Abstract:
El presente proyecto de tesina hace uso de la información técnica de producción,
inyección hasta el 31 de enero de 2022 y presiones (reservorio y fluyentes) del sector norte
del campo Shushufindi-Aguarico (área seleccionada de estudio) en la cual se encuentran
39 pozos son productores activos de “U Inferior” (pozos produciendo en su totalidad con
sistema de bombeo eléctrico sumergible), 8 son inyectores de agua y 1 productor de agua;
para generar diferentes escenarios de predicción mediante la aplicación de las técnicas de
Waterflooding Management (WFM) y Machine Learning para el reservorio “U Inferior”
que permitan tomar decisiones de manera oportuna respecto a las estrategias de desarrollo
(caudales de inyección, cierre de pozos, reactivación de pozos, incrementos de frecuencia,
etc.) y disminuir tanto la incertidumbre en los incrementales de producción asociados a la
inyección de agua y las reservas asociadas.
Se generó el Pareto Front o Frontera Eficiente de los tres escenarios óptimos evaluados
como parte del estudio, los cuales estuvieron enfocados en la redistribución del agua
inyectando el mismo volumen de forma óptima para optimizar la producción; la reducción
del agua manteniendo una producción similar y maximizando la producción de crudo
considerando incrementar el agua inyectada.
Except where otherwise noted, this item's license is described as openAccess