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INGENIERÍA PETROLERA.- Publicación mensual de la Asociación de Ingenieros Petroleros de México A.C., Av. Melchor Ocampo 193 Torre “A“ Piso 12. Col. Verónica Anzures C.P. 11300, México D.F., Tels: 5260 2244 y 5260 7458. Solicitada la Autorización como Correspondencia de Segunda Clase de Administración de Correos núm. 1 de México D.F. Distribuido por la Asociación de Ingenieros Petroleros de México, A.C. Publicación editada e impresa por 4AM FOR ADVERTISING AND MARKETING S.A. DE C.V., Enrique J. Palacios No. 108, Col. Prado Ermita, C.P. 03590, Del. Benito Juárez, México D.F., Tels: 5601 7571 y 55 3211 6077. Edición: 1100 ejemplares. Certificado de licitud de título núm. 8336 y Certificado de contenido núm. 5866 ante la Comisión Certificadora de Publicaciones y Revistas Ilustradas. Certificado de reserva de Derechos al Uso Exclusivo núm. 003322 ante la Dirección General del Derecho de Autor. Toda la correspondencia debe dirigirse a la Asociación de Ingenieros Petroleros de México A.C. EL CONTENIDO DE LOS ARTÍCULOS TÉCNICOS ES RESPONSABILIDAD DEL AUTOR. ISSN 0185-3899.

Órgano de Divulgación Técnica e Información de la Asociación de Ingenieros Petroleros de México A.C.

Vol. 53 No. 5 MAYO DE 2013www.aipmac.org.mx/web/revista

Foto de portada:CADEREYTA, N.L, México

Editorial

Administración de la explotación de un yacimiento de carbonatos naturalmente fracturado. Caso del Campo CosteroMI. Alfonso Carlos Rosales RiveraMI. Carlos Fernando Tapia García

Sistema para graficar parámetros de perforación y estimar límite técnico de tiempo de intervenciones mediante métodos probabilísticosMI. Luis Ángel Carrillo Galicia

Modelo de pronóstico para la estimación de la utilización y confiabilidad de equipos dinámicos. Caso: Equipo de compresión de la RPMNEIng. Manuel Angel Silva Romero

Desarrollo de Campos Marginales – Caso de Estudio: Campo Ku Maloob Zaap formación Eoceno Medio, MéxicoMI. Ernesto Pérez Martínez Ing. Gustavo Enrique Prado MoralesMI. Antonio Rojas FigueroaIng. María de Jesús Correa López

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PetroleraIngeniería

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Contenido

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Directiva Nacional 2012-2014

Presidente MI. José Ángel Gómez Cabrera

Vicepresidente Ing. Sergio Humberto Mariscal Bella

Secretario MC. Pablo Arturo Gómez Durán

Tesorero Ing. Jesús A. Mora Moreno

Coordinador Nacional de Ayuda Mutua Ing. José Luis Fernández Cadó

Coordinador Nacional de Fondo de Retiro Ing. Juan Manuel Flores Martínez

Directora de la Comisión de Estudios Dra. Alma América Porres Luna

Director de la Comisión Editorial MI. Mario Becerra Zepeda

Director de la Comisión Legislativa Ing. Eduardo Alberto Ruiz Lases

Director de la Comisión Membresía Ing. Oscar Ulloa Lugo

Coordinador de Relaciones Públicas Ing. Mario Cruz Riego

Consejo Nacional de Honor y JusticiaM. Carlos Rasso ZamoraIng. Javier Hinojosa PueblaM. Javier Chávez Morales

M. Adán E. Oviedo Pérez M. José Luis Fong Aguilar

Revista Ingeniería Petrolera

Director Editorial MI. Mario Becerra Zepeda

Coordinación Editorial Laura Hernández Rosas email: [email protected]

Delegación Ciudad del Carmen

Ing. José Del Carmen Pérez Damas

Delegación Coatzacoalcos

M I. Eleuterio Oscar Jiménez Bueno

Delegación Comalcalco

Ing. Rafael Pérez Herrera

Delegación México

Ing. Luis Francisco Sánchez León

Delegación Monterrey

Ing. Carlos Miller Farfán

Delegación Poza Rica

Ing. Luis Lauro De La Garza Saldívar

Delegación Reynosa

Ing. José Adalberto Ríos Espit

Delegación Tampico

Ing. Jorge Alberto Hernández Cantú

Delegación Veracruz

Ing. Juan Echavarría Sánchez

Delegación Villahermosa

Ing. Jorge Rodríguez Collado

Presidentes Delegacionales

Ingeniería Petrolera | 259

Consejo Editorial

Roberto AguileraUniversity of Calgary

Víctor Hugo Arana OrtizPemex

Jorge Alberto Arévalo VillagránPemex

José Luis Bashbush BauzaSchlumberger

Thomas A. BlasingameTexas A&M University

Rodolfo Gabriel Camacho VelázquezPemex

Héber Cinco LeyUNAM

Yuri Valerievich FairuzovUNAM

Faustino Fuentes NucamendiPemex

Néstor Martínez RomeroCIPM

Michael PratsConsultor EUA

Edgar R. Rangel Germán CNH

Fernando J. Rodríguez de la GarzaPemex

Fernando Samaniego VerduzcoUNAM

Francisco Sánchez SesmaUNAM

César Suárez Arriaga UMSNH

César Treviño TreviñoUNAM

Jaime Urrutia FucugauchiUNAM

Surendra Pal Verma JaiswalUNAM

Robert A. WattenbargerTexas A&M University

Lic. Eva Myriam Soroa ZaragozaConsultora Editorial*

Lic. Franco VázquezAsistencia técnica

*Asesoría durante el proceso de revitalización de la revista Ingeniería Petrolera


Obsolescencia programada

La última semana de abril, la empresa neerlandesa Koninklijke Philips Electronics N.V. (Electrónica Real Holandesa Philips Ltd), conocida comúnmente como Philips, y cuya sede está en Eindhoven, provincia de Brabante, en el Reino de los Países Bajos, anunció que comenzará a vender un foco eléctrico que dura “toda la vida”.

Philips tiene en Eindhoven uno de los laboratorios de investigación más importantes del mundo, desde donde ha impuesto tendencias mundiales con productos innovadores como el cassette, el CD, el CD-ROM, y el DVD. Cuenta con laboratorios en Alemania, Bélgica, China e India.

De acuerdo con lo publicado por Anahí Aradas, de BBC Mundo, el gigante Philips lanzó al mercado estadounidense un foco capaz de durar 20 años si se utiliza un par de horas al día.

Éste, sería un claro ejemplo de un artículo producido para consumo masivo que se colocaría a contracorriente del perfil que exhibe la mayoría de los artefactos que se producen hoy en día.

Cierto o no, existe la creencia más o menos generalizada de que los fabricantes de antaño se empeñaban, con mayor éxito que sus contrapartes de épocas posteriores, en lograr que sus productos fuesen, ante todo, durables.

Desde luego que la percepción antes señalada resulta cuestionable, por decir lo menos, dado que la ciencia y la tecnología efectivamente han creado nuevos materiales y equipos, de acuerdo con especificaciones estrictas, los cuales exhiben notable resistencia al desgaste o la corrosión, por citar sólo dos de sus características más visibles.

No obstante, el meollo del asunto no consiste propiamente en poner a discusión el innegable avance de la ciencia o de la tecnología, sino en algo quizás más profundo y fundamental: la necesidad de dar salida al mercado a volúmenes crecientes de artículos, equipos y servicios, para mantener el ritmo de crecimiento económico que hace funcionar a las sociedades modernas.

Tal vez el origen de la discusión esté en el concepto denominado obsolescencia programada. Se afirma que a raíz de la gran depresión económica del 29, Bernard London propuso terminar con ella mediante la obsolescencia programada. El término fue popularizado en 1954 por Brooks Stevens, diseñador industrial estadounidense, quien lo utilizó en el título de una conferencia sobre publicidad que ofreció en Minneapolis en 1954.

Se denomina obsolescencia programada a la programación de la vida útil de un producto o servicio para que tras un período de tiempo –calculado de antemano durante la fase de diseño– el producto se torne obsoleto, no funcional, inútil o inservible.

Para la industria, esta actitud estimula positivamente la demanda al alentar a los consumidores a comprar nuevos productos de manera artificialmente acelerada.

Ejemplo claro de lo anterior son los aparatos electrónicos actuales: computadoras, equipos de sonido, teléfonos celulares, cámaras fotográficas y de video, etcétera, en los que muchas veces se introducen mejoras incrementales en el desempeño de dichos artículos, aunque se les diferencia marcadamente mediante el diseño o colores vanguardistas, lo que los convierte en objetos de moda, sujetos por lo tanto a los vaivenes y designios que toda moda trae consigo. La obsolescencia programada se utiliza en gran diversidad de productos.

Editorial


La elección de fabricar productos que se vuelvan obsoletos de manera premeditada puede influir enormemente en la decisión de cierta empresa acerca de su proceso de producción. La compañía debe ponderar si utiliza componentes tecnológicos de cierta calidad con el fin de propiciar que se cumpla la proyección de la vida útil que quiera incorporar en sus productos. Estas decisiones forman parte de la disciplina conocida como ingeniería del valor.

La decisión de recurrir a la obsolescencia programada no siempre es fácil, y se complica al tener en cuenta otros factores, como la fortaleza de los competidores. No sólo se programa que los objetos duren menos, sino que la publicidad parece enfocarse en programar a la gente para que tire incluso artículos que todavía funcionan (lo que se conoce como obsolescencia percibida).

El escritor Aldous Huxley, expresó en su novela La Isla que el “armamento, la deuda universal y la obsolescencia programada son los tres pilares de la prosperidad occidental. Si la guerra, la basura y el préstamo de dinero se terminaran, colapsaríamos”.

La economía moderna vive del crédito, el consumo y la obsolescencia programada. Sin ella la gente compraría menos, no se podría mantener el actual nivel de producción ni el empleo, de acuerdo con los economistas que defienden este concepto. El menor margen de utilidad frenaría la innovación, disminuiría la competencia y daría lugar a monopolios ineficientes.

Todo ello generaría un efecto en cadena en todos los eslabones de la sociedad de consumo, por lo que hay quien afirma que un mundo sin obsolescencia programada sería inviable.

Se cuenta con la tecnología idónea para alimentar la rueda del consumo y, si los usuarios pretenden reparar algo, descubren que es demasiado costoso para hacer el esfuerzo.

Sin embargo, es evidente que también resulta inviable producir a ese ritmo en un planeta cuyos recursos son finitos, como es el caso de las materias primas o los combustibles fósiles (los hidrocarburos).

Lo peor es que a pesar de que se agotan los recursos naturales del planeta, parece ser que el ciclo firmemente establecido de comprar, usar y tirar cada vez se comporta de manera más acelerada.

Con la crisis económica que se vive en muchos países occidentales, el cuestionar la viabilidad de la obsolescencia programada orientada a estimular el crédito y el consumo ilimitado, parece una necesidad absoluta, de acuerdo con las voces que expresan que sí es viable un mundo sin obsolescencia programada.

Este es un tema sobre el cual vale la pena reflexionar con detenimiento, ¿no te parece?

Fraternidad y Superación

262 | Ingeniería Petrolera VOL. 53 No. 5, MAYO 2013 · ISSN 0185-3899

Administración de la explotación de un yacimiento de carbonatos naturalmente fracturado. Caso del Campo Costero

MI. Alfonso Carlos Rosales Rivera, PEPMI. Carlos Fernando Tapia García, PEP

Información del artículo: Recibido enero de 2012-aceptado mayo de 2013

Resumen

Se documenta el análisis de ingeniería en la explotación de yacimientos (carbonatados), naturalmente fracturados, realizado en el Campo Costero, productor de gas y condensado.

A través de la integración de las disciplinas de geociencias e ingeniería involucradas, y la aplicación de metodologías de evaluación de riesgo e incertidumbre, se define el escenario óptimo de explotación del campo.

El escenario definido representa el de mayor generación de valor, asegurando la recuperación final al minimizar los riesgos, obteniendo la mayor rentabilidad de las inversiones. En el que, mediante la conformación de un equipo multidisciplinario, integración y análisis de datos del yacimiento, así como el manejo de gastos óptimos de explotación de pozos, se determinó una plataforma de producción que permite administrar la energía del yacimiento, garantizando la flexibilidad operativa necesaria para dar cumplimiento a los programas de adquisición de información, cumpliendo con los programas de producción comprometidos, acciones que conllevan a la maximización del factor de recuperación y la optimización de la infraestructura de explotación.

Palabras clave: Sinergia funcional del equipo, Criterio de experto, Mejores prácticas de ingeniería, Plataforma de producción, Administrar la energía del yacimiento, Maximizar el factor de recuperación.

Reservoir management of a naturally fractured carbonate reservoir. The Costero Field Case

Abstract

A formal engineering analysis related to production of naturally fractured carbonates reservoirs was performed in the Costero Field which is a gas-condensate producer.

The best case production scenario was defined through a geoscience and engineering multidisciplinary approach, based on risk analysis and uncertainty reduction.

The proposed exploitation alternative, which represents the greater NPV case, warranties the highest recovery factor and mínimum risk with the most profit to investments.

Artículo arbitrado


MI. Alfonso Carlos Rosales Rivera, MI. Carlos Fernando Tapia García

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Integrated teamwork, surface and reservoir data analysis along with well rates optimization were key factors to define a production plateau, hence reservoir energy management. Production of the field at a fixed rate, delivers flexibility in operations allowing accomplishment of information acquirement and production programs, leading to maximize cumulative production and surface facilities optimization.

