Content of Total Organic Carbon Using Random Forest, Borehole Imaging, and Fractal Analysis: A Methodology Applied in the Cretaceous La Luna Formation, South America

Abstract

Esta investigación presenta un enfoque alternativo para calcular el contenido de carbono orgánico total utilizando registros de cable y técnicas de aprendizaje automático; específicamente, imágenes resistivas de pozo, su resistividad promedio y registro de rayos gamma son empleados para entrenar un modelo regresivo. La metodología se aplicó en la Formación La Luna, la cual ha sido reportada como una de las principales rocas generadoras de Colombia y el oeste de Venezuela. El objetivo de este trabajo es enseñar a una máquina como reconocer patrones entre rasgos fractales en imágenes de pozo y su contenido de carbono orgánico total. El aprendizaje automático implementado se basa en técnicas de aprendizaje por conjuntos, en este caso, un conjunto de árboles de decisión conocido como bosques aleatorios. Los datos empleados tienen un total de 960 mediciones de registros, los cuales fueron divididos aleatoriamente en 80% para entrenamiento y 20% para validación. El resultado es equivalente a la curva obtenida con una regresión semilogarítmica del carbono orgánico medido en el núcleo contra valores de registro de densidad. La precisión de este método es suficientemente alta para ser considerada durante evaluaciones petrofísicas, mostrando un error medio cuadrático de 0.44% y un coeficiente de correlación de Pearson de 0.88. La metodología depende de la calidad de la imagen y cualquier anomalía en estos datos aumentará el error. El modelo generado debe ser recalibrado para otras formaciones, pozos horizontales, desviados y cuando se empleen registro de imágenes durante la perforación.