Ingeniería de Petróleos
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Browsing Ingeniería de Petróleos by browse.metadata.evaluator "Bejarano Wallens, Aristóbulo"
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Item Análisis prospectivo de la producción de gas asociado a mantos de carbón – Colombia, 2050(Universidad Industrial de Santander, 2022-11-02) Rojas Dulcey, Laura Viviana; Calderón Carrillo, Zuly Himelda; Bejarano Wallens, Aristóbulo; Ariza León, EmilianoLos yacimientos de gas asociados a mantos de carbón son aquellos cuya roca generadora y almacenadora es el carbón. Llevar a cabo un análisis prospectivo de producción de yacimientos de gas asociados a mantos de carbón en Colombia al 2 050 resulta indispensable debido a la necesidad de incrementar las reservas colombianas a largo plazo. En este trabajo de investigación se estudiaron las variables que impactan la producción de yacimientos de gas asociados a mantos de carbón en Estados Unidos, Canadá, Australia e India. Utilizando la metodología MICMAC se determinaron las variables que presentan mayor relevancia en su producción de gas. Estas variables fueron usadas para realizar la correlación entre los yacimientos de gas internacionales y el yacimiento colombiano “Los Cuervos”. Se obtuvo que el yacimiento internacional con mayor grado de similitud con el yacimiento colombiano fue Mary Lee de Estados Unidos. Finalmente, utilizando las metodologías de Santivañez y Tocas (2021) y Sonny et al. (2012) se estimó el Original Gas In-Place (OGIP) y el factor de recobro (FR) de los dos yacimientos (Mary Lee y Los Cuervos). El análisis prospectivo de producción del yacimiento “Los Cuervos” fue abordado a través del planteamiento de tres escenarios: tendencial, transición con seguridad energética y transición energética acelerada.Item Desarrollo de un modelo para la integración de registros de pozo con información de tomografía para la estimación de propiedades petrofísicas por medio de un modelo de redes neuronales(Universidad Industrial de Santander, 2023-03-06) Domínguez López, Óscar Guillermo; Ortiz Meneses, Andrés Felipe; Bejarano Wallens, Aristóbulo; Santos Santos, NicolásEste proyecto presenta un método que integra datos de registros de pozo con información de tomografía aplicando modelos de redes neuronales para predecir propiedades petrofísicas básicas. En principio, se recolectó la información de registros, tomografía y de propiedades petrofísicas de tres pozos de estudio y se establecieron sus relaciones teóricas a partir de la literatura. Primero, se diseñaron los modelos de predicción usando sólo datos de registros. Para este y los demás modelos se seleccionó un set de datos para entrenar redes neuronales con la herramienta Machine Learning de Matlab. Luego, a estos sets de entrenamiento se añadió la información de tomografía y se compararon los resultados. Los modelos de integración mostraron un mejor ajuste comparados con los modelos alimentados sólo con registros. Para validar el rendimiento de los modelos se evaluaron gráficos de regresión en los que se comparan los valores estimados con los datos de laboratorio recolectados de cada pozo, y adicionalmente se probaron los modelos de integración usando un set de validación que contiene los registros y tomografía de varias secciones completas de 3 ft escaneadas sobre muestras de núcleos de cada pozo. Los modelos de integración que se diseñaron permiten hacer predicciones de porosidad y permeabilidad bastante cercanas a los valores reales y con una resolución equivalente a la información que se obtiene al escanear muestras usando tomografía computarizada.