Key words: Team functional synergy, Expert´s criteria, Engineering best practices, Production plateau, Reservoir energy management, Maximize recovery factor.

Introducción

Se presenta el caso de la explotación del Campo Costero, en el cual, a través de la aplicación de la Administración Integral de Yacimientos1, 2, 3, se ha logrado maximizar la producción de hidrocarburos mediante estrategias de explotación enfocadas a generar valor económico.

El Campo Costero es productor de gas y condensado en rocas carbonatadas naturalmente fracturadas de la Formación Cretácico medio. Actualmente se cuenta con un Plan de explotación definido y desde agosto de 2009 se mantiene bajo una plataforma de producción establecida, Figura 1.

Figura 1. Historia de producción.

El plan de explotación referido es el producto de la aplicación de una sucesión de mejores prácticas de ingeniería y un proceso de selección utilizando la metodología VCD. La aplicación de este tipo de mejores prácticas en la administración de yacimientos, ha demostrado ser una manera eficiente de explotar los hidrocarburos, garantizando el cumplimiento de los programas de producción y la rentabilidad de las inversiones.

Generando el plan de explotación

Durante el proceso de documentación formal del proyecto Costero, se implementó la metodología VCD con el propósito de seleccionar el escenario óptimo de explotación y junto con la integración de una serie de actividades señaladas como mejores prácticas de ingeniería, que se detallan a continuación y que permiten la maximización del factor de recuperación, otorgando flexibilidad operativa; definiendo y asegurando así, el Plan de explotación del proyecto a desarrollar.


Administración de la explotación de un yacimiento de carbonatos naturalmente fracturado. Caso del Campo Costero, p.p 262-274

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Conformación del equipo multidisciplinario

Un elemento clave en la administración integral de yacimientos es la conformación del equipo de trabajo multidisciplinario bajo la figura de un líder, responsable de consolidar las competencias mínimas necesarias para asegurar el buen desempeño del equipo del proyecto. Los miembros deben desarrollar una sinergia funcional para asegurar el plan de desarrollo y su ejecución, como objetivo común. Este equipo de trabajo deberá estar integrado básicamente por las siguientes disciplinas:

a) Geociencias: geología, geofísica, sedimentología, estratigrafía y petrofísica

b) Ingeniería: yacimientos, producción, infraestructura de explotación y simulación numérica de yacimientos

c) Evaluación económica y de riesgo de proyectos

d) Construcción de infraestructura de explotación

e) Perforación y terminación de pozos

f) Operación de pozos e instalaciones de explotación

g) Seguridad industrial y protección ambiental

Siendo responsabilidad del líder, contar con la participación de todas las competencias requeridas, dependiendo del tipo de proyecto, ya sea de participación continua durante todo el proyecto o de participación parcial a requerimiento, Figura 2.

Figura 2. Conformación de equipo multidisciplinario.

Integración de datos confiables y componentes tecnológicos

Esta práctica se refiere a la revisión, validación y depuración de la base de datos disponible para un yacimiento o campo por parte de los especialistas del equipo multidisciplinario, estableciendo criterios con base en el conocimiento que se tenga de las variables que

intervienen en el análisis de las propiedades estáticas y dinámicas del yacimiento/campo.

Como ejemplo, se analiza el comportamiento de la RGA reportada de un análisis PVT, la cual puede ser diferente a la calculada por medio de los aforos de los fluidos y tendrá un valor característico, dependiendo si el fluido del yacimiento se encuentra por arriba o por debajo del punto de saturación o de rocío.



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El criterio de experto puede establecer un rango de variabilidad entre los valores medidos a nivel de campo y en el laboratorio, que también permita validar y depurar la información que conformará la base de datos confiable. En el seguimiento al comportamiento de la RGA del Campo Costero, se estableció una variabilidad del + 5 % respecto al valor reportado en el análisis PVT que fue de 1,458 m3/m3, debido a que actualmente está produciendo por arriba de la presión de rocío.

Desde el inicio del desarrollo del campo se deberá establecer un programa para el aseguramiento de la adquisición de información, de esta manera, a pesar de que surjan inconvenientes en la toma de información, se buscarán los mecanismos para recuperar los datos requeridos. Como mejor práctica está la de definir el pozo o los pozos que

llevarán sensor permanente de presión y programar su construcción con base en este requerimiento.

El especialista deberá verificar la información reportada, auxiliándose con otras herramientas que le permitan corroborar o ratificar el dato, como por ejemplo: el dato de producción (aceite, gas o agua) reportado, deberá corresponder con el diámetro de estrangulador con el cual fluye el pozo y compararse con un pozo vecino o alguna correlación de flujo a través de estranguladores, que dé la certeza de la integridad del dato, así mismo, deberá corresponder con el registro histórico de producción del pozo, es decir, si no ha variado el diámetro del estrangulador entonces no deberán haber cambios drásticos en el comportamiento de la producción del pozo y, en caso de que se presenten, se deberá averiguar a qué obedece y su procedencia, Figura 3.

Figura 3. Aforos de aceite, gas y agua del pozo Costero 1.

Otro aspecto relevante que el especialista deberá establecer para la confiabilidad de sus datos es el empleo de la información de pozos de campos vecinos o análogos en la misma formación con similar edad geológica y composición mineralógica; ahora bien, si el campo/yacimiento se encuentra en una fase intermedia de desarrollo, entonces, para la evaluación del intervalo prospectivo se deberá emplear la información de sus pozos vecinos, por ejemplo, valores de la salinidad del agua del yacimiento al principio del desarrollo de un campo.

Este proceso de integración y generación de una base de datos confiable, tiene que llevar incorporado, de manera implícita, el conocimiento de los especialistas en relación al “estado del arte” de las diferentes disciplinas; es decir, se deberá conocer la actualización de los procesos de interpretación de aspectos básicos de geociencias, ingeniería de yacimientos y producción, y manejo de hidrocarburos mediante instalaciones de explotación.



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Esta base de datos deberá estar disponible para su lectura y consulta por los demás integrantes del equipo multidisciplinario y resguardada por un especialista que es el único que la podrá modificar. Con la finalidad de evitar múltiples bases de datos, el líder deberá establecer los lineamientos bajo los cuales se integrará y asegurarse de que todos los miembros del equipo tengan conocimiento.

Análisis de ingeniería básica

Esta práctica es probablemente la que mayormente contribuye al cumplimiento de los objetivos del equipo

de trabajo, dado que la utilización de la información en metodologías primordialmente analíticas, permitirá la sensibilización del especialista, interiorizándolo con la problemática a resolver y con los resultados obtenidos de los cálculos realizados.

Esta práctica no sustituye el empleo de herramientas como la simulación numérica, por el contrario, su aplicación asegura la confiabilidad de los resultados al mejorar la calidad de los datos introducidos a los modelos.

La Tabla 1 presenta algunos de los análisis efectuados en la definición y seguimiento al plan de explotación del Campo Costero.

Tabla 1. Relación de análisis de ingeniería básica en el Campo Costero, (no exhaustiva).

Análisis Resultado

Caracterización de fluidos. Tipo de fluidos producidos y riesgo asociado.

Historia de producción.Relación entre etapas de flujo y comportamiento de fluidos.

Gráfico de Cole. Definición de la magnitud del empuje hidráulico

Gráfico semilog de Qg vs Gp Recuperación final esperada.

Número óptimo de pozos. Rentabilidad a la inversión por perforación.

Envolvente de fases.Cambio de los fluidos en el viaje a superficie, rango de operación de presión por condensación retrógrada y comportamiento a la inyección de fluidos.

Riqueza del gas. Factor de recuperación de condensados para evaluar rentabilidad a la inversión.

Bibliografía de análogos en el mundo. Análisis de variables con incertidumbre.

Balance de materia.Definición de variables propias del yacimiento como volumen original, compresibilidad, fuentes de energía presentes, etc.

Mecanismos de producción presentes. Selección de métodos de recuperación adicional.

Diseño y análisis de pruebas de presión producción e interferencia.

Definir patrones de flujo, fracturamiento, compartimentalización y parámetros petrofísicos.

Análisis y descripción de núcleos, lámina delgada, recortes, registros de hidrocarburos, convencionales y de fracturas.

Modelo de fracturamiento a diferentes escalas.

Pruebas de rutina y especiales de laboratorio en núcleos.

Verificación de los parámetros a introducir en los modelos.

Desarrollo de correlación de flujo vertical Ajuste de modelos para análisis nodal.

De esta manera, el análisis de ingeniería básica no sólo es el soporte y fundamento del plan de explotación definido, además, es un elemento clave en la obtención del factor de recuperación comprometido.



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Determinación de gasto óptimo de explotación del yacimiento

El gasto óptimo de explotación de un yacimiento, es aquel que permite maximizar la extracción de hidrocarburos sin poner en riesgo el factor de recuperación final del yacimiento y la rentabilidad de las inversiones.

En el caso de los yacimientos fracturados4, 5, 6, se debe tener especial cuidado al definir el ritmo de explotación, ya que dependiendo de la distribución que exista entre la porosidad de matriz y de fractura, será el área de influencia del pozo.

Al inicio de la explotación, considerando que se tiene poca información para inferir la presencia de un acuífero, es conveniente establecer un ritmo de extracción conservador, de tal manera que no se vaya a inducir la producción de agua, ya que, una vez que se hace presente, difícilmente se podrá revertir su permanencia.

Para este propósito se deberá recurrir a cálculos de gasto crítico, involucrando los parámetros petrofísicos en el área de drene del pozo, así como un balance entre fuerzas gravitacionales y viscosas del fluido. Como regla de dedo y en tanto se evalúan todas las incertidumbres alrededor de los mecanismos de empuje, se puede establecer una producción anual del yacimiento, equivalente a la quinta parte de la reserva remanente.

Siempre atentos a las condiciones de explotación y con el propósito de monitorear el comportamiento de flujo fraccional de agua, una práctica recomendada es medir y muestrear los pozos al menos tres veces al mes, de modo que al conocer su comportamiento dinámico se pueda vigilar su corte de agua, así mismo, a través del laboratorio de fluidos, determinar su salinidad y deducir si el agua producida proviene de la condensación (bajas salinidades) y no de un acuífero. Para el caso del Campo Costero, se vigila que los pozos produzcan un máximo de 5 % de corte de agua, en caso de que se supere este valor, éstos deberán reducir su gasto.

Esta acción permitirá prolongar la vida del pozo, evitando la canalización prematura del agua y la consecuente invasión del intervalo productor, con lo cual no se pone en riesgo el factor de recuperación final de hidrocarburos.

En la Figura 4 se pueden apreciar los resultados de un reporte de laboratorio de análisis de agua de todos los pozos productores, donde se indica su salinidad, notándose que no se detectó una variación significativa, concluyéndose que el agua es producto de condensación. El plan de captura de información, desde sus inicios, deberá considerar todas las variables que permitan identificar comportamientos inesperados y su rápida atención.

Figura 4. Salinidad del agua producida por pozos del Campo Costero.



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Otro factor que se considera para determinar el gasto de explotación de un pozo en particular, es su posición estructural en el yacimiento, es decir, si está próximo del contacto agua/hidrocarburos, debe de explotarse a un menor ritmo comparado con un pozo que se encuentra en una posición más alta. Así mismo, el especialista deberá conocer, mediante una evaluación de registros, que la calidad de la cementación con que fue terminado el pozo es la más adecuada posible, ya que de lo contrario, una mala cementación de la tubería de revestimiento puede permitir la canalización del agua y terminar prematuramente con la vida productiva del pozo.

En la definición de la cuota individual por pozo y campo se deben tomar en cuenta los resultados del análisis de ingeniería básica en su conjunto. Relacionar los resultados de los diferentes cálculos efectuados, da como producto la consideración de todas y cada una de las variables que influyen en la explotación óptima del yacimiento.

Para el caso del Campo Costero, el contar con un sistema de asignación de producción para cada pozo, ha permitido llevar un control y seguimiento del comportamiento individual. Este sistema se basa en el prorrateo de la producción, honrando el valor medido de aceite y gas en el punto de entrega y prorrateando hacia los pozos en función de los aforos individuales así como de la composición del fluido producido por el yacimiento (gas y condensado). Una condición para esta práctica es que la presión del yacimiento se mantenga por arriba de la presión de rocío para asegurar una composición constante7, 8.

Para yacimientos sometidos a procesos de recuperación secundaria y/o mejorada, como es la inyección de fluidos, el gasto óptimo de explotación está relacionado de forma casi directa con la posición y ritmos de inyección. En este caso, la frecuencia de medición de los fluidos producidos deberá ser mayor, con la finalidad de tener un mejor control y se puedan prevenir problemas, tales como la irrupción del fluido inyectado.

Esta observación se hizo evidente en el caso particular del Campo Costero, donde en el escenario de inyección del gas producido para mantenimiento de presión, los pronósticos indicaban la irrupción temprana del fluido inyectado a consecuencia de un bajo relieve estructural e intenso fracturamiento, Figura 5.

En la evaluación del escenario de inyección, se consideró reinyectar el 40% del gas producido durante un periodo de ocho años y evaluar la reducción en la contrapresión de 110 kg/cm² a 30 kg/cm². La irrupción del gas inyectado se confirmó en el modelo de simulación por el aumento de la concentración de C1 (canalización), en los pozos productores cercanos a los pozos inyectores.

