Evaluación de registros de cementación a través de la automatización con aprendizaje de máquinas en pozos de la Orinoquia colombiana.
In this research, a tool is developed that facilitates both the veracity of the cementation record and its interpretation, using different digital applications, such as Python and C#, implementing principles such as descriptive statistics, Big Data and Deep learning. In order to generate an interpre...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de América
- Repositorio:
- Lumieres
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.uamerica.edu.co:20.500.11839/9358
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.11839/9358
- Palabra clave:
- Impedancia acústica
Inteligencia artificial
Red neuronal
Acoustic impedance
Artificial intelligence
Neural network
Tesis y disertaciones académicas
- Rights
- License
- Atribución – No comercial
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Evaluación de registros de cementación a través de la automatización con aprendizaje de máquinas en pozos de la Orinoquia colombiana.Impedancia acústicaInteligencia artificialRed neuronalAcoustic impedanceArtificial intelligenceNeural networkTesis y disertaciones académicasIn this research, a tool is developed that facilitates both the veracity of the cementation record and its interpretation, using different digital applications, such as Python and C#, implementing principles such as descriptive statistics, Big Data and Deep learning. In order to generate an interpretation of the record through image analysis, with neural networks, covering the bias that exists at the time of interpreting the record, given that this interpretation is carried out manually and by an expert on the subject. . For this reason, we first seek to parameterize variables such as transit time, eccentricity and tension as factors that indicate the quality of the record at the time of its run.En esta investigación se desarrolla una herramienta que facilite tanto la veracidad del registro de cementación, como la interpretación del mismo, usando diferentes aplicativos digitales, tales como Python y C#, implementando principios como la estadística descriptiva, Big Data y Deep learning o aprendizaje profundo. Con el fin de generar una interpretación del registro a través del análisis de imágenes, con redes neuronales, cubriendo el sesgo existente al momento de realizar la interpretación del registro, dado a que esta interpretación se realiza de forma manual y por un experto en el tema. Por ello se busca primeramente parametrizar variables como el tiempo de tránsito, la excentricidad y la tensión como factores que indiquen la calidad del registro al momento de su corrida.Fundación Universidad de AméricaLodos de perforacionPaz Aranguren, Arnul DavidHernández Cuberos, Juan Esteban2023-12-04T16:41:39Z2023-12-04T16:41:39Z2023-10-19bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fapplication/pdfapplication/pdfAPA 7th - Hernández Cuberos, J. E. (2023) EEvaluación de registros de cementación a través de la automatización con aprendizaje de máquinas en pozos de la Orinoquia colombiana. [Trabajo de grado, Fundación Universidad de América] Repositorio Institucional Lumieres. https://hdl.handle.net/20.500.11839/9358https://hdl.handle.net/20.500.11839/9358Atribución – No comercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spaoai:repository.uamerica.edu.co:20.500.11839/93582025-02-01T09:11:01Z |
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In this research, a tool is developed that facilitates both the veracity of the cementation record and its interpretation, using different digital applications, such as Python and C#, implementing principles such as descriptive statistics, Big Data and Deep learning. In order to generate an interpretation of the record through image analysis, with neural networks, covering the bias that exists at the time of interpreting the record, given that this interpretation is carried out manually and by an expert on the subject. . For this reason, we first seek to parameterize variables such as transit time, eccentricity and tension as factors that indicate the quality of the record at the time of its run. |
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