Modelamiento de Facies 3D a partir de análisis de registros de pozo 1D usando un método probabilístico supervisado y no supervisado para determinar el impacto financiero y ambiental del plan de desarrollo propuesto por el estudio previo realizado por el Departamento de Análisis Técnico de Ecopetrol para un campo de petróleo.

La metodología empleada en el presente estudio permitió demostrar como la arquitectura facial de un yacimiento tiene un alto impacto en la cuantificación, distribución, almacenamiento, conectividad y flujo de hidrocarburos. Usando técnicas supervisadas y no supervisadas en agrupación de muestras con...

Full description

Autores:: Leon Ariza, Javier Orlando
Barbosa Ortiz, William

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2020

Institución:: Universidad de los Andes

Repositorio:: Séneca: repositorio Uniandes

Idioma:: spa

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description	La metodología empleada en el presente estudio permitió demostrar como la arquitectura facial de un yacimiento tiene un alto impacto en la cuantificación, distribución, almacenamiento, conectividad y flujo de hidrocarburos. Usando técnicas supervisadas y no supervisadas en agrupación de muestras con estadística similar (cluster analysis), permitió la predicción de facies a nivel de pozo basado únicamente en su respuesta frente a registros eléctricos con baja incertidumbre y una alta correlación sedimentológica. La arquitectura facial resultante mostro un óptimo rendimiento dinámico muy cercana a la producción histórica de fluidos y por ende, una alta confiabilidad en los pronósticos de producción derivados. Para la evaluación del impacto financiero y socioambiental, se comparó la arquitectura facial del presente estudio con una ya existente, mostrando un incremento de 1.6MMstb de reservas PDP+PND que representa un VPN adicional de US$8MM y un impacto social positivo en generación de empleo, con un impacto ambiental de carácter moderado, el cual afecta principalmente al medio abiótico.
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Usando técnicas supervisadas y no supervisadas en agrupación de muestras con estadística similar (cluster analysis), permitió la predicción de facies a nivel de pozo basado únicamente en su respuesta frente a registros eléctricos con baja incertidumbre y una alta correlación sedimentológica. La arquitectura facial resultante mostro un óptimo rendimiento dinámico muy cercana a la producción histórica de fluidos y por ende, una alta confiabilidad en los pronósticos de producción derivados. Para la evaluación del impacto financiero y socioambiental, se comparó la arquitectura facial del presente estudio con una ya existente, mostrando un incremento de 1.6MMstb de reservas PDP+PND que representa un VPN adicional de US$8MM y un impacto social positivo en generación de empleo, con un impacto ambiental de carácter moderado, el cual afecta principalmente al medio abiótico.The comparison between two facies modeling interpretations built with the same dataset allowed us to conclude that the facial architecture is one of the most important drivers within any reservoir characterization study. The facial model derived from this study used supervised and non-supervised clustering techniques to differentiate facies prediction based on electrical response only. This facies interpretation showed an optimal dynamic performance during the history match process that subsequently generated reliable production forecast. The comparison results showed an increment of 1.6MMstb of reserves (PDP+PND), an additional VPN of US$8MM, an increment of employment as social impact and a moderate environmental impact, which mainly affects the abiotic environment.EcopetrolMagíster en Ingeniería de PetróleosMaestría36spaUniversidad de los AndesMaestría en Ingeniería de PetróleosFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería MecánicaModelamiento de Facies 3D a partir de análisis de registros de pozo 1D usando un método probabilístico supervisado y no supervisado para determinar el impacto financiero y ambiental del plan de desarrollo propuesto por el estudio previo realizado por el Departamento de Análisis Técnico de Ecopetrol para un campo de petróleo.Trabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPGeologiaCaracterizacion de yacimientosModelo geocelularModelo estaticoModelo facialsimulación numéricaCampos petrolíferosAnálisis clusterImpacto ambientalGeocienciasIngeniería[2] ANLA, 2017. Descuento en el Impuesto de Renta por Inversiones en Control del Medio Ambiente o en Conservación y Mejoramiento del Medio Ambiente. En: http://portal.anla.gov.co/deduccion-renta-inversiones-control-y-mejoramiento-del-medio-ambiente#:~:text=De%20acuerdo%20con%20el%20art%C3%ADculo,en%20el%20respectivo%20a%C3%B1o%20gravable%2C[3] Cárdenas, M.C., 2021. Manejo Socio Ambiental de Proyectos de Petróleo y Gas. Curso virtual. Universidad de los Andes. Colección de Videos.[4] DIAN, 2021 Definición del impuesto a la renta para personas jurídicas fijada por el gobierno nacional para el año 2021. Website: DIAN[5] Ecopetrol S.A., 2015. Identificación y Valoración de Impactos Ambientales.6] Ecopetrol S.A., 2018. Diagnóstico de Viabilidad Ambiental Proyecto Plan de Desarrollo Tisquirama ¿ B. Anexo 3.[7] Ecopetrol S.A., 2020. Informe Técnico Evaluación de Reservas de Petróleo y Gas Campo T-B.[8] Ecopetrol S.A., 2020. Diagnóstico y Estrategia de Viabilidad Ambiental[9] Ecopetrol S.A., 2020. Informe Técnico Geomodelamiento e Ingeniería campo B. DAT 2020[10] Galloway W. et al. 2017. Schematic features of a meandering fluvial system. https://www.researchgate.net/profile/William-Galloway/publication/312167319/figure/fig6/AS:614000610009090@1523400561252/Schematic-features-of-a-meandering-fluvial-system-characteristic-of-the-early-Miocene.png[11] ICONTEC., 2014. Buenas Prácticas Sociales para la Exploración y la Explotación de Hidrocarburos. Pag. 7.[12] ICP, 2010. Descripción sedimentológica e interpretación ambiental a corazones de los pozos 4, 7b y 9c. ICP, 2010[13] Makaste, B., Lavooi, E., Haas, T., Smith, D., 2017. Upstream control of river anastomosis by sediment overloading, upper Columbia River, British Columbia, Canada. In: Researchgate.net[14] The ARC Group LLC., 2011. Lisama Depositional Systems. The ARC Group LLC, 2011 -Reporte interno Ecopetrol[15]Wikipedia. 2018. Main Depositional Environments.svg. https://en.wikipedia.org/wiki/Depositional_environment#/media/File:Main_depositional_environments.svg[16] BeicipFranlab, 2017. Getting Hands on Easytrace (Tutorial ). https://www.beicip.com/well-log-analysisANLA., 2014. Resolución # 0764 del 16 de julio de 2014. "Por la cual se modifica el Plan de Manejo Ambiental establecido Mediante Resolución # O327 del 14 de marzo de 2003 y se dictan otras disposiciones". 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