Modelamiento de las propiedades petrofísicas de un yacimiento mediante simulación numérica con redes neuronales y geoestadística

Simple item page
dc.contributor.advisorFuentes Díaz, David Alfredo
dc.contributor.advisorGambús Ordaz, Maika Karen
dc.contributor.authorParra Meza, Daniel Stivenn
dc.contributor.authorAcevedo Arismendy, Edison Javier
dc.date.accessioned2024-03-04T01:21:52Z
dc.date.available2021
dc.date.available2024-03-04T01:21:52Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021
dc.description.abstractSe establece una metodología para el cálculo de las propiedades petrofísicas relevantes en el estudio de yacimientos, tales como: porosidad, saturación, permeabilidad y volumen de arcilla, en función de los datos obtenidos de registro de pozo que se realizan para la caracterización petrofísica del yacimiento. Los datos obtenidos de los cálculos son la información de entrada para realizar estimación espacial a través del entrenamiento de una Red Neuronal Artificial (RNA). Lo que condujo al desarrollo de una aplicación de escritorio para Windows que permite el cálculo de las propiedades petrofísicas y la estimación espacial de las propiedades para poblar la totalidad de su volumen mediante RNA, usando un perceptrón multicapa, algoritmo backpropagation y funciones de activación tangente hiperbólica para los nodos de las capas ocultas y sigmoide para los nodos de la capa de salida. La aplicación permite que el usuario elija entre los modelos matemáticos más usados en la industria petrolera para el cálculo de las propiedades, con la información mínima necesaria de registros de pozo corridos en la zona donde se encuentra ubicado el yacimiento, además, de permitir la elección de los parámetros que definen el modelo de red neuronal artificial a entrenar. Los resultados obtenidos mediante la estimación espacial por RNA se corroboran mediante la predicción de propiedades petrofísicas por medio de geoestadística, con el estimador lineal insesgado (Kriging ordinario), a una profundidad determinada.
dc.description.abstractenglishA methodology is established for the calculation of relevant petrophysical properties in the study of reservoirs, such as: porosity, saturation, permeability, and shale volume, according to the data obtained from well logs that are performed for the petrophysical characterization of the reservoir. The data obtained from the calculations are the input information to perform spatial estimation through the training of an Artificial Neural Network (ANN). This conducted to the development of a desktop application for Windows that allows the calculation of petrophysical properties and the spatial estimation of the properties to populate the whole volume by ANN, using a multilayer perceptron, backpropagation algorithm and hyperbolic tangent activation functions for the hidden layer nodes and sigmoid for the output nodes. The application allows the user to choose between the most used mathematical models in the oil industry for the calculation of properties, with the minimum necessary information from well logs run in the zone where the reservoir is located, in addition to allowing the choice of parameters that define the ANN model to be trained. The results obtained by the spatial estimation by ANN are corroborated by the prediction of petrophysical properties by means of geostatistics, with the unbiased linear estimator (ordinary Kriging), at a certain depth
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Mecánico
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/20.500.14071/41920
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Mecánica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería Mecánica
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.subjectMétodos numéricos
dc.subjectPropiedades Petrofísicas
dc.subjectGeoestadística
dc.subjectRedes Neuronales Artificiales
dc.subjectEstimación Espacial.
dc.subject.keywordNumerical methods
dc.subject.keywordPetrophysical Properties
dc.subject.keywordGeostatistics
dc.subject.keywordArtificial Neural Networks
dc.subject.keywordSpatial Estimation.
dc.titleModelamiento de las propiedades petrofísicas de un yacimiento mediante simulación numérica con redes neuronales y geoestadística
dc.title.englishModeling of petrophysical properties in a reservoir through numerical simulation with neural networks and Geostatistics*
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
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
No Thumbnail Available
Name:
Carta de autorización.pdf
Size:
81.6 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Documento.pdf
Size:
5.22 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Nota de proyecto.pdf
Size:
7.75 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Collections
Ingeniería Mecánica