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CT&F - Ciencia, Tecnología y Futuro
versión impresa ISSN 0122-5383versión On-line ISSN 2382-4581
Resumen
IDROBO, Eduardo-Alejandro; SANTOS SANTOS, Nicolás y PEREZ VEGA, Héctor-Hugo. APLICACIÓN DE ALGORITMOS GENÉTICOS COMO HERRAMIENTA DE OPTIMIZACIÓN EN LA UBICACIÓN DE POZOS DE DESARROLLO Y EN EL TRAZADO DE LOS CANALES EN YACIMIENTOS DE DEPOSITACIÓN FLUVIAL. C.T.F Cienc. Tecnol. Futuro [online]. 2005, vol.3, n.1, pp.139-149. ISSN 0122-5383.
La optimización de la explotación de un campo petrolero requiere de la implementación de las más avanzadas técnicas para el incremento de su producción, entre las que se destaca la perforación de nuevos pozos de desarrollo (infill wells). Definir la ubicación más adecuada de estos pozos es un proceso complejo, debido a las diversas características geológicas del yacimiento y a la alta incertidumbre asociada a la distribución espacial de las unidades de flujo almacenadoras de hidrocarburos. En este artículo se presenta el desarrollo de una metodología alternativa y novedosa de simulación, que permite la ubicación de canales de flujo mediante la integración de modelamiento geoestadístico y computación evolutiva. La arquitectura del modelo geológico es definida por variables codificadas en un sistema binario, que conforman los cromosomas del algoritmo genético y que representan las facies características de un yacimiento de origen fluvial (arenas de canal - channels sand, barras de canal - point bars, arenas de desborde - natural levee, arenas de inundación - crevasse splay y depósitos de arcilla - floodplain shale). Como producto de la optimización del algoritmo genético, se obtiene un modelo de facies en el que se identifica el mejor trazado de los canales dentro del yacimiento, permitiendo un mayor conocimiento de la distribución espacial de las unidades de flujo y de las zonas de acumulación de hidrocarburos. La correcta implementación de esta herramienta de simulación facilita la localización de los puntos más adecuados para la perforación de nuevos pozos de desarrollo, el cañoneo de nuevos intervalos, programas de recañoneo, y/o la implementación de procesos de recobro mejorado, etc., llevando a maximizar el factor de recobro de hidrocarburos en yacimientos maduros.
Palabras clave : algoritmo genético; geostadística; yacimiento fluvial.