%0 Journal Article
%T METHODOLOGY TO DESIGN OF SYNTHETIC SONIC LOG (SSL) USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. COLORADO FIELD APPLICATION
%A Carlos-Andr谷s Ayala Mar赤n
%A Christiann-Camilo Garc赤a-Yela
%J CT&F - Ciencia, Tecnolog赤a y Futuro
%D 2010
%I Instituto Colombiano del Petr車leo (ICP) - ECOPETROL S.A.
%X A method that allows the creation of the Synthetic Sonic Log (SSL) was developed from the Spontaneous Potential (SP) logs, the resistivity logs of the flushed zone (SN), and the resistivity zone of the uninvaded zone (ILD), using Artificial Neural Networks (ANN). The SSL was obtained with the created tool called Generation of Synthetic Sonic Logs (GSSL). The results obtained are presented hereinafter: in the Colorado 70 well, 90% of the generated SSL data present errors of less than 10%; in the Colorado 72 well; 53% of the SSL data obtained with the tool are below 5% error, in the Colorado 75 well, 80% of the SSL data present errors of less than 10%, and finally, the SSL generated for the Colorado 38 well follows the behavior of the original Sonic Logs of the well in an accurate manner. From the foregoing we conclude that the quality of the created tool is good and that the deviations are minimal in the times of transit of synthetic sonic profile. Se desarroll車 una metodolog赤a que permite crear el Registro S車nico Sint谷tico (RSS) a partir del registro de potencial espont芍neo (SP), del registro de resistividad de la zona lavada (SN) y del registro de resistividad de la zona virgen (ILD), utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA). El RSS se obtuvo con la herramienta creada llamada Generaci車n del Registro S車nico Sint谷tico (GERSS). Los resultados que se obtuvieron se presentan a continuaci車n: en el pozo Colorado 70 el 90% de los datos del RSS generado presentan errores menores del 10%; en el pozo Colorado 72 el 53% de los datos del RSS obtenidos con la herramienta est芍n por debajo del 5% de error; en el pozo Colorado 75 el 80% de los datos del RSSS presentan errores menores del 10% y finalmente, el RSS generado para el pozo Colorado 38 sigue el comportamiento del Registro S車nico original del pozo de manera acertada. Visto lo anterior se concluye que la calidad de la herramienta creada es buena y que las desviaciones son m赤nimas en los tiempos de tr芍nsito del perfil s車nico sint谷tico.
%K propiedades petrof赤sicas
%K registros s車nicos
%K redes neuronales
%K potencial espont芍neo
%K porosidad
%K permeabilidad
%K saturaci車n
%K petrophysical properties
%K sonic logs
%K neural networks
%K spontaneous potential
%K porosity
%K permeability
%K saturation
%U http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0122-53832010000200003