TRATAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADOS A LA PERFORACIÓN DE POZOS PETROLEROS

Resumo

RESUMEN

Los avances en el procesamiento de datos aplicados en el área de perforación de pozos han sido grandes debido al auge de las tecnologías y a la inversión en investigación que realiza esta industria. Actualmente se realizan mediciones y monitoreos y se toman decisiones basadas en los resultados obtenidos de procesar e interpretar los datos tomados por diferentes herramientas dentro del pozo. Aunque diversas técnicas de procesamiento de imágenes han sido aplicadas en la industria petrolera, no están documentadas en la literatura la estimación de la profundidad de derrumbes o cavings en pozos petroleros. Este artículo describe la forma como se han aplicado diferentes técnicas computacionales, principalmente aquellas que involucran el reconocimiento de patrones a través del tratamiento digital de imágenes y la inteligencia artificial en la industria petrolera, especialmente en los procesos de exploración y perforación y, finalmente plantea una propuesta de trabajo de investigación que puede contribuir a mitigar riesgos asociados a estabilidad de pozo, facilitando la toma de decisiones en tiempo real y permitiendo realizar acciones apropiadas de prevención o remediación cuando estas son requeridas, aplicando el procesamiento de imágenes y el uso de técnicas computacionales como el reconocimiento de patrones en la estimación de la profundidad de derrumbes en pozos petroleros.

Palabras clave: Tratamiento digital de imágenes, Inteligencia artificial, reconocimiento de patrones, Pozos petroleros, Rocas, Derrumbes, Recortes de roca.

ABSTRACT

Advances in data processing applied in the drilling area have been high due to the rise of technology and investment in research conducted by the industry. Currently, measurements and monitoring are performed and decisions are made based on the results of processing and interpreting the data collected by different tools into the well. Although various imaging techniques have been applied in the oil industry are not documented in the literature to estimate the depth of landslides or cavings in oil wells. This article describes the way we have applied different computational techniques, especially those that involve pattern recognition through digital image processing and artificial intelligence in the oil industry, especially in exploration and drilling processes, and finally presents a proposal research work can help mitigate risks associated with wellbore stability, facilitating decision making in real time and allowing appropriate preventive actions or remediation when they are required, applying image processing and the use of computational techniques such as pattern recognition in estimating the depth of collapse in oil wells.

Keywords: Digital Image Processing, Artificial Intelligence, Pattern Recognition, Oil Wells, Rocks, Caving, and Cuttings.