Análisis multivariable para la selección de las mejores zonas productivas de la formación Santo Tomás, sección 68, campo Gustavo Galindo Velasco
Publicado 2018-12-20
Palavras-chave
- Diseño de Experimentos,
- Regresión Lineal Múltiple,
- Campos Maduros
Como Citar
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Resumo
Para el desarrollo óptimo de reservorios de hidrocarburos es necesario el uso de la simulación numérica de yacimientos, para lo cual se necesita una gran cantidad de datos tales como parámetros geológicos y de reservorio; por lo que se requiere un adecuado registro de información a lo largo de la vida de un campo. En campos antiguos con poca caracterización geológica y falta de un adecuado registro de información, tales como el campo Gustavo Galindo Velasco, en el cual se dificulta la implementación de un modelo de simulación numérica; debido a que la baja producción no justifica los elevados costos de ejecución y ajustes históricos de un proyecto de simulación. Al tratarse de un campo altamente depletado, con un historial de producción de más de cien años y con presiones de formación bajas; y considerando además la compleja geología de la Península de Santa Elena y la escasa información en ciertas secciones del campo dificulta que se realicen estudios en el yacimiento, lo cual limita las inversiones para el desarrollo del campo. Con la información limitada disponible se realizó un análisis estadístico multivariable de la Formación Santo Tomás de la Sección 68 del Campo Gustavo Galindo Velasco haciendo uso de: (1) Diseño de Experimentos (DOE), para determinar los factores más influyentes en la producción acumulada y de esta manera poder caracterizar las zonas con mayor potencial de producción; y (2) Regresión Lineal Múltiple, como método de análisis del comportamiento de la producción acumulada de petróleo bajo ciertos parámetros y condiciones.
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Referências
2. Guardia, V. M. D., Torres, M. C., Arenas, C. E. V., Castro, R. H., Toro, G. M., & Mendoza, O. B. (2011). Análisis de riesgo y simulación de monte carlo en la valoración de proyectos– aplicación en la industria de los hidrocarburos. Revista Fuentes, 9(2).
3. Guerrero-Martin, C. A., Montes-Páez, E., de Oliveira, K., Cristina, M., Campos, J., & Lucas, E. F. (2018, June). Calculating Asphaltenes Precipitation Onset Pressure by Using Cardanol as Precipitation Inhibitor: A Strategy to Increment the Oil Well Production. In SPE Trinidad and Tobago Section Energy Resources Conference. Society of Petroleum Engineers.
4. Montgomery, D. Diseño de Experimentos, 2001. Segunda Edición. Pag. 170-384. Limusa Wiley
5. Malone, P., FANTIN, F., TUERO, F. Informe Geológico y de Reservorios del Área, 1999. Ancón.
6. Pacifpetrol S.A. Informe de Reservorios del Campo, 2012. Ancón
7. Páez, E. G. M., González, F. E. C., & Duarte, C. A. M. (2016). Aplicación de series de tiempo en la realización de pronósticos de producción. Fuentes: El reventón energético, 14(1), 79-88.
8. Quintero, R. M., Lamus, C. M., Garzón, S. A., Páez, E. M., & cepeda Gómez, F. (2016). Ajuste de la presión anular en pozos con bloqueo por gas para optimización de producción en el campo cira infantas.
Revista Fuentes, 14(2), 65-74.
9. Quintero, Y. A., Triana, R. L., Jaimes, M. G., & Torres, M. L. (2010). Optimización de diseños de fractura hidráulica aplicando estudios geomecánicos. Revista fuentes, 8(2).
10. Sánchez, J. Determinación de las Propiedades de los Fluidos de los Yacimientos del Campo GGV a partir del Uso de Correlaciones Empíricas en Sistemas de Petróleo, Gas y Agua para Cálculo de Factores de recobro y Reservas. (Tesis de tercer nivel, Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2014).
11. Tamayo, G. A. V., Consuegra, F. R., & Simancas, M. E. C. (2017). Predicción de flujo multifásico en sistemas de recolección de crudo: descripción de requerimientos. Fuentes: El reventón energético, 15(1), 87-99.