Implementación de un modelo predictivo para la estimación de un indicador de borehole quality, mediante la metodología machine learning, en los pozos perforados durante la campaña 2017-2020 de dos campos de hidrocarburos de la Cuenca del Valle Medio del Magdalena

The document presents the implementation of a predictive model for the estimation of a Borehole Quality, said research project was born from the need to have values ​​or ranges of standardized parameters as optimal to evaluate the effectiveness in drilling operations for two fields of Middle Magdale...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de América
Repositorio:
Lumieres
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.uamerica.edu.co:20.500.11839/8623
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.11839/8623
Palabra clave:
Energía mecánica específica
Indicador direccional dificultad
Peso sobre broca
Specific mechanical energy
Specific mechanical energy
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Tesis y disertaciones académicas
Rights
License
Atribución – No comercial
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spelling Implementación de un modelo predictivo para la estimación de un indicador de borehole quality, mediante la metodología machine learning, en los pozos perforados durante la campaña 2017-2020 de dos campos de hidrocarburos de la Cuenca del Valle Medio del MagdalenaImplementation of a predictive model for the estimation of a Borehole Quality indicator, through machine learning methodology, in drilled wells during 2017-2020 of two hydrocarbon fields at Valle Medio del Magdalena BasinEnergía mecánica específicaIndicador direccional dificultadPeso sobre brocaSpecific mechanical energySpecific mechanical energyWeight over bitTesis y disertaciones académicasThe document presents the implementation of a predictive model for the estimation of a Borehole Quality, said research project was born from the need to have values ​​or ranges of standardized parameters as optimal to evaluate the effectiveness in drilling operations for two fields of Middle Magdalena Valley. In the first place, a database was generated based on the data of the wells drilled in the period 2017-2020 with a vertical directional profile, said database was refined through an exploratory data analysis in order to prepare it for the division. and test of the predictive model.El documento presenta la implementación de un modelo predictivo para la estimación de un Borehole Quality, dicho proyecto de investigación nació a partir de la necesidad de tener valores o rangos de parámetros estandarizados como óptimos para evaluar la efectividad en las operaciones de perforación para dos campos de Valle Medio del Magdalena. En primer lugar, se generó una base de datos con base en los datos de los pozos perforados en el periodo 2017-2020 con perfil direccional vertical, dicha base de datos fue depurada mediante un análisis exploratorio de datos con el fin de prepararla para la división y prueba del modelo predictivo.Fundación Universidad de AméricaGómez Alba, Sebastián AlejandroAnaguano Bucheli, Juan FelipeUrrego Quimbay, William Sneyder2022-01-04T02:52:32Z2022-01-04T02:52:32Z2021-07-29bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fapplication/pdfapplication/pdfAPA 7th - Anaguano Bucheli, J. F. y Urrego Quimbay, W. S. (2021) Implementación de un modelo predictivo para la estimación de un indicador de borehole quality, mediante la metodología machine learning, en los pozos perforados durante la campaña 2017-2020 de dos campos de hidrocarburos de la Cuenca del Valle Medio del Magdalena. [Trabajo de grado, Fundación Universidad de América] Repositorio Institucional Lumieres. https://hdl.handle.net/20.500.11839/8623https://hdl.handle.net/20.500.11839/8623Atribución – No comercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spaoai:repository.uamerica.edu.co:20.500.11839/86232025-02-01T08:26:58Z
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