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【24h】

PRONÓSTICO PARA LA INYECCIÓN DE TENSO-ACTIVOS EN POZOS DE PETRÓLEO A PARTIR DE UNA METODOLOGÍA QUE INTEGRA TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MINERÍA DE DATOS

机译:结合人工智能技术和数据挖掘的方法来预测油井中的张紧资产

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摘要

Se presenta una metodología que integra diversas técnicas de inteligencia artificial para construir un sistema de pronóstico que determina la conveniencia de aplicar una solución con propiedades tenso-activas a un pozo de petróleo, con el objetivo de aumentar la producción de este hidrocarburo. La metodología comienza con el procesamiento de los datos obtenidos de un experimento consistente en la inyección de tenso-activos a un conjunto de pozos en un yacimiento. Se utilizaron diversas técnicas exploratorias de datos, como lo son reconocimien-rnto de patrones, selección de variables y métodos para la generación automatizada de hipótesis. La información derivada de este procesamiento fue modelada en una base de conocimiento, que junto con las máquinas de inferencia de un lenguaje, denominado HAries, permitieron la construcción de un sistema capaz de tomar decisiones en relación a la inyección de tenso-activos y sugerir la tecnología más apropiada a usar en cada contexto. El sistema se aplicó a diversos pozos, obteniendo, en todos los casos, resultados satisfactorios.%A methodology is presented that integrates diverse artificial intelligence techniques in order to build a forecast system that determines the convenience of applying a solution with tensoactive properties to an oil well, so as to increase oil production. The methodology begins by processing the data obtained from an experiment consisting in the injection of tensoactive products into a group of wells in an oil field. Different exploratory techniques were used, such as pattern recognition, selection of variables, and methods for the automatic generationrnof hypotheses. The information obtained through such processing was modeled in a knowledgebase which, together with the inference machinery of a language named HAries, permitted the construction of a system capable of decision-making in relation to the injection of tensoactive substances and of suggesting the most appropriate technology to be used in each instance. The system was applied to different wells, obtaining in satisfactory results in every case.
机译:提出了一种方法,该方法集成了各种人工智能技术,以构建预测系统,该预测系统确定了将具有拉伸活性的解决方案应用于油井的便利性,目的是增加这种烃的产量。该方法首先处理从实验获得的数据,该实验包括将表面活性剂注入储层中的一组井中。使用了各种探索性数据技术,例如模式识别,变量选择以及用于自动生成假设的方法。从该处理过程中获得的信息在一个知识库中建模,该知识库与称为HAries的语言推理机一起,可以构建一个系统,该系统能够做出有关张量资产注入的决策并建议在每种情况下使用的最合适的技术。该系统已应用于多口井,在所有情况下均获得了令人满意的结果。%提供了一种方法,该方法集成了多种人工智能技术,以便构建预测系统,该预测系统确定了将具有活性特性的解决方案应用于石油的便利性好,以增加石油产量。该方法首先处理从实验获得的数据,该实验包括向油田的一组井中注入张力活性产物。使用了不同的探索性技术,例如模式识别,变量选择和自动生成假设的方法。通过这种处理获得的信息在一个知识库中建模,该知识库与名为HAries的语言的推理机一起,允许构建一个系统,该系统能够进行有关张力活性物质注射的决策并提出最合适的技术在每种情况下使用。该系统应用于不同的井,在每种情况下均获得令人满意的结果。

著录项

  • 来源
    《Interciencia》 |2009年第10期|703-709|共7页
  • 作者单位

    Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, Cuba Doctora en Ciencias de la Computación, Instituto Politécnico Nacional (IPN), México Investigadora, Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo (UAEH), México Centro de Investigación en Tecnologías de Información y Sistemas, UAEH, Abasolo 600, Pachuca, 42000 Hidalgo, México;

    Instituto Superior Pedagógico Enrique José Varona (ISPEJV), Cuba Ciencias de la Computación, Academia de Ciencias, Cuba General, Innovaciones Tecnológicas Avanzadas S.A. de C.V., México;

    Ingeniera en Sistemas Computaciones, IPN, México Maestra en Ingeniería Eléctrica, Centro de Investigación y Estudios Avanzados, México Estudiante de Doctorado, IPN, México;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 spa
  • 中图分类
  • 关键词

    análisis exploratorio de datos; reconocimiento de patrones; selección de variables; generación automatizada de hipótesis; sistemas inteligentes de pronóstico;

    机译:探索性数据分析;模式识别;变量选择;自动生成假设;智能预测系统;
  • 入库时间 2022-08-17 13:08:33

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