Aplicación de técnicas de machine learning para estimar propiedades físicas de hidrocarburos a partir de firmas espectrales (2018)
"El reto principal de la investigación es la cuantificación remota de los grados API en los rezumaderos del Valle Medio del Magdalena en Ecopetrol, para lograr esto se persiguen dos objetivos fundamentales, el primero es construir un modelo predictivo a partir de las firmas tomadas por medio de técnicas de espectroradiometria para predecir los grados API, y segundo, a partir de imágenes de satélite implementar técnicas de clasificación para contrastar las firmas espectrales obtenidas anteriormente sobre la imagen y poder identificar potenciales rezumaderos en la zona de interés, posteriormente de esta identificación se va extraer la firma espectral del potencial rezumadero para predecir los grados API. La gravedad API describe la relación de la densidad del aceite con relación al agua. Los rangos normales de esta propiedad están entre 10 a 45°API, entre menor sea el valor más pesado será el hidrocarburo. Estimar esta propiedad física aporta en gran medida a la caracterización de rezumaderos (estudio) dado que se tendría la capacidad de conocer el tipo de crudo que impregna el elemento (vegetación/suelos) y brindaría conocimiento técnico a geólogos y petrofísicos para un mejor entendimiento del subsuelo y así una mejor explotación de los hidrocarburos localizados en la zona."--Tomado del Formato de Documento de Grado.