Te esperamos hoy en la conferencia “IMP-Predict: herramienta computacional para la construcción de modelos de predicción de facies basado en aprendizaje máquina (Machine Learning)”

La Dirección de Investigación en Exploración y Producción,

se complace en invitarle a la conferencia:

“IMP-Predict: herramienta computacional para la construcción
de modelos de predicción de facies basado
en aprendizaje máquina (Machine Learning)”

que será presentada por el Dr. Manuel Romero Salcedo,
adscrito a la Dirección de Investigación en Exploración y Producción
en la Gerencia de Geofísica Cuantitativa, el próximo viernes 22 de febrero a las 12:00 horas,
en el Auditorio Bruno Mascanzoni del IMP.

La etapa más importante en cualquier plan de producción en la industria del petróleo es la exploración que siempre ha sido considerada de alto costo, riesgo y con largos lapsos de tiempo. Por lo tanto, la predicción de facies y parámetros petrofísicos, junto con una correcta estimación de incertidumbre, son altamente deseables para la toma de decisiones y la administración del riesgo en cualquier yacimiento petrolero. La estimación de facies es una de las componentes clave del modelado en la caracterización de yacimientos, ya que la distribución espacial de tipos de roca en el modelo del yacimiento depende de los resultados de este procedimiento.

El software IMP-Predict es una herramienta que permite construir modelos de predicción, basados en un conjunto de algoritmos especializados de aprendizaje máquina (Machine Learning), con el fin de predecir facies litológicas a escala de registros de pozo, a partir de un conjunto de parámetros utilizados como variables predictoras, tales como registros geofísicos de pozos o propiedades petrofísicas.

Hemos introducido en IMP-Predict un flujo de trabajo basado en aprendizaje máquina supervisado que está fundamentado en una metodología de cuatro etapas que incluyen la exploración de los datos, su acondicionamiento, la construcción de modelos de predicción, así como la evaluación y aplicación de los modelos para realizar la predicción de litofacies.

En este trabajo se presenta, por un lado, una descripción de la herramienta computacional y de la tecnología de aprendizaje máquina en la que está basada, permitiendo la determinación de facies a escala de pozo; y, por otro lado, se presentan resultados arrojados por pruebas realizadas en un yacimiento de aguas profundas (Lakach) y en uno complejo segmentado (Chicontepec).

IMP-Predict fue desarrollado dentro del Proyecto CIIS D.61037 “Interpretación Sísmica Cuantitativa Guiada por Facies Litológicas para la Caracterización de Yacimientos” y ya ha sido transferido a la Línea de Negocio de Soluciones Integrales para la Incorporación de Reservas, en la Dirección de Servicios en Exploración y Producción, brindando apoyo y fortaleciendo a la solución de problemas operativos en exploración, en particular, para la caracterización de áreas de potencial petrolero. Su impacto sería en la reducción de costos de operación de un servicio, haciéndolo más competitivo.

En resumen, el software IMP-Predict es una herramienta única y de alto contenido tecnológico que está basada en aprendizaje máquina, utilizada para caracterizar áreas de potencial petrolero, determinando las litofacies a escala de pozo y ofreciendo sorprendentes predicciones con menos de un 5% de error. Esto se logra utilizando una novedosa técnica dentro del proceso de aprendizaje, lo cual restringe las predicciones a partir de la ocurrencia natural de las facies sedimentarias presentes en los datos.

Perfil del expositor…

El Dr. Romero es investigador científico adscrito a la Gerencia de Geofísica Cuantitativa. Se integró al Instituto Mexicano del Petróleo desde el año 2003. Sus trabajos de investigación están orientados en la modelación matemática y computacional, Inteligencia Artificial y reconocimiento de patrones para la caracterización de yacimientos petroleros.
Recibió su grado de Doctor en Informática y un Diploma de Estudios Profundos por el Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG) en Francia. Recibió también su grado de Maestro en Ciencias de la Computación por el Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Su licenciatura es en Matemáticas Aplicadas y Computación, la cual realizó en la Facultad de Estudios Superiores – Acatlán, UNAM.
El Dr. Romero Salcedo ha sido autor y co-autor de más de 50 publicaciones de investigación en varias áreas de la modelación matemática y computacional e inteligencia artificial, tiene 3 patentes (2 concedidas y 1 solicitada), 2 marcas registradas y ha participado en el desarrollo de diversos productos tecnológicos, resultado de su participación en Proyectos de Investigación y Desarrollo Tecnológico del IMP.

En el ámbito de la formación de recursos humanos especializados, desde hace dieciocho años, ha tenido una participación activa. Los primeros tres años los inició con la formación de estudiantes a nivel licenciatura y maestría en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y los siguientes quince años los ha dedicado también a la formación a nivel licenciatura, maestría y doctorado, tanto de personal del Instituto Mexicano del Petróleo, como de otros estudiantes, provenientes de diferentes Instituciones de Educación Superior.
El Dr. Manuel Romero es Investigador Nacional Nivel 1 del Sistema Nacional de Investigadores.