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Un nuevo marco de computación cognitiva está transformando la caracterización de yacimientos y la optimización de la exploración en el Campo Gabo, situado en el Delta del Níger. Esta investigación se centra en incrementar la precisión predictiva de variables críticas como la porosidad, la permeabilidad y la saturación de fluidos, buscando superar los retos impuestos por la complejidad geológica, la heterogeneidad de los entornos deposicionales deltaicos y la escasez de datos disponibles.

Metodología de análisis avanzado

El flujo de trabajo propuesto integra tres componentes fundamentales: cálculos petrofísicos basados en la física, regresión de Random Forest (RF) y la percepción cognitiva de Deepseek-R1. Para el análisis exploratorio de los datos, el estudio implementó algoritmos de Isolation Forest e interpolación de spline de Akima.

Los resultados del modelo RF demostraron un rendimiento superior, alcanzando valores de R² superiores a 0.98 en todas las propiedades predichas, con errores RMSE por debajo de los umbrales aceptados. La cuantificación de la incertidumbre confirmó la robustez del sistema, con errores de predicción bajos: 0.0062 v/v para la porosidad, 0.0040 log(mD) para la permeabilidad y 0.0106 para la saturación.

Hallazgos técnicos y potencial de flujo

El análisis permitió determinar los siguientes parámetros en el yacimiento:

• Porosidad: Los valores oscilaron entre 0.18 y 0.25, con una concentración principal entre 0.22 y 0.24.
• Permeabilidad: Se registraron valores de hasta aproximadamente 5230 mD, identificando diversas zonas que superan los 500 mD, lo que indica un fuerte potencial de flujo.
• Saturación de agua: Se situó entre 0.25 y 0.45, lo que sugiere una saturación de hidrocarburos favorable.

Impacto estratégico y recomendaciones de recuperación

La implementación de la inteligencia artificial Deepseek-R1 representa una mejora significativa en el proceso de caracterización. Esta metodología de computación cognitiva complementa los resultados cuantitativos con conocimiento cualitativo del yacimiento, proporcionando perspectivas de nivel experto.

Gracias a la evaluación cognitiva de Deepseek-R1, se identificaron potenciales zonas de pago omitidas. Como resultado, se han emitido recomendaciones estratégicas para mejorar la recuperación de recursos, incluyendo la ejecución de perforaciones de relleno (infill drilling) y la aplicación de inundaciones de agua focalizadas en los intervalos de alta permeabilidad.

La integración de cálculos basados en la física, aprendizaje automático avanzado y computación cognitiva demuestra mejoras sustanciales en la gestión de yacimientos dentro de entornos geológicamente complejos.