Se presenta un análisis multivariado con redes neuronales para estudios geotermométricos en sistemas geotérmicos.

Se presenta la contribución de Na, K, Mg, Ca y Li en la estimación de la temperatura de fondo de un pozo geotérmico.

El log(Na/K) presentó la contribución más alta, del 69% al 75%.

Los resultados obtenidos en el presente estudio podrían ser de utilidad para el desarrollo de un geotermómetro multicomponente para la exploración y explotación de sistemas geotérmicos.