González Hernández, Julio CésarGONZALEZ HERNANDEZ, JULIO CESAR; 540580Zurita Romero, Eduardo de Jesús2024-11-292024-11-292020-01https://hdl.handle.net/20.500.12371/22879"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)".pdfspaINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAIngeniería de minas--Minerales no metálicos--Otros carbones e hidrocarburos naturales--Ingeniería petrolera--Diagnóstico de pozosGeología--Geología dinámica y estructural--Geología estructuralFacies (Geología)--Caracterización--Innovaciones tecnológicasAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Tesis de licenciaturaopenAccess