Energy & Commerce Edición 43 Marzo 2021

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30 sep. - 03 oct. Monterrey, 2020 30 sep. - 03 oct. Monterrey, 2020

Tipificación de rocas mediante unidades hidráulicas El estudio analiza la clasificación de rocas con base en métodos de agrupamiento aplicados a los yacimientos Vivian y Chonta

Por / By : Victor Ricaldi, Joel Pezo, Tania Laupa, Nelson Torres y Marielle Martínez

P

or la complejidad que representa la tipificación de rocas, así como la cantidad de datos que arroja este proceso, los ingenieros Victor Ricaldi, Joel Pezo, Tania Laupa, Nelson Torres y Marielle Martínez han propuesto la integración de algoritmos para el análisis de datos y la interpretación petrofísica como una alternativa innovadora, rápida y confiable. Su propuesta recurre al machine learning K-means para agrupar los datos y realizar el análisis de silueta. Esta herramienta los ayudó a determinar el número de grupos para las unidades de flujo hidráulico basados en datos obtenidos de registros de pozo. Los ingenieros analizaron el pozo 04 de Capahuari Sur. Por medio de datos de porosidad y permeabilidad con base en un método de clustering propuesto comparado con el método convencional plot de Lorentz, determinaron la presencia de 3 unidades de flujo hidráulico para los yacimientos Vivian y Chonta.

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Rock typification by hydraulic units This study analyzes rock typification based on grouping methods applied to the Vivian and Chonta deposits

D

ue to the complexity of rock typing processes, as well as the amount of data that this yields, engineers Victor Ricaldi, Joel Pezo, Tania Laupa, Nelson Torres, and Marielle Martínez propose to integrate algorithms for data analysis and petrophysics interpretation as an innovative, fast, and reliable alternative. His proposal uses K-means machine learning to group data and to run silhouette analysis. This tool helped them to determine and group the hydraulic flow units based on data obtained from deposit logs. Engineers analyzed well 04 at Capahuari Sur. Using porosity and permeability data based on a proposed clustering method compared to the conventional


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