Método para el cálculo del porcentaje de agua en emulsiones agua-crudo usando aprendizaje de máquinas

Abstract

Se realizó un estudio sobre las emulsiones de agua en aceite (W/O) en crudos pesados provenientes de las imágenes adquiridas del laboratorio de Fenómenos de Superficie Michael Polanyi, mediante el uso de herramientas de microscopia óptica. El interés por el estudio de estas imágenes se crea con el fin de determinar el porcentaje de agua contenido en una emulsión llamado por las siglas %BSW (Basic Sediment and Water) sin hacer uso de técnicas químicas que requieren inversión de recursos. Para abordar la solución se emplea un análisis de características, determinando las principales variables que pueden ser extraídas de las imágenes obtenidas del laboratorio, como lo es la cantidad de partículas, el tamaño, la masa, la señal, la excentricidad, el épsilon, la ubicación de las partículas, todo realizado por medio de un método de visión por computador que permite identificar estos atributos en las emulsiones con un algoritmo basado en el seguimiento de partículas. Una vez son extraídas las variables se emplean técnicas estadísticas para identificar tendencias, correlaciones y selección de variables para un posterior uso de técnicas de aprendizaje de máquina supervisado como lo son los Bosques Aleatorios, Regresión Logística Multinomial, Redes Neuronales y de la Potenciación del Gradiente, evaluando en cada modelo el rendimiento de acuerdo a la capacidad de predicción del contenido de agua %BSW con varias medidas de validación y también por medio de imágenes encontradas en la literatura se comprueba el rendimiento del método seleccionado, con respecto a los resultados indicados por el autor del artículo. Al final se presenta una interfaz de consulta con las soluciones previamente mencionadas. (Texto tomado de la fuente)

A study was carried out on the water-in-oil (W/O) emulsions in heavy crudes from the images acquired from the Michael Polanyi Surface Phenomena laboratory, through the use of optical microscopy tools. Interest in the study of these images is created in order to determine the percentage of water contained in an emulsion called %BSW (Basic Sediment and Water) without using chemical techniques that require investment of resources. To approach the solution, an analysis of characteristics is used, determining the main variables that can be extracted from the images obtained from the laboratory, such as the number of particles, the size, the mass, the signal, the eccentricity, the epsilon, the location of the particles, all carried out by means of a computer vision method that allows the identification of these attributes in the emulsions with an algorithm based on particle tracking. Once the variables are extracted, statistical techniques are used to identify trends, correlations and selection of variables for a later use of supervised machine learning techniques such as Random Forests, Multinomial Logistic Regression, Neural Networks and Gradient Boosting, evaluating the performance of each model according to the predictive capacity of the %BSW water content with several validation measures and also through images found in the literature, the performance of the selected method is verified, with respect to the results indicated by the article author. At the end, a consultation interface is presented with the previously mentioned solutions.