Identificación de las variables con mayor impacto en la producción de petróleo por agotamiento natural Caso bloque 5, División Carabobo, faja petrolífera del Orinoco

Abstract

Las variables de yacimiento que están relacionadas con las propiedades de la roca, roca-fluido y propiedades del fluido, juegan un papel importante en el ámbito de la simulación de yacimientos, especialmente cuando se está iniciando su explotación, ya que en ese momento no se tiene suficiente información. Por esta razón se deben aproximar ciertos parámetros a partir de muestras existentes, pero se debe tener precaución ya que estas aproximaciones afectan el pronóstico de la producción. Entonces los Ingenieros tienden a realizar análisis de sensibilidad para determinar los factores o variables que afectan significativamente las respuestas, este análisis lo realizan con el método de prueba y error, específicamente mueven un factor a la vez, obteniendo así una serie de resultados, y generando pocas conclusiones. Con este método se invierte mucho tiempo y recursos, es por esto que se incluye una nueva metodología relacionada con diseños estadísticos controlados para realizar este análisis de sensibilidad, se incluye los métodos de diseños de experimentos, ya que con éstos se emplean la menor cantidad de recursos, se minimiza el número de experimentos, se estudia el efecto individual de las variables y la interacción que hay entre ellas, entre otras ventajas de este método. En este Trabajo Especial de Grado se planteó una metodología que integra la simulación de yacimientos con técnicas de diseño de experimentos, de tipo factoriales completos y fraccionados, para identificar cuáles variables son las que tienen mayor influencia en las respuestas obtenidas y de esta manera hacer un estudio de sensibilidad a las variables que influyen significativamente en la producción de petróleo por agotamiento natural del bloque 5, división Carabobo de la Faja Petrolífera del Orinoco, con esto se puede hacer un pronóstico en el plan de desarrollo controlando estadísticamente las variables de incertidumbre.