incluyó la recopilación y análisis de datos técnicos, la construcción del modelo numérico, la implementación y calibración del PSO, y la validación del modelo contra datos históricos de operación. Los resultados mostraron una mejora promedio del 12 % en la eficiencia energética del sistema, lo que valida la precisión y aplicabilidad del modelo. Se concluye que el uso de gemelos numéricos integrados con algoritmos de optimización inteligente representa una estrategia efectiva para incrementar la eficiencia de bombeo, reducir costos y fomentar operaciones más sostenibles en la industria de hidrocarburos.