Análisis del uso de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning en la industria petrolera: aplicaciones, beneficios y desafíos a partir de una revisión de literatura

Abstract

Este trabajo tiene como objetivo analizar el uso y la contribución de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning) en la industria petrolera, con énfasis en su aplicación en la caracterización de yacimientos, optimización de procesos de producción y mejora en la toma de decisiones operativas. Se busca identificar las principales técnicas utilizadas, sus ventajas frente a métodos tradicionales y las limitaciones actuales para su implementación a gran escala. La metodología empleada corresponde a una revisión bibliográfica de artículos científicos, tesis y publicaciones técnicas recientes, enfocadas en aplicaciones de IA en exploración, perforación y producción de hidrocarburos. Se realizó un análisis comparativo de distintos enfoques, incluyendo modelos supervisados, no supervisados y técnicas de deep learning, evaluando su desempeño en problemas específicos como predicción de tasa de penetración, optimización de inyección de agua y caracterización de formaciones complejas. Los resultados evidencian que el uso de inteligencia artificial permite mejorar significativamente la precisión en la predicción de variables críticas, reducir tiempos de operación y optimizar la gestión de yacimientos. Asimismo, se observa que los modelos de aprendizaje profundo presentan un alto potencial en el manejo de grandes volúmenes de datos geológicos y de producción, superando en varios casos a los métodos convencionales.