Implementamos desarrollos y servicios de análisis de datos e inteligencia artificial, para resolver problemas de ciencias aplicadas de nuestros clientes en una amplia gama de métodos:

-Inferencia de parámetros en modelos de estructura compleja y diversidad de tipos de datos.
-Procesamiento de imágenes.
-Redes neurales convolucionales.
-Inteligencia artificial soportada por redes Bayesianas.
-Modelado numérico de fenómenos naturales de alto desempeño.
-Visualisación en 3D y estadística espacial.

En la inversión sísmica, a partir de los parámetros elásticos y la densidad de masa aplicamos varios métodos para la estimación de propiedades del reservorio, tales como la arcillosidad, porosidad y saturación. La inversión petrofísica incluye las actividades siguientes:
- Análisis de registros de pozo y caracterización de la relación entre propiedades elásticas (por ejemplo Vp, Vs, densidad) y los parámetros del reservorio (por ejemplo arcillosidad, porosidad y saturación).
- Elaboración de modelos estadísticos para relacionar las propiedades elásticas y de reservorio.
- Elaboración y calibración para el área de modelos petrofísicos (basados en relaciones petrofísicas fundamentales) para relacionar las propiedades elásticas y las propiedades de reservorio.
- Estimación de las propiedades de reservorio e indicadores de probabilidad para fluidos y litología.
- Generación de mapas para la descripción de la distribución espacial de arenas e hidrocarburo.
- Nuestros algoritmos permiten la inversion sismica y petrofisica consecutiva o conjunta segun la modelidad que convenga al area y datos.

La inversión geoestadística combina la alta resolución de los registros de pozo con la información de la data sísmica mediante un método de inversión unificado.
Este método incrementa la exactitud y resolución vertical de la inversión sísmica:
- En la zona de influencia de los pozos de acuerdo con los rangos de covarianza caracterizados.
- Fuera del rango de covarianza apropiado la información de pozos no influencia la estimación, evitando la desviación de los resultados.
- El condicionamiento a la información de los pozos puede realizarse en base a las propiedades de reservorio y/o las propiedades elásticas.
- Proporciona una estimación conjunta de la densidad de masa, parámetros elásticos y propiedades de reservorio, condicionada a la información de pozos.

Los tiempos de reflexión sísmica y la profundidad vertical deben relacionarse de manera precisa mediante un modelo 3D de tiempo-profundidad, para combinar adecuadamente los datos de pozo con las propiedades derivadas de la sísmica. El proceso de transformación de la dimensión vertical desde tiempo a profundidad permite alcanzar ese objetivo; este incluye:
- Construcción del modelo previo de velocidad de onda compresional en 3D basado en la información de pozos y horizontes sísmicos interpretados.
- Transformación preliminar del tiempo al dominio de profundidad de los horizontes y propiedades derivadas de la sísmica.
- Cuantificación de ajustes residuales en el amarre a los topes y registros de pozo.
- Interpolación de los ajustes de profundidad utilizando métodos geoestadísticos, y actualización del modelo de velocidades.
- Transformación final de tiempo a profundidad aplicada a los datos sísmicos, propiedades derivadas de la sísmica y horizontes interpretados.

Nosotros cuantificamos los recursos acumulados y de cada prospecto mediante los modelos de probabilidades comúnmente aceptados en los escenarios con y sin riesgo.
El éxito en el descubrimiento de hidrocarburos es el resultado de la concurrencia de varios factores, tales como la carga, el sello, la roca reservorio y la trampa, los cuales son evaluados en cada prospecto.
Después de modelar la correspondiente distribución de probabilidad para los parámetros de reservorio involucrados en la estimación del volumen de recursos, combinamos esta información mediante una técnica de Monte Carlo para modelar y estimar los volúmenes extraíbles de petróleo y/o gas:
- Modelado de la probabilidad de éxito.
- Modelado de la superficie de reservorio, espesores grueso y neto, volumen grueso de roca, porosidad efectiva y saturaciones.
- Modelado del volumen extraíble.
- Ranking de prospectos de acuerdo a las expectativas.