Lo anterior permitió reconsiderar la alternativa, debido a que los indicadores económicos del escenario de reinyección de gas, resultaban menos atractivos que el escenario de agotamiento natural con reducción de contrapresión.

Figura 5. Evaluación escenario de inyección de gas.



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Maximización del factor de recuperación de hidrocarburos

La determinación del volumen original de hidrocarburos es un parámetro clave para poder calcular apropiadamente las reservas de gas y/o aceite. Al inicio de explotación de un yacimiento, el disponer de un modelo estático preliminar es un buen punto de partida para su estimación. Sin embargo, conforme transcurre la explotación del yacimiento se hacen presentes variables de mayor complejidad como magnitud del empuje hidráulico, efectos de compresibilidad de la formación, flujo preferencial de fluidos, etc., siendo recomendable emplear modelos dinámicos (balance de materia, curvas de declinación, simulación numérica de yacimientos), que se ajusten al comportamiento mostrado por los pozos/campos productores, de tal modo de ir reduciendo las incertidumbres que afectan el volumen.

Para definir posibles factores de recuperación, que es el otro componente para la estimación correcta de la reserva, una buena práctica es recurrir al registro histórico de los obtenidos en campos/formaciones con similares características, tanto de roca productora como de fluidos, (campos análogos). Sin embargo, se deberá hacer acopio de información clave para la mejor determinación del mismo.

Realizar un estudio de Caracterización Dinámica de Yacimientos9 es altamente recomendable, ya que permite definir parámetros que impactan fuertemente en la determinación del factor de recuperación, tales como: porcentaje de volumen de fluidos en matriz y en fracturas, compresibilidad total del sistema roca-fluidos, tamaño de bloques, dirección preferencial de flujo, por mencionar los más importantes, Figura 6.

Figura 6. Caracterización dinámica, Campo Costero.

Así, durante la vida productiva del yacimiento se deben ir determinando las variables que afecten el comportamiento dinámico del yacimiento.

Teniendo como objetivo la maximización del factor de recuperación, una vez definido el número óptimo de pozos, se deberá mantener una alta productividad de los mismos. Es importante tener especial cuidado a la evolución del daño en la formación de cada uno de los pozos productores, con la finalidad de evitar que la declinación del campo sea

mayor a la esperada. Primero se deberá determinar el daño verdadero o normal del yacimiento y discretizar a qué obedece realmente la disminución en la productividad del pozo o en la caída de presión a su alrededor, de tal forma que se puedan implementar acciones como: ampliación del intervalo disparado, estimulación o fracturamiento hidráulico; que tiendan a recuperar la productividad del pozo.

El uso apropiado de pozos horizontales o de alto ángulo, es un medio adecuado para prolongar la vida productiva



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del pozo, ya que por su arquitectura, tardan más en ser alcanzados por el avance del contacto agua o gas-aceite. Asimismo, por su geometría, existe una mayor área de la formación en contacto con la pared del pozo, que se traduce en un mayor gasto, obteniéndose una mayor producción acumulada, comparándolo con un pozo convencional en el mismo periodo de tiempo.

En el caso de yacimientos naturalmente fracturados, es altamente recomendable la perforación de este tipo de pozos, debido a que interceptarán una mayor cantidad de fracturas que permitirán que el pozo tenga una alta productividad con menor caída de presión.

En yacimientos de baja permeabilidad, es necesario identificar las áreas donde se encuentran cantidades importantes de hidrocarburos remanentes para programar intervenciones de fracturamiento y la perforación de pozos de relleno que permitan el drene de dichas áreas.

Para el caso particular de yacimientos de gas seco o gas húmedo, que tienen presencia de un acuífero activo, es recomendable explotarlo al gasto máximo, de tal modo de evitar zonas de gas a alta presión aisladas por la entrada de agua.

Como se mencionó anteriormente, el escenario óptimo de explotación para el Campo Costero, es el de agotamiento natural con reducción de la contrapresión. De manera que el maximizar el factor de recuperación de hidrocarburos por agotamiento natural, se refiere al uso optimizado de los recursos disponibles para la explotación económica del yacimiento utilizando energía propia, siendo de primordial importancia la identificación del o de los mecanismos principales de producción10,11,12 (expansión del sistema roca-fluidos, empuje hidráulico, segregación gravitacional, gas en solución). Hasta ahora, el yacimiento del Campo Costero produce mediante la expansión del sistema roca-fluidos, como puede verse en la Figura 7.

Figura 7. Mecanismos de empuje presentes en el Campo Costero.



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Balance de energía del sistema de producción

En la administración de la explotación del Campo Costero, se tiene como premisa el seguimiento diario de las condiciones de flujo de cada pozo, monitoreando y calculando

continuamente las caídas de presión en el sistema. La Figura 8 muestra el diagnóstico de las condiciones de flujo de cada uno de los pozos, permitiendo la toma de acciones para mantener los pozos operando en condiciones óptimas. Lo anterior permite calibrar los modelos de pozo y red superficial para mayor asertividad de los pronósticos.

Figura 8. Registro del comportamiento de presión en el sistema de producción.

En el caso del yacimiento Costero, los modelos como el diseñado para simular el comportamiento de la red de transporte, se convierten en una herramienta de mucha

utilidad para la verificación de aforos, formando parte del protocolo de transferencia de producción. La Figura 9 muestra el diagrama de la red de transporte del campo.

Figura 9. Modelo de la red de transporte del Campo Costero.



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Optimización de la infraestructura de explotación

La construcción de la infraestructura de transporte y proceso es una actividad medular para la calidad y comercialización de los hidrocarburos, la cual afectará de manera importante la rentabilidad del proyecto y resultará fundamental en la toma de decisiones.

Al inicio de la explotación, se tiene estimado un volumen de hidrocarburos, el cual, dada la escasez de información, presenta un alto grado de incertidumbre, por lo cual es recomendable que en este momento la infraestructura

se diseñe de manera conservadora. Para la mitigación del riesgo, la perforación de pozos de desarrollo y delimitadores, así como la realización de pruebas de presión-producción, son actividades importantes que permitirá tener un mayor grado de conocimiento del volumen de hidrocarburos y la productividad de los pozos.

La Figura 10 muestra la cronología de la construcción de la infraestructura del campo y la plataforma de producción establecida mediante el uso de la información, el análisis y las herramientas de ingeniería descritas, la cual se deberá ajustar en un rango del 70 al 80% de la capacidad máxima de producción.

Figura 10. Capacidad de transporte, proceso y plataforma de producción.

Conclusiones

Mediante el análisis multidisciplinario del comportamiento del yacimiento Costero, se define un plan de explotación que cumple con las premisas de ser el mejor escenario desde el punto de vista técnico, manteniendo el mayor beneficio económico.

La complejidad de este yacimiento de carbonatos, naturalmente fracturado, productor de gas y condensado, requirió del esfuerzo integrado del equipo de proyecto para la selección del mejor escenario de producción.

Todas las actividades que van desde el desarrollo, la explotación por agotamiento natural y la optimización de las condiciones de flujo en superficie, quedan fundamentadas mediante análisis de ingeniería que permiten la maximización del factor de recuperación final de hidrocarburos.

No obstante lo atractivo de algunos casos analizados como la inyección de gas producido, la mayor rentabilidad se alcanzó en el caso en el cual se establece la administración del yacimiento, mediante una plataforma de producción y la construcción de la infraestructura necesaria para disminuir la contrapresión hacia los pozos.



VOL. 53 No. 5, MAYO 2013 · ISSN 0185-3899

Este artículo se documenta como una mejor práctica de ingeniería petrolera y se presenta como una secuencia ordenada de actividades que conllevan a la óptima administración de los yacimientos.

Agradecimientos

A la Subdirección de Producción Región Sur de Pemex Exploración y Producción, cuya filosofía de “gobernabilidad en la operación de campos”, eliminando las prácticas de gasto máximo, permite que propuestas como ésta sean factibles; así como a todos los profesionistas que forman parte del Equipo Multidisciplinario del Proyecto Costero Terrestre, por el extraordinario intercambio de ideas y la convicción de que esta forma de trabajo es lo más eficiente para mejorar el desempeño colectivo y tener un proyecto exitoso.

Referencias

Aguilera, R. 1995. Naturally Fractured Reservoirs, second edition. Tulsa, Oklahoma: PennWell Publishing Company.

Cinco Ley, H. 2011. Caracterización Dinámica de Yacimientos del Campo Costero.

Craft, B.C. y Hawkins, M.F.1968. Ingeniería Aplicada de Yacimientos Petrolíferos. Madrid: Tecnos.

Lea, J.F., Nickens, H.V. y Wells, M.R. 2003. Gas Well Deliquification: Solution to Gas Well Liquid Loading Problems. Burlington, Massachusetts: Gulf Professional Publishing.

Lee, W.J. y Wattenbarger, R. 1996. Gas Reservoir Engineering, Vol. 5. Richardson, Texas: Texbook Series, SPE.

McCain, W.D. 1990. The Properties of Petroleum Fluids, second edition. Tulsa, Oklahoma: PennWell Publishing Company.

Narr, W., Schechter, D. y Thompson, L.B. 2006. Naturally Fractured Reservoir Characterization. Richardson, Texas, SPE.

Nelson, R. 2001. Geologic Analysis of Naturally Fractured Reservoirs, second edition. Boston: Gulf Professional Publishing/Butterworth-Heinemann.

Pemex Exploración y Producción. 2008. Guía Técnica de Calidad del Proceso de Planeación del Desarrollo de Campos y Optimización. Coordinaciones de Diseño de Explotación de los Activos Integrales.

Pemex Exploración y Producción. 2010. Documento Rector para el Diseño, Documentación y Dictamen de Proyectos de Explotación.

Satter, A. y Thakur, G.C. 1994. Integrated Petroleum Reservoir Management: A Team Approach. Tulsa, Oklahoma: PennWell Publishing Company.

Wang, X. y Economides, M. 2009. Advanced Natural Gas Engineering. Houston, Texas: Gulf Publishing Copmpany.

Semblanza de los autores

MI. Alfonso Carlos Rosales Rivera

Ingeniero Petrolero.

Realizó estudios de Maestría en Ingeniería Petrolera en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México.

Ingresó a Petróleos Mexicanos en 1982, desempeñando actividades en el área de Ingeniería de Yacimientos.

Participó en el desarrollo de los modelos de simulación y en los estudios integrales al Campo Caan y al Complejo Abkatún-Pol-Chuc.

Profesor de la Universidad Villa-Rica en Veracruz, Ver., donde impartió las materias de Geología Marina e Industria Petrolera, de la carrera de Economía Marítima.



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En abril de 2009 dejó el cargo de Coordinador de Diseño de Explotación en el Activo Integral Litoral de Tabasco y líder del Proyecto Crudo Ligero Marino de la RMSO, para ocupar la Administración del Activo Integral Macuspana de la Región Sur.

A partir de septiembre 2011 y a la fecha se desempeña como Administrador del Activo de Producción Litoral de Tabasco, de la Subdirección de Produción Region Marina Suroeste.

Es miembro del Colegio de Ingenieros Petroleros de México, de la Asociación de Ingenieros Petroleros de México, y de la Society of Petroleum Engineers.

MI. Carlos Fernando Tapia García

Ingeniero Petrolero egresado de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México. Cursó estudios de posgrado en Sistemas Artificiales de Producción Petrolera (medalla Alfonso Caso) y Maestría en Ingeniería Petrolera y Gas Natural en la División de Estudios de Posgrado de la Facultad de Ingeniería de la UNAM, graduándose en ambos casos con Mención Honorífica.

En el año de 1993 ingresó a Pemex Exploración y Producción, Región Sur, como Ingeniero de campo de la Superintendencia de Producción del Distrito Ocosingo.

Se ha desempeñado como ingeniero de diseño de instalaciones subsuperficiales y superficiales de producción e ingeniero de yacimientos. Asimismo, ha liderado los proyectos de productividad de pozos y diseño de explotación del proyecto Costero Terrestre. Actualmente se desempeña como Líder del proyecto de explotación Cuenca de Macuspana.

Es socio del Colegio de Ingenieros Petroleros de México, de la Asociación de Ingenieros Petroleros de México y de la Society of Petroleum Engineers.

Ingeniería Petrolera | 275VOL. 53 No. 5, MAYO 2013 · ISSN 0185-3899

Sistema para graficar parámetros de perforación y estimar límite técnico de tiempo de intervenciones mediante métodos probabilísticos

MI. Luis Ángel Carrillo GaliciaPemex

Información del artículo: Recibido enero de 2012-aceptado abril de 2013

Resumen

El objetivo de este trabajo, es obtener los índices de perforación a través de un procedimiento estadístico- probabilístico, seleccionando pozos de los campos Ku, Maloob y Zaap, de los cuales se cuenta con el tipo de equipo de perforación y cuyos reportes están en el sistema SIOP. La base de datos y los cálculos se realizaron en el sistema Access, y actualmente es capaz de:

Generar y graficar:

• Límite técnico.

• Tiempo programado (tiempo que durará una actividad mediante la distribución probabilística).

• Costo de diferentes opciones.

• Graficas comparativas de diferentes parámetros (desempeño de barrenas, temperatura, sal, viscosidad, densidad, etc).

El sistema permite realizar el cálculo de límite técnico para un programa de perforación de forma rápida y eficaz, contemplando los posibles tiempos que derivan de esperas o problemas que se puedan suscitar durante la perforación de los pozos futuros basándose en estadísticas de los pozos de correlación de los campos cercanos que tengan las características de formaciones o en su caso, el equipo de perforación similares.

