Desarrollo de una herramienta software utilizando redes neuronales artificiales para estimar propiedades del comportamiento mecánico de arenas limpias pertenecientes a una cuenca colombiana

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dc.contributor.advisorArguello Fuentes, Henry
dc.contributor.advisorCarvajal Jimenez, Jenny Mabel
dc.contributor.authorGalvis Carreño, Laura Viviana
dc.contributor.authorOchoa Coronado, Cesar Augusto
dc.date.accessioned2024-03-03T17:34:03Z
dc.date.available2009
dc.date.available2024-03-03T17:34:03Z
dc.date.created2009
dc.date.issued2009
dc.description.abstractEn la industria del petróleo, es importante el estudio de las rocas que se extraen de determinada zona para obtener la información necesaria en la toma de decisiones a la hora de realizar trabajos de exploración y explotación. Para encontrar los valores de resistencia a la tensión, UCS (Resistencia a la compresión sin confinamiento) y CCS (Resistencia a la compresión con confinamiento), que indican el comportamiento mecánico de la roca, es necesario realizar una prueba en un laboratorio. Sin llevar a cabo un ensayo sobre una muestra de roca, no se pueden obtener aproximaciones de los valores anteriormente mencionados. En este trabajo se presenta el desarrollo de una herramienta computacional que soluciona el problema de la estimación de los valores de resistencia mediante una arquitectura de red neuronal que utiliza para su entrenamiento datos de petrofísica como datos de entrada y, como datos de salida, valores de resistencia obtenidos de pruebas ya realizadas sobre rocas en laboratorio. Además, también se presenta un algoritmo genético diseñado para buscar la configuración de la red a utilizar, que realiza una búsqueda y optimización de configuraciones, teniendo como objetivo disminuir el valor de error presente en la red neuronal.
dc.description.abstractenglishIn the petroleum industry, is really important the study of the extracted rocks from certain areas in order to obtain information needed to make decisions about the process of exploration and exploitation. To find the values of tensile strength, UCS (Unconfined Compressive Strength) y CCS (Confined Compressive Strength), which indicates the mechanical behavior of the rock, it is necessary to perform a test in the laboratory. It is not possible to obtain an approximation of the aforementioned data, without performing the test to a sample of rock. In this dissertation is shown the development of a computational tool that solves the problem of estimating the values of strength, using the architecture of an artificial neural network, which uses for its own training, petrophysical information as inputs data and, as outputs, generates values of strength obtained from tests that were already performed in a laboratory. Moreover, it is presented a genetic algorithm design to find the precise configuration of the network to use; this algorithm executes search and optimization of networks configurations, having as its objective the minimization of the error in the neural network.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemas
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/20.500.14071/22468
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
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/4.0
dc.subjectRed neuronal
dc.subjectAlgoritmo genético
dc.subjectJAVA
dc.subjectConfiguración
dc.subjectAreniscas
dc.subjectResitencias
dc.subjecthttp tunneling.
dc.subject.keywordNeural network
dc.subject.keywordGenetic algorithm
dc.subject.keywordJAVA
dc.subject.keywordConfiguration
dc.subject.keywordSandstones
dc.subject.keywordStrength
dc.subject.keywordhttp tunneling.
dc.titleDesarrollo de una herramienta software utilizando redes neuronales artificiales para estimar propiedades del comportamiento mecánico de arenas limpias pertenecientes a una cuenca colombiana
dc.title.englishDevelopment of a software tool using artificial neural networks to estimate properties of the mechanical behaviour of clean sandstones belonging to a colombian basin.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería de Sistemas