Viabilidad técnico-económica de la implementación de un sensor virtual de producción en pozos del campo Casabe

Vizcaya Cedeño, Giovanni

Viabilidad técnico-económica de la implementación de un sensor virtual de producción en pozos del campo Casabe

dc.contributor.advisor	Calvete González, Fernando Enrique
dc.contributor.author	Vizcaya Cedeño, Giovanni
dc.contributor.evaluator	Montes Páez, Erik Giovanny
dc.contributor.evaluator	Bejarano Wallens, Aristóbulo
dc.date.accessioned	2022-11-21T19:59:10Z
dc.date.available	2022-11-21T19:59:10Z
dc.date.created	2022-11-16
dc.date.embargoEnd	2027-11-16
dc.date.issued	2022-11-16
dc.description.abstract	Los profesionales de producción requieren datos actualizados de los desempeños de los pozos del petróleo, con los cuales pueden establecer estrategias en busca de las metas corporativas. Sin embargo, los costos de implementación de sensores físicos restringen el acceso a la información de los desempeños de los pozos en tiempo real. Alternativamente, los sensores virtuales se presentan como una opción de bajo costo, que pueden predecir datos de producción, con base en otras variables medidas y en los procedimientos inmersos en una red neuronal artificial (RNA). El presente documento desarrolla un análisis de viabilidad técnico-económico de la implementación de un sensor virtual de producción en pozos del campo Casabe. Para esto, los datos históricos con 15 variables y 980 muestras fueron descargados del sistema de gestión de ECOPETROL. Diferentes arquitecturas de RNA fueron entrenadas y validadas en la predicción de la producción de crudo en pozos con sistema PCP, según los valores históricos de operación. Posteriormente, el trabajo desarrolló la evaluación del impacto económico que tendría la implementación del sensor virtual en pozos del campo Casabe. De acuerdo con los resultados, la red 14:23:1 – logsig presenta los mejores desempeños de predicción, definidos con el estadístico error cuadrático medio (MSE, mean squared error). Esta RNA presentó errores de predicción de 23.7 bopd al 95% de confianza, obtenidos con el código programado en R y la función neuralnet del mismo programa. Por otra parte, la aplicación de un sensor virtual basado en RNA para los pozos con PCP para el campo Casabe, conllevaría a un beneficio económico favorable, con los indicadores económicos VPN = $ 25.509,3 miles usd.
dc.description.abstractenglish	Professionals of production of oil fields require up-to-date data on the performance of oil wells, with which they can establish strategies in pursuit of corporate goals. However, implementation costs of physical sensors restrict access to information on well production and performance in real time. Alternatively, virtual sensors are a low-cost option that can be used to predict production flows, based on historical data variables and artificial neural networks (ANN). This document develops a technical-economic feasibility analysis for the implementation of a virtual sensor in wells of the Casabe field. For this, a database with 15 variables and 980 samples were downloaded from the ECOPETROL management system. Different architectures of ANN were trained and validated for the prediction of oil production in wells with PCP system, according to operating figures. Subsequently, evaluation of the economic feasibility was carried out considering CAPEX, OPEX and benefits of implementation of the virtual sensor. According to results, the network 14:23:1 – logsig showed the best prediction performances, defined by the use of the mean squared error. This ANN yielded prediction errors of 23.7 bopd at 95% confidence, obtained with a code programmed in R and the function neuralnet from the same program. On the other hand, the application of a virtual sensor based on RNA for the wells with PCP for the Casabe field would lead to a favorable economic benefit, with a NPV of $25,509.3 thousand USD.
dc.description.degreelevel	Maestría
dc.description.degreename	Magíster en Ingeniería de Petróleos y Gas
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12198
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicoquímicas
dc.publisher.program	Maestría en Ingeniería de Petróleos y Gas
dc.publisher.school	Escuela de Ingeniería de Petróleos
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Red neuronal artificial
dc.subject	Flujo de crudo
dc.subject	Sensor virtual
dc.subject	Valor presente neto
dc.subject	Pozo de petróleo
dc.subject.keyword	Artificial Neural Network
dc.subject.keyword	Production Flow
dc.subject.keyword	Virtual Sensor
dc.subject.keyword	Net Present Value
dc.subject.keyword	Petroleum Well
dc.title	Viabilidad técnico-económica de la implementación de un sensor virtual de producción en pozos del campo Casabe
dc.title.english	Technical and Economic Feasibility for the Application of a Virtual Sensor for the Prediction of Production Flow in Wells of Casabe Field
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
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