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5 Sesiones (aprox 4 hrs/sesión) : 12 al 16 de Mayo, 2025

Duración : 20 horas

Este curso está diseñado para proporcionar a los participantes los conocimientos y habilidades necesarios para comprender e identificar oportunidades de aplicación de modelos de aprendizaje profundo en las áreas de Operaciones, Mantenimiento, Ingeniería de Producción e Ingeniería de Reservorios. A través de estudios de caso específicos, los participantes aprenderán a modelar y resolver problemas complejos, facilitando la toma de decisiones basada en datos y mejorando significativamente la gestión de sus equipos y activos.

Audiencia:

Ingenieros de Yacimientos y técnicos con experiencia en las áreas de Operaciones, Ingeniería de Mantenimiento, Ingeniería de Producción y/o Ingeniería de Reservorios.

• Usted aprenderá a

A lo largo del curso, los participantes aprenderán cómo los modelos de IA, tanto supervisados como no supervisados, pueden potenciar la manera en que se toman decisiones y se gestionan los procesos dentro de nuestra industria. Les permitirá gestionar la implementación de distintas técnicas de IA en casos concretos dentro de la Ingeniería de Yacimientos, tanto a nivel subsuelo como superficie.

• Contenido del curso:

• Modelos de aprendizaje supervisado
  • Introducción al aprendizaje automático.
  • Regresión lineal.
  • Función de costes.
  • Algoritmo “Gradient Descent”.
  • Ingeniería de funciones.
  • Regresión polinómica.
  • Regresión logística.
  • Redes Neuronales.
    • Predicciones – Neuronas y capas.
    • Clasificación multiclase.
    • Sesgo y varianza.
  • Modelo de árbol de decisión.
    • Medición de pureza.
    • Ganancia de información.
      
      
• Modelos de aprendizaje no supervisado
  • Agrupación.
  • Algoritmo k-means.
  • Detección de anomalías.

• Aplicaciones prácticas de los conceptos aprendidos.
  • Predicción de fallas en equipos críticos (Mantenimiento Predictivo).
  • Detección de anomalías en la producción de pozos surgentes (Flow Assurance).
  • Agrupación (clustering) para el análisis y evaluación de formaciones productivas a través de perfiles eléctricos.
  • Optimización de procesos maduros de Waterflooding.
  • Modelos predictivos para la optimización de la producción (artificial lift).
  • Otros ejemplos conceptuales dentro de la industria: salas de monitoreo y control, parámetros de perforación, etc.