Desarrollo de una herramienta software para la elaboración de pronósticos de producción, empleando series de tiempo

Abstract

En el año 2016 Montes Erick planteó una metodología para el modelado de los pronósticos de producción, tomando el historial de pozo como una serie de tiempo estacionaria en diferencias, para de esta manera aplicar el modelo ARIMA de Box y Jenkins con el fin de mejorar el ajuste de la predicción. En su trabajo obtuvo resultados favorables para el cortísimo plazo, con el inconveniente de que el procedimiento para realizar la metodología resulta muy complejo para el usuario promedio y requiere una alta disponibilidad de tiempo. El presente trabajo se desarrolló con el objetivo de automatizar dicha metodología en un software que pueda ser utilizado por la industria. Además, se incluyeron otros métodos con el fin de que el usuario elija el más adecuado, entre los que se destacan el modelo hiperbólico de Arps con mejor coeficiente de determinación, y una variante a la metodología mencionada, tomando la serie como estacionaria en tendencia, para así determinar la componente tendencial con las curvas Arps, y las otras componentes con el modelo de Box y Jenkins. Como alcance adicional se incluye una breve explicación sobre cómo utilizar el software R desde las aplicaciones realizadas en Visual Studio, utilizando el paquete R.Net, que permite ingresar valores, realizar operaciones y extraer resultados, aprovechando todas las ventajas que ofrece R para el análisis de datos y la amplia gama de librerías que tiene disponibles