Corrección de las envolventes de fase para yacimientos de gas condensado usando métodos de agrupamiento y división, correlaciones generalizadas y algoritmos genéticos

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dc.contributor.advisorCalderón Carrillo, Zuly Himelda
dc.contributor.authorDíaz Sierra, Jorge Eduardo
dc.contributor.evaluatorPinzón Díaz, Alberto Raúl
dc.contributor.evaluatorFajardo Rojas, Jair Fernando
dc.date.accessioned2023-02-27T18:39:54Z
dc.date.available2023-02-27T18:39:54Z
dc.date.created2022-11-06
dc.date.embargoEnd2033-02-21
dc.date.issued2023-02-21
dc.description.abstractEn la presente investigación se introducen técnicas modernas basadas en los datos como los algoritmos evolutivos para la solución de variados problemas en la caracterización de la fracción C_7^+ para gases condensados o fluidos retrógrados. Dado el trabajo termodinámico y computacional que requiere simular una composición de un fluido con cadenas de 30 o más componentes se requiere de métodos de agrupación que repliquen el comportamiento del fluido con menos componentes. Con base en lo anterior, se presenta una metodología para la agrupación de los análisis extendidos de hidrocarburos de acuerdo a la literatura como Coats (1985) y Whitson (1983); estos métodos se desarrollan para extender las composiciones de un fluido a partir de datos de composición necesarios para la fase de agrupamiento y solución en los modelos implementados de Gamma tres parámetros, Katz y Pedersen. Posteriormente, se introduce el concepto de la regresión de Lasso (regresión paso a paso) para evaluar la distribución de la fracción del componente x_i (%mol) versus su peso molecular MW en las mezclas Z_io, Z_ig y Z_iog para una muestra tomada y en un tiempo t_n dada por Yang Yang (2020). Además, se desarrolla la solución de la ecuación de estado Peng Robinson para la solución de puntos de rocío y burbuja en una mezcla de multicomponentes por medio de sustituciones sucesivas. Finalmente, se obtiene la composición inicial de un fluido con la ayuda de una optimización multiobjetivo por medio de una frontera de Pareto y a partir de un método de solución evolutivo conocido como algoritmo genético. En este proyecto de investigación los datos obtenidos de desviación absoluta del condensado producido con respecto a la desviación de la composición molar de una simulación suministrada en Yang Yang (2020) de n escenarios son la base para las estimaciones elaboradas por el algoritmo del frente de Pareto con algoritmos genéticos, para la elaboración de una envolvente de fase que permita entender la posible evolución del cambio de composición del yacimiento de gas condensado a través del tiempo.
dc.description.abstractenglishIn the present investigation, modern techniques based on data are introduced, such as evolutionary algorithms for the solution of various problems in the characterization of the C_7^+ fraction for condensed gases or retrograde fluids. Given the thermodynamic and computational work required to simulate a fluid composition with chains of 30 or more components, grouping methods are required that replicate the behavior of the fluid with fewer components. Based on the above, a methodology is presented for the grouping of extended hydrocarbon analyzes according to the literature such as Coats (1985) and Whitson (1983); These methods are developed to extend the compositions of a fluid from the composition data needed for the clustering and solution phase in the implemented three-parameter Gamma, Katz, and Pedersen models. Subsequently, the concept of Lasso regression (step-by-step regression) is introduced to evaluate the distribution of the fraction of the component x_i (%mol) versus its molecular weight MW in the mixtures Z_io, Z_ig and Z_iog for a sample taken in a time t_n given by Yang Yang (2020). In addition, the solution of the Peng Robinson equation of state for the solution of dew and bubble points in a multicomponent mixture is developed by means of successive substitutions. Finally, the initial composition of a fluid is obtained with the help of a multi-objective optimization through a Pareto frontier and from an evolutionary solution method known as a genetic algorithm. In this research project, the data obtained from the absolute deviation of the condensate produced with respect to the deviation of the molar composition of a simulation supplied in Yang Yang (2020) of n scenarios are the basis for the estimates made by the Pareto front algorithm. with genetic algorithms, for the elaboration of a phase envelope that allows understanding the possible evolution of the change in composition of the gas condensate reservoir over time.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería de Petróleos y Gas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12293
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicoquímicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería de Petróleos y Gas
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Petróleos
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
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.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectOptimización multiobjetivo
dc.subjectAlgoritmos genéticos
dc.subjectFracción C+7
dc.subjectMétodos de agrupamiento
dc.subjectRegresión de Lasso
dc.subjectFugacidad
dc.subjectSustituciones sucesivas
dc.subject.keywordMultiobjective Optimization
dc.subject.keywordGenetic Algorithms
dc.subject.keywordFraction C+7
dc.subject.keywordGrouping Methods
dc.subject.keywordLasso Regression
dc.subject.keywordFugacity
dc.subject.keywordSuccessive Substitutions
dc.titleCorrección de las envolventes de fase para yacimientos de gas condensado usando métodos de agrupamiento y división, correlaciones generalizadas y algoritmos genéticos
dc.title.englishCorrection of Phase Envelopes for Gas-Condensate Reservoirs Using Grouping and-Split Methods, Generalized Correlations, and Genetic Algorithms
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
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