Con esto se está realizando una distribución de tiempos, el cual se incluirá en el programa de perforación de un nuevo pozo, que incluye la experiencia de los pozos vecinos y que con esto se determina cuáles son los factores que más influyeron durante la perforación de los mismos, con el fin de estar preparados con las herramientas y servicios necesarios para reducir los tiempos de espera y mejorar continuamente la perforación de los pozos.

Palabras clave: Límite técnico, tiempo programado, graficación de parámetros de perforación.

Graphing parameters and estimating drilling technical limit time for interventions by probabilistic methods

Abstract

The objective of this work is to obtain drilling rates through a statistical-probabilistic, selecting wells from Ku, Maloob and Zaap, which have the rig type and whose reports are in the SIOP system. The database and calculations were performed with the software Access, and is now able to generate and to plot:

Artículo arbitrado


Sistema para graficar parámetros de perforación y estimar límite técnico de tiempo de intervenciones mediante métodos probabilísticos, p.p.275-286

VOL. 53 No. 5, MAYO 2013 · ISSN 0185-3899

• Technical Limit.

• Scheduled time (amount of time spent by activity probability distribution).

• Cost of different options.

• Comparative graphs of various parameters (performance drills, temperature, salt, viscosity, density, etc).

The system allows us to perform the calculation of technical limit drilling program in a quickly and efficient way, considering the possible times arising from delays or problems that may arise during the drilling of future wells based on statistical correlation wells nearby other fields that have similar characteristics of formations or similar drilling rigs.

With this system we are conducting a time distribution which is included in the program of drilling a new well, which includes the experience of neighboring wells. The system also allows to determine which are the driving factors during the drilling of these wells in order to be prepared with the tools and services required to reduce lost time and to improve continuity of the drilling operations.

Key words: Technical limit, programed time, plotting drilling parameters.

Introducción

Regularmente cuando un Ingeniero de diseño comenzaba a hacer un programa para la intervención de un pozo, iniciaba recopilando información de los pozos de correlación como reportes SIOP, resúmenes, registros geofísicos, etc., analizaba los eventos que sucedieron en el pozo durante la perforación, terminación y reparación de éstos, y de acuerdo con la trayectoria generaba un estado mecánico del pozo a diseñar. Para calcular el tiempo que durará la intervención en el pozo, realizaba una tabla en la que ponía los tiempos de duración de cada actividad, determinando los promedios y mejores tiempos de cada actividad programada y finalmente lo graficaba para plasmarlo en el programa de intervención.

Actualmente este sistema tiene como objetivo reducir el tiempo de recopilación de información y trabajo en diferentes programas, para enfocar el tiempo del diseñador en analizar con mayor detalle las opciones que sean necesarias. Este sistema fue generado en base a los datos de los pozos del SIOP en los campos Ku, Maloob y Zaap, y actualmente es capaz de:

Generar y graficar

Límite técnico

• Tiempo programado, (tiempo que durará una actividad mediante la distribución probabilística).

• Costo de diferentes opciones.

• Gráficas comparativas de diferentes parámetros (desempeño de barrenas, temperatura, sal, viscosidad, densidad, etc).

Así mismo estamos trabajando en:

• Volumen de cemento

• Diseño de tuberías de revestimiento

• Diseño de trayectorias

• Cálculo de presión de poro y gradiente de fractura

• Hidráulica, torque y arrastre

Desarrollo del tema

Con el fin de optimizar los tiempos y costos de las intervenciones a los pozos se parte de la aplicación del límite técnico, que es la aplicación de las mejores prácticas operacionales, los mejores procedimientos y la tecnología acorde a los requerimientos del pozo.

Para alcanzar la definición de límite técnico, a un pozo que se le aplican los mejores tiempos de un pozo híbrido, además se le tiene que hacer un análisis para aplicarle las mejores prácticas, procesos, procedimientos, operaciones y emplear la tecnología más conveniente a fin de reducir los tiempos de ejecución al máximo.


MI. Luis Ángel Carrillo Galicia

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Para realizar un nuevo programa

En la Figura 1 se muestra el flujo del trabajo generado para programar las diferentes etapas del proyecto. Este flujo se fue armando de acuerdo con las necesidades que

iba arrojando el proyecto, en un principio sólo se pensaba en calcular y graficar percentiles, con el tiempo se le han agregado aplicaciones como graficación de parámetros y cálculos básicos empleados en los programas.

Figura 1. Flujo de trabajo del sistema.

El primer paso es generar la base de datos donde se incluyen los tiempos reportados en el SIOP de los campos Ku, Maloob y Zaap, posteriormente se seleccionan pozos de la muestra

tomada. Por ejemplo, los siguientes pozos perforados con equipos fijos, estados mecánicos, y características geológicas similares, Figura 2.

Figura 2. Etapas de perforación en los pozos de Ku Maloob Zaap, perforados con equipos fijos de Pemex.



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Como se observa en la Figura 3, se seleccionó un pozo cualquiera al que se le hará el análisis; de acuerdo con su orientación, estado mecánico, tipo de equipo y cuadrilla, se elijen los pozos para correlacionar.

De acuerdo con la Figura 4, se proponen las barrenas, TR´s, profundidades y densidades de lodos del nuevo pozo.

Figura 3. Pozos ordenados de acuerdo a su posición en la plataforma.

Figura 4. Selección de diámetro de barrenas, profundidad y densidad del pozo a diseñar.

De acuerdo con los tiempos de las actividades de los pozos vecinos, el sistema despliega los valores de los tiempos

normales, problemas y esperas para las actividades realizadas en las diferentes etapas del pozo.



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Figura 5. Duración de actividades normales, problemas y esperas.

Cálculo de distribución de probabilidades de propiedades

El método de Monte Carlo es una herramienta de investigación y planeamiento; básicamente es una técnica de muestreo artificial, empleada para operar numéricamente sistemas complejos que tengan componentes aleatorios.

Gracias a la constante evolución de las microcomputadoras, en lo que se refiere a su capacidad de procesamiento de la información, el método de Monte Carlo es utilizado cada vez más frecuentemente.

Esta metodología provee como resultado, incorporada a los modelos de tiempos de perforación, aproximaciones para las distribuciones de probabilidades de los parámetros que están siendo estudiados.

Para ello son realizadas diversas simulaciones donde, en cada una de ellas, son generados valores aleatorios para el conjunto de variables de entrada (tiempos) y parámetros del modelo que están sujetos a incertidumbre. Tales valores aleatorios generados siguen distribuciones de probabilidades específicas que deben ser identificadas o estimadas previamente.

Hay dos componentes que explican nuestra incapacidad para predecir en forma precisa un evento futuro:

Riesgo es un efecto aleatorio propio del sistema bajo análisis. Se puede reducir alterando el sistema.

Incertidumbre es el nivel de ignorancia del evaluador acerca de los parámetros que caracterizan el sistema a modelar. Se puede reducir a veces con mediciones adicionales o mayor estudio, o consulta a expertos.

La variabilidad total es la combinación de riesgo e incertidumbre. Tanto el riesgo como la incertidumbre se describen mediante distribuciones de probabilidad. Por lo tanto, una distribución de probabilidad puede reflejar en parte el carácter estocástico del sistema analizado y en parte la incertidumbre acerca del comportamiento de la variable. Los resultados que se obtengan de un modelo de este tipo reflejarán la variabilidad total: el efecto conjunto de riesgo e incertidumbre. Una distribución de probabilidad describe el rango de valores que puede tomar una variable aleatoria y la probabilidad asignada a cada valor o rango de valores. Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, mayor será el ajuste entre la distribución muestral y la distribución teórica sobre la que se basa la muestra.

En el caso del tiempo de las intervenciones en los pozos, la variabilidad está implícita en los tiempos de las operaciones normales, con problemas y esperas, como se observa en la ecuación 1.

(1)



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Donde:

TACTi =

TACTi = Tiempo de la actividad i

tLi

= Tiempo limpio (sin riesgo) de la actividad i

m = Número de riesgos asociados a la actividad i

Pj

= Probabilidad de ocurrencia del riesgo Rj

tRj

= Tiempo asociado al riesgo j

n = Número de actividades de un plan de intervención

TT

= Tiempo total de la intervención

Empleando la ecuación 1 y de acuerdo al flujo de trabajo mostrado en la Figura 5 se determinó el tiempo máximo, mínimo, promedio y de acuerdo con el número de datos se generaron distribuciones de probabilidades y percentiles a

una profundidad promedio de los pozos de correlación por cada actividad y se aplican a la nueva actividad que se está programando, como se muestra en la Figura 6.

Figura 5. Distribución de probabilidades por actividad.



VOL. 53 No. 5, MAYO 2013 · ISSN 0185-3899

Figura 6. Distribución de probabilidades por actividad.

A partir de esta información se generan índices de perforación para cada etapa y esto se aplica al nuevo

programa de actividades para el pozo que se diseñará, Figura 7.

Figura 7. Nuevo programa te tiempos para la actividad.

Una vez calculados los tiempos de las actividades, basados en los contratos actuales para cada actividad, se procede

a calcular los costos de acuerdo a los tiempos de cada percentil y para la media y mediana, Figura 8.



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Figura 8. Costos asociados a cada percentil.

Con esto se pueden determinar tiempos más reales, debido a que se toman en cuenta los tiempos adicionales por esperas o problemas. Posteriormente se genera una gráfica para presentar los resultados de manera gráfica donde se

pueden comparar graficando los resultados obtenidos con los pozos de correlación, con lo cual se ve si está o no en los rangos de tiempos con los que se perforaron los pozos, Figura 9.

Figura 9. Tiempos y costos de cada opción de tiempos y tiempo de pozos de correlación.



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Como se muestra en la Figura 10, a partir de los datos del SIOP se pueden graficar parámetros (lo que sea):

Profundidad contra densidad, viscosidad, sal, etc.

• Una gráfica de todos los pozos

• Pozo por pozo

Figura 10. Estado mecánico, densidad, tiempos, columna geológica, presión de poro, del pozo a diseñar y de los pozos de correlación.

Próximos pasos

Se continuará trabajando en agregarle funciones al sistema, Figura 11, tales como:

• Visualización de registros geofísicos

• Eventos de perforación en los registros

• Diseño de cementos

• Diseño de tuberías de revestimiento

• Diseño de trayectorias

• Cálculo de presión de poro y gradiente de fractura

• Hidráulica, torque y arrastre

• Seguimiento en tiempo real



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Figura 11. Próximos pasos.

Adicionalmente, se agregará la distribución de las esperas, problemas y tiempos normales durante la perforación, Figura 12.

Figura 12. Distribución de las esperas, problemas y tiempos normales durante la perforación.



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Generar gráfico de tornado, Figura 13, donde para cada etapa podemos determinar cuál es la actividad que más nos impacta.

Figura 13. Gráfico de tornado.

Y con esto se determina cuál es el plan de mitigación para reducir las esperas por problemas, proponiendo técnicas y tecnologías que ayuden.

Conclusiones

Con esto se está realizando una distribución de tiempos que se incluirá en el programa de perforación de un nuevo pozo, donde se incorpora la experiencia de los pozos vecinos y se determina cuáles son los factores que más influyeron durante la perforación de los mismos, con el fin de estar preparados con las herramientas y servicios necesarios para reducir los tiempos de espera y mejorar continuamente la perforación de los pozos.

Sin embargo, aún con la aplicación de esta metodología se tiene la oportunidad de mejorar los tiempos de las intervenciones, ya que con este proceso sólo se están atacando los tiempos de espera y problemas reportados en el sistema SIOP, pero de los tiempos registrados como

normales hay por lo menos un 10 por ciento con problemas y esperas que no son imputables a la actividad normal del pozo, que son reportados como normales y que también pueden ser mitigados.

Este sistema representa una clara oportunidad de disminución de tiempo en la recopilación de información y la ganancia de tiempo para enfocar el tiempo del diseñador en analizar con mayor detalle las opciones que sean necesarias.

Referencias

Bustamante, A. 2010. Evaluación de Riesgo Agropecuario: Simulación Monte Carlo.

Medina, N., Yáñez, M., Gómez de la Vega, H., et al. 2007. Confiabilidad Integral: Sinergia de Disciplinas, 3v. Maracaibo, Venezuela: Reliability And Risk Management S.A.



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Semblanza


Ingeniero Geofísico egresado de la Escuela Superior de Ingeniería y Arquitectura del IPN.

Mestro en Ingeniería egresado de la Universidad Nacional Autónoma de México.

En el Congreso Mexicano del Petróleo 2010 recibió el reconocimiento de tercer lugar por la mejor tesis de maestría. Durante sus estudios de postgrado tuvo la oportunidad de impartir clases en el Instituto Politécnico Nacional. Actualmente imparte clases de métodos numéricos y perforación en la UNACAR.

Experiencia laboral

Analista de procesado sísmico en el Instituto Mexicano del Petróleo de 2001–2004.

En diciembre de 2005 ingresó a Pemex a la Gerencia de Perforación y Mantenimiento de Pozos.

A partir de 2008 se desempeña como Encargado del área de diseño de perforación en la Gerencia del Proyecto Ayatsil Tekel, documentando la estrategia del desarrollo de los campos de crudo extrapesado.

