Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Calvete González, Fernando EnriqueSantafé Rangel, Elkin Rodolfo2024-03-0320102024-03-0320102010https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/24576En este trabajo se presenta una metodología que busca exponer los puntos críticos que se deben tener en cuenta a la hora de pensar en reactivar un campo maduro. Como herramienta de generación de soluciones, se propone la simulación numérica de yacimientos y su aplicación se expone a través de 4 casos de estudio. Los dos primeros introducen a través de la metodología, nuevas tecnologías para mejorar la compresión de los procesos de desarrollo de cada campo. Se aplican entonces sistemas de enmallado dinámico (Caso 1) en procesos de recobro térmico y neurosimulación (Caso 2) para el desarrollo de un modelo gasífero. En el primer caso se logran obtener modelos que reducen los tiempos de cómputo respecto a los sistemas de enmallado estático convencional. En el segundo caso, se logra establecer una arquitectura de red neuronal que permite emular a un simulador de yacimientos y apoyar a la vez, estudios de pozos infill. Los casos 3 y 4, presentan aplicaciones de streamline y de simulación en diferencias finitas en problemas en donde el ajuste histórico es el tipo de herramienta clave para llegar a objetivos plausibles en cada estudio. El caso 3 se enfoca en un ajuste semiautomático y el caso 4 en un modelamiento conceptual pero con ajuste completamente manual. La conclusión general del estudio expone los puntos más importantes que, desde la ingeniería de control, se deben tener en cuenta a la hora de pensar en como reactivar un campo maduro usando simulación numérica de yacimientos. ˘ˇˆ˙˝˛˚˙˜˙ !"ˇ˝# ˘ $% ˙˙˘&'application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Campo maduroSimulación numéricaRecobro térmicoNeurosimulaciónStreamline simulationCampo Coloradoajuste históricoincertidumbre.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coMature fieldNumerical simulationThermal recoveryNeurosimulacionStreamline simulationColorado fieldhistory matchinguncertaintyand control engineering.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)