Optimización de producción aplicando técnicas de waterflooding management WFM y machine learning en el reservorio U inferior  del sector norte del campo Shushufindi - Aguarico - Bloque 57

Carrión Porras, Johana Jackeline

dc.contributor.advisor	Villegas Salabarria, José Ballardo
dc.contributor.author	Carrión Porras, Johana Jackeline
dc.date.accessioned	2022-04-11T22:16:33Z
dc.date.available	2022-04-11T22:16:33Z
dc.date.issued	2022-04-11
dc.identifier.citation	Carrión Porras, Johana Jackeline (2022). Optimización de producción aplicando técnicas de waterflooding management WFM y machine learning en el reservorio U inferior del sector norte del campo Shushufindi - Aguarico - Bloque 57. La Libertad. UPSE, Matriz. Instituto de Postgrado. 89p.	es
dc.identifier.other	UPSE-MPE-2022-0012
dc.identifier.uri	https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/7082
dc.description.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.	es
dc.language.iso	spa	es
dc.publisher	La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2022	es
dc.rights	openAccess	es
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/	*
dc.subject	INTELIGENCIA ARTIFICIAL	es
dc.subject	INYECCIÓN	es
dc.subject	MODELO PREDICTIVO	es
dc.subject	MACHINE LEARNING	es
dc.title	Optimización de producción aplicando técnicas de waterflooding management WFM y machine learning en el reservorio U inferior del sector norte del campo Shushufindi - Aguarico - Bloque 57	es
dc.type	masterThesis	es
dc.pages	89 p.	es