Metodología de diagnóstico de daño de formación para identificar posibles problemas de daño en la formación mugrosa del campo colorado

Para la industria de hidrocarburos es vital maximizar la producción al mínimo costo posible. A medida que el tiempo transcurre las reservas se acaban y los costos de producción aumentan, por lo cual se requiere optimizar la productividad de las reservas existentes mediante la prevención de daños de...

Full description

Autores:
Reinstag Olivera, Jorge Iván
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2009
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
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Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/22036
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Palabra clave:
Daño de Formación
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Crudo
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description Para la industria de hidrocarburos es vital maximizar la producción al mínimo costo posible. A medida que el tiempo transcurre las reservas se acaban y los costos de producción aumentan, por lo cual se requiere optimizar la productividad de las reservas existentes mediante la prevención de daños de formación y la eliminación de los daños que se identifiquen. El daño de formación es la principal causa de grandes pérdidas financieras en los campos a nivel mundial. Por lo tanto, su identificación, remoción y prevención se ha convertido en la mejor estrategia para optimizar la producción y minimizar costos. Este trabajo muestra, de forma muy puntual, una metodología paso a paso para identificar daños de formación potenciales en la formación mugrosa (Zonas B y C) del Campo Colorado. El Campo Colorado actualmente cuenta con 7 pozos activos y 67 pozos entre los que se encuentran algunos inactivos y otros cerrados por causa de baja productividad o problemas que no permiten su explotación, lo que indica que estas reservas se encuentran en peligro y requieren de la evaluación, prevención y remoción del daño de formación. La metodología incluye técnicas de diagnóstico de daño encontradas en la literatura, pruebas de laboratorio, utilización de software especializado con licencia propiedad de ICP-ECOPETROL (Wellflo, Solmineq, Scale Chem, Stimcade, Surfe) y conocimiento no disponible en literaturas de personal experto. Adicionalmente, se realizó el modelamiento de agua de los pozos Col-37 y Col-38 (mayores productores de aceite actualmente) del Campo Colorado utilizando la herramienta Solmineq88 con el fin de identificar posible presencia de daño por incrustaciones a la fecha en que fueron tomados los datos termodinámicos de los pozos.
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Por lo tanto, su identificación, remoción y prevención se ha convertido en la mejor estrategia para optimizar la producción y minimizar costos. Este trabajo muestra, de forma muy puntual, una metodología paso a paso para identificar daños de formación potenciales en la formación mugrosa (Zonas B y C) del Campo Colorado. El Campo Colorado actualmente cuenta con 7 pozos activos y 67 pozos entre los que se encuentran algunos inactivos y otros cerrados por causa de baja productividad o problemas que no permiten su explotación, lo que indica que estas reservas se encuentran en peligro y requieren de la evaluación, prevención y remoción del daño de formación. La metodología incluye técnicas de diagnóstico de daño encontradas en la literatura, pruebas de laboratorio, utilización de software especializado con licencia propiedad de ICP-ECOPETROL (Wellflo, Solmineq, Scale Chem, Stimcade, Surfe) y conocimiento no disponible en literaturas de personal experto. Adicionalmente, se realizó el modelamiento de agua de los pozos Col-37 y Col-38 (mayores productores de aceite actualmente) del Campo Colorado utilizando la herramienta Solmineq88 con el fin de identificar posible presencia de daño por incrustaciones a la fecha en que fueron tomados los datos termodinámicos de los pozos.PregradoIngeniero QuímicoTo hydrocarbons industry is vital to maximize the production at the minimum costs possible. Along the time the oil reserves are expiring and the production costs are increasing, for that reason is required to optimize the productivity of the existing reserves through the formation damage prevention and the elimination of those that are identified. Formation damage is the principal cause of big financial loser in the fields around the world. Therefore, the identification, removal and prevention of formation damage becomes the best strategy to optimize the production and minimizing costs. This job shows, in a punctual way, a methodology step by step to identify potential formation damage in the filthy formation (Zones B and C) of Colorado field. Actually, the Colorado field have 7 active wells and 67 wells within some inactives and others abandoned cause the low productivity or problems that doesn’t permit his exploitation. This shows that this reserves are in a dangerous situation and so is required the evaluation, preventing and stripping of formation damage. The methodology includes damage diagnosis techniques reported in the literature, laboratory tests, use of specialized software with license property of ICP-ECOPETROL (Wellflo, Solmineq, Scale Chem, Stimcade, Surfe) and not available knowledge in the literature given by expert staff. Additionally, was made a water modeling of Col-37 and Col-38 wells of Colorado field using Solmineq88 software to identify possible damage presence by scale depositions at the date that thermodynamics data of the wells were takeapplication/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicoquímicasIngeniería QuímicaEscuela de Ingeniería QuímicaDaño de FormaciónRocaCrudoAguaGasProductividad.Formation DamageRockOilWaterGasProductivity.Metodología de diagnóstico de daño de formación para identificar posibles problemas de daño en la formación mugrosa del campo coloradoFormation damage diagnosis methodology to identify possible damage problems in the filthy formation of colorado fieldTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf333879https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/ace4fc7f-d1ec-40e3-8f38-3a37eeafb065/downloade7b2a54c32126cba4218a2f0ca4d9624MD51Documento.pdfapplication/pdf1967031https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/9f075429-48ab-4ab7-a013-742d6048ae49/download812c9f8dc493275ff441d86dbab01510MD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf429454https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/ae68833c-309b-45df-8293-1ae2a0176a09/download110ccffc4df382df9a99789395efd7efMD5320.500.14071/22036oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/220362024-03-03 12:29:14.451http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co

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