Fuentes, el reventón energético

Vol. 22 Núm. 1 (2024): Fuentes, el reventón energético
Artículos

SIMULACIÓN ANALÍTICA EN RESERVORIOS COMPARTIMENTALIZADOS PARA REALIZAR PREDICCIONES Y EVALUAR EL POTENCIAL Y RENTABILIDAD DE PROYECTOS DE PERFORACIÓN INFILL Y DE INYECCIÓN DE AGUA

PDF
  • Danilo Arcentales Bastidas,
  • César Calle
Danilo Arcentales Bastidas
ESCUELA SUPERIOR POLITECNIA DEL LITORAL
César Calle
Escuela Superior Politécnica del Litoral, ESPOL, Facultad de Ingeniería en Ciencias de la Tierra, Campus Gustavo Galindo Km. 30.5 Vía Perimetral, P.O. Box 09-01-5863
DOI: https://doi.org/10.18273/revfue.v22n1-2024005

Publicado 2024-09-09

Palabras clave

  • Infill drilling,
  • Compartmentalized reservoir,
  • Volumetric reservoir,
  • Solution gas drive

Cómo citar

Arcentales Bastidas, D., & Calle Mondragon, C. O. (2024). SIMULACIÓN ANALÍTICA EN RESERVORIOS COMPARTIMENTALIZADOS PARA REALIZAR PREDICCIONES Y EVALUAR EL POTENCIAL Y RENTABILIDAD DE PROYECTOS DE PERFORACIÓN INFILL Y DE INYECCIÓN DE AGUA. Fuentes, El reventón energético, 22(1), 61–77. https://doi.org/10.18273/revfue.v22n1-2024005

Derechos de autor 2024 Fuentes, el reventón energético

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Resumen

La simulación analítica revela múltiples aspectos ligados a la complejidad dinámica del yacimiento, así como la variabilidad de los parámetros de entrada-salida ligados a los datos de fluidos y a las permeabilidades relativas (Donohue et al., 1995; Houck & Cooley, 1983). El modelo analítico proporciona estimaciones de la producción y la energía del yacimiento a partir de proyectos de perforación infill y de modelos de recuperación secundaria con menor incertidumbre. El balance de materiales se aplicó a un bloque estructural visualizado como un “tanque”, representado como un yacimiento compartimentalizado con conducción de gas en solución. El área de estudio es un bloque estructural de 135 acres ubicado en el noroeste de Perú, es un reservorio volumétrico impulsado por gas de solución, que está agotado por 11 pozos productores. El modelo se realizó con el ajuste histórico de los datos de producción y presiones, luego se obtuvieron predicciones con la perforación de cinco pozos infill y la aplicación de un proyecto de inyección de agua. Los resultados arrojaron que para el bloque compartimentalizado del estudio sólo 3 pozos son el número óptimo de pozos de infill con un incremento individual de 52 miles de barrilles de petróleo (MBO) de reservas (encima del punto de equilibrio 46 MBO) con una inversión total de 1,8 millones de dólares por los 3 pozos, alcanzando una rentabilidad total de 2,24 millones de dólares. Además, con un proyecto de inyección de agua se consigue un mantenimiento de la presión y unas reservas incrementales de 147 MBO con una inversión de 2 millones de dólares, alcanzando una rentabilidad de 2,105 millones de dólares.

PDF

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Referencias

  1. Basuni, M. N. (2018). Successful Infill Drilling in Raja Field Causes Ten-Fold Increase in Production. Indonesian Petroleum Association, 277-193. https://doi.org/10.29118/ipa.1322.277.293
  2. Craft, B. C., Hawkins, M. F., & Terry, R. E. (1959). Applied Reservoir Engineering. Prentice Hall, Upper Saddle River.
  3. Dake, L. P. (1983). Fundamentals of Reservoir Engineering. Elseiver.
  4. Donohue, J. M., Houck, E. C., & Myers, R. H. (1995). Simulation Designs for the Estimation of Quadratic Response Surface Gradients in the Presence of Model Misspecification. Management Science, 41(2). https://doi.org/10.1287/mnsc.41.2.244
  5. Driscoll, V. J. (1974). Recovery optimization through infill drilling - Concepts, analysis, and field results. Proceedings Of Fall Meeting Of The Society Of Petroleum Engineers Of AIME. 1974. https://doi.org/10.2523/4977-ms
  6. Erazo-Bone, R., Escobar-Segovia, K., Arcentales-Bastidas, D., Vargas-Gutiérrez, X., Arreaga-Arévalo, Á., & Román-Aguilar, A. (2019). Optimization of the drilling parameters in low angle wells by the application of statistical analysis. Proceedings of the LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education and Technology, 2019-July. https://doi.org/10.18687/LACCEI2019.1.1.78
  7. Fullana Belda, C., & Urquía Grande, E. (2009). Los modelos de simulación: una herramienta multidisciplinar de investigación. Encuentros Multidisciplinares, 11(32), 37-48.
  8. Gould, T. L., & Sam Sarem, A. M. (1989). Infill drilling for incremental recovery. JPT, Journal of Petroleum Technology, 41(3), 229–237. https://doi.org/10.2118/18941-pa
  9. Havlena, D., & Odeh, A. S. (1963). The Material Balance as an Equation of a Straight Line. Journal of Petroleum Technology, 15(08), 896–900. https://doi.org/10.2118/559-pa
  10. Hijar, M. (2022). Petrofísica de la Formación Pariñas Inferior en el desarrollo del yacimiento Alvarez Oveja, lote IV, cuenca Talara, Piura. [Tesis de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.
  11. Houck, E. C., & Cooley, B. J. (1983). Experimental Strategies for the Estimation of Optimum Operating Conditions in Simulation Studies. Winter Simulation Conference Proceedings, 2, 403-404.
  12. Pletcher, J. L. (2002). Improvements to reservoir material-balance methods. SPE Reservoir Evaluation and Engineering, 5(1), 49–59. https://doi.org/10.2118/75354-PA
  13. Reviere, R. H., & Wu, C. H. (2003). An Economic Evaluation of Waterflood Infill Drilling in Nine Texas Waterflood Units. In SPE Reprint Series (Issue 56).
  14. Sills, S. R. (1996). Improved Material-Balance Regression Analysis for Waterdrive Oil and Gas Reservoirs. SPE Reservoir Engineering, 11(2), 127–134. https://doi.org/10.2118/28630-pa
  15. Trujillo, M., Rodriguez, E., Delgadillo, C., Claro, Y., Rojas, R., & Sandoval, J. (2018). Reduciendo la incertidumbre en la ejecución de un piloto de combustión in situ en un campo de crudo extra pesado colombiano mediante la realización de una prueba de conectividad con nitrógeno. Revista Fuentes, El Reventón Energético, 16(2), 109-120. https://doi.org/10.18273/revfue.v16n2-2018008