Publicación: Diseño del registro sónico sintético (rss) mediante el uso de redes neuronales aplicación campo colorado
| dc.contributor.advisor | Benjarano Wallens, Aristobulo | |
| dc.contributor.author | Ayala Marín, Carlos Andrés | |
| dc.contributor.author | Garcia Yela, Christiann Camilo | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-03T17:04:54Z | |
| dc.date.available | 2008 | |
| dc.date.available | 2024-03-03T17:04:54Z | |
| dc.date.created | 2008 | |
| dc.date.issued | 2008 | |
| dc.description.abstract | Los perfiles eléctricos son herramientas muy importantes en la industria del petróleo, ya que permiten identificar los tipos de fluidos del yacimiento y dan un estimativo de propiedades tales como la porosidad, saturación de agua, permeabilidad y otras propiedades petrofísicas importantes para medir reservas. El diseño sintético de un perfil eléctrico utilizando Redes Neuronales Artificiales, en este caso el perfil Sónico, contribuye de manera directa a la caracterización del yacimiento. Así, a un mejor desarrollo del registro sónico, le corresponde un buen desarrollo de los registros Resistividad y Potencial Espontáneo, dando como resultado la identificación de zonas de alta calidad del yacimiento, es decir zonas en las cuales se tendrán valores óptimos de porosidad (), permeabilidad (k) y valores bajos de saturación de agua. El registro Sónico, junto con otros perfiles de porosidad puede ser utilizado en la evaluación de arenas arcillosas, identificación de la litología de la formación y determinación de la porosidad secundaria. Este registro comúnmente se corre con una herramienta formada por un transmisor y un receptor. El propósito es medir el tiempo de propagación de la onda de sonido, a través de la formación sobre una distancia fija. Este proyecto describe la metodología desarrollada para generar el Registro Sónico Sintético (RSS) usando el registro de Potencial Espontáneo (SP) y dos registros de resistividad. Esta metodología usa las Redes Neuronales Artificiales como herramienta principal. El RSS fue generado para un pozo del Campo Escuela Colorado. Esta metodología no reemplaza la necesidad de correr el Registro Sónico para los pozos del campo. Esta está diseñada para evitar correr el Registro Sónico en todos los pozos del campo, por tanto se reducen los costos ---------------------- | |
| dc.description.abstractenglish | Well Logs are tools very important in the Oil Industry, due that those allow to identify the kind of fluids of the reservoir and those provide a value approximate of properties such as porosity, water saturation, permeability and other petrophysic properties important for measuring of reserves. Syntethic design of well logs using Artificial Neural Networks, for this case Sonic Log, contributes directly to reservoir characterization. In order, a better development of sonic log correspond it a good Spontaneous Potential and Resistivity log, therefore it will allow to identify zones of high quality of reservoir, it means zones which will have excellent value of porosity (), permeability (k) and low water saturation value. Sonic Log, together with other porosity logs can be used in the evaluation of shales, identifying of the formation lithology and determining of the secondary porosity. This log generally runs with a tool formed by a transmitter and a receptor. Its purpose is measure the propagation time of the sound wave, through formation along fixed distance. This project describes the methodology developed to generate Synthetic Sonic Log (RSS) using Spontaneous Potential (SP) log and two Resistivity logs. This methodology uses Artificial Neural Networks as its main tool. The RSS was generated for one well of Colorado Field School. This methodology does not supersede the need for running Sonic Log in a field. It is designed to avoid running Sonic Log on an entire field, therefore reducing the cost. ------------------------- | |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | |
| dc.description.degreename | Ingeniero de Petróleos | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/21215 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingenierías Fisicoquímicas | |
| dc.publisher.program | Ingeniería de Petróleos | |
| dc.publisher.school | Escuela de Ingeniería de Petróleos | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | |
| dc.subject | Porosidad | |
| dc.subject | Permeabilidad | |
| dc.subject | Saturación de Agua | |
| dc.subject | Redes Neuronales Artificiales | |
| dc.subject | Potencial Espontáneo | |
| dc.subject | Perfil de Resistividad | |
| dc.subject | Perfil Sónico. | |
| dc.subject.keyword | Porosity | |
| dc.subject.keyword | Permeability | |
| dc.subject.keyword | Water Saturation | |
| dc.subject.keyword | Artificial Neural Networks | |
| dc.subject.keyword | Spontaneous Potential | |
| dc.subject.keyword | Resistivity Log | |
| dc.subject.keyword | Sonic Log. | |
| dc.title | Diseño del registro sónico sintético (rss) mediante el uso de redes neuronales aplicación campo colorado | |
| dc.title.english | Design of synthetic sonic log (ssl), from artificial neural networks. aplication colorado field. | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | |
| dspace.entity.type | Publication |