Aplicación de minería de datos en la predicción de propiedades de hidrocarburos e implementación de un prototipo

Ha existido un gran interés comercial por explotar los grandes volúmenes de información almacenada. Se cree que se está perdiendo una gran cantidad de información y conocimiento valioso que se podría extraer de los datos. Este es el caso de la industria petrolera, donde es almacenada una cantidad ab...

Full description

Autores:
Contreras Peinado, Rafael Alfonso
Farfán Martínez, Ricardo José
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2005
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/1326
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/1326
Palabra clave:
Hydrocarbons
Data mining
Systems engineering
Research
ICP (Colombian Petroleum Institute)
DEMEX Plant (Deasphalting Process)
SILAB (System for the management of laboratory data)
Multivariate statistics
Hidrocarburos
Minería de datos
Ingeniería de sistemas
Investigaciones
ICP (Instituto Colombiano del Petróleo)
Planta DEMEX (Proceso de desasfaltado)
SILAB (Sistema para el manejo de datos de laboratorio)
Estadística multivariada
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
Description
Summary:Ha existido un gran interés comercial por explotar los grandes volúmenes de información almacenada. Se cree que se está perdiendo una gran cantidad de información y conocimiento valioso que se podría extraer de los datos. Este es el caso de la industria petrolera, donde es almacenada una cantidad abundante de datos, donde solo una parte de estos son analizados (manualmente en su mayoría), debido a la falta de técnicas computarizadas aptas para estos análisis. Con la aplicación de técnicas de minería de datos en la planta DEMEX del ICP, se puede obtener un conocimiento valioso a partir de los patrones que puedan ser extraídos de los datos arrojados por esta planta. Por estas razones surge la aplicación de la minería de datos en la predicción de propiedades de hidrocarburos, ya que se cuenta con una buena cantidad de datos. Las soluciones que hemos estado trabajando, además de las técnicas de minería de datos (clustering, árboles de decisión y redes bayesianas), incluyen la aplicación de técnicas estadísticas (análisis de regresión y componentes principales) y la construcción de un prototipo que agilice el trabajo de los análisis de las técnicas sobre grandes volúmenes de datos, para con esto obtener resultados rápidos y confiables. En este proyecto influye la Ingeniería de Sistemas, ya que se aplican conocimientos referentes a la programación, como es la construcción del prototipo bajo la plataforma JAVA, el manejo del SILAB basado en ORACLE, y la Ingeniería del Software en la metodología del proyecto. Además del manejo de la gran cantidad de fórmulas matemáticas y estadísticas que actualmente nos encontramos aplicando.