" Clasificación de Métodos de Recuperación Mejorada de Crudo utilizando una Red Neuronal con Funciones de Base Radial "
Se presenta una red neuronal con funciones de base radial para clasificar metodos de recuperacion mejorada (RM) de crudo usando informacion de parametros de yacimiento y fluido. La metodologia permite una rapida evaluacion de los metodos de RM a partir de informacion limitada de los yacimientos disponibles, ella es similar a la empleada por Surguchev y Li^1 pero con una estrategia diferente para agrupar los metodos de RM dentro de clases. Se utilizaron como datos de entrada a la red 12 parametros asociado a los 18 metodos de RM, los cuales representan la salida y estan agrupados por numero de metodos en 11 clases. La red fue entrenada y validadad usando 330 y 94 patrones, respectivamente. El proceso de aprendizaje se considera satisfactorio si para cada patron de validacion, la red clasifica correctamente al menos un metodo de la clase al cual pertenece dicho patron. El mejor resultado obtenido muestra que la red clasifico el 90% de los patrones de validacion distribuidos entre las diferentes clases.