MARIN VELASQUEZ, Tomás Darío. Modelo matemático para la predicción de la viscosidad de crudos pesados muertos producidos en el Estado Monagas, Venezuela. []. , 8, 3, pp.16-27. ISSN 1390-6542.  https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v8n3.164.

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La viscosidad es la propiedad de los fluidos de oponerse al movimiento cuando es aplicado sobre ellos un esfuerzo de corte para transportarlos de un punto a otro. El petróleo pesado presenta una alta viscosidad mayor a 1000 cP, lo que hace que sea difícil de transportarlo. En el presente trabajo se muestra un modelo matemático para la predicción de la viscosidad de petróleos pesados muertos producidos en los campos del Estado Monagas, Venezuela. Para el desarrollo del trabajo se recolectaron 25 muestras de petróleo, a las que se les midió la viscosidad a 5 temperaturas, además de la gravedad API y el porcentaje de asfaltenos. Los datos fueron introducidos en el paquete estadístico Statgraphics Centurion XVI y mediante análisis de regresión múltiple se obtuvieron dos modelos matemáticos, 1) lineal múltiple y 2) no lineal múltiple; seccionándose el mejor modelo según su coeficiente de determinación R2 y el error relativo medio (ERM). El modelo seleccionado se comparó con los modelos de Glaso, Bennison y Naseri. Se obtuvo como mejor modelo el no lineal múltiple con R2 de 0,9792 y ERM de 5,05%, superando los modelos de Glaso (35,5% ERM), Bennison (107,5% ERM) y Naseri (61,7% ERM).

Viscosity is the property of fluids to oppose movement when a cutting effort is applied on them to convey them from one point to another. Heavy oil has a high viscosity greater than 1000 cP, which makes it difficult to transport. The present work shows a mathematical model for the prediction of the viscosity of dead heavy oils produced in the fields of Monagas State, Venezuela. For the development of the work, 25 samples of oil were collected and the viscosity was measured at 5 temperatures, in addition to the API gravity and the percentage of Asphaltenes. The data were introduced in the Statgraphics Centurion XVI statistical package and through multiple regression analysis two mathematical models were obtained, 1) linear multiple and 2) multiple nonlinear; The best model being divided according to its coefficient of determination R2 and the average relative error (ARE). The selected model was compared with the Glaso, Bennison and Naseri models. The nonlinear multiple model with R2 of 0.9792 and ARE of 5.05% was obtained as the best model, surpassing the models of Glaso (35.5% ARR, Bennison (107.5% ARE) and Naseri (61.7% ARE )

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