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A Markovian model for oil wells failure and production losses prediction in an oil field in Colombia

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Documento reservado (711.7Kb)
Date
2024-06-04
Author
Gaviria Olaya, Diana Katherine
Advisor
Riascos Ochoa, Javier
Metadata
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Documentos PDF
Abstract
La gestión eficiente de los pozos en los yacimientos petrolíferos es esencial para evitar pérdidas económicas significativas y maximizar la producción de petróleo. Este estudio presenta un modelo estocástico basado en Cadenas de Markov en Tiempo Discreto (DTMCs) para la evolución temporal de los estados de los pozos. En concreto, el modelo estima la dinámica entre los estados de funcionamiento del pozo y los estados de fallo debidos a diferentes causas operativas. Además, se propone un método de Monte Carlo para simular escenarios futuros y prever las pérdidas de producción de petróleo y los posibles resultados económicos negativos derivados de la indisponibilidad de los pozos. El enfoque se aplicó a un campo de explotación petrolífera en Colombia y se validó mediante pruebas estadísticas de las propiedades de los DTMC. El modelo propuesto ofrece beneficios prácticos inmediatos para la industria petrolera en la región estudiada, así como el potencial para su aplicación exitosa en otros campos. Esto proporciona una herramienta valiosa y versátil para la gestión global de la disponibilidad de pozos petrolíferos.
Summary in foreign language
Efficient management of wells in oil fields is essential to avoid significant economic losses and maximize oil production. This study presents a stochastic model based on Discrete Time Markov Chains (DTMCs) for the temporal evolution of well states. Specifically, the model estimates the dynamics among well working states and failure states due to different operating causes. Moreover, a Monte Carlo method is proposed to simulate future scenarios and forecast oil production losses and potential negative economic performance derived from the unavailability of wells. The approach was applied to an oil development field in Colombia and validated through statistical tests for the DTMCs properties. The proposed model offers immediate practical benefits for the oil industry in the studied region, as well as the potential for successful application in other fields. This provides a valuable and versatile tool for global oil well availability management.
Palabras clave
Monte Carlo; Petróleo y gas; Fiabilidad; Disponibilidad; Análisis de datos; Modelos estocásticos; Valor actual neto
URI
http://hdl.handle.net/20.500.12010/34948
Collections
  • Maestría en Ingeniería y Analítica de Datos [76]
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