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Title: Análisis de la optimización multiobjetivo en el ruteo de torres de reacondicionamiento a pozos petroleros
Authors: Hidalgo Ruiz, Jorge Luis
Keywords: PRODUCCIÓN
POZOS PETROLEROS
ALGORITMO
Issue Date: 28-Aug-2020
Publisher: Quito, 2020.
Citation: Hidalgo Ruiz, J. L. (2020). Análisis de la optimización multiobjetivo en el ruteo de torres de reacondicionamiento a pozos petroleros. 67 hojas. Quito : EPN.
Abstract: This research seeks to develop an evolutionary algorithm adapted to operations in eastern Ecuador oil fields for a set of objectives and restrictions to workover activities in oil wells. The development of a multiobjective algorithm based on genetic transfer is proposed. The algorithm will look for the best solutions, emulating the processes of horizontal genetic transfer (HGT) and gene duplication (GD); these processes will cause the emergence of more efficient solutions. The acquisition of evolutionary innovations will allow in each iteration, converge towards better results that will be plotted on a Pareto Front. The data will be collected through records and reports related to workovers in oil wells and oil production of the company Petroamazonas EP, which rest in the Ministry of Energy and Non-Renewable Natural Resources, in order to identify opportunities and improve decisions through planning the schedule for workovers. Finally, a comparative analysis of the algorithm designed with other multiobjective algorithms and the real scenario for the year 2018 will be carried out, in order to evaluate the most efficient results and recommend the better for future research.
Description: Esta investigación busca desarrollar un algoritmo evolutivo adaptado a las condiciones operativas de los campos petroleros del oriente ecuatoriano que satisfaga eficientemente un conjunto de objetivos, con las restricciones correspondientes a las actividades de reacondicionamiento de pozos petroleros. Se propone el desarrollo de un algoritmo multiobjetivo basado en la transferencia genética. El algoritmo buscará las mejores soluciones emulando los procesos de transferencia genética horizontal (TGH) y duplicación de genes efectiva (DG), estos procesos causarán el surgimiento de soluciones más eficientes. La adquisición de innovaciones evolutivas permitirá, en cada iteración, converger hacia mejores resultados que serán graficados en un Frente de Pareto. Los datos serán recopilados a través de registros e informes relacionados al reacondicionamiento de pozos y producción de petróleo de la empresa Petroamazonas EP, que reposan en el Ministerio de Energía y Recursos Naturales No Renovables, con el fin de identificar oportunidades de mejora en la toma de decisiones al momento de planificar el cronograma de reacondicionamiento a pozos petroleros. Finalmente, se realizará un análisis comparativo del algoritmo diseñado con otros algoritmos multiobjetivos y con el escenario real del año 2018, con el objeto de evaluar los resultados más eficientes y recomendarlos para futuras investigaciones.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/21128
Appears in Collections:Tesis Maestría en Gerencia Empresarial (FCA)

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