Curso Online Live Streaming

4 al 8 de Agosto, 2025

Duración : 20 horas

Este curso tiene como objetivo brindar a los participantes las competencias y herramientas clave para comprender e identificar oportunidades de aplicación de la inteligencia artificial (IA) en las áreas de Perforación y Workover de pozos. Se abordarán tanto enfoques de IA tradicional, como modelos de clasificación, regresión y análisis estadístico, así como también tecnologías más avanzadas, incluyendo modelos de lenguaje de gran escala (LLM) e inteligencia artificial generativa. Además, se cubrirán conceptos fundamentales de análisis de datos para entender cómo se evalúan los distintos modelos de IA, permitiendo determinar la confiabilidad y precisión de los resultados obtenidos. A través de estudios de caso específicos del sector, los participantes aprenderán a modelar y resolver problemas operativos y de ingeniería, facilitando la toma de decisiones basada en datos, automatizando tareas complejas y mejorando significativamente la eficiencia y gestión de sus operaciones y activos.

Audiencia:

Ingenieros de Perforación, Perforadores Direccionales y técnicos con experiencia en las áreas de Operaciones, Optimization de Perforación, Ingeniería de Mantenimiento, y/o Ingeniería de Producción.

•   Usted aprenderá a

A lo largo del curso, los participantes aprenderán cómo las técnicas de inteligencia artificial tradicional, incluyendo modelos supervisados y no supervisados, pueden transformar la toma de decisiones y la gestión de procesos en operaciones de perforación. Se explorarán aplicaciones concretas como la planificación de pozos, la optimización de parámetros operativos, el análisis del desempeño de equipos y la detección temprana de eventos no deseados, contribuyendo a una mayor eficiencia, seguridad y continuidad operativa.

Asimismo, los participantes aprenderán a utilizar modelos de lenguaje de gran escala (LLM) y herramientas de inteligencia artificial generativa para buscar información técnica, analizar datos operacionales no estructurados y generar reportes automatizados relevantes para el contexto de perforación.

Se abordarán también estrategias para validar la calidad de los resultados generados por ambos tipos de modelos, tanto de IA tradicional como de IA generativa, con énfasis en cómo identificar posibles errores, interpretar los resultados con criterio técnico y evaluar los riesgos asociados al uso de estas tecnologías en entornos donde la precisión y la confiabilidad son fundamentales.

•   Contenido del curso:

• Modelos de aprendizaje supervisado
  • Regresión lineal y polinómica
  • Regresión logística
  • Modelos estadísticos
  • Redes Neuronales
  • Clasificación multiclase
  • Sesgo y varianza
  • Modelo de árbol de decisión
  • Medición de pureza
• Modelos de aprendizaje no supervisado
  • Agrupación
  • Introduction a modelos de clasificación
  • Algoritmo k-means
• Modelos de gran escala
  • Búsqueda en contexto, técnicas RAG
  • Generación y verificación de reportes
  • Flojos de trabajo con agentes AI
• Aplicaciones prácticas de los conceptos aprendidos.
  • Optimización de procesos y operaciones
  • Predicción de fallas en equipos críticos
  • Detección de anomalías en perforación de pozos
  • Agrupación (clustering) para el análisis y evaluación de:
    • Operaciones, equipos y cuadrillas
    • Formaciones del yacimiento a través de registros de pozos
  • Uso de AI en monitoreo en tiempo real y operaciones remotas
  • Modelos predictivos para la optimización de la perforación
  • Analysis y generación de reportes de perforación y workover