Evaluación de técnicas de entrenamiento de redes neuronales para estudios geotermométricos de sistemas geotérmicos

Evaluation of training techniques of artificial neural networks for geothermometric studies of geothermal systems

L. Díaz-González¹*, C.A. Hidalgo-Dávila², E. Santoyo³ y J. Hermosillo-Valadez¹

¹ Departamento de Computación, Facultad de Ciencias, Universidad Autónoma de Estado de Morelos, Av. Universidad 1001, Chamilpa, Cuernavaca, Mor., 62209, México. *Autora para la correspondencia. E-mail: ldg@uaem.mx Tel. (01-777) 3297000 ext. 3682

³ Departamento de Sistemas Energéticos, Centro de Investigación en Energía, Universidad Nacional Autónoma de México, Priv. Xochicalco s/n, Col. Centro, Apdo. 34, Temixco 62580, México.

Recibido 2 de Diciembre de 2011
Aceptado 12 de Diciembre de 2012

Resumen

En este trabajo se reportan los resultados de un análisis multivariado usando redes neuronales artificiales para determinar la contribución relativa de la composición catiónica de fluidos (Na, K, Mg, Ca y Li) en la estimación de la temperatura de fondo de pozos geotérmicos. En este estudio se utilizó una base de datos de composición de 219 muestras de fluidos geotérmicos y mediciones de temperatura de fondo medidas en pozos productores de diversas partes del mundo. Se evaluaron las arquitecturas neuronales usando diferentes técnicas numéricas de entrenamiento, funciones de activación logísticas y lineales, diferentes combinaciones de las entradas, 20 neuronas como máximo en la capa oculta y la temperatura como salida. Los resultados obtenidos de este estudio mostraron que la relación log(Na/K) presentó la más alta contribución relativa (69% al 75%), mientras que las variables log(Mg/Na²) y log(Ca/Na²) mostraron una menor contribución (3-13% y 12-22%, respectivamente). Las variables log(Na/Li), log(Li/√Mg) y Li obtuvieron un 3%. Detalles de la metodología y los resultados de validación son reportados en este trabajo.

Palabras clave: geotermómetros, energía geotérmica, Levenberg-Marquardt, inteligencia artificial, equilibrio químico y termodinámico.

A multivariate analysis using artificial neural networks for determining the relative contribution of the cationic composition of fluids (Na, K, Mg, Ca and Li) for the estimation of downhole temperature of geothermat wells is here reported. Neural architectures were evaluated using different numerical techniques of training, activation function logistic and linear, several combinations of inputs, at most 20 neurons in the hidden layer and the measured temperatures as the targets. The obtained results in this paper shows that the relation log(Na/k) obtained the highest relative contribution (69% al 75%), whereas other variables such as, log (Mg/Na²) and log (Ca/Na²), showed a less contribution (3-13% and 12-22 %, respectively). log(Na/Li), log (Li/√Mg) and Li obtained 3% variables had a relative contribution = 3%. The details of the methodology and the validation results are reported in this paper.

Keywords: geothermometers, geothermal energy, Levemberg-Marquard, artificial intelligence, chemical and thermodynamic equilibrium.

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Agradecimientos

El primer autor agradece al proyecto PROMEP Estadística Computacional para el tratamiento de datos experimentales (PROMEP/103-5/10/7332). El segundo autor agradece a dicho proyecto PROMEP la beca para realizar su tesis de licenciatura. El tercer autor agradece también el apoyo del proyecto DGAPA-PAPIIT IN 116511. Asimismo, se agradecen los valiosos comentarios sugeridos por el Dr. Gilberto Espinosa-Paredes y por los 4 árbitros anónimos, que amablemente contribuyeron a mejorar el presente trabajo.

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