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

Geometric pipe sticking prediction while drilling wells in the sub andean basin using artificial intelligence

dc.contributorGonzalez Guerrero, Enrique
dc.contributorPerez Cerquera, Manuel Ricardo
dc.contributorMoreno Barbosa, Andres Dario
dc.creatorMontes Humánez, Abraham Camilo
dc.date2022-02-14T20:12:47Z
dc.date2023-12-06
dc.date2021-12-06
dc.date.accessioned2025-04-22T22:13:10Z
dc.date.available2025-04-22T22:13:10Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10554/59135
dc.identifierhttps://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.59135
dc.identifierinstname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifierrepourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/91014
dc.descriptionLa 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.
dc.descriptionECOPETROL S.A.
dc.descriptionGeometrical 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.
dc.descriptionMagíster en Ingeniería de Sistemas y Computación
dc.descriptionMaestría
dc.descriptionhttps://scholar.google.com/citations?user=Va0vQdsAAAAJ&hl=es
dc.descriptionhttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001876195
dc.formatPDF
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana
dc.publisherMaestría en Ingeniería de Sistemas y Computación
dc.publisherFacultad de Ingeniería
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.
dc.subjectpega de tubería
dc.subjectpredicción
dc.subjectdetección de anomalías
dc.subjectseries de tiempo
dc.subjectred neuronal recurrente
dc.subjectpipe sticking
dc.subjectprediction
dc.subjectanomaly detection
dc.subjecttime series
dc.subjectrecurrent neural network
dc.subjectMaestría en ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicas
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectAnálisis de series de tiempo
dc.subjectRedes neuronales (Computadores)
dc.titlePredicción de eventos de pega por geometría durante la perforación de pozos en la cuenca subandina usando inteligencia artificial
dc.titleGeometric pipe sticking prediction while drilling wells in the sub andean basin using artificial intelligence
dc.typehttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.typeTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis


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