La simulación de la migración de CO2 en formaciones geológicas complejas representa uno de los mayores desafíos computacionales para la captura y almacenamiento de carbono. Los modelos tradicionales de ecuaciones diferenciales parciales requieren un coste computacional elevado, especialmente cuando se consideran heterogeneidades de permeabilidad, contrastes de fase y fenómenos de mezcla convectiva. En este contexto, los sustitutos basados en redes neuronales de grafos (GNN) emergen como una alternativa eficiente para predecir la evolución de plumas de CO2 en tiempo real, sin sacrificar precisión física.
Desde una perspectiva técnica, estos modelos convierten el dominio geológico en un grafo donde cada nodo representa una celda computacional y las aristas codifican interacciones basadas en transmisibilidad y atributos geométricos. Mecanismos de paso de mensajes anisotrópicos permiten capturar el transporte direccional inducido por la geometría de la malla y las propiedades del medio. La evolución temporal se modela en un espacio latente mediante formulaciones autorregresivas residuales entrenadas con supervisión multi-paso, logrando predicciones competitivas de saturación de gas y densidad de fase líquida durante horizontes extendidos. Este enfoque no solo acelera los cálculos, sino que ofrece una herramienta valiosa para el monitoreo y la toma de decisiones en proyectos de almacenamiento geológico.
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