Un equipo interdisciplinario de investigadores de la Universidad Industrial de Santander (UIS) desarrolló un algoritmo matemático-computacional que mejora la calidad de las imágenes sísmicas en cuencas emergentes, con el objetivo de reducir la incertidumbre en los procesos de exploración energética, optimizar costos y aportar herramientas tecnológicas clave para la transición energética en Colombia.
El desarrollo hace parte del proyecto “Modelamiento matemático-computacional para el mejoramiento de imágenes sísmicas en cuencas emergentes colombianas utilizando aprendizaje profundo con adaptación de dominio”, una iniciativa financiada por la Vicerrectoría de Investigación y Extensión de la UIS, que combina matemáticas, geofísica e inteligencia artificial para proponer un nuevo enfoque de limpieza de imágenes sísmicas post-apilado.
A través de redes neuronales convolucionales profundas, el equipo creó un algoritmo capaz de identificar y eliminar el ruido presente en los datos sísmicos, lo que permite una visualización más precisa de las estructuras geológicas que podrían contener hidrocarburos, minerales o fuentes de energía geotérmica.
El proyecto fue desarrollado por un equipo interdisciplinar de investigadores de los grupos de investigación HDSP, GIRG y GIGBA, con el apoyo de estudiantes de pregrado y posgrado de la UIS, bajo la dirección de los profesores Henry Arguello Fuentes, adscrito a la Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática y director del grupo de investigación HDSP; José David Sanabria, de la Escuela de Física; y Francisco Velandia, de la Escuela de Geología.
¿Por qué estudiar las cuencas emergentes?
Las cuencas emergentes son estructuras de la Tierra en formación o evolución que aún no han sido exploradas en profundidad. Representan oportunidades estratégicas para la exploración de recursos del subsuelo, especialmente en zonas poco estudiadas de Colombia.
Según los investigadores de la UIS, el país posee un alto potencial en este tipo de regiones, pero los datos disponibles suelen estar contaminados con ruido, lo que puede dificultar o distorsionar la interpretación geológica y conducir a errores costosos.
“Una mala interpretación de una imagen sísmica puede llevar a perforaciones erróneas que cuestan millones de dólares. Si mejoramos la calidad de las imágenes, reducimos considerablemente esos riesgos. En el país hay cuencas maduras con abundante información geofísica y de pozos. Nosotros buscamos aprovechar esos datos para entrenar modelos de inteligencia artificial que puedan aplicarse en cuencas emergentes, donde esa información no existe”, explican los investigadores.
Alianza universidad-empresa para impulsar soluciones energéticas del país
Esta investigación responde a una línea estratégica planteada por la Agencia Nacional de Hidrocarburos (ANH), que busca trasladar el conocimiento adquirido en cuencas maduras, zonas ya exploradas, hacia regiones menos estudiadas, como las cuencas emergentes. El propósito es acelerar la identificación de fuentes energéticas sostenibles, alineadas con la transición energética del país.
“La idea es usar datos históricos de calidad en zonas bien caracterizadas para entrenar nuestros modelos de inteligencia artificial y luego aplicar ese conocimiento en regiones donde hay muy poca información”, explica el equipo de investigación.
El desarrollo contó con el acompañamiento técnico de las empresas PETROSEIS LTDA y GIDCO S.A.S., que aportaron su experiencia en procesamiento e interpretación sísmica. Gracias a esta colaboración, el algoritmo se ha integrado en un software especializado, actualmente en fase final de pruebas.
“Este software permitirá a la industria y a la academia acceder a una herramienta práctica y fácil de usar, sin necesidad de conocimientos avanzados en programación. Además, podrá actualizarse continuamente con nuevos datos, mejorando su rendimiento y adaptabilidad con el tiempo”, argumentan sus creadores.
Ambas empresas han evaluado la viabilidad técnica del desarrollo y proyectan su aplicación en proyectos reales de exploración energética.
Por su parte, Olga Cecilia Chacón Castaño, líder de procesamiento y gerente general de PetroSeis Ltda, comentó que participar en este tipo de iniciativas es una oportunidad para que la ciencia se vea reflejada en nuevos recursos que aporten a sus labores empresariales diarias.
“Para una empresa colombiana como la nuestra, significa mucho poder aplicar algoritmos que nunca antes se habían utilizado en el país. Este tipo de desarrollos no solo tiene un valor académico, sino que representa un aporte positivo al reducir la incertidumbre en la evaluación de los yacimientos. Estamos justamente en la implementación de los resultados del proyecto y, hasta el momento, los avances han sido satisfactorios. Para nosotros, estos son cambios significativos que impactan directamente en los resultados finales”, agregó.
Con este desarrollo, la UIS demuestra una vez más su compromiso con la generación de conocimiento aplicado y la articulación efectiva con el sector productivo para contribuir con la solución a sus necesidades.
