Modelos de IA aplicables a la perforación petrolera son compartidos en “Sabor a Ciencia”

En la División Académica de Ciencias y Tecnologías de la Información (DACYTI), de la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco (UJAT), estamos comprometidos en crear modelos de Inteligencia Artificial (IA) propios, que tengan impactos positivos y trascendentes en actividades como la perforación en pozos petroleros.

Así lo destacaron, el profesor investigador y la doctorante de la DACYTI, José Adán Hernández Nolasco y Karen Kristel Avalos Escalante, al participar en el programa de Radio UJAT “Sabor a Ciencia”, donde informaron que, ante el Instituto Nacional del Derecho de Autor, registraron un primer modelo integral predictivo.

En este sentido, destacaron que el modelo de IA, específicamente de redes neuronales artificiales, es capaz de identificar el atrapamiento durante la perforación petrolera, el cual al ser implementado será un indicador para reconocer comportamientos anómalos antes de que se transformen en fallas mayores y costosas.

Explicaron que, para crear este tipo de modelos, utilizan una base de datos real de pozos del sur de México, la cual procesan mediante limpieza, selección de variables claves e implementación de algoritmos de aprendizaje automático.

El objetivo final del proyecto, resaltaron, es construir un sistema integral de predicción que permita anticipar el atrapamiento de la sarta, el cual es uno de los “eventos no programados” con mayor impacto económico para la industria petrolera.

A través de la frecuencia 96.1 FM “Voz Universitaria”, recordaron que, en un área de trabajo donde los accidentes pueden generar retrasos, costos millonarios y riesgos ambientales, la IA representa una herramienta de apoyo clave para los procesos realizados.

19-11-2025 /ADS