Modelo probabilístico de balance de materiales en campos maduros. Aplicación campo Escuela Colorado

Estadística, Crystall Ball, Campo Colorado. El cálculo de recursos hidrocarburos se encuentra asociado a niveles de incertidumbre, debido a la calidad y cantidad de la información empleada en las estimaciones pertinentes, en las cuales se usa información puntual, es decir, información de pozo para p...

Full description

Autores:
Coronel Pino, Adrian Heli
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/37201
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/37201
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Simulación Monte Carlo
Balance De Materiales Recursos Hidrocarburos
Monte Carlo Simulation; Hydrocarbon Resources
Rights
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
id UISANTADR2_fbc90d60d147b0a72a8525d3c06884f0
oai_identifier_str oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/37201
network_acronym_str UISANTADR2
network_name_str Repositorio UIS
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Modelo probabilístico de balance de materiales en campos maduros. Aplicación campo Escuela Colorado
dc.title.english.none.fl_str_mv Probabilistic model of material balance in mature field colorado fiel school application
title Modelo probabilístico de balance de materiales en campos maduros. Aplicación campo Escuela Colorado
spellingShingle Modelo probabilístico de balance de materiales en campos maduros. Aplicación campo Escuela Colorado
Simulación Monte Carlo
Balance De Materiales Recursos Hidrocarburos
Monte Carlo Simulation; Hydrocarbon Resources
title_short Modelo probabilístico de balance de materiales en campos maduros. Aplicación campo Escuela Colorado
title_full Modelo probabilístico de balance de materiales en campos maduros. Aplicación campo Escuela Colorado
title_fullStr Modelo probabilístico de balance de materiales en campos maduros. Aplicación campo Escuela Colorado
title_full_unstemmed Modelo probabilístico de balance de materiales en campos maduros. Aplicación campo Escuela Colorado
title_sort Modelo probabilístico de balance de materiales en campos maduros. Aplicación campo Escuela Colorado
dc.creator.fl_str_mv Coronel Pino, Adrian Heli
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Ribon Barrios, Helena Margarita
Bejarano Wallens, Aristobulo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Coronel Pino, Adrian Heli
dc.subject.none.fl_str_mv Simulación Monte Carlo
Balance De Materiales Recursos Hidrocarburos
topic Simulación Monte Carlo
Balance De Materiales Recursos Hidrocarburos
Monte Carlo Simulation; Hydrocarbon Resources
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Monte Carlo Simulation; Hydrocarbon Resources
description Estadística, Crystall Ball, Campo Colorado. El cálculo de recursos hidrocarburos se encuentra asociado a niveles de incertidumbre, debido a la calidad y cantidad de la información empleada en las estimaciones pertinentes, en las cuales se usa información puntual, es decir, información de pozo para predecir el comportamiento de todo el yacimiento. Este proyecto propone una metodología para la estimación probabilística de recursos hidrocarburos, con base en la Ecuación de Balance de Materiales y la Linenalización de la ecuación propuesta por Havlena & Odeh. Para la adecuada aplicación del método se requieren propiedades PVT representativas del fluido, históricos de presión y producción y propiedades de yacimiento. En muchas ocasiones, la información disponible no cuenta con los datos necesarios, por lo tanto la aplicación de análisis probabilísticos constituye en un gran beneficio para realizar estimaciones con mayores niveles de confianza. El método ofrece una base técnica efectiva para la toma de decisiones. Tener una estimación de reservas de petróleo confiable permite al ingeniero tomar decisiones de negocios de la compañía para justificar proyectos de inversión de exploración, desarrollo y producción del petróleo. Como desarrollo de este trabajo el método sugiere: i) tener claro el modelo de estudio que se va a simular, ii) evaluación de la calidad de la información, iii) determinar los parámetros asociados a incertidumbre, iv) selección de la o las distribuciones de probabilidad que mejor representen las variables del modelo, v) generar números aleatorios de acuerdo a las frecuencias de distribución asignadas a cada variable, vi) estimar rangos de variación para los parámetros de la ecuación de balance de materiales que se encuentran sujetos a incertidumbre, vii) ingreso del número de iteraciones a realizar, viii) simular el modelo, xi) Obtener resultados de la simulación, x) presentación de resultados.
publishDate 2017
dc.date.available.none.fl_str_mv 2017
2024-03-03T23:29:34Z
dc.date.created.none.fl_str_mv 2017
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2017
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-03-03T23:29:34Z
dc.type.local.none.fl_str_mv Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.hasversion.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
format http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/37201
dc.identifier.instname.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl.none.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co
url https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/37201
https://noesis.uis.edu.co
identifier_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license.none.fl_str_mv Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.rights.creativecommons.none.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv Facultad de Ingenierías Fisicoquímicas
dc.publisher.program.none.fl_str_mv Ingeniería de Petróleos
dc.publisher.school.none.fl_str_mv Escuela de Ingeniería de Petróleos
publisher.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
institution Universidad Industrial de Santander