Ingeniería Petrolera | 287VOL. 53 No. 5, MAYO 2013 · ISSN 0185-3899

Modelo de pronóstico para la estimación de la utilización y confiabilidad de equipos dinámicos. Caso: Equipo de compresión de la RPMNE

Ing. Manuel Angel Silva RomeroGPE-RMNE

[email protected]


Resumen

Para integrar el Plan de Aprovechamiento de Gas de la RPMNE de 2012, se analizó la estadística del % de utilización y confiabilidad de los módulos y booster desde 2008 a agosto de 2011 por el Centro de Proceso de los Activos Cantarell y Ku Maloob Zaap.

Utilizando herramientas de estadística y probabilidad, se analizó el comportamiento del promedio, la desviación estándar, el rango, y los percentiles 10 y 90 (que definen el 80 % de probabilidad de ocurrencia). Con esta información se construyeron series de tiempo y se identificaron franjas de desempeño futuro a través de diversos métodos de pronósticos para cada una de las variables reales, identificando a través de su error la técnica que mejor modela el comportamiento real de la variable.

Los valores pronosticados no fueron muy diferentes de lo que se presentó en la realidad, con lo cual se prueba que los métodos de pronósticos tienen una buena aproximación y permiten predecir desempeños futuros del equipo dinámico de compresión de la RPMNE.

Forecasting model for estimating the utilization and reliability of compressors. Case: Compressors of Marine Region Northest

Abstract

To integrate the Gas Utilization Plan of Marine Region Northest 2012, we analyzed the statistics of utilization and reliability of the modules and booster from 2008 to August 2011 of the Processing Centers Assets Cantarell and Ku Maloob Zaap.

Using the tools of statistics and probability, we examined the behavior of average, standard deviation, range, and 10th and 90th percentiles (which define the 80% probability of occurrence). With this information we constructed time series and identified future performance stripes through various forecasting methods for each of the real variables, identified through his mistake the technique that best models the actual behavior of the variable.

The predicted values were not very different from what was presented in the reality, which is proved that the forecasting methods is a good approach and predict future performance of Compressors of Marine Region Northest.

Artículo arbitrado


Modelo de pronóstico para la estimación de la utilización y confiabilidad de equipos dinámicos. Caso: Equipo de compresión de la RPMNE, p.p.287-297

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Introducción

Un pronóstico es una serie de datos que busca predecir el comportamiento futuro de alguna variable y que se obtiene a partir de la historia de la misma.

Hay dos tipos de datos que son los recolectados a través del tiempo, denominados como series de tiempo y que consisten en una secuencia de observaciones tomadas a lo largo del tiempo y los de corte transversal, cuyas observaciones se hacen en el mismo marco temporal.

En el caso de las series de tiempo, existen cuatro patrones de datos generales: horizontales, tendencias, estacionales y cíclicos.

• El patrón horizontal, mantiene un mismo valor a lo largo del tiempo.

• El patrón de tendencia es el componente de largo plazo que representa el crecimiento o decremento en la serie de tiempo a lo largo de un periodo extenso.

• El componente cíclico es la oscilación alrededor de la tendencia.

• Cuando las observaciones se ven influidas por factores temporales, existe un patrón estacional.

En la industria petrolera es común el uso de series de tiempo, el caso más concreto es el seguimiento a la producción (Qo), que día con día se actualiza a diferentes niveles de detalle (Región, Activo, Campo o Pozo). Una herramienta muy poderosa es contar con la información estadística de las diversas variables a través del tiempo, ya que de aquí se parte para realizar cualquier pronóstico.

Se deben plantear algunas preguntas antes de decidir la técnica de pronósticos más apropiada para un problema específico:

• ¿Porqué se necesita un pronóstico?

• ¿Quién utilizará el pronóstico?

• ¿Cuáles son las características de los datos disponibles?

• ¿Qué periodo debe pronosticarse?

• ¿Cuáles son los requisitos mínimos de datos?

• ¿Qué tanta precisión se desea?

• ¿Cuánto costará el pronóstico?

A fin de seleccionar adecuadamente la técnica conveniente de pronósticos, el pronosticador debe ser capaz de:

• Definir la naturaleza del problema de pronóstico.

• Explicar la naturaleza de los datos que se investigan.

• Describir las capacidades y limitaciones de técnicas de pronósticos potencialmente útiles.

• Desarrollar algunos criterios predeterminados sobre los que se pueda tomar la decisión de selección.

Un factor que influye en la selección de una técnica de pronóstico es identificar y entender los patrones históricos de los datos. Si se pueden reconocer patrones de tendencia, cíclicos o estacionales, pueden seleccionarse técnicas capaces de extrapolarlos de manera eficaz.

En la Tabla 1 se muestran las principales técnicas de pronóstico, según Hanke (2006); las cuales pueden usarse de acuerdo al tipo de información que se tiene y a dónde se quiere llegar.


Ing. Manuel Angel Silva Romero

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Tabla 1. Técnicas de pronósticos (Hanke, 2006).

MétodoPatrón de

datosHorizonte de tiempo

Tipo de modelo

Datos mínimos no estacionales

Datos mínimos estacionales

Informal ST, T, S S TS 1

Promedios simples ST S TS 30

Promedios móviles (MA) ST S TS 4 - 20

Suavizamiento exponencial ST S TS 2

Suavizamiento exponencial lineal T S TS 3

Suavizamiento exponencial cuadrático T S TS 4

Suavizamiento exponencial estacional S S TS 2 x s

Filtración adaptativa S S TS 5 X s

Regresión lineal simple T I C 10

Regresión múltiple C, S I C 10 x V

Descomposición clásica S S TS 5 x s

Modelos de tendencia exponencial T I, L TS 10

Ajuste de curva S T I, L TS 10

Modelos Gompertz T I, L TS 10

Curvas de crecimiento T I, L TS 10

Censo X-12 S S TS 6 x s

Box- Jenkins ST, T, C, S S TS 24 3 x s

Indicadores principales C S C 24

Modelos econométricos C S C 30

Regresión múltiple con series de tiempo T, S I, L C 6 x s

Patrón de datos: ST, estacionarios; T, tendencias, S, estacional; C, cíclico.Horizonte de tiempo: S, corto plazo (menos de 3 meses); I, intermedio; L, largo plazo.Tipo de modelo: TS, serie de tiempo, C, causal.Estacional: s, longitud de la estacionalidad.Variable: V, número de variables.

El horizonte de tiempo para un pronóstico tiene una relación directa con la selección de la técnica para llevarlo a cabo. Para pronósticos de corto y mediano plazos puede aplicarse una variedad de técnicas cuantitativas. Sin embargo, conforme aumenta el horizonte de pronósticos, algunas de estas técnicas se vuelven menos aplicables. Los modelos de regresión son adecuados para los plazos corto, mediano y largo. Las medias, promedios móviles, descomposición clásica y proyecciones de tendencias son técnicas cuantitativas adecuadas para los horizontes de tiempo cortos e intermedios. Las técnicas más complejas de Box-Jenkins y las econométricas también son adecuadas para pronósticos en los términos corto y mediano.

El pronosticador basa en su experiencia la aplicabilidad de las técnicas de pronóstico. Asimismo, los administradores requieren pronósticos en un tiempo relativamente corto. El suavizamiento exponencial, la proyección de tendencias, los modelos de regresión y los métodos de descomposición clásica, tienen una ventaja en esta situación

La notación matemática también debe ser desarrollada para distinguir entre un valor real de una serie de tiempo y un valor pronosticado. La letra Y se utiliza para indicar una variable de serie de tiempo, el periodo asociado con una observación se muestra como un subíndice. Así Yt se refiere al valor de una serie de tiempo en el periodo t. El valor de



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pronóstico para Yt es Ŷt (el sombrero lo indica). La precisión de una técnica de pronóstico con frecuencia se juzgará mediante la comparación de la serie original Y1, Y2, ... con la serie de valores pronosticados Ŷ1, Ŷ2 ,...

La diferencia entre el valor real y su valor de pronóstico se conoce como residual (e) y sirve para resumir los errores generados.

et = Yt - Ŷt (1)

donde:

et = error de pronóstico en el periodo t

Yt = valor real en el periodo t

Ŷt= valor de pronóstico en el periodo t

Un método para evaluar las técnicas de pronósticos utiliza la suma de los errores absolutos. La desviación absoluta media MAD, mide la precisión del pronóstico al promediar las magnitudes de los errores de pronóstico (valores absolutos de cada error). MAD es más útil cuando el analista quiere medir el error de pronóstico en las mismas unidades que la serie original.

(2)

El error cuadrático medio MSE, es otro método para evaluar una técnica de pronóstico. Cada error se eleva al cuadrado; luego, se suman y se dividen entre el número de observaciones. Este método penaliza los errores grandes de pronóstico debido a que los errores se elevan al cuadrado, lo cual es importante.

(3)

A veces, es más útil calcular los errores de pronósticos en términos de porcentajes en lugar de cantidades. El error porcentual absoluto medio MAPE, se calcula al encontrar el error absoluto en cada periodo, dividiéndolo entre el valor real observado para ese periodo y luego promediando los errores porcentuales absolutos. Esta

técnica es especialmente útil cuando los valores de Yt son grandes. También puede utilizarse para comparar la precisión de las mismas o diferentes técnicas en dos series totalmente distintas.

(4)

A veces es necesario determinar si un método de pronóstico tiene sesgo (produce pronósticos más altos o más bajos de manera sistemática). En estos casos se usa el error porcentual medio, MPE. Se calcula al encontrar el error en cada periodo y al dividir el resultado entre el valor real para dicho periodo; a continuación se promedian estos errores porcentuales. Si el método de pronóstico no tiene sesgo, el MPE producirá un número cercano a cero. Si el resultado es un alto porcentaje negativo, el método sobreestima de forma consistente y si el resultado es un porcentaje alto positivo, el método subestima consistentemente. El MPE está dado por:

(5)

Las cuatro medidas de precisión de pronóstico que recién se han descrito se utilizan para:

• Comparar la precisión de dos (o más) técnicas diferentes.

• Medir la utilidad o confiabilidad de una técnica específica.

• Ayudar a buscar una técnica óptima.

Estas técnicas matemáticas son llevadas a un plano práctico, al ser utilizadas para reproducir el comportamiento futuro sobre la utilización y la confiabilidad de módulos y equipo booster, para el manejo del gas de la RPMNE y que permitiera obtener información para la generación del Plan de Aprovechamiento de Gas. Con este fin se analizó la estadística del % de utilización y confiabilidad de los módulos y booster desde 2008 a agosto de 2011, integrando un modelo de pronósticos con el que se determinó el probable comportamiento de estas variables en 2011 y que al día de hoy han sido confirmados.



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Desarrollo del tema

Los modelos son útiles para representar fenómenos físicos, en momentos o condiciones diversas. Al analizar la estadística del funcionamiento de los equipos de compresión (Módulos y Booster) a nivel de Centro de Proceso, Activo y Región como serie de tiempo, se han identificado franjas de desempeño futuro del % de utilización y confiabilidad de los equipos de compresión a través de diferentes métodos de pronósticos; con esto, es posible identificar equipos, e instalaciones que están lejos de cumplir con las expectativas para el aprovechamiento de gas de la RPMNE.

Para interpretar los resultados es necesario conocer que el % de utilización y de confiabilidad de los equipos dinámicos se define por:

% utilización = (horas operación / horas totales) * 100 (6)

% confiabilidad = [(hrs operando + hrs disponible + hrs mantto. Prev) / hrs totales]*100

(7)

Donde las horas están referidas al o los equipos que se están analizando y se entiende que se está hablando sobre qué tanto tiempo los equipos operan con respecto al tiempo total.

Después de filtrar, ordenar e integrar la información estadística extraída del sistema proMAR (módulo de evaluación del mantenimiento), se hizo un primer análisis

de estadística descriptiva por centro de proceso y activo de la RPMNE.

Con esto se observó el comportamiento del promedio, la desviación estándar, el rango, y en un primer acercamiento a la probabilidad de ocurrencia se observan los rangos de los percentiles 10 y 90 que muestran el 80 % de probabilidad de que se presente un porcentaje entre esos valores.

Tabla 2. Tabla resumen del análisis de estadística descriptiva para el % de utilización de los módulos del APC.



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De esta manera, la Tabla 3 nos muestra que:

• El mejor método de pronóstico es: Promedios móviles doble

• El error porcentual absoluto medio es de 4 %.

Graficando los datos que arroja el simulador, podemos ver que:

• Su pronóstico con tendencia (línea azul de la Figura 1), está por encima de 84 %.

• El % utilización, con 80 % de confianza en la estadística oscilará en 2011 entre 81 % y 85 %. En 2012 estará entre 81 % y 91 %. (rango de líneas rojas de la Figura 2).

Donde se concluye que:

• En promedio Akal C, cuenta con el mejor porcentaje de utilización de 84.7 %.

• El valor más bajo es de 19.7 % y ha sido obtenido en Akal B.

• El mejor desempeño ha sido de Akal C, al alcanzar 98.3 %.

• Se ratifica el mejor desempeño en Akal C, al contar con menor dispersión.

• El desempeño más pobre ha sido en los módulos de Akal G.

• El AIC, ha obtenido en promedio un 78 % de utilización en sus módulos.

• Existe un 80 % de probabilidad de que los módulos del AIC operen entre 67 y 86 %.

Al mismo tiempo, se construye un “Diagrama de caja” comparando los diversos centros de proceso (CP), con lo cual de manera visual, se ratifican algunas de las conclusiones mencionadas.

