Predicción de eventos de pega por geometría durante la perforación de pozos en la cuenca subandina usando inteligencia artificial

La pega de tubería geométrica es un problema operativo que se presenta frecuentemente durante la perforación pozos. Su detección temprana difícilmente se logra de manera empírica. En el piedemonte colombiano, constituye la principal fuente de sobrecosto. Este trabajo proporciona un enfoque de aprend...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
masterThesis
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/59135
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10554/59135
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.59135
Palabra clave:
pega de tubería
predicción
detección de anomalías
series de tiempo
red neuronal recurrente
pipe sticking
prediction
anomaly detection
time series
recurrent neural network
Maestría en ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicas
Inteligencia artificial
Análisis de series de tiempo
Redes neuronales (Computadores)
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