Evaluación de algoritmos basados en lógica difusa para el procesamiento de señales de registro de pozo abierto.

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Carlos Alberto Pérez Universidad Surcolombiana
Jorge Arturo Camargo Universidad Surcolombiana
Andrés Guillermo Andrade Trujillo Universidad Surcolombiana
Juan Manuel Polanco Toledo Universidad Surcolombiana
Resumen

Hoy en día es muy común el uso de técnicas computacionales inteligentes para la solución de problemas de caracterización, reconocimiento de patrones y toma de decisiones. Con la interpretación de perfiles se busca conocer las propiedades de la roca y fluidos para encontrar posibles zonas de hidrocarburos en las formaciones geológicas del subsuelo, mediante el uso de sistemas de información y conocimiento como bases de datos, sistemas expertos, dentro de los cuales la lógica difusa presenta un conjunto de herramientas que facilitan el alcance de sus objetivos. 


En este documento se presenta la implementación y evaluación de algoritmos basados en lógica difusa aplicados al sistema de información y conocimiento de perfiles de pozos, para llevar a cabo la caracterización e identificación de zonas de interés (zonas que contienen hidrocarburos), procesando datos de perfiles de pozo abierto. El producto final es un archivo desarrollado en el entorno de Matlab®, donde se cargan los datos de perfiles de Rayos Gamma, Porosidad, Resistividad y Potencial espontáneo, y con base en el valor de los anteriores parámetros, se obtienen las zonas de interés de cada pozo.

Palabras clave

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Biografía del autor/a / Ver

Carlos Alberto Pérez, Universidad Surcolombiana

Ingeniero Electrónico,Msc Docente 

Jorge Arturo Camargo, Universidad Surcolombiana

Ingeniero Geólogo, Msc Docente 

Andrés Guillermo Andrade Trujillo, Universidad Surcolombiana

Ingeniero Electrónico

 

Juan Manuel Polanco Toledo, Universidad Surcolombiana

Ingeniero de Petróleos

 

Referencias

Camargo Puerto, J. A., 2007. Introducción a la interpretación de perfiles de pozo abierto. Neiva: Universidad Surcolombiana.

Zadeh, L.A. 1965. Fuzzy Sets, Information and Control.

Mamdani, E.H. 1974, Applications of fuzzy algorithms for simple dynamic plant, Proc. IEE, vol.121.

Mathworks, 2008. Neural Network Toolbox: User’s Guide - Version

For Use with MATLAB. The MathWorks, Inc., Natick, MA.

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