Diseño y Desarrollo de un Sistema Experto Inteligente por replicación funcional con inferencia en tiempo real del perfil de flujo de Inyección en pozos petrolíferos dotado de micro- y nanoinstrumentación ópticaítulo de la Investigación
El conocimiento del comportamiento de los perfiles de inyección de agua en pozos inyectores o de producción de aceite en pozos productores, es un factor clave para la administración óptima de los proyectos de recobro secundario. En esta fase, la energía natural del yacimiento ha sido agotada hasta e...
- Autores:
-
Caicedo Torres, Pedro Miguel
Rueda Vera, Brayan Esneider
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Mechatronics engineering
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El conocimiento del comportamiento de los perfiles de inyección de agua en pozos inyectores o de producción de aceite en pozos productores, es un factor clave para la administración óptima de los proyectos de recobro secundario. En esta fase, la energía natural del yacimiento ha sido agotada hasta el punto de imposibilitar el flujo natural hasta la superficie, por lo que se inyecta agua para recuperar la presión del yacimiento y lograr un efecto de empuje sobre el aceite remanente. Monitorear o medir el flujo de inyección en los pozos inyectores y su efecto en el flujo de producción de los pozos productores por zona, es de gran importancia para redirigir las estrategias de inyección y así lograr un máximo beneficio del proceso de recobro secundario. Sin embargo esta tarea no es sencilla y requiere de la intervención del pozo objetivo para capturar la información relacionada con la producción mediante equipos de registro (Injection Logging Test o Production Logging Test), que por su costo y logística son utilizados ocasionalmente durante la vida del pozo. El proyecto propuesto pretende Desarrollar e implementar un Sistema Experto Inteligente basado en clonación artificial por replicación funcional e inferencia en tiempo real del perfil de flujo de Inyección por Tecnología DTS con micro- y nanoinstrumentación óptica |
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Caicedo, P. M. & Rueda, B. E. (2017). Diseño y Desarrollo de un Sistema Experto Inteligente por replicación funcional con inferencia en tiempo real del perfil de flujo de Inyección en pozos petrolíferos dotado de micro- y nanoinstrumentación ópticaítulo de la Investigación. Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12749/20545 |
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En esta fase, la energía natural del yacimiento ha sido agotada hasta el punto de imposibilitar el flujo natural hasta la superficie, por lo que se inyecta agua para recuperar la presión del yacimiento y lograr un efecto de empuje sobre el aceite remanente. Monitorear o medir el flujo de inyección en los pozos inyectores y su efecto en el flujo de producción de los pozos productores por zona, es de gran importancia para redirigir las estrategias de inyección y así lograr un máximo beneficio del proceso de recobro secundario. Sin embargo esta tarea no es sencilla y requiere de la intervención del pozo objetivo para capturar la información relacionada con la producción mediante equipos de registro (Injection Logging Test o Production Logging Test), que por su costo y logística son utilizados ocasionalmente durante la vida del pozo. El proyecto propuesto pretende Desarrollar e implementar un Sistema Experto Inteligente basado en clonación artificial por replicación funcional e inferencia en tiempo real del perfil de flujo de Inyección por Tecnología DTS con micro- y nanoinstrumentación ópticaAre used occasionally during the life of the well. On the other hand, the operational follow-up is currently carried out through measurementsPressure and temperature at the bottom and bottom (sensorsArtificial lift system) and injected or produced total flow measurements. Without However, in some cases this information is insufficient to assess the performance of the Injection in each intervened zone of the well. DTS technology is currently available (Distributed Temperate Sensing) that allows online and high resolution monitoring of the Temperature profile of a well by means of optical fiber. The interpretation of The DTS data offers great potential, beyond the same temperature measurement. Within the developed interpretations of the DTS in the state of the art are: Thermal models coupled well - reservoir, Estimation of well flow profile, Evaluation of training properties, detection of well anomalies or events Rapid evolution in the production mechanism of the reservoir, and Analysis of The problem is that the models proposed to perform these interpretations are based on fundamental principles (mass and heat balances), which together with constitutive equations and parameters of the transfer phenomena allow to estimate the flow