Implementación de un modelo predictivo de machine learning para la estimación de los parámetros óptimos de la ROP y la MSE en la sección 8½’’ y 12 ¼’’ para los pozos perforados con motor de fondo en el Campo Yarigui – Cantagallo durante el 2019
The implementation of a predictive machine learning model to estimate optimal drilling parameters arises from the need for the industry to migrate towards data science seeking to optimize processes. Through this research project, a database corresponding to the wells drilled with a downhole motor du...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de América
- Repositorio:
- Lumieres
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.uamerica.edu.co:20.500.11839/8269
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.11839/8269
- Palabra clave:
- Energía mecánica específica
Modelo predictivo
Perforación de pozos
Specific mechanical energy
Predictive model
Well drilling
Tesis y disertaciones académicas
- Rights
- License
- Atribución – No comercial
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Implementación de un modelo predictivo de machine learning para la estimación de los parámetros óptimos de la ROP y la MSE en la sección 8½’’ y 12 ¼’’ para los pozos perforados con motor de fondo en el Campo Yarigui – Cantagallo durante el 2019Implementation of a machine learning predictive model for the estimation of the optimal parameters of the ROP and MSE in section 8½ ’’ and 12 ¼ ’’ for the drilled wells with downhole motor in Yarigu - Cantagallo field during 2019Energía mecánica específicaModelo predictivoPerforación de pozosSpecific mechanical energyPredictive modelWell drillingTesis y disertaciones académicasThe implementation of a predictive machine learning model to estimate optimal drilling parameters arises from the need for the industry to migrate towards data science seeking to optimize processes. Through this research project, a database corresponding to the wells drilled with a downhole motor during 2019 in the aforementioned field was generated, which was subjected to an exploratory data analysis (EDA). Following this, it was divided for standardization and testing of the predictive model. Once this division was made, a supervised automatic learning algorithm was implemented such as Random Forest Regressor, having as input variables the revolutions per minute (RPM) of the surface and the bottom, the weight on the bit (WOB), the flow rate. (Q), the torque (TQ) and the information corresponding to the tops of the drilled geological formations, and the penetration rate (ROP) and the specific mechanical energy (MSE) were obtained as output variables.La implementación de un modelo predictivo de machine learning para la estimación de los parámetros óptimos de perforación surge por la necesidad de la industria de migrar hacia la ciencia de datos buscando optimizar procesos. A través de este proyecto de investigación se generó una base de datos correspondiente a los pozos perforados con motor de fondo durante el 2019 en el campo en mención, la cual fue sometida a un análisis exploratorio de datos (EDA). Seguido a esto, se realizó división de la misma para la estandarización y prueba del modelo predictivo. Una vez es realizada dicha división se implementó un algoritmo de aprendizaje automático supervisado como lo es Random Forest Regressor, teniendo como variables de entrada las revoluciones por minuto (RPM) de superficie y de fondo, el peso sobre la broca (WOB), el caudal (Q), el torque (TQ) y la información correspondiente a los topes de las formaciones geológicas perforadas, y se obtuvo como variables de salida la tasa de penetración (ROP) y la energía mecánica específica (MSE).Fundación Universidad de AméricaGómez Alba, Sebastián AlejandroTabares Rodríguez, NathaliaTobar Castilla, Daniel2021-04-03T23:11:13Z2021-04-03T23:11:13Z2021-02-10bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fapplication/pdfapplication/pdfAPA 7th - Tabares Rodríguez, N. y Tobar Castilla, D. (2021) Implementación de un modelo predictivo de machine learning para la estimación de los parámetros óptimos de la ROP y la MSE en la sección 8½’’ y 12 ¼’’ para los pozos perforados con motor de fondo en el Campo Yarigui – Cantagallo durante el 2019. [Trabajo de grado, Fundación Universidad de América] Repositorio Institucional Lumieres. https://hdl.handle.net/20.500.11839/8269https://hdl.handle.net/20.500.11839/8269Atribución – No comercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spaoai:repository.uamerica.edu.co:20.500.11839/82692025-02-01T08:58:16Z |
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Implementación de un modelo predictivo de machine learning para la estimación de los parámetros óptimos de la ROP y la MSE en la sección 8½’’ y 12 ¼’’ para los pozos perforados con motor de fondo en el Campo Yarigui – Cantagallo durante el 2019 |
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Energía mecánica específica Modelo predictivo Perforación de pozos Specific mechanical energy Predictive model Well drilling Tesis y disertaciones académicas |
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Energía mecánica específica Modelo predictivo Perforación de pozos Specific mechanical energy Predictive model Well drilling Tesis y disertaciones académicas |
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The implementation of a predictive machine learning model to estimate optimal drilling parameters arises from the need for the industry to migrate towards data science seeking to optimize processes. Through this research project, a database corresponding to the wells drilled with a downhole motor during 2019 in the aforementioned field was generated, which was subjected to an exploratory data analysis (EDA). Following this, it was divided for standardization and testing of the predictive model. Once this division was made, a supervised automatic learning algorithm was implemented such as Random Forest Regressor, having as input variables the revolutions per minute (RPM) of the surface and the bottom, the weight on the bit (WOB), the flow rate. (Q), the torque (TQ) and the information corresponding to the tops of the drilled geological formations, and the penetration rate (ROP) and the specific mechanical energy (MSE) were obtained as output variables. |
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APA 7th - Tabares Rodríguez, N. y Tobar Castilla, D. (2021) Implementación de un modelo predictivo de machine learning para la estimación de los parámetros óptimos de la ROP y la MSE en la sección 8½’’ y 12 ¼’’ para los pozos perforados con motor de fondo en el Campo Yarigui – Cantagallo durante el 2019. [Trabajo de grado, Fundación Universidad de América] Repositorio Institucional Lumieres. https://hdl.handle.net/20.500.11839/8269 |
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