Clima extremo y ciencia de datos: estimar dónde se satura el CO₂ subterráneo

El aumento de los fenómenos de clima extremo nos recuerda, con una crudeza difícil de ignorar, que recortar emisiones ya no basta: también hay que retirar CO₂ de la atmósfera y guardarlo con seguridad. Entre las soluciones posibles, el almacenamiento geológico (CCS/CCUS) destaca porque puede escalar y durar siglos.

La saturación del CO2

Cuando hablamos de saturación, pensamos en una esponja: parte llena de agua, parte de aire, y un límite a partir del cual ya no absorbe. En un reservorio profundo, la “esponja” es la roca porosa; coexisten salmuera y CO₂ supercrítico, y la saturación es la fracción de poro ocupada por cada fase. Con la inyección, el CO₂ avanza, se acumula bajo capas menos permeables y, con el tiempo, se reparte entre varias “cajas”: CO₂ móvil, CO₂ atrapado por capilaridad cuando el agua vuelve a invadir, CO₂ disuelto en la salmuera y, muy a largo plazo, CO₂ mineralizado.

El problema es que no vemos el subsuelo. Lo inferimos. Por eso la sísmica 4D (repetida en el tiempo) es la herramienta estrella: el CO₂ cambia la densidad y la velocidad de las ondas, y eso se traduce en diferencias de amplitud y en pequeñas demoras que podemos medir. Proyectos pioneros han mostrado que se puede “dibujar” la pluma a lo largo de los años y estimar saturaciones promedio a escala sísmica. Si a esa visión le sumamos gravimetría (para seguir la masa), obtenemos una foto más completa: dónde está el CO₂ y cuánto hay en juego. No es perfecto, pero reduce la ceguera.

La sísmica

La sísmica no trabaja sola. En los pozos, los perfiles eléctricos y sónicos responden a cambios de fluido; los manómetros cuentan la historia de la presión; desde la superficie, el InSAR detecta deformaciones de milímetros que delatan cómo se “hincha” o “respira” el reservorio; y la geoquímica confirma si el CO₂ se disuelve y cómo cambian pH y composición. El reto es juntar todo eso sin hacer trampas al solitario: fusionar datos que “ven” cosas distintas y ponerlos a dialogar con las ecuaciones de flujo bifásico para obtener mapas de saturación con una incertidumbre honesta.

Otra cuestión son los modelos informados por física (PINNs y familia). No son un “oráculo” de caja negra: funcionan como sustitutos rápidos que aprenden patrones respetando las ecuaciones. ¿Para qué sirven? Para evaluar escenarios (“¿y si inyecto un 20% más?”), propagar incertidumbres y acelerar el ciclo predecir–medir–actualizar sin disparar los costos de cómputo. En una operación real, eso se traduce en paneles donde lo que ayer tardaba horas en recalcularse hoy se actualiza en minutos, y con coherencia física.

¿Dónde se produce la saturación?

¿Dónde se “satura” realmente el CO₂? Depende del sitio. En reservorios estratificados, la pluma busca capas de alta permeabilidad y se queda atrapada bajo sellos locales, formando lentes superpuestas. Al parar o reducir la inyección, el agua regresa; parte del CO₂ queda inmóvil (atrapamiento residual) y el resto puede disolverse lentamente. Las cifras de saturación residual que se ven en manuales son orientativas; lo que manda es la calibración local: litología, salinidad, temperaturas y presiones, y esos detalles puñeteros de mojabilidad que cambian cuánto cuesta a la salmuera “desalojar” al CO₂ del poro.

¿Por qué importa esto en un mundo de clima extremo? Porque cada ola de calor o inundación que rompe récords y aprieta los plazos. Para responder, necesitamos proyectos más grandes y más rápidos, y eso exige márgenes de seguridad bien medidos: gestión de presión (a veces produciendo salmuera para no levantar demasiado el sistema), redes de monitorización adaptativas (mover sensores hacia donde el modelo dice “aquí no estoy seguro”) y protocolos de decisión que se apoyen en probabilidades, no en corazonadas. Si la ciencia de datos es una brújula, la física es el mapa: necesitamos ambas.

El proceso de trabajo

Un flujo de trabajo sensato empieza por una línea base sólida (sísmica, presiones, geoquímica) antes de inyectar. A continuación, se construyen realizaciones geológicas que abran el abanico de heterogeneidades razonables. En paralelo, se entrena un sustituto (PINN o emulador) para acelerar what-ifs. Con la operación en marcha, se ejecuta asimilación secuencial con sísmica 4D y presiones, y se generan mapas de excedencia: zonas donde la probabilidad de superar cierta saturación “sensible” (cerca de un sello o una falla) obliga a actuar. La verificación cruzada (gravimetría, InSAR, quimio) sirve de antidoto contra la complacencia: si todo encaja solo con un tipo de dato, desconfía.

Conclusión

En conjunto, la combinación de monitorización multitécnica, asimilación bayesiana/EnKF y modelos informados por física está cambiando el juego. Nos permite estimar dónde se satura el CO₂ subterráneo con más resolución y, sobre todo, con incertidumbre cuantificada. En la era del clima extremo, eso no es pedantería técnica: es lo que separa un proyecto que inspira confianza de otro que acumula interrogantes.

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