Seminars

Research and development - Seminars

Data-driven material balance models in waterfloods:

Se presenta un enfoque de optimización para yacimientos de petróleo mediante un modelo analítico basado en teoría de circuitos. Este modelo utiliza analogías entre la capacidad de almacenamiento en yacimientos y la de los circuitos eléctricos, permitiendo una representación simplificada del balance de materiales y la conservación de masa en un entorno de inyección de agua. La metodología permite modelar la relación entre pozos inyectores y productores mediante parámetros de capacitancia y resistencia, aprovechando técnicas avanzadas como Monte Carlo para capturar incertidumbres en propiedades como porosidad y permeabilidad. Al reducir el costo computacional de las simulaciones tradicionales, el modelo permite optimizar las tasas de inyección en múltiples escenarios, logrando una evaluación rápida de variables en comparación con los modelos de simulación detallada, mejorando significativamente el valor presente neto de la extracción de petróleo en un tiempo mucho menor al requerido por métodos convencionales.

Details:

Exhibitor:

David Leonardo Moreno Bedoya

Date:

November 16, 2023

Play Video

Data-driven material balance models in waterfloods

YouTube – Quantil Matemáticas Aplicadas

Attachments

Not available

Newsletter

Get information about Data Science, Artificial Intelligence, Machine Learning and more.