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Título: Integración digital del modelo de choke de un campo de la región amazónica del Ecuador.
Autor: Rivera Silva, Lesly Michelle
Palabras clave: INTEGRACIÓN DIGITAL
PRODUCCIÓN DE HIDRICARBUROS
LENGUAJE PHYTON
PETRÓLEO
Fecha de publicación: feb-2022
Editorial: Quito : EPN, 2022
Citación: Rivera Silva, L. M. (2022). Integración digital del modelo de choke de un campo de la región amazónica del Ecuador. 67 páginas. Quito : EPN.
Resumen: Continuous production monitoring projects are increasingly common and require the use of reliable models such as the choke model, that allows get scenarios where the production potential by reservoir, well and facility can be identified. Therefore, developing model automation is necessary to save time and improve the field production effectively. The present work seeks digital data integration in Python language, to optimize the engineers time and have updated models, replacing the manual loading of the data in PIPESIM within the workflow. From the existing databases of each well that operates in a field of Amazon Region of Ecuador, only the data form August 2021 were used. With the information of each well, a data loader was generated in Excel to develop the choke model by coding in Canopy with Python language. The PIPESIM software was used indirectly since the coding carried out allows generating the well models in PIPESIM without opening the interface. The code is designed to transfer the values generated in PIPESIM of the nodals A, C and D to an Excel file. Finally, the choke model was built in Power BI, where 90% optimization was achieved in the time that was used to build the model. The results show the existing opportunities for optimization at the reservoir level, well and field facilities.
Descripción: Los proyectos de monitoreo continuo de la producción son cada vez más comunes y requiere del uso de modelos confiables como es el modelo de choke, que permite obtener escenarios en donde se puede identificar el potencial de producción por reservorio, pozo y facilidad. Por lo tanto, desarrollar una automatización del modelo es necesario para ahorrar tiempo y potenciar de una manera efectiva y confiable la producción del campo. El trabajo busca realizar la integración digital en lenguaje Python, para optimizar el tiempo de los ingenieros y tener los modelos actualizados, reemplazando dentro del flujo de trabajo la carga manual de los datos en PIPESIM. De las bases de datos existentes de cada pozo que opera en un campo de la Región Amazónica del Ecuador, se utilizó los datos del mes de agosto del año 2021. Con la información de cada pozo se procedió a realizar un cargador de datos en Excel para elaborar el modelo de choke mediante la codificación en Canopy con lenguaje Python. Se utilizó el software PIPESIM de manera indirecta, puesto que, la codificación realizada permite generar los modelos de pozo en el software sin la necesidad de abrir la interfaz. El código está diseñado para trasladar los valores generados en PIPESIM de los nodales A, C y D a un documento Excel. Finalmente, se construyó el modelo de choke en Power BI, donde se alcanzó un 90 % de optimización en el tiempo que se empleaba para armar el modelo. Los resultados indican las oportunidades existentes de optimización que se tiene a nivel de reservorio, pozo y facilidades del campo.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/22519
Tipo: bachelorThesis
Aparece en las colecciones:Tesis Ingeniería en Petróleos (IPET)

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