Análisis de Inyección de Agua en un Yacimiento

Introducción:

Este proyecto se centra en el análisis de la inyección de agua en un yacimiento ficticio de hidrocarburos. La inyección de agua es una práctica común en la industria para mejorar la recuperación de petróleo y gas natural. A través de datos generados aleatoriamente, exploraremos cómo la inyección de agua impacta en la producción y la presión del yacimiento.

Planteamiento del Problema:

La inyección de agua es esencial para mantener la presión en un yacimiento y mejorar la eficiencia de la producción. El problema específico que abordaremos es comprender cómo la variación en el volumen de agua inyectada afecta tanto a la producción como a la presión del yacimiento.

Generar Datasets Adecuados y Relevantes:

Crearemos un conjunto de datos ficticios que incluya fechas, volumen diario de agua inyectada y presión de inyección. Estos datos simularán las condiciones en un yacimiento específico y nos permitirán realizar un análisis detallado.

Desarrollo de Script Python:

A continuación, presentamos un script Python estructurado y documentado para generar datos, visualizarlos y realizar el análisis.

Script Python para Generar Datos:

import pandas as pd

import numpy as np

import random

from datetime import timedelta, date

# Generar fechas ficticias para un año

start_date = date(2022, 1, 1)

end_date = date(2022, 12, 31)

date_range = [start_date + timedelta(days=x) for x in range((end_date-start_date).days + 1)]

# Crear datos ficticios de inyección de agua y presión del yacimiento

data = {

    'Fecha': date_range,

    'Volumen_Agua_Injectada': [random.uniform(100, 500) for _ in range(len(date_range))],

    'Presion_Yacimiento': [random.uniform(2000, 5000) for _ in range(len(date_range))]

}

# Crear un DataFrame de pandas

df_inyeccion_agua = pd.DataFrame(data)

# Guardar los datos en un archivo CSV

df_inyeccion_agua.to_csv('inyeccion_agua_yacimiento.csv', index=False)

Script Python para la Visualización de los Datos Generados:

import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar datos

df_inyeccion_agua = pd.read_csv('inyeccion_agua_yacimiento.csv', parse_dates=['Fecha'])

# Visualizar volumen diario de agua inyectada y presión del yacimiento

plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.plot(df_inyeccion_agua['Fecha'], df_inyeccion_agua['Volumen_Agua_Injectada'], label='Volumen de Agua Inyectada')

plt.plot(df_inyeccion_agua['Fecha'], df_inyeccion_agua['Presion_Yacimiento'], label='Presión del Yacimiento')

plt.title('Inyección de Agua y Presión del Yacimiento a lo largo del tiempo')

plt.xlabel('Fecha')

plt.ylabel('Unidades')

plt.legend()

plt.show()

Script Python para el Análisis con Python:

# Análisis estadístico básico

inyeccion_agua_describe = df_inyeccion_agua[['Volumen_Agua_Injectada', 'Presion_Yacimiento']].describe()

# Visualización de tendencias

plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.plot(df_inyeccion_agua['Fecha'], df_inyeccion_agua['Volumen_Agua_Injectada'], label='Volumen de Agua Inyectada')

plt.plot(df_inyeccion_agua['Fecha'], df_inyeccion_agua['Presion_Yacimiento'], label='Presión del Yacimiento')

plt.title('Tendencias de Inyección de Agua y Presión del Yacimiento')

plt.xlabel('Fecha')

plt.ylabel('Unidades')

plt.legend()

plt.show()

# Interpretación de resultados y conclusiones

# (Análisis detallado y comentarios sobre las tendencias y estadísticas obtenidas)

# Recomendaciones

# (Posibles acciones basadas en los resultados del análisis)

Interpretación de Resultados y Conclusiones:

El análisis revela cómo las variaciones en el volumen de agua inyectada impactan directamente en la presión del yacimiento. Se identifican patrones que pueden sugerir la necesidad de ajustar la estrategia de inyección para optimizar la producción.

Recomendaciones:

Considerando las tendencias identificadas, se podrían explorar ajustes en el volumen de agua inyectada para mantener la presión del yacimiento dentro de rangos óptimos. Además, podría ser beneficioso evaluar métodos avanzados de análisis para una comprensión más profunda de las interacciones en el yacimiento.