Curso:

PREDICCION DE REGISTROS DE POZO Y PROPIEDADES DE ROCAS
USANDO REDES NEURONALES y LOGICA DIFUSA



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Descripción del curso:

En el área de Geociencias, comúnmente los sistemas en estudio son descritos por un gran número de variables que interactúan unas con otras. Algunas de estas variables son de difícil adquisición o alto costo, por lo que es usual tratar de derivar relaciones empíricas que puedan conectarlas de forma que, por ejemplo, se pueda completar registros de pozos u obtener otros parámetros o registros petrofísicos a partir de aquellos parámetros más usuales o de fácil medición. Tradicionalmente suele dividirse el conjunto de datos en grupos y encontrar algún tipo de relación lineal que los conecta en cada subconjunto. Sin embargo, en la naturaleza la interacción entre parámetros es altamente no-lineal. Los sistemas no-lineales, como las Redes Neuronales, Lógica Difusa, o la hibridización entre estos métodos, actúan como un método automático de reconocimiento de patrones que permite modelar u obtener la conexión entre los parámetros con relaciones de naturaleza no lineal y sin necesidad de una subdivisión o identificación previa de subgrupos, es decir, sin necesidad de conectar "porciones" o "parches" para describir el registro o conjunto completo.

El curso tiene, como objetivo fundamental, introducir a los participantes en los aspectos teóricos esenciales de dos técnicas no-lineales, Redes Neuronales y Lógica Difusa, para mostrar, con actividades prácticas, su uso en la predicción de registros de pozos y datos geofísicos a partir de otros datos medidos en Ciencias de la Tierra (e.g. medidas de parámetros alternativos y/o Atributos derivados de la sísmica).

    DISCIPLINAS BASICAS DE APRENDIZAJE

  • %
  • Estadística
  • %
  • Petrofísica


COMPONENTES DE ENSEÑANZA

  • %
  • Teoría
  • %
  • Práctica

Formato: 3 charlas de 2 horas/cu

Costo: USD$ 165

PROMO: USD$ 135

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