Resumen

ALONSO, María de los A; DE LA CRUZ, Argelio V  y  BARCELO, Grettel. Pronóstico para la inyección de tenso-activos en pozos de petróleo a partir de una metodología que integra técnicas de inteligencia artificial y minería de datos. INCI [online]. 2009, vol.34, n.10, pp.703-709. ISSN 0378-1844.

Se presenta una metodología que integra diversas técnicas de inteligencia artificial para construir un sistema de pronóstico que determina la conveniencia de aplicar una solución con propiedades tenso-activas a un pozo de petróleo, con el objetivo de aumentar la producción de este hidrocarburo. La metodología comienza con el procesamiento de los datos obtenidos de un experimento consistente en la inyección de tenso-activos a un conjunto de pozos en un yacimiento. Se utilizaron diversas técnicas exploratorias de datos, como lo son reconocimiento de patrones, selección de variables y métodos para la generación automatizada de hipótesis. La información derivada de este procesamiento fue modelada en una base de conocimiento, que junto con las máquinas de inferencia de un lenguaje, denominado HAries, permitieron la construcción de un sistema capaz de tomar decisiones en relación a la inyección de tenso-activos y sugerir la tecnología más apropiada a usar en cada contexto. El sistema se aplicó a diversos pozos, obteniendo, en todos los casos, resultados satisfactorios.

Palabras clave : Análisis Exploratorio de Datos; Reconocimiento de Patrones; Selección de Variables; Generación Automatizada de Hipótesis; Sistemas Inteligentes de Pronóstico.