Scielo RSS http://www.scielo.org.co/rss.php?pid=0122-538320250001&lang=en vol. 15 num. 1 lang. en http://www.scielo.org.co/img/en/fbpelogp.gif http://www.scielo.org.co http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0122-53832025000100005&lng=en&nrm=iso&tlng=en ABSTRACT There are numerous industrial processes and energy generators that emit CO2 into the atmosphere, which are still in an incipient state of technological transition for their reduction. A global expanding alternative involves storing CO2 for long periods (&gt; 1,000 years), in geological environments such as saline aquifers. Thus, studies on a semi-regional scale are fundamental to reduce the uncertainty regarding location of sites with the best storage capacities and high Chance of Successful. The use of Forward Stratigraphic Modeling (FSM) workflows to populate static models with properties is a time-versatile tool to evaluate the prospectivity of subsurface resources over large areas, as required for CO2 storage. These workflows, coupled to Common Risk Segment Analysis, have been applied in a basin with a long history of O&amp;G exploration and production, the Middle Magdalena Valley basin in Colombia, proving their effectiveness in the selection of areas along prospective corridors to store CO2, in Mesozoic and Cenozoic formations. Preliminary estimates suggest that the Meso-Cenozoic formations in this part of the basin may reach a Theoretical CO2 Storage Capacity close to 830 GTon CO2 and an Effective CO2 Storage Capacity of 293 GTon CO2.<hr/>RESUMEN Son numerosos los procesos industriales y generadores de energía que emiten CO2 a la atmosfera, aún en un estado incipiente de transición tecnológica para lograr disminuirlas. Una alternativa en crecimiento global es almacenar el CO2 por periodos de tiempo prolongados (&gt; 1,000 años), en medios geológicos como acuíferos salinos. Es así como realizar estudios a escala semiregional es una tarea básica para reducir la incertidumbre en la ubicación de sitios con las mejores capacidades de almacenamiento y las mejores probabilidades de éxito. El uso de flujos de trabajo de modelado estratigráfico anticipado (FSM), para poblar con propiedades modelos estáticos, es una herramienta versátil en tiempos para lograr evaluar la prospectividad de recursos del subsuelo en grandes áreas, como es requerido para el almacenamiento de CO2, Estos flujos de trabajo combinados con análisis de segmentos de riesgo común han sido aplicados en una cuenca con gran historia exploratoria y de producción de O&amp;G como lo es la parte central de la cuenca Valle Medio del Magdalena de Colombia, logrando probar su efectividad en la selección de áreas a lo largo de corredores prospectivos para almacenar CO2, en formaciones del Mesozoico y Cenozoico. Estimaciones preliminares sugieren que las formaciones Meso-Cenozoicas en esta parte de la cuenca pueden alcanzar una Capacidad Teórica de Almacenamiento de CO2 cercana a 830 GTon CO2 y la Capacidad Efectiva de Almacenamiento de CO2 alcanza 293 GTon CO2. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0122-53832025000100031&lng=en&nrm=iso&tlng=en ABSTRACT The increasing global energy demand, depletion of petroleum reserves, volatile petroleum prices, and growing environmental concerns have accelerated the search for sustainable and clean energy sources. Biodiesel (methyl ester) was produced from scum oil (MESO) and waste vegetable oil (MEWVO) through transesterification using sodium hydroxide and methanol as catalysts and reactants. The composition of the methyl esters in MESO and MEWVO was analyzed using Gas Chromatography-Mass Spectrometry (GC-MS). Various methyl ester blends were prepared by adding pure diesel to MESO and MEWVO, and the best blend was selected for use in compression ignition (CI) engines. The performance, emission, and combustion characteristics of MESO-B20 and MEWVO-B20 blends were studied. Results showed that retarded injection timing (19° before TDC) significantly reduced ignition delay by 15% and improved brake thermal efficiency (BTE) by 6.4% compared to standard injection timing. The increase in injection pressure to 220 bar enhanced fuel atomization, leading to a 10% reduction in brake specific fuel consumption (BSFC) plus 5% reduction in exhaust gas temperature (EGT). These findings demonstrate that MESO-B20 and MEWVO-B20, with optimized injection parameters, are a viable alternative to conventional diesel in CI engines, showing improved combustion efficiency and emission reductions, particularly in CO and unburned hydrocarbons (HC), although there was increase in NOx emissions.. Further research is recommended to address NOx emissions and optimize biodiesel formulations for long-term engine performance.