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Predicción de los perfiles de presión en flujos bifásicos de pozos
geotérmicos utilizando una nueva correlación de fracción volumétrica de
vapor derivada del modelo ANN.
A. Álvarez del Castillo1, E. Santoyo2* and O. García-Valladares2
1
Centro de Investigación en Energía (UNAM), Posgrado en Ingeniería (Energía-Geotermia), Privada Xochicalco
2
s/n, Centro, Temixco, Mor., 62580, México. Centro de Investigación en Energía (UNAM), Sistemas Energéticos,
*
Privada Xochicalco s/n, Centro, Temixco, Mor., 62580, México. Corresponding author: esg@cie.unam.mx
Resumen
El modelo de redes neuronales artificiales (ANN) fue utilizado para desarrollar una
nueva correlación de fracción volumétrica de vapor para modelar flujo bifásico en
pozos geotérmicos productores. El modelo ANN fue entrenado usando una base
de datos de entrada que contiene parámetros físicos,
geométricos y de
producción (presión, diámetro del pozo, calidad de vapor, densidad del fluido,
viscosidades, los números adimensionales Reynolds, Froude y Weber), de 53
pozos geotérmicos. Se aplicó satisfactoriamente para entrenamiento de la red
neuronal el algoritmo de optimización Levenberg-Marquardt, la función de
transferencia sigmoidal tangencial hiperbólica, y la función de transferencia lineal.
La serie de datos óptima se encontró con 6 neuronas en la capa oculta, con lo cual
permite predecir con una precisión de R2=0.986. La nueva ecuación obtenida por
el modelo ANN fue acoplada en el simulador GEOWELLS para modelar el flujo
bifásico en algunos campos geotérmicos. Los resultados simulados fueron
comparados con los datos medidos utilizando diferentes técnicas estadísticas
basadas en el cálculo de residuales (con errores menores al 2%). Se obtuvo un
comportamiento aceptable entre los datos simulados y medidos, lo cual sugiere
que la nueva correlación de fracción volumétrica de vapor puede se
confiablemente utilizada en futuras simulaciones de pozos geotérmicos.
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