Desarrollo de un microservicio que permita realizar la predicción de rop para una formación rocosa especifica
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Date
2021
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Universidad Industrial de Santander
Abstract
Debido a la necesidad de optimizar el desempeño de las operaciones de perforación con la estimación precisa de parámetros como la ROP y gracias a la disponibilidad de nuevas tecnologías basadas en Analytics, se desarrolla un microservicio que permite realizar la predicción de ROP para una formación rocosa específica caracterizada por ser dura y abrasiva.
Inicialmente se presentó una revisión de antecedentes para comprender y valorar los precedentes en la predicción de la ROP. Después, se realizó el análisis exploratorio, procesando los datos en estado dinámico de distintas corridas en la formación objeto de estudio, que permitió explorar la distribución identificando valores atípicos y concentraciones en los datos que contribuyen con la limpieza y preparación de los datos. Luego, se procedió a realizar el análisis diagnóstico de las variables encontrando patrones y correlaciones. Con estos resultados se analiza el comportamiento de las variables de entrada y su incidencia en la ROP, además de formar una base de datos compacta y lista para el modelamiento.
Esta base de datos alimenta los modelos de machine learning, utilizando las librerías de Python para conocer los modelos que mejor se ajustan a los datos, procediendo a elegir tres de ellos para su implementación (KNN, LightGBM y XGBoost). Se crean los modelos seleccionados ajustando sus hiperparámetros para luego evaluar la eficiencia de la métrica del coeficiente de determinación de cada modelo, encontrando así que el modelo con mayor desempeño es el XGBoost con un 74% de R2. Finalmente, se realiza el deployment eligiendo el modelo con el mejor desempeño en la predicción y que cumpla con la capacidad de la plataforma como servicio, Heroku, para crear el aplicativo web que permite realizar la predicción de la ROP en la formación de estudio, convirtiendo la información de los datos históricos en ideas simples y procesables.
Description
Keywords
Rop, Perforación, Analítica Predictiva, Inteligencia Artificial, Machine Learning, Microservicio