Los valores mínimo y máximo los definen las líneas negras horizontales, mientras que la media se indica con un asterisco en rojo. La mediana es la línea negra vertical dentro de cada caja. Los cuadros rojos indican valores estadísticamente atípicos.

Posteriormente se efectuó un análisis de pronósticos utilizando diversas herramientas para revisar el comportamiento futuro. Esto se hizo corriendo diversos métodos de pronósticos para las variables reales e identificando a través de su error la técnica que mejor modela el comportamiento real de la variable.

Tabla 3. Resultados de los diversos métodos de pronóstico por el tipo de error para el % de utilización del APC.



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Figura 1. Pronóstico del % de utilización del APC.

Tabla 4. Datos del pronóstico para percentiles 10 y 90.



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Esta misma metodología se aplica para la información del Activo de Producción Ku Maloob Zaap, (que cuenta sólo con equipos Booster) y una vez que se integra la información de confiabilidad, el resultado es un análisis robusto sobre el desempeño de los equipos de compresión (Módulos y Booster), en la RPMNE y que permitió establecer premisas y consideraciones para los análisis de simulación de flujo que se realizaron para proponer el Plan de Aprovechamiento del gas de la RPMNE 2011.

Conclusiones

Para el APC, el análisis del % de utilización de los módulos arrojó que:

• En promedio, Akal C cuenta con el mejor porcentaje de utilización de 84.7 %.

• El valor más bajo es de 19.7 % y ha sido obtenido en Akal B.

• El mejor desempeño ha sido de Akal C, al alcanzar 98.3 %.

• Se ratifica el mejor desempeño en Akal C, al contar con menor dispersión.

• El desempeño más pobre ha sido en los módulos de Akal G.

• El APC ha obtenido en promedio un 78 % de utilización en sus módulos.

• Existe un 80 % de probabilidad de que los módulos del AIC operen entre 67 y 86 %

• El mejor método de pronóstico es: promedios móviles doble

• Su pronóstico con tendencia está por encima de 84 %

• El error porcentual absoluto medio es de 4 %.

• El % utilización, con 80 % de confianza en la estadística oscilará en 2011 entre 81 % y 85 %. En

2012 estará entre 81 % y 91 %.

En el caso del equipo Booster del APC, la utilización:

• En promedio Akal J cuenta con el mejor porcentaje de utilización de 79.3 %.

• El valor mínimo es 0 % y se obtuvo en Ak-G y N.

• La máxima utilización ha sido alcanzada en Akal J, con 100 %.

• La mayor consistencia se ha tenido en Akal L, por tener 37.4 % en su rango.

• La utilización más baja es en los boosters de Akal G.

• El APC, ha obtenido en promedio un 66 % de utilización en booster.

• Existe un 80 % de probabilidad de que los booster del APC operen entre 56 y 75 %.

• El mejor método de pronóstico es: promedios móviles doble.

• El error porcentual absoluto medio es de 6.4 %.

• Se estima promediar en el año 2011, entre 72 y 77 % con 28 boosters.

• El promedio 2012 pronosticado oscilara entre 66 y 90 %.

Para el equipo Booster del APKMZ, se identificó lo siguiente:

• En promedio Zaap C cuenta con el mejor porcentaje de utilización de 88.6 %.

• El valor mínimo es 0 % y se obtuvo en Ku M.

• La máxima utilización ha sido alcanzada en Ku H y Zaap C, con 100 %.

• La mayor consistencia se ha tenido en Zaap C, por tener 35.2 % en su rango.

• La utilización más baja de boosters es en Ku M.

• El APKMZ, ha obtenido en promedio un 72.6 % de utilización en boosters.



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• Existe un 80 % de probabilidad de que los booster del APKMZ operen entre 66.3 y 81.4 %.

Lo relevante y concluyente de este artículo es que una vez que terminó el año 2011, los resultados (mostrados en

tablas de color azul) no fueron muy diferentes de lo que se había pronosticado, (tablas en color rojo).

Para el caso del APKMZ, que sólo tiene equipo Booster, el pronóstico del % de utilización quedo expresado de acuerdo a la Tabla 5.

Tabla 5. Pronóstico de % de utilización para el APKMZ.

Revisando el comportamiento que se presentó real en el último trimestre de 2011, Figura 6, se observa que el pronóstico estimado cumplió cabalmente su función, dado

que los valores estimados están ligeramente en promedio por debajo del % de utilización real.

Figura 3. Resultados proMAR para el % de utilización de APKMZ.



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Mientras que para el APC, en el caso de los boosters, el pronóstico se estimó de la siguiente manera:

Tabla 6. Pronóstico de % de utilización para el APC.

Y la realidad se presentaron valores de:

Figura 4. Resultados proMAR para el % de utilización de APC.

Que sólo muestran ligeras diferencias en los meses de noviembre y diciembre, pero que en lo general el pronóstico cumple con las expectativas para la consideración adecuada de los equipos a ser utilizados en el Plan de Aprovechamiento de Gas de la RPMNE.

Con lo cual se prueba que las técnicas de pronósticos tienen una buena aproximación y permiten predecir desempeños futuros del equipo dinámico de compresión de la RPMNE.



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Nomenclatura

et = Error de pronóstico en el periodo t

MA = Del Inglés Moving Average, Medias Moviles

MAD = Del inglés mean absolute deviation, desviación absoluta media

MSE = Del inglés mean squared error, error cuadrado medio

MAPE = Del inglés mean absolute porcentaje error, error porcentual absoluto medio

MPE = Del inglés mean porcentaje error, error porcentual medio

proMAR = Sistema informático de registro de producción marina.

Qo = Producción de aceite [Mbd]

RPMNE = Región de Producción Marina Noreste

Y = Variable de serie de tiempo

Yt = Valor de serie de tiempo en el periodo t

Ŷt = Valor de pronóstico en el periodo t

Referencias

Anderson, D.R., Sweeney, D.J. y William, T.A. 2004. Métodos Cuantitativos para los Negocios, novena edición, México, International Thompson.

Gujarati, D.N. Econometría Básica, cuarta edición. México: McGraw-Hill.

Hanke, J.E. y Wichern, D. 2006. Pronósticos en los Negocios, octava edición. México: Pearson Educación.

Semblanza


Ingeniero Petrolero egresado de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México en julio del 2000; año desde el que labora en la Gerencia de Programación y Evaluación de la Región Marina Noreste a través de la Subgerencia de Programación y Seguimiento Operativo.

Cuenta con estudios de Maestría en Ingeniería Petrolera y se ha especializado en evaluación económica y análisis de riesgo.

Entre sus actividades gremiales destaca el haber sido Vicepresidente fundador de la Sociedad de Alumnos de Ingeniería Petrolera; actualmente es miembro del Colegio de Ingenieros Petroleros de México, de la Society of Petroleum Engineers, y de la Asociación de Ingenieros Petroleros de México, la cual le otorgó el Premio Antonio J. Bermúdez en 2011.


Desarrollo de Campos Marginales – Caso de Estudio: Campo Ku Maloob Zaap Formación Eoceno Medio, México

MI. Ernesto Pérez Martínez Ing. Gustavo Enrique Prado Morales

MI. Antonio Rojas FigueroaIng. María de Jesús Correa López

PEP


Resumen

Una de las principales funciones de Pemex Exploración y Producción (PEP), es la de restituir las reservas de hidrocarburos producidas en forma continua, por lo que es necesario contar con estudios técnico-económicos sólidos que permitan incrementar el factor de recuperación de los yacimientos, incorporando reservas adicionales de hidrocarburos mediante planes optimizados de desarrollo de campos.

El objetivo de este trabajo es planear el desarrollo de los yacimientos Ku, Maloob y Zaap Formación Eoceno Medio, tomando en consideración la integración de estudios de geología, sísmica, petrofísica e ingeniería de yacimientos a un modelo dinámico de simulación de yacimientos, el cual representa el comportamiento histórico y futuro de los yacimientos.

Durante el proceso de ajuste histórico se identificaron y analizaron los parámetros de mayor incertidumbre que pueden afectar el comportamiento futuro de los yacimientos. Una vez ajustado el modelo de simulación se plantearon diversos esquemas de explotación optimizados, tanto de recuperación primaria como secundaria, utilizando infraestructura existente, reparando pozos del Cretácico en el mediano plazo y la perforación de nuevos pozos.

Finalmente se obtuvieron pronósticos optimizados, mismos que se evaluaron económicamente y se documentaron en la cartera de proyectos de PEP, para justificar el incremento de reservas 1P, 2P y 3P de estos yacimientos.

Palabras clave: Reservas, Yacimientos, Simulación, Ajuste Histórico, Parámetros de Incertidumbre, Esquemas de Explotación, Recuperación Primaria, Recuperación Secundaria, Evaluación Económica.

Abstract

One of the main functions of Pemex Exploration and Production (PEP), is to replace the produced hydrocarbons reserves, so it is necessary to have solid technical and economical studies that allow us to increase the oil recovery factor, based on field’s optimized development plans, the Ku-Maloob-Zaap Asset’s hydrocarbons reserves has been increased.

The aim of this work is to plan the development of Ku, Maloob and Zaap Middle Eocene formation, taking into account the integration of geological, seismic, petrophysical and reservoir engineering studies into a dynamic reservoir simulation model, which mimics reservoir historical behavior and foresees several reservoir exploitation scenarios, to maximize oil recovery.

Artículo arbitrado


MI. Ernesto Pérez Martínez, Ing. Gustavo Enrique Prado Morales, MI. Antonio Rojas Figueroa, Ing. María de Jesús Correa López

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During the history matching process, the most uncertain reservoir parameters that may have affected its future behavior were identified and analyzed. Once the simulation model was done, several exploitation recovery schemes were analyzed both primary and secondary, taking into account existing infrastructure, wells’ workovers from the Cretaceous to the Middle-Eocene formation and new wells.

Finally, the best oil forecasts were evaluated economically and documented in PEP project portfolio to justify 1P, 2P and 3P, thus hydrocarbons reserves of KMZ Middle Eocene have been incremented.

Key words: Reserves, Reservoir, Simulation, History Match, Uncertainty Parameters, Optimized Recovery, Primary Recovery, Secondary Recovery, Economic Evaluation.

Introducción

Como parte de la estrategia de administración de los yacimientos del Activo de Producción Ku-Maloob-Zaap, se visualiza la oportunidad que a mediano plazo representa la explotación de la Formación Eoceno Medio (EM) de los Campos Ku, Maloob y Zaap (KMZ), cuyo objetivo principal está orientado a garantizar la cuota de producción de aceite comprometida según el plan de explotación vigente.

En base a estudios sísmicos, petrofísicos y geológicos se construyó un modelo estático en tres dimensiones con los atributos de la roca, identificándose cinco unidades de flujo, de las cuales tres son de interés comercial, las dos unidades restantes están compuestas principalmente por mudstone arcilloso, mismas que no contribuyen en la contabilidad del volumen original de hidrocarburos en sitio.

Para determinar las reservas recuperables se construyó un modelo de simulación de aceite negro, con el cual se analizaron varios escenarios de explotación, incluyendo procesos de recuperación secundaria.

El objetivo de este estudio es visualizar y evaluar los posibles escenarios de desarrollo de los yacimientos KMZ-EM con costos estimados clase V, tomando en cuenta el empleo de infraestructura y pozos existentes en el APKMZ.

Antecedentes

Los campos Ku, Maloob y Zaap se localizan en la Sonda de Campeche en la parte del Golfo de México a 105 Km al norte de Cd. del Carmen, Campeche, Figura 1.

El yacimiento Ku-EM se descubrió en los años 1979 y 1980 con la perforación de los pozos exploratorios Ku-1 y Ku-101 respectivamente, cuyo objetivo era descubrir hidrocarburos en las Brechas del Cretácico Superior, sin embargo, la primera producción del yacimiento se obtuvo hasta 1986 cuando el primer pozo Ku-10 se termina en la formación EM.

Por otra parte, el yacimiento Zaap-EM se descubrió en 1990 con la perforación del pozo exploratorio Zaap-1, el cual tenía como objetivo principal probar las rocas del Kimeridgiano.

El pozo Zaap-1001 inicia la explotación de Zaap-EM en noviembre de 1997, posteriormente a principios de 1998 se terminaron los pozos Zaap-7DA (pozo horizontal) y el pozo Zaap-106, respectivamente, ambos en la Formación Eoceno Medio (EM) con resultados exitosos.

El yacimiento Maloob-EM se confirmó con la perforación de los pozos Ku-339, Ku-467, Ku-469, Ku-97 de la plataforma de Ku-M y Maloob-404 de la plataforma de Maloob-A. De estos pozos se obtuvo información sobre la distribución de esta formación sin embargo, no se ha tenido producción de este yacimiento, ya que los pozos anteriormente mencionados tenían el objetivo de explotar la Formación Cretácico de este campo.


Desarrollo de Campos Marginales – Caso de Estudio: Campo Ku Maloob Zaap Formación Eoceno Medio, México, p.p.298-315

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Figura 1. Ubicación geográfica de los campos Ku-Maloob-Zaap.

Información de los yacimientos

Los yacimientos Ku y Zaap EM producen aceite de 16 a 17 °API con viscosidades que varían de 8 a 10 cp; por las características del aceite, estos yacimientos se clasifican como de aceite negro. La presión inicial de los yacimientos

Ku, Maloob y Zaap es de 281 Kg/cm2 a 2520 mvbnm, mientras que la presión de saturación para Ku es 105 Kg/cm2, para Maloob y Zaap de 216 Kg/cm2, como se ilustra en las Figuras 2 y 3. Los yacimientos Ku, Maloob se encuentran actualmente en etapa de bajo saturación, mientras que Zaap ya se encuentra por debajo de su presión de saturación.

