Análisis de curva de declinación de pozos del noroeste del Perú con herramientas de inteligencia de negocios

Alban Medina, Fiorella Mireyna

Análisis de curva de declinación de pozos del noroeste del Perú con herramientas de inteligencia de negocios

dc.contributor.advisor	Timaná Jaramillo, Pedro Bienvenido
dc.contributor.author	Alban Medina, Fiorella Mireyna
dc.date.accessioned	2025-02-04T16:50:28Z
dc.date.available	2025-02-04T16:50:28Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	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.
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	http://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/5416
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Nacional de Piura
dc.publisher.country	PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.source	Universidad Nacional de Piura
dc.source	Repositorio Institucional Digital - UNP
dc.subject	Curvas de declinación
dc.subject	Python
dc.subject	Power BI
dc.subject	Ecuaciones de Arps
dc.subject	Pronósticos de producción
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.03
dc.title	Análisis de curva de declinación de pozos del noroeste del Perú con herramientas de inteligencia de negocios
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni	03825196
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0001-9258-2033
renati.author.dni	71993916
renati.discipline	724046
renati.juror	Carhuachín Gutiérrez, Royvelí
renati.juror	Velásquez Varela, Miqueas Daniel
renati.juror	Ramos Morán, Ronald Roggers
renati.level	http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
renati.type	http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Ingeniería de Petróleo
thesis.degree.grantor	Universidad Nacional de Piura. Facultad de Ingeniería de Minas
thesis.degree.name	Ingeniero de Petróleo