Estimation of mechanical properties of rock using artificial intelligence
dc.citation.epage | 103 | |
dc.citation.issue | 14 | |
dc.citation.journalAbbreviatedTitle | ing.cienc. | eng |
dc.citation.journalTitle | Ingeniería y Ciencia | eng |
dc.citation.spage | 83 | |
dc.citation.volume | 7 | |
dc.contributor.affiliation | Universidad Industrial de Santander (UIS) | spa |
dc.contributor.author | Galvis, Laura Viviana | spa |
dc.contributor.author | Augusto Ochoa, César | spa |
dc.contributor.author | Arguello Fuentes, Henry | spa |
dc.contributor.author | Carvajal Jiménez, Jenny Mabel | spa |
dc.contributor.author | Calderón Carrillo, Zuly Himelda | spa |
dc.coverage.spatial | Medellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees | eng |
dc.date | 2011-12-01 | |
dc.date.accessioned | 2019-11-22T18:55:37Z | |
dc.date.available | 2019-11-22T18:55:37Z | |
dc.date.issued | 2011-12-01 | |
dc.description | This article presents the way two artificial intelligence techniques, neural networks and genetic algorithms were combined, for the development of a computational tool used to estimate mechanical properties such as tensile strength, uniaxial compression resistance and resistance to triaxial compression in sandstones, from petrophysical properties using test data from the Rock Mechanics Laboratory of the Colombian Petroleum Institute - Ecopetrol SA as training data facilitating the design of non-destructive tests with a certain degree of confidence and leading to cost reduction. | eng |
dc.description | Este artículo presenta la forma como fueron combinadas dos técnicas de inteligencia artificial, redes neuronales y algoritmos genéticos, para el desarrollo de una herramienta computacional utilizada para la estimación de propiedades mecánicas tales como la resistencia a la tensión, la resistencia a la compresión uniaxial y la resistencia a la compresión triaxial en areniscas, a partir de propiedades petrofísicas utilizando datos de pruebas del Laboratorio de Mecánica de Rocas del Instituto Colombiano del Petróleo - Ecopetrol S.A. como datos de entrenamiento facilitando el diseño de ensayos no destructivos con cierto grado de confianza y dando lugar a una reducción de costos. | spa |
dc.format | application/pdf | |
dc.identifier.issn | 2256-4314 | |
dc.identifier.issn | 1794-9165 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10784/14465 | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Universidad EAFIT | spa |
dc.relation.isversionof | http://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/430 | |
dc.relation.uri | http://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/430 | |
dc.rights | Copyright (c) 2011 Laura Viviana Galvis, César Augusto Ochoa, Henry Arguello Fuentes, Jenny Mabel Carvajal Jiménez, Zuly Himelda Calderón Carrillo | eng |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | eng |
dc.rights.local | Acceso abierto | spa |
dc.source | instname:Universidad EAFIT | |
dc.source | reponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT | |
dc.source | Ingeniería y Ciencia; Vol 7, No 14 (2011) | spa |
dc.subject.keyword | Artificial Intelligence | eng |
dc.subject.keyword | Artificial Neural Network | eng |
dc.subject.keyword | Genetic Algorithm | eng |
dc.subject.keyword | Petrophysical Properties | eng |
dc.subject.keyword | Mechanical Properties | eng |
dc.subject.keyword | Inteligencia Artificial | spa |
dc.subject.keyword | Red Neuronal Artificial | spa |
dc.subject.keyword | Algoritmo Genético | spa |
dc.subject.keyword | Propiedades Petrofísicas | spa |
dc.subject.keyword | Propiedades Mecánicas | spa |
dc.title | Estimation of mechanical properties of rock using artificial intelligence | eng |
dc.title | Estimación de propiedades mecánicas de roca utilizando inteligencia artificial | spa |
dc.type | article | eng |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | eng |
dc.type | publishedVersion | eng |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | eng |
dc.type.local | Artículo | spa |