Objetivo:
Este curso tiene como objetivo brindar a los profesionales del petróleo los conocimientos fundamentales y habilidades prácticas necesarias para aplicar técnicas de análisis de datos en flujos de trabajo de interpretación petrofísica, mejorando la eficiencia y reduciendo la incertidumbre en la evaluación de reservorios.
Dirigido a:
Geólogos, petrofísicos y analistas de registros que deseen aprender a utilizar herramientas de ciencia de datos y Python para preparar, procesar e interpretar datos de registros de pozos.
Metodología:
El curso se dicta mediante una combinación de clases teóricas y sesiones prácticas utilizando herramientas basadas en Python. Se trabajan conjuntos de datos reales y estudios de caso para reforzar el aprendizaje, mientras que los ejercicios interactivos aseguran experiencia práctica en la construcción, entrenamiento y aplicación de modelos relevantes para la petrofísica.
Alcance:
Los participantes explorarán cómo integrar el aprendizaje automático y la analítica de datos en el análisis petrofísico tradicional, con foco en la interpretación de registros de pozo, clasificación de rocas y predicción de propiedades. El curso destaca aplicaciones reales y el valor de la toma de decisiones basada en datos en la caracterización de reservorios.
Contenido:
- Introducción a los objetivos y expectativas del curso.
- Descripción general de las posibles fuentes de datos para la petrofísica.
- Introducción a conjuntos de datos de muestra y ejemplos reales de análisis de registros en petrofísica.
- Bibliotecas de Python generales y específicas para análisis de registros, incluyendo NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, LASIO y WELLY.
- Operaciones básicas y avanzadas de Pandas: gestión de datos faltantes, fusión de conjuntos de datos, agrupación y agregación de datos.
- Detección de eventos en datos petrofísicos: comprensión de eventos e implementación de la detección de eventos basada en reglas con Python.
- Análisis estadístico en Python: pruebas t y pruebas de hipótesis.
- Introducción al modelado predictivo en petrofísica y al análisis de registros.
- Implementación de modelos de regresión para predecir propiedades petrofísicas y análisis de regresión estadística para datos petrofísicos.
