Inteligencia artificial aplicada al monitoreo de oleoductos: Un análisis bibliométrico

Resumen

La integridad de los oleoductos es fundamental para garantizar la seguridad operacional, evitar impactos ambientales y asegurar la continuidad del transporte de hidrocarburos. En este contexto, la inteligencia artificial ha adquirido un papel destacado en el monitoreo de oleoductos; no obstante, su rápido avance dificulta comprender su evolución, las tecnologías predominantes y las tendencias de investigación. Por ello, este estudio tuvo como objetivo realizar un análisis bibliométrico sobre la aplicación de la inteligencia artificial en el monitoreo de oleoductos a partir de publicaciones indexadas en Scopus y Web of Science, con el fin de evaluar la producción científica, las tecnologías más empleadas y las tendencias emergentes. La metodología se estructuró en tres fases: (i) definición de la estrategia de búsqueda y de la recopilación de datos; (ii) depuración y procesamiento de la información; y (iii) análisis de indicadores bibliométricos. El análisis bibliométrico incluyó 847 publicaciones indexadas entre 1994 y 2026, evidenciando un crecimiento sostenido de la producción científica a partir de 2019, con predominio de artículos científicos (69,54 %). Participaron 53 países, siendo China el principal contribuyente con el 40,9 % de las publicaciones, seguida de Estados Unidos y Canadá. El análisis de coocurrencia de palabras clave identificó cuatro líneas de investigación predominantes: detección de anomalías, evaluación de la integridad de oleoductos, monitoreo inteligente y detección de fugas mediante técnicas de inteligencia artificial. Estos resultados ofrecen una visión integral del desarrollo científico de la inteligencia artificial aplicada al monitoreo de oleoductos e identifican las principales líneas de investigación que orientan futuros estudios en este campo.