Estimadores robustos de autocorrelación espacial basados en la varianza muestral
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Alejandro F. Saccomano
Gabriela B. Savioli
M. Susana Bidner
La Geoestadística se ha convertido en una herramienta muy útil en las ciencias de la tierra. La aplicaremos
para estudiar las características espaciales de las rocas reservorios de petróleo, desde la perspectiva de la
ingeniería de reservorios. El comportamiento espacial de la permeabilidad y de la porosidad se describe en este
trabajo mediante la autocorrelación. Una medida tradicional de la autocorrelación es el semivariograma. En
este trabajo se proponen dos nuevos estimadores de la autocorrelación espacial. El primero es LV (Varianza
Local), basado en la varianza de la distribución. Se deduce que LV es también un estimador del valor medio
del semivariograma dentro de una región. LV es muy robusto y resistente a los valores extremos. Es también
muy suave y por eso fácil de ser representado por un modelo teórico. El segundo, SLV (Semivariograma
desde la Varianza Local), está relacionado con las derivadas del primero. Es un estimador del semivariograma
propiamente dicho. LV y SLV se aplican a conjuntos de datos reales y sintéticos. Sus resultados se comparan
con los de otros estimadores clásicos e integrales. LV y SLV se comportan mejor que el estimador clásico
punto a punto de Matheron, que es impreciso a distancias de separación moderadas a grandes. Además se
comportan de manera similar a los estimadores integrales de Li y Lake, siendo su principal ventaja el tiempo
de cómputo, que es tres veces menor.
para estudiar las características espaciales de las rocas reservorios de petróleo, desde la perspectiva de la
ingeniería de reservorios. El comportamiento espacial de la permeabilidad y de la porosidad se describe en este
trabajo mediante la autocorrelación. Una medida tradicional de la autocorrelación es el semivariograma. En
este trabajo se proponen dos nuevos estimadores de la autocorrelación espacial. El primero es LV (Varianza
Local), basado en la varianza de la distribución. Se deduce que LV es también un estimador del valor medio
del semivariograma dentro de una región. LV es muy robusto y resistente a los valores extremos. Es también
muy suave y por eso fácil de ser representado por un modelo teórico. El segundo, SLV (Semivariograma
desde la Varianza Local), está relacionado con las derivadas del primero. Es un estimador del semivariograma
propiamente dicho. LV y SLV se aplican a conjuntos de datos reales y sintéticos. Sus resultados se comparan
con los de otros estimadores clásicos e integrales. LV y SLV se comportan mejor que el estimador clásico
punto a punto de Matheron, que es impreciso a distancias de separación moderadas a grandes. Además se
comportan de manera similar a los estimadores integrales de Li y Lake, siendo su principal ventaja el tiempo
de cómputo, que es tres veces menor.
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Com citar
Saccomano, Alejandro F. et al. “Estimadores robustos de autocorrelación espacial basados en la varianza muestral”. Revista internacional de métodos numéricos para cálculo y diseño en ingeniería, vol.VOL 17, no. 1, https://raco.cat/index.php/RevistaMetodosNumericos/article/view/123925.
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