Figura 2. Historia de presión-producción de Ku-EM.



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Figura 3. Historia de presión-producción de Zaap-EM.

Modelo estático

Petrofísica

La información petrofísica obtenida del análisis de núcleos Eoceno Medio (EM) se correlacionó en los registros geofísicos de los pozos, obteniéndose una relación de porosidad-permeabilidad, con la cual se pobló el modelo estático con valores de permeabilidad en función de la porosidad.

La porosidad predominante en EM, es primaria interpartícula, seguida por intercristalina y shelter; en

menor grado y relevancia están las de tipo secundario como la porosidad vugular y/o móldica.

En este estudio se acordó nombrar a las unidades litológicas denominadas “litofacies limpias” con los términos AA, BB, CC, con características y distribución propias dentro del Eoceno Medio. También se convino en nombrar a las unidades denominadas “litofacies sucias” como LU-11 y LU-22, la distribución dentro del gran cuerpo o formación denominada genéricamente como: Calcarenitas del Eoceno Medio, CCEM o Eoceno Medio, EM, (Figuras 4 y 5). Areal y verticalmente estos cinco unidades conforman la Formación geológica del Eoceno Medio, EM, Figura 4.

Figura 4. Distribución geológica-petrofísica de la formación EM.



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Las unidades litoestratigráficas de KMZ-EM se describen a continuación en forma cronológica desde la más antigua hasta la más reciente:

Unidad AA: Es la primera unidad de depósito del EM sobreyaciendo a una unidad de rocas arcillosas del Eoceno Inferior; este es un depósito constituido por “packstone” a “grainstone” con fragmentos redondeados de foraminíferos y pellets cementados por espatita.

Unidad LU-11: Es un depósito de calcarenitas con intercalaciones calcáreo-arcillosas.

Unidad BB: Es una unidad constituida por “packstone” a “grainstone” de fragmentos redondeados biógenos, en su

mayoría foraminíferos bentónicos y algas, cementados por espatita fina.

Unidad LU-22: Es una unidad formada por “packstone” con intercalaciones de lutitas verdes, ricas en esmectita e illita, altamente calcáreas y “mudstone” muy arcillosos.

Unidad CC: En esta unidad predominan las rocas “packstone”, compuestas por fragmentos redondeados y subredondeados, así como bien empaquetados de foraminíferos (bentónicos > planctónicos), algas, pellets e intraclastos. Intercalaciones de “mudstone”, y presencia de arcillas mezcladas con micrita no alterada y materia orgánica.

Figura 5. Correlación estratigráfica de KMZ-EM.

El modelo estático integra un modelo estructural en tres dimensiones, Figura 6, donde la información de sísmica, geología, pozos y petrofísica, integran la población de

este modelo con características de yacimiento utilizando técnicas de simulación geoestadística guiada por atributos petrofísicos y geológicos.

Figura 6. Integración geológica–petrofísica del modelo estático.



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Modelo dinámico

Una vez concluido el modelo estático de KMZ-EM se procedió a integrarlo al modelo dinámico, mismo que se describe a continuación:

Construcción de la malla de simulación

La malla de simulación se genera del modelo geológico, el cual se compone de millones de celdas, con la tecnología actual de cómputo no es posible utilizarlo directamente en el modelo de simulación, por lo que fue necesario realizar las modificaciones siguientes en la malla.

Celdas activas: Del balance de materia realizado a los yacimientos Ku y Zaap EM se observa que son yacimientos volumétricos y no están comunicados entre sí, por lo que la malla se simplificó definiéndose tres regiones de equilibrio, la primera región para Ku, la segunda para Maloob y la tercera para Zaap, de tal modo que el contacto agua-aceite más profundo se ubica a 2,682 mvbnm, mientras que en el modelo dinámico se consideran celdas en el acuífero hasta una profundidad de 2,800 mvbnm como se ilustra en la Figura 7.

Figura 7. Celdas activas y regiones de equilibrio del modelo de simulación, KMZ-EM.



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Una vez que el modelo dinámico se integró, se realizó una corrida de equilibrio vertical, donde se distribuyeron los fluidos de acuerdo a su densidad y se determinó el volumen original de hidrocarburos en sitio, Tabla 1.

Ajuste histórico del modelo dinámico

El ajuste histórico de un modelo de simulación, en su conceptualización más sencilla, consiste en lograr que el comportamiento de presión-producción del modelo sea lo

más cercano posible al comportamiento real. Para el caso del modelo de simulación en estudio, se identificaron los parámetros de mayor incertidumbre, para posteriormente realizar corridas de sensibilidad y determinar los rangos en los cuales se podrían modificar dichos parámetros para lograr el ajuste histórico del modelo.

En la Tabla 2 se listan los parámetros con mayor incertidumbre en el modelo de simulación, mismos que se sensibilizaron en los rangos que se muestran, para lograr un ajuste histórico adecuado del modelo.

Tabla 2. Descripción de los parámetros con mayor incertidumbre.

Parámetro Importancia Afecta Rangos

Permeabilidad (mD)

AltaMovimiento de fluidos en general, mejora el índice de productividad de los pozos de tal forma que se cumplen los gastos de aceite observados.

10-800

Presión capilar(Kg/cm2)

Media/alta

El espesor de la zona de transición.Distribución de los fluidos en el yacimiento.Tiempo de irrupción de agua/gas en los pozosVolumen original de hidrocarburos.Reservas a recuperar.

0.01-4.06

CAA (mvbnm) Media/altaInfluirá en la irrupción de agua hacia los pozos.Volumen original de hidrocarburos.

2587-2612

Transmisibilidad(kv/kh)

MediaEn el sentido vertical afectará el avance del agua, se dieron valores bajos para las unidades LU´s, pensando en que no permiten o permiten poco paso de fluidos.

0.1 a 0.05

Tabla 1. Propiedades promedio del modelo dinámico KMZ-EM.

Propiedad Ku Maloob Zaap

Pi (kg/cm2) 255 281 281

Datum (m) 2570 2570 2570

Swi (%) 0.208 0.208 0.208

CAA (mvbnm) 2682 2587 2612

N 632 MMbls 458 MMbls 153 MMbls

Ø (%) 18.5 18.5 18.5

NTG (%) 0.57 0.57 0.57

En el modelo de simulación numérica se definieron dos regiones PVT, la primera para el yacimiento Ku y la segunda para los yacimientos Maloob y Zaap. En cuanto a las regiones de saturación se definió solamente una, con base al análisis

de permeabilidad relativa y presión capilar realizado. En la Tabla 1 se lista el valor de propiedades promedio del modelo dinámico.



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En función de los parámetros con incertidumbre definidos en la Tabla 2, se procedió a analizar su impacto en el ajuste de la historia presión-producción de los yacimientos de la forma siguiente: permeabilidad: se varió en un rango de 10 a 800 mD tomando en cuenta el valor de la

prueba de presión del K-10 y los valores de permeabilidad de núcleos. Posteriormente se ajustó una correlación porosidad-permeabilidad, ecuación (1). Este cambio en la permeabilidad permitió que los pozos fluyeran y cumplieran con los gastos observados.

(1)

Donde, k está en mD y f en porcentaje.

El CAA de Ku se determinó a través del análisis de gradientes de presión obtenidos de pruebas de formación y de análisis de registros geofísicos. Para Zaap se modificó el CAA convencional que se tenía a la profundidad de 2,587 mvbnm, ya que se encontraba muy cerca de los pozos Zaap-106 y Zaap-44, provocando que estos pozos produjeran grandes cantidades de agua; se modificó este contacto hasta una profundidad de 2,612 mvbnm, esto es 25 mvbnm por debajo del CAA previo, adicionalmente esta profundidad del CAA está soportada con información de registros de formación.

Transmisibilidad: a las unidades LU’s se les asignó una relación kv/kh = 0.05, de tal forma que prácticamente no permiten el paso a los fluidos desde y hacia las unidades limpias; este

cambio no aisló totalmente las unidades de flujo limpias, ya que en los flancos de la estructura las unidades LU´s muestran acuñamientos y se pierden, quedando las unidades limpias en comunicación unas con otras.

El modelo de simulación reproduce cabalmente la historia de producción de aceite de los yacimientos KMZ-EM como se ilustra en la Figura 8. Sin embargo, la historia de producción de gas muestra valores altos en el periodo de 1998–2000, valores que son anómalos, ya que los tres yacimientos se encontraban en etapa de bajo saturación, por consiguiente el gas producido debe ser acorde con la relación gas-aceite disuelto, como lo muestra el perfil de producción de gas calculado por el simulador en la Figura 9.

Figura 8. Ajuste de la historia de producción de aceite de KMZ-EM.



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Figura 9. Ajuste de la historia de producción de gas de KMZ-EM.

Las Figuras 10 y 11 muestran el ajuste de la historia de producción de agua y de la presión de los yacimientos KMZ-EM respectivamente, donde en Ku se observa una desviación de la presión observada respecto a la calculada,

esto es debido a que por la naturaleza de las operaciones costa-afuera, la presión de fondo con pozo cerrado se registra por un periodo corto, siendo insuficiente para el restablecimiento de la misma.

Figura 10. Ajuste de la historia de producción de agua de KMZ-EM.



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Figura 11. Ajuste de la historia de presión de KMZ-EM.

Escenarios analizados

Como parte de la estrategia de administración de los yacimientos del Activo de producción KMZ, se visualiza la oportunidad que a mediano plazo representa la explotación de KMZ-EM, cuyo objetivo principal está orientado a garantizar las cuotas de producción de aceite comprometidas por el APKMZ, según el plan de explotación vigente. Bajo este marco de referencia y con el propósito de capitalizar los beneficios potenciales de esta iniciativa, se plantean tres escenarios posibles para drenar eficientemente las reservas del Eoceno. La definición de estos escenarios considera la utilización de las instalaciones (de superficie y pozos) ya existentes, es decir, la mayor parte del desarrollo de los campos se realizará mediante reparaciones mayores (RMA) de los pozos que en el mediano plazo se invadirán de gas en la Formación Cretácico, así mismo se considera la perforación de pozos inyectores, dos en Ku, dos en Zaap y dos en Maloob (los pozos inyectores sólo se consideran en el escenario de inyección de agua), mas cuatro de desarrollo en

Zaap, tomando en cuenta la disponibilidad de conductores libres en las plataformas Ku-B y Zaap-E, y la construcción de un octapodo en Zaap (Zaap-G), como se ilustra en la Tabla 3.

Escenario 1, escenario base, el cual consiste en desarrollar los yacimientos y explotarlos por agotamiento natural, no se considera recuperación secundaria o mejorada, en la Figura 12 se muestra la distribución areal de pozos en los yacimientos de KMZ-EM.

Escenario 2, escenario base + inyección de agua de mar tratada a través de dos pozos inyectores en la periferia de cada yacimiento, con el objetivo de mantener la energía de los yacimientos, Tabla 4.

Escenario 3, escenario base + inyección de gas natural a través de dos pozos inyectores en la parte central de cada yacimiento, con el objetivo de mantener la energía de los yacimientos, Tabla 5.



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Tabla 3. Programa de perforación y reparaciones en KMZ-EM.

CAMPO POZO PLATAFORMAInicio a Prod.

Qo bpdPwf lim(kg/cm2)

RGA (Mpcd/bl)

WCT

KU

KU-62A KU-F 03/06/2022 800 750 10 0.6

KU-55 KU-S 17/08/2019 600 750 10 0.6

KU-84D KU-A 21/01/2018 800 750 10 0.6

Ku-23 KU-A 26/06/2017 1000 750 10 0.6

Ku-22 KU-A 23/07/2017 700 750 10 0.6

Ku-66 KU-A 12/10/2017 700 750 10 0.6

MALOOB

KU-469 KU-M 01/03/2019 700 750 10 0.6

KU-458 KU-M 11/01/2019 1200 750 10 0.6

KU-339 KU-M 28/06/2019 2000 750 10 0.6

M1* Z-106 KU-M 01/12/2019 2000 750 10 0.6

ZG-1 ZAAP-G 15/01/2020 2000 750 10 0.6

ZG-2 ZAAP-G 29/04/2020 2000 750 10 0.6

ZAAP ZG-4 ZAAP-G 25/11/2020 1342 750 10 0.6

Z-117 Zaap-B 01/07/2020 2000 750 10 0.6

Tabla 4. Pozos inyectores de agua en KMZ-EM.

INYECCION DE AGUA ESCENARIO 2

Campo Pozo Plataforma Fecha de inicio de Iny. Qiny (bpd)

KUK-INY-1 K-B 01-dic-17 2500

K-INY-2 K-B 01-dic-17 2500

MALOOBM-INY-1 Z-E 31-dic-18 2500

M-INY-2 Z-E 31-dic-18 2500

ZAAPZ-INY-1 Z-E 01-dic-19 3000

Z-INY-2 Z-E 01-dic-19 3000



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Tabla 5. Pozos inyectores de gas en KMZ-EM.

INYECCIÓN DE GAS ESCENARIO 3

Campo Pozo Plataforma Fecha de inicio de Iny.

