INFERENCIA DE VELOCIDADES DE ONDAS S MEDIANTE LA TÉCNICA DE REDES NEURO-DIFUSAS

En este trabajo utilizamos la técnica de redes neuronales difusas (RND) con la finalidad de obtener ecuaciones que permitan predecir Velocidades de Cizalla (Vs) a partir de registros de porosidad (φ), saturación de agua (Sw) y volumen de arcilla (Vsh) pertenecientes a un pozo petrolero. Para el entrenamiento de las RND se utilizaron como datos de entrada valores de φ, Vsh y Sw y, como salida el registro de Vs. Los registros corresponden a un pozo perteneciente del Campo Guafita, ubicado en la subcuenca de Apure. El entrenamiento se realizó con múltiples combinaciones de los parámetros independientes φ, Vsh y Sw. Los resultados obtenidos sugieren que el uso de los tres tipos de registros simultáneamente mejora de forma notoria la inferencia de Vs, comparado con el uso de sólo uno de ellos o combinaciones de dos. El número de reglas difusas se varió para todas las combinaciones de parámetros. Se observó que un aumento del número de reglas no produce una mejoría notoria en los resultados.

• Fecha de publicación: 2015
• Institución: Universidad Industrial de Santander
• Repositorio: Repositorio UIS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/5263
• Acceso en línea: https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistaboletindegeologia/article/view/4639; https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/5263
• Palabra clave: neuro fuzzy system; Porosity; shear velocity; water saturation; clay volume; ANFIS; redes neuronales difusas; velocidad de cizalla; porosidad; saturación de agua; volumen de arcilla; petróleo
• Rights: openAccess
• License: Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)