Modelado de predicción de la efectividad de tratamientos químicos para remoción de orgánicos, mediante rmn1h y quimiometría

Resumo

Uno de los problemas más comunes presentados en la producción de petróleo a nivel mundial son los depósitos parafínicos, los cuales se producen por cambios en las condiciones termodinámicas originales del crudo. Este material al ser depositado en la formación, ocasiona una disminución en la permeabilidad de los canales de flujo causando taponamiento en las perforaciones, aumentando el daño a la formación y disminuyendo el flujo de fluidos.
La dificultad en el descubrimiento de nuevas reservas, ha llevado a la industria a centrar su atención en los yacimientos maduros con el fin de aumentar el factor de recobro. Históricamente el Campo Colorado, ha presentado precipitación y depositación de parafinas, lo cual se puede evidenciar en la caída drástica en su producción y en los periódicos trabajos de limpieza y cierre de pozos.
Uno de los métodos más utilizados para la remoción de parafinas es el tratamiento químico, el cual requiere previamente de una serie de análisis y pruebas de compatibilidad para determinar la factibilidad de ser inyectado. Esta investigación se encaminó al desarrollo de un modelo de predicción de la efectividad resultados de tratamientos químicos para remoción de parafinas a partir de los resultados obtenidos mediante la técnica RMN 1H, quimiometría y pruebas de compatibilidad.
El desarrollo de esta investigación permitió definir los grupos funcionales más significativos presentes en los tratamientos químicos factibles para aplicar en la remoción de depósitos de parafina de la formación Mugrosa del campo Colorado, seleccionar el tratamiento de mejores resultados en esta evaluación, y plantea las bases para la formulación de nuevos productos; además propone una metodología para la selección de nuevos tratamientos químicos por medio de un modelo estadístico de predicción, evitando realizar las pruebas rutinarias con roca y fluidos, ahorrando tiempo y recursos, la cual puede ser replicada a otros campos con problemas similares.