bitstream.url.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/cc0ccf1e-e919-4d26-9df3-aa856db5eca5/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/4beb5cdd-1a38-4e5a-846c-376898dd2157/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/966a9a54-a8a1-4f44-9186-e99cffc80e57/download
bitstream.checksum.fl_str_mv eb42de08d832e0778107071bda6e0aef
1981add0caecf1c2c8ad6fc5c8477f29
004d809b9f43252a5ae1cf6611a84b9b
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv DSpace at UIS
repository.mail.fl_str_mv noesis@uis.edu.co
_version_ 1814095249571577856
spelling Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ribon Barrios, Helena MargaritaBejarano Wallens, AristobuloCoronel Pino, Adrian Heli2024-03-03T23:29:34Z20172024-03-03T23:29:34Z20172017https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/37201Universidad Industrial de SantanderUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coEstadística, Crystall Ball, Campo Colorado. El cálculo de recursos hidrocarburos se encuentra asociado a niveles de incertidumbre, debido a la calidad y cantidad de la información empleada en las estimaciones pertinentes, en las cuales se usa información puntual, es decir, información de pozo para predecir el comportamiento de todo el yacimiento. Este proyecto propone una metodología para la estimación probabilística de recursos hidrocarburos, con base en la Ecuación de Balance de Materiales y la Linenalización de la ecuación propuesta por Havlena & Odeh. Para la adecuada aplicación del método se requieren propiedades PVT representativas del fluido, históricos de presión y producción y propiedades de yacimiento. En muchas ocasiones, la información disponible no cuenta con los datos necesarios, por lo tanto la aplicación de análisis probabilísticos constituye en un gran beneficio para realizar estimaciones con mayores niveles de confianza. El método ofrece una base técnica efectiva para la toma de decisiones. Tener una estimación de reservas de petróleo confiable permite al ingeniero tomar decisiones de negocios de la compañía para justificar proyectos de inversión de exploración, desarrollo y producción del petróleo. Como desarrollo de este trabajo el método sugiere: i) tener claro el modelo de estudio que se va a simular, ii) evaluación de la calidad de la información, iii) determinar los parámetros asociados a incertidumbre, iv) selección de la o las distribuciones de probabilidad que mejor representen las variables del modelo, v) generar números aleatorios de acuerdo a las frecuencias de distribución asignadas a cada variable, vi) estimar rangos de variación para los parámetros de la ecuación de balance de materiales que se encuentran sujetos a incertidumbre, vii) ingreso del número de iteraciones a realizar, viii) simular el modelo, xi) Obtener resultados de la simulación, x) presentación de resultados.PregradoIngeniero de PetróleosMaterial Balance, Statistics; Crystal Ball; Colorado School Field. The calculation of hydrocarbon resources is generally associated with uncertainty levels, due to the quality and quantity of the information used in the relevant estimates, in which punctual information is used, that is, oil and gas well information to predict the behavior of the whole reservoir. This project provides a probabilistic methodology based on the Equation of Balance of Materials and Linearization of the equation proposed by Havlena & Odeh, consequently for the proper application of the method requires PVT properties representative of the fluid, pressure and production history and reservoir properties. In many cases, the available information does not have the necessary data, therefore the application of probabilistic analyzes constitute a great benefit to make estimates with higher levels of confidence. The method provides an effective technical basis for decision making. Having an estimate of reliable oil reserves allows the engineer to make business decisions of the company to justify oil exploration, development and production investment projects. As a development of this work, the method suggests: i) to be clear the model of study to be simulated, ii) validation and quality of the information, iii) to determine the parameters associated with uncertainty, iv) selection of the best distribution or probability representing the model variables, v) generate random numbers according to the distribution frequencies assigned to each variable, vi) estimate ranges of variation for the parameters of the balance of materials equation that are subject to uncertainty, vii ) Input of the iterations number to be performed, (viii) simulate the model, (xi) Obtain simulation results, (x) results visualization. .application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicoquímicasIngeniería de PetróleosEscuela de Ingeniería de PetróleosSimulación Monte CarloBalance De Materiales Recursos HidrocarburosMonte Carlo Simulation; Hydrocarbon ResourcesModelo probabilístico de balance de materiales en campos maduros. Aplicación campo Escuela ColoradoProbabilistic model of material balance in mature field colorado fiel school applicationTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf108968https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/cc0ccf1e-e919-4d26-9df3-aa856db5eca5/downloadeb42de08d832e0778107071bda6e0aefMD51Documento.pdfapplication/pdf3278537https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/4beb5cdd-1a38-4e5a-846c-376898dd2157/download1981add0caecf1c2c8ad6fc5c8477f29MD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf145391https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/966a9a54-a8a1-4f44-9186-e99cffc80e57/download004d809b9f43252a5ae1cf6611a84b9bMD5320.500.14071/37201oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/372012024-03-03 18:29:34.468http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co