Sample records for POZOS DE EXPLORACION (exploratory wells)
from WorldWideScience.org

Sample records 1 - 8 shown.



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Bioestratigrafía de secuencias del Mioceno-Plioceno de la cuenca Macuspana, sureste del Golfo de México/ Biostratigraphy of Miocene-Pliocene sequences of the Macuspana basin, southeastern Gulf of Mexico

Narváez-Rodríguez, Jesús Yanina; Helenes-Escamilla, Javier; del Moral-Domínguez, José M.; Martínez-Morales, Víctor M.; Macías-Ojeda, Consuelo; Castillejos-Zurita, Olga G.; Sánchez-Ríos, María A.
2008-08-01

Resumen en español Este trabajo presenta el análisis integrado de nanofósiles calcáreos, foraminíferos y registros geofísicos de dos pozos exploratorios en la cuenca Macuspana, sureste del Golfo de México. Esta combinación permite proponer un marco de secuencias estratigráficas para los pozos estudiados. La resolución bioestratigráfica y la confiabilidad de los resultados bioestratigráficos aumentan cuando se integran los resultados de estos dos grupos fósiles. En el pozo A se u (mas) tilizan las especies Helicosphaera kamptneri, Retículofenestra pseudoumbilica, Minylitha convallis, Discoaster hamatus, Globorotalia obesa y Globorotalia mayeri. Mientras que en el pozo B las especies útiles son: Calcidiscus macintyrei, Retículo fenestra pseudoumbilica, Discoaster quinqueramus y Globorotalia mayeri. En la sucesión sedimentaria del pozo A se reconocen tres candidatos a secuencias estratigráficas, correlacionables con los ciclos de 3er orden: TB-2.6, TB-3.1 y TB-3.5?. Para el pozo B se reconocen cinco candidatos a secuencias estratigráficas, correlacionables con los ciclos de 3er orden: TB-2.6, TB-3.1, TB-3.2, TB-3.3 y TB-3.6?. De acuerdo con los resultados, los sedimentos fueron depositados desde el Mioceno medio hasta el Pleistoceno. Los resultados bioestratigráficos y su relación con la estratigrafía de secuencias permitirán auxiliar en la integración de datos micropaleontológicos para proponer un modelo estratigráfico. Resumen en inglés This paper presents an integrated analysis of data from calcareous nannofossils,foraminifera and geophysical logs from two exploratory wells in the Macuspana basin, southeastern Gulf of Mexico. This combination permits to propose a sequence stratigraphy frame-work for the studied-wells. Biostratigraphic resolution and reliability increase with the integration of results from both fossil groups. On well A, the following species are used: Helicosphaera kamptneri. Reticulofe (mas) nestra pseudoumbilica. Minylitha convallis. Discoaster hamatus. Globorotalia obesa and Globorotalia mayeri. On well B, the useful species are: Calcidiscus macintyrei. Reticulofenestra pseudoumbilica. Discoaster quinqueramus and Globorotalia mayeri. In well A, three stratigraphic sequence candidates are recognizable, and they are correlatable with the third order eustatic cycles TB-2.6, TB-3.1 and TB-3.5?. In wellB, five stratigraphic sequence candidates are recognized, which are correlatable with the third order eustatic cycles TB-2.6, TB-3.1, TB-3.2, TB-3.3 and TB-3.6?. Results indicate that the studied sections were deposited from middle Miocene to Pleistocene. The biostratigraphic results, combined with sequence stratigraphy, will help to propose a sequence stratigraphy model.

