Aplicación de la tecnología big data analytics a operaciones de perforación para establecer los parámetros óptimos que reduzcan el tiempo de operación

Abstract

El presente trabajo de grado muestra el desarrollo de un nuevo método de análisis Big Data Analytics, basado en la medición y optimización de la energía mecánica específica o MSE, la cual envuelve, implícitamente, diversos parámetros operacionales, inherentes a la perforación, por lo que sirve como parámetro guía para determinar aquellas variables operacionales, no tenidas en cuenta usualmente como un conjunto, sino evaluadas normalmente de manera individual, que podrían ser mejoradas para reducir los tiempos invisibles presentes durante una operación de perforación, logrando finalmente un ahorro de costos significativo. Para esto, son tratados tres partes fundamentales en el presente trabajo, la primera es el estudio del estado del arte del tema de Big Data Analytics en el mundo, lo que involucra los conceptos fundamentales, las principales compañías en manejo de datos a nivel mundial, los softwares, paquetes virtuales y metodologías existentes, además de casos de estudio, enfocados principalmente en el área de los hidrocarburos, que sirvan como guía para la elaboración del nuevo método a ser aplicado, seguido de la elaboración de este, mediante el uso de herramientas de programación como R Studio o Python, junto con el uso redes neuronales artificiales, las cuales resultan útiles para la generación de predicciones, y de su validación, al aplicarlo a diversos pozos de un campo colombiano.