Análisis de curva de declinación de pozos del noroeste del Perú con herramientas de inteligencia de negocios
Cargando...
Fecha
2024
Autores
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Nacional de Piura
Resumen
La industria petrolera enfrenta desafíos en la optimización de la producción, destacando la carencia de software especializado accesible. Los programas existentes son costosos y limitan la eficiencia en el análisis de declinación, careciendo de métodos automáticos para operar en múltiples pozos. Este estudio aborda la necesidad de una herramienta asequible y eficiente, desarrollando un programa en Python que automatiza el análisis de declinación en varios pozos y la visualización de resultados en la Herramienta de Inteligencia de Negocios Power BI. El objetivo de la investigación incluye el desarrollo de un algoritmo basado en la teoría de Arps para ajustar curvas de declinación con precisión. La herramienta permitirá el análisis simultáneo de múltiples pozos, integrando el historial de producción, mecanismo de impulsión y variabilidad espacial para mejorar la comprensión de los factores que influyen en la producción. Además, se busca generar pronósticos que identifiquen patrones y tendencias. La metodología aplicada implica investigación, recopilación y procesamiento de datos para desarrollar un software en el lenguaje de programación Python y visualización de resultados en los reportes dinámicos generados en la Herramienta de Inteligencia de Negocios Power BI. La validación y comparación de resultados ampliarán el conocimiento científico en el Análisis de Curvas de Declinación. Los resultados indican que la herramienta automatizada en Python es eficaz al emplear ecuaciones de Arps, proporcionando pronósticos precisos visualizados en reportes de Power BI. El algoritmo demuestra eficiencia y precisión, ofreciendo una alternativa comercial viable y accesible. La herramienta se implementa con éxito en 107 pozos seleccionados, facilitando el análisis conjunto y mejorando la gestión de recursos. La integración del mecanismo de impulsión muestra eficacia práctica, brindando una ventaja en la toma de decisiones estratégicas a nivel de campo. La herramienta de generación de pronósticos identifica patrones y tendencias considerando la variabilidad espacial en los pozos seleccionados. En resumen, esta investigación llena una brecha en el Análisis de Curvas de Declinación en la Industria Petrolera, ofreciendo una alternativa asequible y eficiente a los softwares comerciales. La herramienta automatizada busca impulsar la productividad y rentabilidad en la producción de petróleo, contribuyendo al avance en el sector.
Descripción
Palabras clave
Curvas de declinación, Python, Power BI, Ecuaciones de Arps, Pronósticos de producción