KUK-INY-1 K-B 01-dic-17

K-INY-2 K-B 01-dic-17

MALOOBM-INY-1 1 RMA (K-M) 31-dic-18

M-INY-2 1 RMA (K-M) 31-dic-18

ZAAPZ-INY-1 Z-G 01-dic-19

Z-INY-2 Z-G 01-dic-19

Figura 12. Localización de pozos en KMZ-EM.



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En la Figura 13 se muestran los resultados de los tres escenarios analizados, donde el escenario de inyección de agua exhibe mayor recuperación, con un pico de producción de 18, 000 bpd en el año 2021, obteniéndose una reserva de 95 MMbls de aceite para el año 2035, mientras que el escenario de menor recuperación es el base, como era de esperarse, ya que sólo considera la explotación de los yacimientos por agotamiento natural, obteniendo del orden

de 68 MMbls de aceite en el año 2035 de los yacimientos KMZ-EM. De este modo al considerar la inyección de agua se obtiene una reserva incremental de aproximadamente 27 MMbls de aceite en KMZ-EM.

En las Figuras 14 y 15 se muestran los pronósticos de producción de gas y agua de los tres escenarios analizados.

Figura 13. Pronóstico de producción de aceite de KMZ-EM.

Figura 14. Pronóstico de producción de gas de KMZ-EM.



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Figura 15. Pronóstico de producción de agua de KMZ-EM.

Análisis económico

En esta sección se analizan los tres escenarios planteados en la sección anterior y dos adicionales derivados de los escenarios 2 y 3, los cuales se identifican como escenarios 2a y 3a respectivamente, estos escenarios consideran el desarrollo de los yacimientos con 15 pozos nuevos, un octapodo adicional y sus respectivos ductos; y no se considera la recuperación de los pozos que se invadirán de gas en el mediano plazo en la formación Cretácico, por lo que los pozos nuevos sustituyen a las RMAs de los escenarios 2 y 3, conservándose el mismo perfil de producción respectivamente.

Desde el punto de vista de infraestructura, los escenarios 2 y 2a requieren de la instalación de plantas para el acondicionamiento e inyección del agua de mar en las plataformas de perforación Zaap-E y Ku–B, Figura 16. Estas plantas integrarán los procesos necesarios para acondicionar el agua de mar para su inyección en el yacimiento. En términos generales, la planta estará compuesta por los procesos siguientes: captación de agua de mar, filtración desoxigenación/desaereación, control de ph, tratamiento químico (inyección de hipoclorito, inhibidores de corrosión, bactericidas etc).

Figura 16. Infraestructura de superficie para el escenario 2 de inyección de agua.



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Es importante señalar que tanto las bombas del sistema de captación como las de inyección serán accionadas por motores eléctricos, para lo cual se requerirá contar con el suministro confiable de energía eléctrica en las plataformas. En este particular, se prevé instalar en PP-KU-B un sistema de generación local de energía eléctrica, a través del uso de la tecnología de Micro Turbinas©.

Escenarios de inyección de gas amargo

Escenario 3, este escenario comprende la inyección de gas amargo en la cima de la formación, para lo cual se contará con seis pozos inyectores, mismos que inyectarán 8 MMPCD/pozo, distribuidos como se muestra en la Tabla 5.

Desde el punto de vista de infraestructura, este escenario demanda la instalación de una planta de compresión en alta presión, junto a su estructura soporte (CA-KU-A2). Se visualiza que la misma podría estar ubicada en las inmediaciones de la futura planta de compresión de gas amargo de CA-KU-A1, para aprovechar los servicios de ésta.

La filosofía de operación de la nueva planta de compresión de gas (CA-KU-A2), establece que la misma será alimentada

con el gas de descarga (160 Kg/cm2) de la CA-KU-A1, el cual será comprimido hasta una presión aproximada de 215 Kg/cm2, para integrarse a una red de transporte de gas de alta presión. Finalmente, el gas será transportado vía ductos hacia las plataformas donde estarán ubicados los pozos inyectores.

La red de inyección de gas estará conformada por tres ductos de 10”; el primero de ellos con una longitud aproximada de 8 km que llegará a KU-M, el segundo de 7 km que llevará el gas hasta la nueva plataforma ZAAP-G y un tercero de 2 km que se conectará con KU-B. Los ductos deberán ser diseñados para servicio “especial”, lo cual demandará el uso de aleaciones “especiales” para garantizar la integridad mecánica de los mismos.

En la Tabla 6 y Figura 17 se muestran los resultados de la evaluación económica de cada escenario, destacándose el escenario 2 como el más atractivo, ya que se cuenta con infraestructura para el acondicionamiento y transporte de los fluidos producidos, las RMA son rápidas y de bajo riesgo. La recuperación secundaria por inyección de agua muestra un factor de recuperación incremental de hasta 5.5% con respecto a la recuperación primaria.

Tabla 6. Evaluación económica de los escenarios analizados.



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Figura 17. Indicadores económicos de los escenarios analizados.

En términos generales se observa lo siguiente:

• Se logra una producción máxima de 18,000 bpd de aceite en el 2021, declinando suavemente en los siguientes cinco años, posteriormente se producirán en promedio 10,000 bpd de aceite en un periodo de diez años.

• La inyección de agua logra un mejor mantenimiento de presión que trae como consecuencia una menor declinación de la producción.

• La inyección de agua implica también un aumento en la producción de agua, sin embargo, al contar el APKMZ con la planta deshidratadora para finales del 2014 le da certidumbre y reduce el riesgo de este proyecto.

Conclusiones

Los resultados del trabajo se dividen en dos etapas:

Etapa uno: “Elaboración e integración de los modelos estáticos, dinámicos de simulación y ajuste histórico del modelo de simulación”, donde se identifican los principales parámetros de incertidumbre que tienen impacto en el comportamiento dinámico del yacimiento, los cuales son, permeabilidad, CAA, zona de transición (presión capilar) y transmisibilidad entre unidades de flujo. Los parámetros con incertidumbre se modificaron en rangos aceptables hasta lograr un ajuste del comportamiento del modelo de simulación acorde a los datos observados.



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Etapa dos: “Evaluación de escenario de explotación”. Se planteó un desarrollo del campo tomando en cuenta instalaciones (pozos e infraestructura) ya existentes, optimizando los recursos existentes, adicionalmente se plantean cuatro pozos nuevos para el desarrollo de las reservas de Zaap-EM.

Se evaluaron a su vez distintos esquemas de explotación, en específico recuperación primaria y secundaria (inyección de agua o gas para mantenimiento de presión). El escenario de inyección de agua es el mejor, tanto en la reserva

recuperable como en sus indicadores económicos.

Valor agregado del trabajo

Sentar el precedente para el futuro desarrollo y optimización de los yacimientos Ku, Maloob y Zaap Formación Eoceno Medio, tomando en cuenta las incertidumbres en cuanto a su caracterización estática y dinámica.

Referencias

1. Angeles, J., Del Angel, J.G. y López, M.C. 2012. Oil Reserves Positive Adjustment of the Middle Eocene Calcarenites Reservoir Through a Correct Interpretation of the Oil/Water Contact: Ku Maloob Zaap Fields, Mexico. Artículo SPE 153315, presentado en SPE Latin America and Caribbean Petroleum Engineering Conference, Ciudad de México, abril16-18.

http://dx.doi.org/10.2118/153315-MS.

2. Áreas Técnicas de la Coordinación de Diseño de Explotación del APKMZ.

3. CANPETRO. Routine Core Analysis Report.

4. Hernandez Cano, A. 2009. Determination of the Oil Water Contact of the Formation of the Eocene Calcarenites Ku Maloob Zaap Asset. Report (diciembre).

5. Mayorquín, J.R., García, G. y Correa, M. de J. 1999. Analysis of Water Production in Wells in the Middle Eocene of the Ku and Zaap Fields.

Nomenclatura

APKMZ Activo de Producción Ku–Maloo–Zaap.BTPKS Brecha Cretácico-Superior.CAA Contacto agua-aceite.CCEM Calcarenitas del Eoceno medio.CGA Contacto gas-aceite.EM Eoceno medio.k Permeabilidad en mD.kh Permeabilidad horizontal en mD.kv Permeabilidad vertical en mD.PVT Comportamiento presión, volumen y temperatura de hidrocarburos.RMA Reparación mayor a pozos.Pwf Presión de pozo fluyendo.Qg Gasto de gas.Qo Gasto de aceite.Qw Gasto de agua.RGA Relación de gas aceite.Rs Relación de solubilidad del gas en el aceite.WCT Corte máximo de agua.f Porosidad.



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Semblanza de los autores

MI. Ernesto Pérez Martínez

Licenciatura en Ingeniería por la Universidad Nacional Autónoma de México.

De 1991-1993, laboró en el IMP y en febrero de 1993 se unió a Pemex Exploración y Producción, en la Subgerencia de Evaluación de Formaciones de la Región Marina.

De 1993-1995, laboró en la Subgerencia de Administración de Yacimientos, Región Marina.

De 1995-2010, laboró en Diseño de Explotación del Activo Ku-Maloob-Zaap, RMNE. Participó en la etapa final del Estudio Integral de los campos Ku, Maloob y Zaap, llevado a cabo por la compañía CanPetro en la ciudad de Calgary, Alberta, Canada.

De 2007-2009, cursó estudios de Maestría en Ingeniería Petrolera, con especialidad en Yacimientos, en la Universidad Nacional Autónoma de México con Mención Honorífica.

De 2010 hasta la fecha se ha desempeñado como Especialista técnico “A”, estando a cargo del grupo de simulación e ingeniería de yacimientos del Activo Integral Ku, Maloob y Zaap de la RMNE.

En 2011, la Asociación de Ingenieros Petroleros de México le otorga el premio “Juan Hefferan”, por el mejor trabajo práctico desarrollado en materia de Ingeniería.

Pertenece a la Asociación de Ingenieros Petroleros de México, al Colegio de Ingenieros Petroleros de México y a la Society of Petroleum Engineers.

Ing. Gustavo Enrique Prado Morales

Ingeniero Petrolero egresado de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México en 2004.

Ingresó a la compañía Schlumberger en 2005 como Ingeniero de soporte en aplicaciones de software especializado en simulación, aprendiendo a utilizar ECLIPSE y PETREL de forma avanzada. A la fecha ha trabajado en varios activos de la Región Sur, Norte y Marina de Pemex, aportando sus conocimientos de las aplicaciones así como de ingeniería de yacimientos para construir, ajustar y hacer predicciones de modelos de simulación de yacimientos.

Actualmente se desempeña como Consultor en uso de aplicaciones de simulación de yacimientos, así como de ingeniería de yacimientos en el Activo de Producción Ku-Maloob-Zaap.


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Hidrocarburos5. Intervención a Pozos6. Seguridad Industrial, Higiene y Protección

Ambiental7. Administración y Negocios8. Recursos Humanos y Tecnología de Información9. Desarrollo y Optimización de la Explotación de

Campos

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La revista Ingeniería Petrolera tiene como objetivo contribuir al progreso y la divulgación de la Ingeniería Petrolera en México, promover el estudio y la investigación científica entre sus miembros y fomentar la fraternidad entre los mismos, tiene como misión ser una tribuna técnica para los ingenieros que laboran directa o indirectamente en la industria petrolera y su visón es dar a conocer trabajos inéditos relacionados con el área petrolera en México y en el Mundo en idiomas español e inglés.

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• Referencias

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texto y en orden alfabético al final del trabajo, de acuerdo al manual establecido por la SPE Publication Style Guide:

Libros

Bourdet, D. 2002. Well Test Analysis: the Use of Advanced Interpretation Models. Amsterdam: Elsevier.

Artículos

Hernández García, M.A. 2011. Desarrollo del Campo Cauchy: Caso de Éxito en la Región Norte. Ingeniería Petrolera LII (2): 19-35.

Soliman, M.Y., Miranda, C. and Wang, H.M. 2010. Application of After-Closure Analysis to a Dual-Porosity Formation, to CBM, and to a Fractured Horizontal Well. SPE Prod & Oper 25 (4): 472-483. SPE-124135-PA. http://dx.doi.org/10.2118/10.2118/124135-PA

Conferencia, reunión, etc.

Al-Khalifa, A.J. y Odeh, A.S. 1989. Well Test Analysis in Oil Reservoirs with Gas Caps and/or Water Aquifers. Artículo SPE 19842, presentado en: SPE Annual Technical Conference and Exhibition, San Antonio, Texas, octubre 8-11. http://dx.doi.org/10.2118/19842-MS.

Tesis

Pérez Martínez, E. 2011. Estudio de Conificación de Agua en Yacimientos Naturalmente Fracturados. Tesis de Maestría, UNAM, Programa de Maestría y Doctorado en Ingeniería, México, D.F.

Miguel Hernández, N. 2002. Scaling Parameters for Characterizing Gravity Drainage in Naturally Fractured Reservoir. PhD dissertation, University of Texas at Austin, Austin, Texas.

PDF (en línea)

Secretaría de Energía. Dirección de Planeación Energética. 2011. Balance Nacional de Energía 2010. http://www.sener.gob.mx/res/PE_y_DT/pub/2011/Balance%20Nacional%20de%20Energía%202010_2.pdf (descargado el 1 de febrero de 2010).

Normas

NRF-005-PEMEX-2000. Protección Interior de Ductos con Inhibidores. 2000. México, D.F.: PEMEX, Comité de Normalización de Petróleos Mexicanos y Organismos Subsidiarios.

Software

Eclipse Reservoir Engineering Software. 2005. Schlumberger, http://www.slb.com/content/services/software/resent/.

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más sobrantes para reposición.

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