| Revista: | Revista fuentes el reventón energético |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000442115 |
| ISSN: | 2145-8502 |
| Autors: | Portilla, Carlos1 Lucín, Dennis1 Malavé, Carlos1 Baque, Richard1 Erazo Bone, Romel1 Pezo, Elvira del1 Ramírez, Juan2 Escobar Segovia, Kenny2 |
| Institucions: | 1Universidad Estatal Península de Santa Elena, Facultad de Ciencias de la Ingeniería, La Libertad. Ecuador 2Escuela Superior Politécnica del Litoral, Guayaquil, Guayas. Ecuador |
| Any: | 2021 |
| Període: | Ene-Jun |
| Volum: | 19 |
| Número: | 1 |
| Paginació: | 7-19 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | La importancia de analizar la continuidad y regularidad de las características de un yacimiento está en desarrollar una mejor predicción de reservas de petróleo in situ, por lo tanto, es necesario conocer como estos parámetros van a estar dispersos. Incorporando la totalidad de la información de la que se dispone de la zona de estudio, realizamos el proceso de caracterización del reservorio que tiene como objetivo simular un modelo del yacimiento lo más cercano a la realidad posible. Para esto se aplica el análisis de los variogramas como técnica geoestadística, que permite analizar el comportamiento espacial de las variables regionalizadas o propiedades del reservorio. Para dicho cálculo se deben definir algunos parámetros como datos de entrada para el modelamiento.En el presente trabajo se desarrolló un algoritmo que permita automatizar el cálculo de variogramas para la optimización de la selección de los parámetros que se necesitan para su ajuste en el modelamiento geoestadístico. Esta técnica consiste en la implementación de Algoritmos Genéticos (AG), probados por medio de la experimentación, que pueden ser utilizados para la optimización del cálculo de variograma basadas en celdas o malla.La técnica de Algoritmos Genéticos (AG) explota la información histórica (memoria implícita) del reservorio, para considerar nuevas zonas de interés con alto potencial de almacenamiento de hidrocarburo, para lo cual se ha ido construyendo el algoritmo para que mejore el cálculo y el ajuste variográfico |
| Resumen en inglés | The importance of analyzing the continuity and regularity of the properties of a reservoir lies in developing a better prediction of oil reserves in situ, therefore, it is necessary to know how these parameters are going to be dispersed. Incorporating all the information available from the study area, we carry out the reservoir characterization process that aims to simulate a reservoir model as close to reality as possible. For this, the analysis of the variograms is applied as a geostatistical technique, which allows to analyze the spatial behavior of the regionalized variables or properties of the reservoir. For this calculation, some parameters must be defined as input data for the modeling.In the present work, an algorithm was developed to automate the calculation of variograms for the optimization of the selection of the parameters that are needed for their adjustment in geostatistical modeling. This technique consists of the implementation of Genetic Algorithms (GA), tested through experimentation, which can be used to optimize the calculation of variogram based on cells or mesh The Genetic Algorithms (GA) technique exploits the historical information (implicit memory) of the reservoir, to consider new areas of interest with high hydrocarbon storage potential, for which the algorithm has been built to improve the calculation and adjustment variographic |
| Disciplines | Matemáticas |
| Paraules clau: | Algoritmos genéticos, Simulación, Yacimientos petrolíferos, Geoestadística |
| Keyword: | Genetic algorithms, Oil fields, Geostatistics, Simulation |
| Text complet: | https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistafuentes/article/view/12370/11494 |