Scientific Electronic Library Online (Spanish)

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Towards integrated Mediterranean marine observatories: Executive summary

Font, Jordi; Cochonat, P.; Delfanti, R.; Drago, A.; Gasparini, G. P.; Gorsky, G.; Griffa, A.; Mantoura, F.; Mortier, L.; Naudin, J. J.; Özsoy, E.; Papathanassiou, E.; Poulain, P. M.; Puig, Pere; Rixen, M.; Rosen, D.; Taupier-Letage, I.; Zodiatis, G.; Briand, Frédéric
2008-01-01

Digital.CSIC (Spain)

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Pronóstico para la inyección de tenso-activos en pozos de petróleo a partir de una metodología que integra técnicas de inteligencia artificial y minería de datos/ Forecast for surfactant injection in oil wells from a methodology consisting of artificial intelligence and data mining techniques/ Prognóstico para a injeção de tensoativos em poços de petróleo a partir de uma metodologia que integra técnicas de inteligência artificial e mineria de dados

Alonso, María de los A; de la Cruz, Argelio V; Barceló, Grettel
2009-10-01

Resumen en portugués Apresenta-se uma metodologia que integra diversas técnicas de inteligência artificial para construir um sistema de prognóstico que determine a conveniência de aplicar uma solução com propriedades tensoativas em um poço de petróleo, com o objetivo de aumentar a produção deste hidrocarboneto. A metodologia começa com o processamento dos dados obtidos de um experimento consistente na injeção de tensoativos a um conjunto de poços em uma jazida. Utilizaram-se div (mas) ersas técnicas exploratorias de dados, como o reconhecimento de padrões, a seleção de variáveis e os métodos para geração automatizada de hipóteses. A informação derivada deste processamento foi modelada em uma base de conhecimento que, junto com as máquinas de inferência de uma linguagem denominado HAries, permitiram a construção de um sistema capaz de tomar decisões em relação à injeção de tensoativos e sugerir a tecnologia mais apropriada a usar em cada contexto. O sistema foi aplicado em diversos poços, obtendo, em todos os casos, resultados satisfatórios. Resumen en español Se presenta una metodología que integra diversas técnicas de inteligencia artificial para construir un sistema de pronóstico que determina la conveniencia de aplicar una solución con propiedades tenso-activas a un pozo de petróleo, con el objetivo de aumentar la producción de este hidrocarburo. La metodología comienza con el procesamiento de los datos obtenidos de un experimento consistente en la inyección de tenso-activos a un conjunto de pozos en un yacimiento. (mas) Se utilizaron diversas técnicas exploratorias de datos, como lo son reconocimiento de patrones, selección de variables y métodos para la generación automatizada de hipótesis. La información derivada de este procesamiento fue modelada en una base de conocimiento, que junto con las máquinas de inferencia de un lenguaje, denominado HAries, permitieron la construcción de un sistema capaz de tomar decisiones en relación a la inyección de tenso-activos y sugerir la tecnología más apropiada a usar en cada contexto. El sistema se aplicó a diversos pozos, obteniendo, en todos los casos, resultados satisfactorios. Resumen en inglés A methodology is presented that integrates diverse artificial intelligence techniques in order to build a forecast system that determines the convenience of applying a solution with tensoactive properties to an oil well, so as to increase oil production. The methodology begins by processing the data obtained from an experiment consisting in the injection of tensoactive products into a group of wells in an oil field. Different exploratory techniques were used, such as patt (mas) ern recognition, selection of variables, and methods for the automatic generation of hypotheses. The information obtained through such processing was modeled in a knowledgebase which, together with the inference machinery of a language named HAries, permitted the construction of a system capable of decision-making in relation to the injection of tensoactive substances and of suggesting the most appropriate technology to be used in each instance. The system was applied to different wells, obtaining in satisfactory results in every case.

Scientific Electronic Library Online (Spanish)

6

New records of deep-water teleost fish in the Balearic Sea and Ionian Sea (Mediterranean Sea)

D´Onghia, Gianfranco; Lloris, Domingo; Sion, Letizia; Politou, Chrissi-Yianna; Dokos, John
2004-01-01

Digital.CSIC (Spain)

8

A 2D unknown contour recovery method immune to system non-linear effects

Hernández Juan, Sergi; Mirats Tur, Josep Maria
2006-01-01

Digital.CSIC (Spain)