Determinación de facies a partir de registros geofísicos de pozo y propiedades petrofísicas usando herramientas de inteligencia artificial
| dc.audience | generalPublic | |
| dc.contributor | González Hernández, Julio César | |
| dc.contributor.advisor | GONZALEZ HERNANDEZ, JULIO CESAR; 540580 | |
| dc.contributor.author | Zurita Romero, Eduardo de Jesús | |
| dc.date.accessioned | 2024-11-29T16:05:12Z | |
| dc.date.available | 2024-11-29T16:05:12Z | |
| dc.date.issued | 2020-01 | |
| dc.description.abstract | "La industria petrolera mexicana requiere del desarrollo tecnológico para alcanzar sus metas productivas y enfrentar los retos de operar bajo entornos competitivos. En particular, bajo el contexto actual en el que una parte importante de la industria está enfocada en desarrollar actividades a lo largo de toda la cadena de valor de hidrocarburos que comprenden la exploración y extracción de los hidrocarburos líquidos y gaseosos. Por décadas, la localización de reservas de hidrocarburos se ha logrado, gracias a la interpretación petrofísica entre otras técnicas, generando respuestas de los parámetros físicos que caracterizan a un estrato lo cual permite diferenciarlo de otros (comúnmente llamado facies). El objetivo de este trabajo de investigación es mostrar un método para obtener una clasificación de facies en rocas carbonatadas a partir de registros geofísicos convencionales y datos de microestructura de la roca. En esta investigación se pone en marcha una técnica para la clasificación de facies por medio de aprendizaje no supervisado, así como la construcción de modelos de predicción de facies a partir de una tecnología de inteligencia artificial, conocida como aprendizaje máquina (Machine Learning)". | |
| dc.folio | 63820TL | |
| dc.format | ||
| dc.identificator | 7 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12371/22879 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.matricula.creator | 201405345 | |
| dc.publisher | Benemérita Universidad Autónoma de Puebla | |
| dc.rights.acces | openAccess | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | |
| dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | |
| dc.subject.lcc | Ingeniería de minas--Minerales no metálicos--Otros carbones e hidrocarburos naturales--Ingeniería petrolera--Diagnóstico de pozos | |
| dc.subject.lcc | Geología--Geología dinámica y estructural--Geología estructural | |
| dc.subject.lcc | Facies (Geología)--Caracterización--Innovaciones tecnológicas | |
| dc.subject.lcc | Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) | |
| dc.thesis.career | Licenciatura en Ingeniería en Geofísica | |
| dc.thesis.degreediscipline | Área de Ingeniería y Ciencias Exactas | |
| dc.thesis.degreegrantor | Facultad de Ingeniería | |
| dc.thesis.degreetoobtain | Ingeniero (a) en Geofísica | |
| dc.title | Determinación de facies a partir de registros geofísicos de pozo y propiedades petrofísicas usando herramientas de inteligencia artificial | |
| dc.type | Tesis de licenciatura | |
| dc.type.conacyt | bachelorThesis | |
| dc.type.degree | Licenciatura |
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