La simulación de la migración de CO₂ en formaciones geológicas complejas representa uno de los mayores desafíos computacionales para la captura y almacenamiento de carbono. Los modelos tradicionales de ecuaciones diferenciales parciales requieren un coste computacional elevado, especialmente cuando se consideran heterogeneidades de permeabilidad, contrastes de fase y fenómenos de mezcla convectiva. En este contexto, los sustitutos basados en redes neuronales de grafos (GNN) emergen como una alternativa eficiente para predecir la evolución de plumas de CO₂ en tiempo real, sin sacrificar precisión física.

Desde una perspectiva técnica, estos modelos convierten el dominio geológico en un grafo donde cada nodo representa una celda computacional y las aristas codifican interacciones basadas en transmisibilidad y atributos geométricos. Mecanismos de paso de mensajes anisotrópicos permiten capturar el transporte direccional inducido por la geometría de la malla y las propiedades del medio. La evolución temporal se modela en un espacio latente mediante formulaciones autorregresivas residuales entrenadas con supervisión multi-paso, logrando predicciones competitivas de saturación de gas y densidad de fase líquida durante horizontes extendidos. Este enfoque no solo acelera los cálculos, sino que ofrece una herramienta valiosa para el monitoreo y la toma de decisiones en proyectos de almacenamiento geológico.

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