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Analítica de Datos, una Herramienta para la Industria Petrolera

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Ejemplicando un poco, “En el caso de los campos petroleros, no existen pozos iguales, pero gracias a la analítica se pueden analizar sus características para reconocer patrones de similitud que permiten agruparlos y con esto definir políticas para conseguir una producción más eficiente. Por ejemplo, en el caso de campos maduros, ayuda a determinar el valor de declive de cada pozo para optimizar los procesos y ampliar su vida útil”, comenta Juan Carlos Puentes, Gerente General de SAS Colombia, empresa pionera en el desarrollo y aplicación de soluciones de analítica. 

También para exploración y producción Durante las etapas de exploración y estimación, las soluciones de analítica pueden por ejemplo utilizar los datos estructurados provenientes de las unidades de sísmica junto a la información histórica de condiciones de terrenos y de otros pozos. Así, desde antes de comenzar la explotación, se puede tener un cálculo estimado de los reservorios, de gran utilidad para determinar los procesos indicados y ayudar a elimitar los terrenos para el desarrollo de cada uno de los pozos. 
 
“En la actualidad, el sector petrolero enfrenta nuevos retos relacionados con la calidad del crudo y su  ubicación geográfica. Muchas empresas petroleras adelantan proyectos en lugares de difícil acceso, por sus condiciones geográficas o sociales o están desarrollando campos donde la calidad del crudo es menor. 
 
En estos casos, la analítica usa la información disponible para minimizar los costos relacionados y reducir la incertidumbre en esos sitios”, dice Puentes. 
 
Una vez comienza el desarrollo del campo, estas soluciones combinan el conocimiento de la industria con toda la información disponible como geológica, sísmica y la proveniente de campos cercanos para determinar temas como la cantidad de pozos productivos e inyectores que se necesitan, así como las distancias adecuadas entre ellos para fijar los límites del campo. 
 
Para la etapa de producción, la analítica toma información de los sensores de la maquinaria que se utiliza y, junto con datos históricos de comportamiento, determina los periodos de mantenimiento preventivo para reducir los tiempos muertos causados por reparaciones. Estos datos también muestran usos adecuados de la maquinaria para ampliar su vida útil. 

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