<hr/>RESUMEN La creciente demanda mundial de energía, el agotamiento de las reservas de petróleo, la volatilidad de los precios del crudo y las crecientes preocupaciones ambientales han acelerado la búsqueda de fuentes de energía sostenibles y limpias. El biodiésel (éster metílico) se produjo a partir de aceite de escoria (MESO) y aceite vegetal usado (MEWVO) mediante transesterificación, utilizando hidróxido de sodio y metanol como catalizador y reactivo. La composición de los ésteres metílicos en MESO y MEWVO fue analizada mediante Cromatografía de Gases-Espectrometría de Masas (GC-MS). Se prepararon diversas mezclas de ésteres metílicos con diésel puro, seleccionándose la mejor mezcla para su uso en motores de encendido por compresión (CI). Se estudiaron las características de desempeño, emisiones y combustión de las mezclas MESO-B20 y MEWVO-B20. Los resultados mostraron que el retraso del tiempo de inyección (19° antes del PMS) redujo significativamente el retardo de ignición en un 15% y mejoró la eficiencia térmica al freno (BTE) en un 6.4% en comparación con el tiempo de inyección estándar. El aumento de la presión de inyección a 220 bar mejoró la atomización del combustible, lo que condujo a una reducción del 10% en el consumo específico de combustible al freno (BSFC) y a una disminución del 5% en la temperatura de los gases de escape (EGT). Estos hallazgos demuestran que MESO-B20 y MEWVO-B20, con parámetros de inyección optimizados, son una alternativa viable al diésel convencional en motores CI, mostrando mejoras en la eficiencia de combustión y reducciones de emisiones, particularmente en CO e hidrocarburos no quemados (HC), aunque se observó un incremento en las emisiones de NOx. Se recomienda continuar la investigación para abordar las emisiones de NOx y optimizar las formulaciones de biodiésel para el rendimiento a largo plazo del motor. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0122-53832025000100047&lng=en&nrm=iso&tlng=en ABSTRACT Recent research highlights a significant challenge in maintaining power quality in grid-connected wind energy systems. This challenge is further complicated by issues such as the lack of reactive power support and the high installation costs associated with power quality upkeep. To address these challenges, this study proposes an innovative solution in the form of a Genetic Improvised Fuzzy Logic PID controller based DSTATCOM. This controller not only effectively reduces overshooting but also demonstrates reduced voltage variation during dynamic conditions when compared to conventional Fuzzy Logic Control (FLC) methods. Furthermore, the Genetic Algorithm optimizes switching pulses for the Voltage Source Converter (VSC) in the Distribution Static Synchronous Compensator (DSTATCOM). The proposed model demonstrates its effectiveness by achieving a 2.06% reduction in Total Harmoni Distortion (THD). Rigorous simulations conducted in MATLAB/Simulink, and the results obtained from the proposed model highlight its potential to significantly enhance power quality in grid-connected wind energy systems.<hr/>RESUMEN Investigaciones recientes destacan un desafío importante para mantener la calidad de la energía en los sistemas de energía eólica conectados a la red. Este desafío se complica aún más por cuestiones como la falta de soporte de energía reactiva y los altos costos de instalación asociados con el mantenimiento de la calidad de la energía. Para abordar estos desafíos, este estudio propone una solución innovadora en forma de un controlador PID de lógica difusa genética improvisada basado en DSTATCOM. Este controlador no solo reduce eficazmente el exceso, sino que también demuestra una variación de voltaje reducida durante condiciones dinámicas en comparación con los métodos convencionales de control de lógica difusa (FLC). Además, el algoritmo genético optimiza los pulsos de conmutación para el convertidor de fuente de voltaje (VSC) en el compensador síncrono estático de distribución (DSTATCOM). El modelo propuesto demuestra su eficacia al lograr una reducción del 2,06% en la Distorsión Armoniosa Total (THD). Las rigurosas simulaciones realizadas en MATLAB/Simulink y los resultados obtenidos del modelo propuesto resaltan su potencial para mejorar significativamente la calidad de la energía en los sistemas de energía eólica conectados a la red. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0122-53832025000100061&lng=en&nrm=iso&tlng=en ABSTRACT Available crude oil resources correspond mainly to heavy and extra-heavy crudes. In their production, these crudes can be transported as water-in-crude-oil emulsions, subjected to various temperature and pressure conditions, with droplets that may contain diluted gases. Hence, analyzing the influence of temperature, pressure, water content, and gas content (GOR) on the rheology and droplet size of water-in-crude-oil emulsions of a Colombian extra-heavy crude allows to estimate power consumption and potential net flows. Therefore, a composite-face-centered 24 factorial design of experiments was applied, using a capillary viscometer to measure shear stress, viscosity and pressure drop responses, as well as a light scattering laser analyzer to measure droplet size distribution. According to the results, the emulsions were stable at well operating levels specified for the variables temperature [150, 190] °F, pressure [1800, 3800] psi, brine content (W) [2, 30] %w and (GOR) [0, 120] ft3/bbl. Likewise, droplet size increase with GOR and/or W. The viscosity of the emulsions showed an increase with pressure and brine content. On the contrary, the viscosity of the emulsions reported a decrease with temperature, the GOR of the emulsions, and the flow rate of the test. Finally, the rheological behavior of the emulsions analyzed in this paper was determined to be pseudoplastic.