Propuesta de un modelo de red neuronal artificial para optimizar el proceso de selección de métodos de recobro mejorado de hidrocarburos mediante microorganismos (MEOR)

Se desarrolla una red neuronal en Tensor Flow para la selección de métodos de recobro mejorado mediante microorganismos MEOR entre tres categorías CMR (Cyclic Microbial Recovery), MFR (Microbial Flooding Recovery) y MSFR (Microbial Selective Plugging Recovery). La red neuronal propuesta fue entrenada a partir de 45 datos de casos de éxito de aplicación de estos métodos disponibles en la literatura. El modelo brindó una precisión esperada de 67.5%, que al ser puesta a prueba clasificó correctamente el 73% de los datos. Los datos de entrada definidos para el análisis fueron el tipo de formación geológica, la profundidad del yacimiento, la permeabilidad efectiva, la temperatura, la gravedad API, la viscosidad y la porosidad.

• Autores: Garcia Munevar, Bryan
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad EAN
• Repositorio: Biblioteca Digital Minerva - Repositorio EAN
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.universidadean.edu.co:10882/13797
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10882/13797
• Palabra clave: Red; Neuronal; Recobro; Microorganismos; Hidrocarburos; Network; Neural; Recovery; Microorganisms; Hydrocarbons; Mejoramiento de procesos; Inteligencia artificial; Hidrocarburos; Microorganismos; Redes neuronales (Computadores)
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/