Time series applied in production forecasting
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Universidad Industrial de Santander
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La generación de pronósticos de producción es una actividad cotidiana del ingeniero de petróleos, que se ha venido desarrollando mediante la implementación de herramientas computacionales basadas en los modelos de curvas de declinación y curvas tipo. Estos modelos presentan falencias en la exactitud de los pronósticos, básicamente por dos razones: primero, tienen como gran condición el hecho de que los pozos se encuentren operando en estado pseudoestable y, segundo, ajustan el comportamiento de la producción a una línea de tendencia, la cual es extrapolada en el tiempo para obtener los pronósticos. En esta investigación, como una alternativa a estos modelos, se ha propuesto el uso de series de tiempo en la generación de pronósticos, pues estas incluyen tanto la tendencia como los componentes cíclicos y estacionales de los datos de producción. Se comparó el error absoluto existente
entre los datos reales y los pronósticos obtenidos por metodologías convencionales y la aplicación de modelos de series de tiempo. El uso de estas series permitió obtener un mejor ajuste histórico de los datos, evidenciar que pueden presentarse otras tendencias en la declinación (como la cúbica, por ejemplo) y aumentar la precisión de los pronósticos generados.
Production forecasting is a daily activity in Petroleum Engineering, developed by commercial software based in Decline Curve Analysis and Type Curves. These models have failures in two aspects: the first one, models are conditioned to wells producing under pseudosteady state; second one, the production data is fitted to a tendential line, that is extrapolated in the time for get the forecasting. In this investigation, as an alternative to those models, a time series application is proposed, because time series include tendencial, cyclic and stational components of production data. The error between the actual data was compared to the forecasts obtained by conventional methods and results of the time series model. This application allowed to obtain a better history matching of data, evidence that other trends may be in decline (cubic, for example) and increase the accuracy of forecasts generated.
Production forecasting is a daily activity in Petroleum Engineering, developed by commercial software based in Decline Curve Analysis and Type Curves. These models have failures in two aspects: the first one, models are conditioned to wells producing under pseudosteady state; second one, the production data is fitted to a tendential line, that is extrapolated in the time for get the forecasting. In this investigation, as an alternative to those models, a time series application is proposed, because time series include tendencial, cyclic and stational components of production data. The error between the actual data was compared to the forecasts obtained by conventional methods and results of the time series model. This application allowed to obtain a better history matching of data, evidence that other trends may be in decline (cubic, for example) and increase the accuracy of forecasts generated.
Keywords
Production, Forecasting, Time Series, ARIMA Model, Producción, Series de tiempo, Modelo ARIMA, Pronósticos