Show simple item record

dc.contributor.advisorOrtíz Dávila, Álvaro Enriquespa
dc.creatorRocha Salamanca, Mauricio Fernandospa
dc.date.accessioned2016-11-10T22:04:26Z
dc.date.available2016-11-10T22:04:26Z
dc.date.created2016-08-03spa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/4311
dc.descriptionLos datos sísmicos de reflexión son información esencial en la actividad de exploración de hidrocarburos porque permiten determinar en profundidad la forma y disposición de las unidades geológicas o capa litológicas, basándose en la detección de las ondas acústicas generadas por una fuente artificial y que se propagan a través del subsuelo según las propiedades físicas de las capas. Los datos sísmicos 3D permiten visualizar con mayor confianza la disposición de las estructuras geológicas en el subsuelo, basándose en imágenes, pero para obtenerlas se necesita un buen muestreo de los datos. Las zonas de exclusiones ambientales y socio-políticas, donde no se puede realizar exploración sísmica, presentan áreas sin información por lo cual se hace necesario recurrir a la tecnología de interpolación espacial para mejorar la imagen sísmica del subsuelo. En este trabajo se evaluaron el desempeño de tres tipos de interpolación espacial como lo son Distancia Inversa Ponderada (Inverse distance weighted, IDW), Kriging Ordinario (KRIORD) y Regresión Kriging (RKRI) utilizando los datos de reflexión sísmica en el programa Llanos 26 3D, localizado en la cuenca de los Llanos Orientales. Se calcularon 6 indicadores de desempeño para cada método de interpolación obteniéndose mejores resultados con el método de interpolación Regresión Kriging, algoritmo que se aplicó a las zonas de pérdida de información.spa
dc.description.abstractSeismic reflection data are essential information on the activities of hydrocarbon exploration because they allow to determine in-depth the shape of geological units or lithological layer, based on the detection of acoustic waves generated by an artificial source and propagating through the ground according to the physical properties of the subsurface. 3D seismic data are the best to visualize the structure of the geological subsurface, based on images, but to obtain a good sampling of data is needed. Environmental areas of exclusions, where you can´t perform seismic exploration, show zones without information which is necessary to recovery from spatial interpolation technology to improve the seismic image of the subsurface. In this paper were test of performance of three types of spatial interpolation such as Inverse Distance Weighting (IDW), Ordinary Kriging (KRIORD) and Regression Kriging (RKRI) using seismic reflection data in the Llanos 26 3D program, located in the Llanos basin, Colombia. 6 performance indicators for each interpolation method were calculate, obtaining better results with Regression Kriging interpolation method, algorithm was applied to the areas of information loss of the program seismic 3D.spa
dc.description.sponsorshipNewNorth Consulting S.A.S.spa
dc.format.mimetypepdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectDiseño Sísmico 3Dspa
dc.subjectInterpolación Espacial 3Dspa
dc.subjectGeoestadísticaspa
dc.subjectIDWspa
dc.subjectKrigingspa
dc.subjectRegresión Krigingspa
dc.titleInterpolación espacial en 3 dominios (3D) de datos sísmicos de reflexión en el Bloque Llanos 26, Cuenca de los Llanos Orientales, Colombiaspa
dc.subject.lembMaestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y disertaciones académicasspa
dc.subject.lembGeología - Métodos estadísticosspa
dc.subject.lembAnálisis espacial (estadística)spa
dc.subject.lembAnálisis funcionalspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.title.titleenglishSpatial Interpolation in 3 Domains (3D) of seismic data of reflection in block Llanos 26, Llanos Orientales Basin, Colombiaspa
dc.subject.keyword3D Seismic Designspa
dc.subject.keyword3D Space Interpolationspa
dc.subject.keywordGeostatisticsspa
dc.subject.keywordIDWspa
dc.subject.keywordKrigingspa
dc.subject.keywordKriging Regressionspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Except where otherwise noted, this item's license is described as Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional