Predicción de la porosidad a partir de registros de tomografía computarizada de rayos X (RHOB y PEF) usando Redes Neuronales Artificiales (ANN)

Resumen

Este trabajo presenta un método para la predicción de la porosidad de la roca, a partir de los registros de tomografía computarizada de rayos X (CT) obtenidos mediante un enfoque de doble energía, específicamente, densidad aparente (RHOB) y factor fotoeléctrico (PEF). El método propuesto busca correlacionar la porosidad conocida de los Análisis básicos (RCAL) con los registros de alta resolución RHOB y PEF, ya que la respuesta de estas dos mediciones depende de la cantidad volumétrica de diferentes materiales de roca y del volumen de su espacio poroso. Redes Neuronales Artificiales (ANN) son entrenadas para que puedan predecir la porosidad a partir de estos registros CT a una alta resolución (0,625 mm). Los gráficos de validación y regresión de las ANN muestran que las predicciones de porosidad son buenas. Los modelos de porosidad de alta resolución vinculados a imágenes de CT podrían contribuir a mejorar el modelo de petrofísica del pozo, ya que permiten una identificación más refinada de los intervalos de interés debido a su medición detallada.