Publicación: Diseño óptimo de las trayectoria de perforación direccional mediante inteligencia artificial, en caso de obtener una trayectoria horizontal considérese la fenomenología y las propiedades físico químicas del lodo para incrementar el transporte de soli
| dc.contributor.advisor | Ramirez Garcia, Alvaro | |
| dc.contributor.author | Barros Galvis, Nelson Enrique | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-03T17:04:55Z | |
| dc.date.available | 2008 | |
| dc.date.available | 2024-03-03T17:04:55Z | |
| dc.date.created | 2008 | |
| dc.date.issued | 2008 | |
| dc.description.abstract | En este trabajo de investigación se desarrolló un simulador de trayectorias de perforación de pozos direccionales mediante inteligencia artificial, específicamente con algoritmos genéticos llamado GENTRAS 1.0. La característica fundamental de este simulador es la optimización de la trayectoria con respecto a la longitud para generar un impacto en el costo de la operación. Otra característica esencial en el software de perforación es el diseño flexible mediante rangos de valores en los datos de ingreso produciendo una rápida convergencia del programa computacional. Es importante mencionar que este programa fue validado con un caso real de perforación y desarrollado en la versión de Visual Fortran 90, Visual Basic 6.0 y una ventana de visualización en Visual C++. En el desarrollo del proyecto investigativo se incluye un modelo matemático para el cálculo de la velocidad terminal de los sólidos o ripios en un fluido de perforación base agua dulce. Es de mencionar que el modelo matemático surge de datos reológicos con valores de viscosidad, densidad y se analiza una nueva propiedad que nunca se había considerado en los modelos anteriores que es la tensión superficial. Posteriormente se concluye la adición de químicos como la glicerina y el almidón de yuca como un modificador de la tensión superficial del lodo mejorando la limpieza del pozo. Este modelo conceptual para su aplicación industrial requiere de un seguimiento debido a limitaciones de los equipos de laboratorio. | |
| dc.description.abstractenglish | In this investigation work a_ of trajectories of perforation of directional wells wasdeveloped by means of artificial intelligence, specifically using the geneticalgorithm, called GENTRAS 1.0. The fundamental characteristic of this simulator isthe optimization well trajectory with regard to the length to generate an impact inthe cost of the operation. Another essential characteristic in the drilling software isthe flexible design by means of ranges of values in the entrance data producing aquick convergence of the program. It is important to mention that this programhave been validated with a real case of drilling and developed using Visual Fortran90 language, Visual Basic 6.0 and a visualization window in Visual C++. In the development of the investigative project a mathematical model is includedfor the calculation of the terminal speed of the solids or cuttings in a perforationfluid of fresh water. It is of mentioning that the mathematical pattern arises ofrheologic data with values of viscosity, density and a new property is analyzed thathad never been considered in the previous models that is the superficial tension.Later on, it concludes the addition of chemical as the glycerin and the yucca starchlike a modifier of the superficial tension of the mud improving the cleaning of thewell. This conceptual model for his industrial application requires of a pursuit due tolimitations of the variable equipment or technology. | |
| 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/20.500.14071/21220 | |
| 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 | Algoritmo genético | |
| dc.subject | Velocidad terminal | |
| dc.subject | Reología | |
| dc.subject | Trayectoria de pozo | |
| dc.subject | Inteligencia | |
| dc.subject.keyword | algorithm | |
| dc.subject.keyword | Terminal speed | |
| dc.subject.keyword | Well trajectory | |
| dc.subject.keyword | Artificial intelligence. | |
| dc.title | Diseño óptimo de las trayectoria de perforación direccional mediante inteligencia artificial, en caso de obtener una trayectoria horizontal considérese la fenomenología y las propiedades físico químicas del lodo para incrementar el transporte de soli | |
| dc.title.english | Optimize design of the trajectories of directional drilling using artificial intelligence. in case of obtaining a horizontal trajectory considers the phenomenology and the physical chemical properties of the mud to increase the transport of cuttings and the cleaning of the well*. | |
| 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 |
