Correlación de registros entre pozos con redes neuronales artificales utilizando múltiples curvas o variables registradas

La correlación de registros entre pozos si se hace del modo tradicional (inspección visual), es una actividad compleja que demanda tiempo y rigurosidad por parte de uno o varios expertos humanos. En este artículo se presenta una herramienta computacional basada en redes neuronales artificiales (RNA) para correlacionar registros entre pozos y los resultados de su aplicación a un caso de campo. Se hace una descripción del proceso de correlacionar curvas de registros entre pozos, y sus exigencias en personal calificado y tiempo, en especial en campos de geología compleja y con un gran número de pozos. Finalmente, se presenta la herramienta de cómputo desarrollada y su aplicación. Los resultados obtenidos con la herramienta propuesta al aplicarla a cinco pozos, manifiestan un buen desempeño y resulta en una buena y rápida aproximación a los resultados obtenidos por un experto humano en su procedimiento visual de correlación. Esta técnica basada en las RNA presenta buena versatilidad para correlacionar varios tipos de curvas deregistros a partir de la identificación en cualquier pozo del campo y/o yacimiento en estudio de un marcador litológico previamente escogido en un pozo de referencia. El resultado final es una herramienta computacional confiable, efectiva y eficaz para realizar el trabajo de correlacionar un marcador estratigráfico de un pozo a otro en un yacimiento de un mismo campo.

• Autores: Alzate Espinosa, Guillermo Arturo; Branch B., John William; Suárez B., Oscar Mauricio; Vega S., Carlos Andres
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2006
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/22217
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/22217; http://bdigital.unal.edu.co/13251/; http://bdigital.unal.edu.co/13251/2/
• Palabra clave: 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional