Análisis de sensibilidad aplicado a modelos ipr en yacimientos de aceite naturalmente fracturados

Un yacimiento naturalmente fracturado es aquel que contiene fracturas creadas por la naturaleza, estas fracturas tienen un efecto, que puede ser positivo o negativo en el flujo de fluidos. Por esta razón, para determinar una óptima producción se hace necesario un estudio detallado de los modelos IPR...

Full description

Autores:
Monroy Simmonds, Diana Paola
Rangel Barrera, Maria Fernanda
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2013
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
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OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Yacimiento De Aceite Naturalmente Facturado
Ipr
Estadística Descriptiva
Análisis De Sensibilidad.
Oil Naturally Fractured Reservoir
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Descriptive Statistics
Sensibility Analysis.
Rights
License
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description Un yacimiento naturalmente fracturado es aquel que contiene fracturas creadas por la naturaleza, estas fracturas tienen un efecto, que puede ser positivo o negativo en el flujo de fluidos. Por esta razón, para determinar una óptima producción se hace necesario un estudio detallado de los modelos IPR que se encuentran en la literatura para predecir el comportamiento de yacimiento de aceite. El objetivo del presente trabajo de investigación es realizar un estado del arte de los modelos IPR para yacimientos de aceite naturalmente fracturados, además de un posterior análisis de sensibilidad apoyándose en la estadística descriptiva para determinar los modelos más efectivos, teniendo en cuenta sus parámetros y rangos óptimos de aplicación. Para lograr esto, se recopilaron de la literatura modelos IPR, posteriormente se realizó una selección modelos con base a diversos criterios para poder desarrollar un análisis estadístico y de sensibilidad bajo la creación de diversos escenarios de aplicación y validación, a través de una herramienta software que permite determinar la producción de pozos de aceite interceptados por fracturas naturales bajo las características de los modelos seleccionados. Finalmente, se determinaron las posibles causas por las cuáles se pueden presentar fuentes de error al aplicar los modelos, para determinar los rangos de aplicación en los que se presenta una mejor producción. 1
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