30 sep. - 03 oct. Monterrey, 2020 30 sep. - 03 oct. Monterrey, 2020
Identificación de sedimentos sísmicos dentro de la calibración de pozos Mediante redes neuronales NNT3, la traza sísmica y la información litológica del pozo se estableció un modelo geocelular capaz de predecir modelos litológicos más precisos
Por / By : Edgar Medina y Jessica Salgado
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os ingenieros Edgar Medina y Jessica Salgado analizan el flujo de la tecnología aplicada a la identificación de sedimentos sísmicos en la calibración de pozos. Al caracterizar áreas de exploración en aguas ultraprofundas, existen diversos desafíos en el terreno geocientífico. Pero, con la tecnología adecuada, los expertos obtuvieron un resultado de cálculo cualitativo y cuantitativo confiable. En su estudio, Medina y Salgado evalúan tres factores clave: la litología del pozo, el volumen neto de petróleo y el modelo sedimentario. Para describir esos datos se requiere de varios factores, entre otros, la resolución sísmica y un modelo de litofacies 3D. Sin embargo, la metodología que proponen integra los resultados de las redes neuronales NNT3, la traza sísmica y la información litológica del pozo a un modelo geocelular. Con esto, lograron reducir la incertidumbre de resolución de los volúmenes de probabilidad de litofacies.
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Identifying seismic sediments within oil well calibration Using NNT3 neural networks, seismic traces, and lithological information of wells, experts established a geocellular model capable of predicting more accurate lithological models
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ngineers Edgar Medina and Jessica Salgado analyze the flow of technology applied to the identification of seismic sediments in oil well calibration. When characterizing ultradeep water exploration areas, various challenges arise for geoscientists. But, with a few technological tools, the experts got reliable qualitative and quantitative calculation results. In their study, Medina and Salgado evaluate three key factors: oil well lithology, net oil volume, and sedimentary model. In general, to describe these data several factors are required,
