Problemáticas

Los métodos tradicionales de predicción suelen basarse en modelos simplificados, supuestos (como el declive exponencial) y parámetros deterministas, que no siempre capturan el comportamiento complejo y no lineal de los reservorios de petróleo.

Soluciones con Data Science

Los modelos de ciencia de datos, especialmente Machine Learning, aprenden patrones a partir de datos históricos del reservorio (producción, presión, información geológica, datos de completamiento, etc.) para predecir la producción futura de manera más flexible y precisa.

Beneficios

Se reduce el error de pronóstico, lo que permite una mejor planificación de la producción y decisiones de inversión. Los modelos pueden reentrenarse continuamente con nuevos datos de producción, ofreciendo pronósticos actualizados que se ajustan conforme cambian las condiciones (p. ej., configuraciones de choke, recompletaciones).