Definición de unidades de flujo por medio de información de pozo integrada con información de tomografía axial computarizada de rayos x (tac)

Simple item page
dc.contributor.advisorHerrera Otero, Edwar Hernando
dc.contributor.advisorOrtiz Meneses, Andrés Felipe
dc.contributor.authorGüiza Flórez, Arleidy Andrea
dc.date.accessioned2022-06-08T11:47:45Z
dc.date.available2022-06-08T11:47:45Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021
dc.description.abstractEl presente proyecto busca integrar información de pozo obtenida de manera convencional, es decir, datos petrofísicos suministrados de laboratorio (datos de porosidad y datos de permeabilidad) e información obtenida de las imágenes de tomografía axial computarizada de rayos-X (TAC) la cual no es intrusiva, no es destructiva y permite hacer un análisis cualitativo de los diferentes tipos de roca para la definición de unidades de flujo. Para ello, después de implementar diferentes propuestas como la aplicación de Cut-Offs por zonas de gráficos cruzados de RHOB versus PEF y por parámetros definidos, se establece el método de inteligencia artificial de redes neuronales como método base para este proyecto, del cual se obtienen muy buenas predicciones de los valores de los modelos de Winland r35 y FZI con los que posteriormente se estima el valor de la permeabilidad a partir del modelo elegido para todas las profundidades de cada secciones a lo largo de todo el pozo donde o hay datos de laboratorio para de esta manera definir unidades de flujo de acuerdo a los valores arrojados por las predicciones hechas por la red neuronal, teniendo en cuenta la información tomada de los registros de pozo Core Gamma Espectral, PEF y RHBO.
dc.description.abstractenglishThe present project seeks to integrate well information obtained in a conventional way, that is, petrophysical data supplied from the laboratory (porosity data and permeability data) and information obtained from X-ray computed tomography (CT) images, which is non-intrusive, non-destructive and allows a qualitative analysis of the different rock types for the definition of flow units. For this, after implementing different proposals such as the application of Cut-Offs by RHOB versus PEF crossplot zones and by defined parameters, the artificial intelligence method of neural networks is established as the base method for this project, from which very good predictions are obtained from the values of the Winland r35 and FZI models with which the permeability value is subsequently estimated from the chosen model for all the depths of each section along the entire well where there is no laboratory data to thus define flow units according to the values yielded by the predictions made by the neural network, taking into account the information taken from the Core Gamma Spectral, PEF and RHBO well logs.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Petróleos
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11223
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicoquímicas
dc.publisher.programIngeniería de Petróleos
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Petróleos
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectUnidad De Flujo
dc.subjectPorosidad
dc.subjectPermeabilidad
dc.subjectCore Gamma Espectral
dc.subjectPef
dc.subjectRhob
dc.subjectWinland R35
dc.subjectFzi
dc.subjectRed Neuronal
dc.subjectTomografía Axial Computarizada De Rayos-X (Tac)
dc.subject.keywordFlow Unit
dc.subject.keywordPorosity
dc.subject.keywordPermeability
dc.subject.keywordCore Gamma Spectral
dc.subject.keywordPef
dc.subject.keywordRhob
dc.subject.keywordWinland R35
dc.subject.keywordFzi
dc.subject.keywordNeural Network
dc.subject.keywordX-Ray Computed Axial Tomography (Cat)
dc.titleDefinición de unidades de flujo por medio de información de pozo integrada con información de tomografía axial computarizada de rayos x (tac)
dc.title.englishDefinition of flow units by means of well information integrated with x-ray computed tomography (ct) information
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.type
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
No Thumbnail Available
Name:
182119_licence.pdf
Size:
107.34 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
182119_nota.pdf
Size:
7.62 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
182119_trabajo.pdf
Size:
8.12 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Collections
Ingeniería de Petróleos