Predicción de eventos de pega por geometría durante la perforación de pozos en la cuenca subandina usando inteligencia artificial

Abstract

La pega de tubería geométrica es un problema operativo que se presenta frecuentemente durante la perforación pozos. Su detección temprana difícilmente se logra de manera empírica. En el piedemonte colombiano, constituye la principal fuente de sobrecosto. Este trabajo proporciona un enfoque de aprendizaje de máquina para la detección temprana de anomalías que indican la inminente ocurrencia de eventos de pega geométrica; con el objetivo de prevenirlos y, por lo tanto, mejorar el rendimiento de la construcción de los pozos.