Predicción de eventos de pega por geometría durante la perforación de pozos en la cuenca subandina usando inteligencia artificial

Montes Humánez, Abraham Camilo

Predicción de eventos de pega por geometría durante la perforación de pozos en la cuenca subandina usando inteligencia artificial

dc.contributor.advisor	Gonzalez Guerrero, Enrique
dc.contributor.author	Montes Humánez, Abraham Camilo
dc.contributor.evaluator	Perez Cerquera, Manuel Ricardo
dc.contributor.evaluator	Moreno Barbosa, Andres Dario
dc.date.accessioned	2022-02-14T20:12:47Z
dc.date.available	2023-12-06
dc.date.created	2021-12-06
dc.description.abstract	La pega de tubería geométrica es un problema operativo que se presenta frecuentemente durante la perforación pozos. Su detección temprana difícilmente se logra de manera empírica. En el piedemonte colombiano, constituye la principal fuente de sobrecosto. Este trabajo proporciona un enfoque de aprendizaje de máquina para la detección temprana de anomalías que indican la inminente ocurrencia de eventos de pega geométrica; con el objetivo de prevenirlos y, por lo tanto, mejorar el rendimiento de la construcción de los pozos.	spa
dc.description.abstractenglish	Geometrical pipe sticking is an operational problem that occurs frequently while drilling a well. Its early detection is hardly achieved empirically. In Colombian foothills, it constitutes the main source of time and cost overrun. This work provides a machine learning approach for the early detection of anomalies that denote impending sticking events, targeting their prevention and hence, the improvement in the wells’ construction performance.	spa
dc.description.cvlac	https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001876195	spa
dc.description.degreelevel	Maestría	spa
dc.description.degreename	Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación	spa
dc.description.googlescholar	https://scholar.google.com/citations?user=Va0vQdsAAAAJ&hl=es	spa
dc.description.sponsorship	ECOPETROL S.A.	spa
dc.embargo.terms	2023-12-06
dc.format	PDF	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.59135
dc.identifier.instname	instname:Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.javeriana.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10554/59135
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería	spa
dc.publisher.program	Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.licence	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional	*
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dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.subject	pega de tubería
dc.subject	predicción
dc.subject	detección de anomalías
dc.subject	series de tiempo
dc.subject	red neuronal recurrente
dc.subject.armarc	Maestría en ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicas	spa
dc.subject.armarc	Inteligencia artificial	spa
dc.subject.armarc	Análisis de series de tiempo	spa
dc.subject.armarc	Redes neuronales (Computadores)	spa
dc.subject.keyword	pipe sticking
dc.subject.keyword	prediction
dc.subject.keyword	anomaly detection
dc.subject.keyword	time series
dc.subject.keyword	recurrent neural network
dc.title	Predicción de eventos de pega por geometría durante la perforación de pozos en la cuenca subandina usando inteligencia artificial	spa
dc.title.english	Geometric pipe sticking prediction while drilling wells in the sub andean basin using artificial intelligence	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría	spa