Metodología para estimar el ángulo de fricción interna utilizando técnicas de inteligencia artificial que integran datos de laboratorio con perfiles eléctricos

Abstract

Un modelo geomecánico lleva consigo la evaluación de diferentes propiedades, las cuales determinan una parte esencial en la predicción de la inestabilidad de un pozo. Los obstáculos y limitaciones en la valoración exacta de los modelos se encuentran sujetos entre otros aspectos a la buena estimación o valoración de las propiedades las cuales deben ser exactas y precisas. Actualmente, el ángulo de fricción – una de esas propiedades – es uno de los parámetros críticos con mayor incertidumbre. Existen pocos métodos disponibles para medir o estimar el ángulo de fricción interna (AFI) de la roca in situ. Mediciones en corazones y correlaciones obtenidas a partir de registros de pozo, son los métodos más utilizados. Sin embargo el mayor inconveniente en la valoración directa de corazones se encuentra previsto en el estado de conservación pleno de la roca, para lo cual en rocas no consolidadas esta descripción es casi imposible de obtener y para las correlaciones obtenidas estas pueden ser aplicables con algunas restricciones del tipo de roca en estudio. En este trabajo se estudia y evalúa los parámetros friccionantes de la roca a partir de los cuales y basados en tecnologías alternativas como herramientas software se genera una metodología de estimación AFI a partir de registros eléctricos y datos de laboratorio, aplicado a pozos Colombianos; disminuyendo las dificultades presentes actualmente en la medición y mejorando a su vez el cálculo.