El responsable del grupo de Hidrogeología e investigador del IIAMA-UPV (Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente de la Universitat Politècnica de València), Jaime Gómez-Hernández, participó como experto el pasado mes de octubre en el congreso Closing the gap III, organizado por la Canadian Society of Petroleum Geologists.
El evento celebrado en Calgary (Canadá) reunió fundamentalmente a profesionales del ámbito de la ingeniería del petróleo, que analizaron las principales innovaciones y nuevas tendencias de este sector, cuyas principales líneas de investigación se caracterizan por el desarrollo de “técnicas geofísicas no intrusivas que realizan unas descripciones tridimensionales muy detalladas de lo que puede existir bajo tierra”.
Concretamente, el Dr. Gómez-Hernández formó parte del comité organizador, supervisó una sesión e impartió una ponencia en este encuentro internacional que tenía como objetivo, “cerrar la brecha entre las investigaciones de la universidad y la transferencia y aplicación en empresas”.
“Contactaron conmigo a raíz de la asistencia del grupo organizador al 10º Congreso Internacional de Geoestadística que celebramos en València, y aunque la línea de investigación del grupo de Hidrogeología difiere del objeto principal del evento, ha sido interesante intercambiar puntos de vista”, afirma el profesor de la UPV
En este sentido, señala que las técnicas utilizadas para caracterizar acuíferos también sirven en la caracterización de yacimientos petrolíferos “ya que conceptualmente el problema es el mismo, el del movimiento de un fluido bajo tierra, aunque en este último caso la extensión estudiada suele ser de menores dimensiones”, resalta el Dr. Gómez-Hernández.
La ponencia de Jaime Gómez
Durante su intervención, el profesor Gómez-Hernández explicó en la ponencia titulada Ensemble filters vs. ensemble smoothers vs. musical ensembles, un caso de estudio del proyecto ¿Quién ha sido?, que rebate la creencia instaurada en el ámbito de la modelación inversa de que la técnica Ensemble Smoothers es más precisa que los Ensemble Kalman filter.
“En mi intervención explicaba que ambos modelos proporcionan similares resultados con tiempos de cálculo parecidos ya que en la técnica de Ensemble Smoothers se deben hacer una serie de iteraciones para conseguir el mismo nivel de precisión que en el Ensemble Kalman filter lo cual elimina la ventaja inicial de los smoothers, que son capaces de asimilar todas las observaciones de golpe”, asevera el Dr. Gómez-Hernández.
De hecho, el investigador del IIAMA resalta que el filtro de Kalman “hace una predicción en el futuro”, mientras que la técnica ensemble smoothers “usa toda información pasada para mejorar el modelo”, concluye el Dr. Gómez-Hernández.
Fuente: IIAMA UPV