Aprendizaje de máquina para caracterizar la superficie de la Tierra

Ursula Iturrarán-Viveros

25/03/2021 4:30 pm.


No te pierdas este 25 de marzo de 202 en punto de las 16:30hrs (CDMX) nuestro Coloquio Conjunto de la SMM, Mex SIAM y la SMCCA en donde Ursula Iturrarán-Viveros nos estará hablando del "Aprendizaje de máquina para caracterizar la superficie de la Tierra".

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Resúmen

Aplicamos algunas técnicas de aprendizaje de máquina (Machine Learning) como Redes Neuronales Artificiales para extraer información y encontrar patrones no vistos a simple vista. En particular nos enfocamos a un cubo de sísmica de reflexión de un yacimiento petrolero en el Valle Medio de Magdalena en Colombia y la información de tres pozos petroleros localizados en este campo. Este yacimiento esta conformado en su parte productora de arenas alternadas con arcillas. Las arenas son más atractivas porque es donde se almacenan los hidorcarburos. Combinando esta información podemos extrapolar las propiedades petrofísicas a escala sísmica (de mas de 50m) e identificar las arenas y arcillas. Este estudio nunca ha sido realizado para este campo y derivado de el, presentamos algunos posibles sitios atractivos para realizar nuevos pozos con potencial para producir aceite. Hemos podido identificar paelocanales en las estimaciones petrofísicas hechas con las estimaciones de Redes Neuronales, esto es un buen indicador que nos permite tener más seguridad de que las estimaciones obtenidas son buenas. Estas técnicas son muy atractivas para un caso como este donde los pozos productores se han agotado. En Diciembre de 2020, Ecopetrol (la compañía pertrolera Colombiana) puso a subasta este campo (junto con otros), lo cual implica que tiene algún potencial y este tipo de estudios pueden ser muy útiles.