01779nmc a2200217 4500 20260520010434.0 260224s xxu ROCK TYPING USING HYDRAULIC UNITS, CLUSTERING METHODS IN VIVIAN AND CHONTA RESERVOIR: CAPAHUARI SUR FIELD Machine Learning K-means, clustering, plot de Lorentz 08/09/2022 ; 08/09/2022 11 p. Debido a la complejidad que el rock typing presenta, asociada a la cantidad de data que se posee y a la adecuada clasificación que debe ser realizada a las regiones de roca, se propone la integración de algoritmos para el análisis de data y la interpretación petrofísica como una alternativa innovadora, rápida y confiable. En la propuesta se ha utilizado Machine Learning K-means, para el agrupamiento de los datos y el análisis de silueta con el fin de determinar el número de grupos para las unidades de flujo hidráulico basados en datos obtenidos de registros de pozo. Se analizó el pozo 04 de Capahuari Sur (Loreto, Perú), en el cual se determinó la presencia de 3 unidades de flujo hidráulica para los reservorios Vivian y Chonta, utilizando datos de porosidad y permeabilidad en base a un método de clustering propuesto comparado con el método convencional plot de Lorentz. CONGTP Laupa Antay, Tania Maruly 60853 Pezo Paredes, Joel Emanuel 60854 Congreso de Producción y Desarrollo de Reservas (7mo. : 2019 nov. 5 al 8 : Mar del Plata, Argentina) 59344 Reservas 21839 Yacimientos maduros 47572 195135 195135 https://biblioteca.iapg.org.ar/ArchivosAdjuntos/7CongresoProdDesarrolloReservas2019/Papers/1857.pdf 0 0 0 0 262854 BVIAPG BVIAPG 2026-03-06 200067529 0 200067529 2026-03-06 00:40:06 2026-03-06 ARCHIVO