profile that best explains the profile Of temperature measured in the wells by the DTS. There are also other phenomena, which may have relevance in fluid temperature, such as the JouleThomson effect that causes changes in temperature in a fluid due to changes in pressure a By means of tortuous means and which may be relevant in areas with raised drowdawn. The Models are usually solved analytically, although depending on their Complexity also exist numerical developments although depending on your Complexity also exist numerical developments. The proposed project aims to develop and implement an Intelligent Expert System based on artificial cloning by functional replication and real-time inference of the Injection flow profile by DTS technology with micro- and nano-optical instrumentsModalidad Presencialapplication/pdfspaGeneración Creativa : Encuentro de Semilleros de Investigación UNABhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/14239Jang J.-S. R, (1993) "ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system," IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. 23, pp. 665-685,.Muñoz M , Muñoz A.F (2010) Diseño de un sistema de control basado en clonación artificial Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzadas, Universidad de Pamplona Vol. 2, No. 16, pp. 24 – 31.Muñoz A F, Pardo A. (2004) Algoritmos y sistemas de control borroso aplicados en la planta de calcinación de la industria de producción de níquel. Revista Tecnologías de Avanzada. Universidad de Pamplona Vol. 2. No. 4.. p. 25-32.Muñoz A F, (1985) Tecnología de Control con Análisis Instrumental on-line. Moa – Cuba, 160 p. Trabajo de grado (Ph.D. Ciencias Técnicas), Universidad de Acero y Aleaciones, Moscú Rusia. Facultad Metalurgia y Electromecánica, ProgramaDoctorado en Control y Automatización Industrial.Muñoz A F, Pardo A. (2002). Nuevos Diseños de Controladores por Lógica Fuzzy. En: Revista Colombiana de Computación. Vol. 2, No. 1, Junio2001. p. 35-42.Muñoz A F, Pardo A. (2003). .Artificial Cloning of Industrial Sensors. Editorial Ciencia y Técnica, Academia de Ciencias de Cuba, 397 Págs.Muñoz F., Pardo A., (2004). “The technology of advanced control of applied artificial cloning to highly precise”. IEEE International Symposium on Intelligent Control, pp 714 –718Kasabov K. and Q. Song (2002) "DENFIS: Dynamic evolving neural-fuzzy inference system and its application for time-series prediction," IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 10, pp. 144-154.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Caicedo, P. M. & Rueda, B. E. (2017). Diseño y Desarrollo de un Sistema Experto Inteligente por replicación funcional con inferencia en tiempo real del perfil de flujo de Inyección en pozos petrolíferos dotado de micro- y nanoinstrumentación ópticaítulo de la Investigación. Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12749/20545Diseño y Desarrollo de un Sistema Experto Inteligente por replicación funcional con inferencia en tiempo real del perfil de flujo de Inyección en pozos petrolíferos dotado de micro- y nanoinstrumentación ópticaítulo de la InvestigaciónDesign and Development of an Intelligent Expert System by Functional replication with real-time inference of the profile of Injection flow in oil wells equipped with micro- and Optical nanoinstrumentation Research titleConferenceinfo:eu-repo/semantics/conferenceProceedingsMemoria de eventoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_f744info:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/EC_ACUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería MecatrónicaSistema de Investigación SIUNABMechatronics engineeringDesignDevelopmentExpert systemInvestigationOil productionOil wellsReplication worksNano instrumentationArtificial cloningIngeniería mecatrónicaDiseñoDesarrolloSistema expertoInvestigaciónProducción de aceitePozos petrolíferosReplicación funcionaNano instrumentaciónClonación artificialORIGINAL2017_Articulo_Caicedo_Torres_Pedro_Miguel.pdf2017_Articulo_Caicedo_Torres_Pedro_Miguel.pdfArtículoapplication/pdf204127https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20545/1/2017_Articulo_Caicedo_Torres_Pedro_Miguel.pdf0966455a635f9261a7742bd09b997e92MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20545/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open accessTHUMBNAIL2017_Articulo_Caicedo_Torres_Pedro_Miguel.pdf.jpg2017_Articulo_Caicedo_Torres_Pedro_Miguel.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9685https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20545/3/2017_Articulo_Caicedo_Torres_Pedro_Miguel.pdf.jpg73b095aab68ae0996f0a73accb9db460MD53open access20.500.12749/20545oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/205452023-07-13 22:00:12.633open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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 |