PINNs y modelos sustitutos entrenados con datos del subsuelo mexicano. De 72 horas a segundos por escenario.
La Cuenca de Burgos almacena hasta 60 billones de pies cúbicos de gas no convencional, pero su evaluación técnica queda en manos de software propietario foráneo.
CMG-GEM, ECLIPSE y Petrel requieren renovación anual pagada en divisas extranjeras.
$150,000–$400,000 USD / añoModelos entrenados con datos de Texas y Canadá. Desviaciones significativas al aplicarlos sin reentrenamiento en Burgos.
Sin calibración mexicanaEl conocimiento técnico queda fuera del país. Las condiciones de licencia pueden cambiar unilateralmente.
Sin soberanía tecnológicaUna simulación convencional de fractura hidráulica requiere entre 24 y 72 horas de cómputo por escenario.
24–72 horas por escenarioUn modelo híbrido que combina consistencia física garantizada con velocidad de inferencia industrial.
Redes que incorporan la ecuación de difusividad, ley de Darcy y propagación de fracturas como restricciones en la función de pérdida. Garantizan consistencia física incluso con datos escasos.
Primer PINN con restricciones de frontera móvil para fractura hidráulica publicado en 2025 (Ryu et al., Computers & Chemical Engineering).
Arquitectura HS-PINN con encoder-decoder convolucional + ConvLSTM, entrenados sobre resultados de simulaciones numéricas clásicas que aprenden la función de respuesta del yacimiento.
Liu et al. (Physics of Fluids, 2024): error de predicción <1% con solo el 8% del tiempo de cómputo de COMSOL.
El primer modelo calibrado con datos de la Cuenca de Burgos — no extrapolado de otras regiones.
Cuenca de Burgos (CNH) — Tamaulipas, Coahuila y Nuevo León
Gamma ray, resistividad, densidad, neutrón y sónico — formaciones Olmos y Eagle Ford mexicana
Pozos no convencionales en la región norte de México
Parámetros geomecánicos representativos del subsuelo del norte de México
Inversión única de ~$850,000 MXN vs $500,000 MXN/mes en licencias extranjeras. Ahorro acumulado de $16.1M MXN a 36 meses por entidad usuaria.
| Dimensión | Software licenciado (CMG / ECLIPSE / Petrel) | Modelo Tlaloc (propuesto) |
|---|---|---|
| Tiempo por escenario | 24–72 horas | Segundos |
| Costo anual por instalación | $150,000–$400,000 USD | Inversión única ~$850K MXN |
| Acceso institucional | Limitado (costo prohibitivo) | Universal — acceso abierto |
| Adaptación a geología mexicana | Baja (modelos extranjeros) | Alta (entrenado con datos CNH) |
| Soberanía tecnológica | Ninguna (dependencia externa) | Total (propiedad del Estado) |
| Escalabilidad | No (licencias adicionales) | Sí (modelo reutilizable) |
| Disponibilidad | No (renovación anual) | Sí (sin vencimiento) |
| Datos del subsuelo mexicano | No | Sí (Cuenca de Burgos) |
Un proyecto de soberanía tecnológica con impacto directo en regulación ambiental y formación científica.
Evaluación rigurosa de sismicidad inducida, migración de fluidos y afectación a acuíferos. Fortalece la capacidad regulatoria de SEMARNAT.
Condiciones para investigadores mexicanos en Geoscience Machine Learning. Datos disponibles para tesis doctorales y vinculación industrial.
El modelo queda como propiedad del Estado mexicano bajo licencia LGPL-3.0. Sin dependencia de proveedores ni costos de renovación.
Resultados publicados en acceso abierto. Herramienta disponible para instituciones académicas y organismos reguladores del Estado sin costo.
Infraestructura GPU de alto rendimiento y servicios técnicos especializados para 6 meses de desarrollo.
NVIDIA A100 / H100 — mínimo 40 GB VRAM. Entrenamiento y validación del modelo PINN base.
Implementación, integración de datos geológicos y construcción de la interfaz de consulta en 6 meses.
Datos sísmicos 3D, registros de pozo y simulaciones numéricas de la Cuenca de Burgos.
Resultados del proyecto disponibles en acceso abierto.
Modelo PINN v2.0 con tres fases de entrenamiento. Validación en datos sintéticos de la Cuenca de Burgos. Error en longitud εL = 9.05 %, ancho εw = 25.19 %.
PDF EN — v6.0 (787 KB) PDF ES — v6.0 (791 KB)Propuesta técnica completa para CONAHCYT. Incluye objetivos, metodología, cronograma, presupuesto y métricas de validación del modelo.
Descargar PDF (305 KB)El primer modelo de IA para fractura hidráulica entrenado con datos del subsuelo mexicano. Desarrollado en México, para México.
Contactar al equipo"La inteligencia artificial no sustituye la geología mexicana — la hace accesible para México." Edgar Govea — Fundador, Egocor Technologies