<hr/>RESUMEN Los recursos disponibles de crudo del petróleo corresponden mayoritariamente a crudos pesados y extrapesados. En su producción, estos crudos pueden ser transportados en forma de emulsiones agua en crudo, experimentando diferentes condiciones de temperatura y presión, y cuyas gotas pueden contener gases diluidos. Por esta razón, el análisis de la influencia de la temperatura, la presión, el contenido de agua y el contenido de gases (GOR) en la reología y la distribución del tamaño de gota de emulsiones de agua en un crudo extrapesado conduce a la estimación de los consumos de potencia y los flujos netos obtenidos que pueden ser producidos. Este análisis fue aplicado a emulsiones de un crudo colombiano, por medio de un diseño de experimentos factorial 24 compuesto centrado en las caras con los factores temperatura [150, 190] °F, presión [1800, 3800] psi, contenido de salmuera (W) [2, 30] %w y contenido de gases (GOR) [0, 120] pie3/bbl. Los valores de los esfuerzos de corte, las viscosidades y las caídas de presión fueron medidos con un viscosímetro capilar, mientras la distribución de tamaño de gota fue determinada por medio de un analizador laser de dispersión de luz. Los resultados indicaron que las emulsiones preparadas fueron estables en los niveles establecidos. Asimismo, los tamaños de gota reportaron incremento con el aumento en GOR y W. la viscosidad de las emulsiones presentó un aumento con la presión y W. Contrariamente, la viscosidad de las emulsiones disminuyó con la temperatura, el GOR y el caudal establecido en el ensayo. Finalmente, el comportamiento reológico de las emulsiones analizadas en el presente trabajo fue determinado como de tipo pseudoplástico. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0122-53832025000100077&lng=en&nrm=iso&tlng=en ABSTRACT The Water Alternating Gas (WAG) process is a cyclic method of injecting alternating cycles of gas followed by water, repeating this process over multiple cycles. However, decision-making during the WAG process often involves critical choices that, at times, fall short of providing accurate and effective results. In recent years, the advent of Artificial Neural Networks (ANNs) has opened up promising opportunities to revamp Enhanced Oil Recovery (EOR) processes. This comprehensive review examines ANN-based methodologies for predicting performance of WAG injection projects. It starts with an overview of the WAG injection process, outlining its relevance in enhanced oil recovery. Subsequently, the study explores the architecture and complexity of ANNs, providing foundational insights into their functionality. The application of ANNs in developing predictive models for WAG injection is then analyzed, emphasizing their potential to enhance accuracy in forecasting WAG performance. Key aspects discussed include ANN-based WAG injection across various gas and rock types, the functions used in ANN WAG modeling, and the algorithms employed in ANN-based WAG simulations. Furthermore, the review highlights the challenges associated to implementing ANN-based predictive models in WAG projects. By synthesizing existing research, this study intends to provide valuable insights for petroleum engineers, particularly in understanding and applying ANN models for optimizing WAG injection strategies.<hr/>RESUMEN La inyección de Agua Alternada con Gas (WAG, por sus siglas en inglés) es un método cíclico que consiste en inyectar gas y agua de manera alternada, repitiendo este proceso a lo largo de múltiples ciclos. Sin embargo, la toma de decisiones durante el proceso WAG suele implicar elecciones críticas que, en ocasiones, no logran proporcionar resultados precisos y eficaces. En los últimos años, el desarrollo de las Redes Neuronales Artificiales (ANN) ha abierto oportunidades prometedoras para transformar los procesos de Recuperación Mejorada de Petróleo (EOR). Esta revisión integral examina metodologías basadas en ANN para predecir el desempeño de proyectos de inyección WAG. El estudio comienza con una visión general del proceso de inyección WAG, destacando su relevancia en la recuperación mejorada de petróleo. Posteriormente, se explora la arquitectura y complejidad de las ANN, proporcionando una base conceptual sobre su funcionamiento, A continuación, se analiza la aplicación de ANN en el desarrollo de modelos predictivos para la inyección WAG, enfatizando su potencial para mejorar la precisión en el pronóstico del rendimiento del proceso. Los aspectos clave discutidos incluyen la aplicación de ANN en la inyección WAG considerando diferentes tipos de gas y roca, las funciones utilizadas en el modelado ANN de WAG y los algoritmos empleados en las simulaciones basadas en ANN. Además, esta revisión destaca los desafíos asociados con la implementación de modelos predictivos basados en ANN en proyectos WAG. Al sintetizar investigaciones existentes, este estudio tiene como objetivo proporcionar conocimientos valiosos a los ingenieros petroleros, especialmente para comprender y aplicar modelos ANN destinados a optimizar las estrategias de inyección WAG.