En el presente trabajo se desarrolló un análisis y comparación entre el sistema tradicional de interpretación de registros y dos modelos de redes neuronales artificiales (RNA) propuestos; teniendo como base los datos de registro petrofísico de los pozos Bolívar-1, Corrales-1, Suesca Norte-1 y Cormichoque-1 pertenecientes al Bloque Soapaga ubicado en la Cordillera Oriental de Colombia. Para el primer modelo de redes neuronales se utilizó el Software Interactive Petrophysics (IP) y el segundo se realizó a partir de un pseudocódigo elaborado por los autores usando la librería de redes neuronales NeuralNet en el software R. El conjunto de datos de entrada utilizado fueron los registros de: volumen de arcilla, temperatura, sónico y resistividad, y como dato de salida la saturación de agua (SW); con lo cual se obtuvo una aproximación de la saturación de hidrocarburos en cada pozo.

En la ejecución del proyecto se aplicó un algoritmo de red neuronal tipo retro-propagación que permitió desarrollar un modelo inteligente en la predicción del registro SW; utilizándose 6160 conjuntos de datos de los cuatro pozos evaluados, donde los datos del pozo Bolívar-1 permitieron el entrenamiento de los modelos propuestos y los datos de los pozos Corrales-1, Suesca Norte-1 y Cormichoque-1 se emplearon para probarlos y validarlos. Para comparar y evaluar el desempeño de los modelos, se plantearon gráficos tipo cruzado (Crossplot), calculándose el coeficiente de correlación lineal y desviación estándar por el método de Pearson.

Los resultados de salida de los dos modelos  propuestos obtenidos a través de las RNA, fueron comparados con el modelo convencional, identificándose que el pseudocódigo calculado tiene ciertas bondades numéricas como mejor exactitud, y reducción del tiempo computacional, así como bondades petrofísicas como es una mejor aproximación a los valores de saturación de agua (SW); permitiendo establecer que  la técnica de redes neuronales (RNA), constituyen un método eficaz y confiable cuando se requiere calcular parámetros petrofísicos, que permite mejorar la exactitud para la identificación de  posibles acumulaciones de hidrocarburos. Adicionalmente, al ser R un software libre el pseudocódigo quedaría disponible a otros usuarios en Colombia.

  • Astrid Orduz, Johan Hernández, Mauricio Bermúdez, Wilson Naranjo.
  • astrid.orduz@uptc.edu.co
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