Modelo geoestadístico integrado a partir de la interpretación de datos de pozos para un campo petrolero ecuatoriano

Descripción del Articulo

La construcción de un modelo geoestadístico a partir de la integración de datos geofísicos tales como registros eléctricos de pozos e información litológica, con la finalidad de determinar la ubicación de potenciales yacimientos de hidrocarburos y conocer el POES (Petróleo Original en Sitio) de un c...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Portilla Lazo, Carlos Alberto
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/10362
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/10362
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Geofísica - Métodos estadísticos
Pozos petrolíferos
Algoritmos
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description La construcción de un modelo geoestadístico a partir de la integración de datos geofísicos tales como registros eléctricos de pozos e información litológica, con la finalidad de determinar la ubicación de potenciales yacimientos de hidrocarburos y conocer el POES (Petróleo Original en Sitio) de un campo. Para lo cual se compiló información de campo que consiste en coordenadas de pozos, surveys, wellheaders, registros eléctricos, facies interpretadas, topes estratigráficos y se creó una base de datos la cual se ingresó a la plataforma de trabajo Openworks, la misma que se cargó a sesiones individuales en el software Decision Space Geoscience (DSG), lo que permitió crear modelos de las diferentes realizaciones geoestadísticas que consisten en modelos de facies y propiedades petrofísicas que ayudan a seleccionar el que más se iguale a la realidad geológica del campo y de esta manera realizar la estimación de reservas. Los métodos de simulación numérica de yacimientos que se aplican en el software DSG permiten generar datos en las zonas que no tienen información, a partir de técnicas o algoritmos de interpolación para cada modelo que se generará, los cuales se han estudiado en el presente proyecto. Este estudio permite optimizar las alternativas de producción, brindando además soluciones más prácticas para la caracterización de yacimientos, proponiendo a futuro modelos dinámicos para determinar posibles zonas a realizar workover y nuevas zonas de cañoneo (disparos en el revestidor).
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Unidad de PosgradoMaestriaFísica10351868https://orcid.org/0000-0002-6743-7800Jiménez Tintaya, César OmarOcola Aquise, Leonidas CeferinoVillegas Lanza, Juan CarlosCanchaya Moya, Samuel PedroGómez Ávalos, Juan Carloshttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis0867735108809608415747170606566407822086LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/f0a963b0-e677-469b-9ae1-bc5323508bf8/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALPortilla_lc.pdfPortilla_lc.pdfapplication/pdf27282997https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/69ef71e5-e1f1-4dcd-a9b7-f6d10a604d74/download6ea5926bb2b1ed83c8657fc85e70fbefMD53TEXTPortilla_lc.pdf.txtPortilla_lc.pdf.txtExtracted texttext/plain213244https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/2db124f4-6260-4115-b252-dee380e518a8/download3b1cb1dae2722db024946c7e27f2f218MD54THUMBNAILPortilla_lc.pdf.jpgPortilla_lc.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8962https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/2c0692fc-f6f3-49c2-98d0-61ba8b85adb2/downloada6f55bd20b08860d6855fc5a5474d927MD5520.500.12672/10362oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/103622021-12-30 03:08:53.384https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://cybertesis.unmsm.edu.peCybertesis UNMSMcybertesis@unmsm.edu.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Modelo geoestadístico integrado a partir de la interpretación de datos de pozos para un campo petrolero ecuatoriano
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