Análisis multivariable para la selección de las mejores zonas productivas de la formación Santo Tomás, sección 68, campo Gustavo Galindo Velasco

dc.creatorEscobar Segovia, Kenny Fernando
dc.creatorErazo Bone, Romel
dc.creatorChuchuca Aguilar, Fidel
dc.creatorMurillo, Yandry
dc.creatorSolórzano, Francisco
dc.date2018-12-20
dc.date.accessioned2022-03-14T20:18:07Z
dc.date.available2022-03-14T20:18:07Z
dc.descriptionIn order to have an optimum development of hydrocarbon reservoirs, it is necessary to use a numerical simulation of reservoirs in which a large amount of geological and reservoir parameters are needed; therefore, an adequate record of information is required throughout the life of a field. In brownfields with poor geological characterization and lacking an adequate information record such as the Gustavo Galindo Velasco field, it is difficult to implement a numerical simulation model since its low production does not justify the high execution costs and historical adjustments of a simulation project. Being a highly depleted field, with a history of production of more than a hundred years and with low formation pressures; and considering also the complex geology of the Peninsula of Santa Elena and the lack of information in certain sections of the field; it makes it impossible to carry out common reservoir studies that limit investments for the development of the field. With the limited information available, a multivariable statistical analysis of the Santo Tomás Formation of Section 68 of the Gustavo Galindo Velasco Field is performed by using: Experimental Design (DOE), to determine the most influential factors in the accumulated production and through this way to be able to characterize the zones with greater potential of production; and Multiple Linear Regression, as a method of behavioral analysis accumulated oil production under certain parameters and conditions.en-US
dc.descriptionPara el desarrollo óptimo de reservorios de hidrocarburos es necesario el uso de la simulación numérica de yacimientos, para lo cual se necesita una gran cantidad de datos tales como parámetros geológicos y de reservorio; por lo que se requiere un adecuado registro de información a lo largo de la vida de un campo. En campos antiguos con poca caracterización geológica y falta de un adecuado registro de información, tales como el campo Gustavo Galindo Velasco, en el cual se dificulta la implementación de un modelo de simulación numérica; debido a que la baja producción no justifica los elevados costos de ejecución y ajustes históricos de un proyecto de simulación. Al tratarse de un campo altamente depletado, con un historial de producción de más de cien años y con presiones de formación bajas; y considerando además la compleja geología de la Península de Santa Elena y la escasa información en ciertas secciones del campo dificulta que se realicen estudios en el yacimiento, lo cual limita las inversiones para el desarrollo del campo. Con la información limitada disponible se realizó un análisis estadístico multivariable de la Formación Santo Tomás de la Sección 68 del Campo Gustavo Galindo Velasco haciendo uso de: (1) Diseño de Experimentos (DOE), para determinar los factores más influyentes en la producción acumulada y de esta manera poder caracterizar las zonas con mayor potencial de producción; y (2) Regresión Lineal Múltiple, como método de análisis del comportamiento de la producción acumulada de petróleo bajo ciertos parámetros y condiciones.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://revistas.uis.edu.co/index.php/revistafuentes/article/view/9763
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/6720
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santanderes-ES
dc.relationhttps://revistas.uis.edu.co/index.php/revistafuentes/article/view/9763/9834
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.sourceRevista Fuentes, el reventón energético; Vol. 17 Núm. 1 (2019): Fuentes, el reventón energético; 47-54es-ES
dc.sourceFuentes, el reventón energético; Vol. 17 No. 1 (2019): Fuentes, el reventón energético; 47-54en-US
dc.sourceREVISTA FUENTES; v. 17 n. 1 (2019): Fuentes, el reventón energético; 47-54pt-BR
dc.source2145-8502
dc.source1657-6527
dc.subjectBrownfieldsen-US
dc.subjectMultiple Linear Regressionen-US
dc.subjectExperimental Designen-US
dc.subjectDiseño de Experimentoses-ES
dc.subjectRegresión Lineal Múltiplees-ES
dc.subjectCampos Maduroses-ES
dc.titleAnálisis multivariable para la selección de las mejores zonas productivas de la formación Santo Tomás, sección 68, campo Gustavo Galindo Velascoes-ES
dc.titleMultivariate Analysis for the Selection of the Best Production Zones of the Santo Tomás Formation, Section 68, Gustavo Galindo Velasco fielden-US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type
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