Estudio de Reservas Probadas, Probables y Posibles (3P) de Petróleo

Introducción:

Este proyecto se centra en el análisis de las reservas de petróleo en un campo ficticio, utilizando el concepto de Reservas Probadas, Probables y Posibles (3P). La evaluación de reservas es esencial en la industria de hidrocarburos para tomar decisiones informadas sobre la explotación y desarrollo de un yacimiento.

Planteamiento del Problema:

La estimación precisa de las reservas de petróleo es crucial para la planificación estratégica y la toma de decisiones en la industria de hidrocarburos. El problema específico que abordaremos es cómo evaluar y analizar las reservas 3P para obtener una visión completa y precisa del potencial de producción.

Generar Datasets Adecuados y Relevantes:

Crearemos un conjunto de datos ficticios que incluya información sobre las reservas probadas, probables y posibles, así como otros datos relacionados con la geología del yacimiento. 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

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 reservas 3P

data = {

    'Fecha': date_range,

    'Reservas_Probadas': [np.random.uniform(50, 100) for _ in range(len(date_range))],

    'Reservas_Probables': [np.random.uniform(30, 70) for _ in range(len(date_range))],

    'Reservas_Posibles': [np.random.uniform(20, 50) for _ in range(len(date_range))],

    'Geologia': [np.random.choice(['Arena', 'Arcilla', 'Caliza']) for _ in range(len(date_range))]

}

# Crear un DataFrame de pandas

df_reservas = pd.DataFrame(data)

# Guardar los datos en un archivo CSV

df_reservas.to_csv('reservas_petroleo.csv', index=False)

Script Python para la Visualización de los Datos Generados:

import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar datos

df_reservas = pd.read_csv('reservas_petroleo.csv', parse_dates=['Fecha'])

# Visualizar reservas probadas, probables y posibles a lo largo del tiempo

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

plt.plot(df_reservas['Fecha'], df_reservas['Reservas_Probadas'], label='Reservas Probadas')

plt.plot(df_reservas['Fecha'], df_reservas['Reservas_Probables'], label='Reservas Probables')

plt.plot(df_reservas['Fecha'], df_reservas['Reservas_Posibles'], label='Reservas Posibles')

plt.title('Reservas 3P de Petróleo a lo largo del tiempo')

plt.xlabel('Fecha')

plt.ylabel('Reservas (unidades)')

plt.legend()

plt.show()

Script Python para el Análisis con Python:

# Análisis estadístico básico

reservas_describe = df_reservas[['Reservas_Probadas', 'Reservas_Probables', 'Reservas_Posibles']].describe()

# Visualización de tendencias y distribuciones

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

plt.plot(df_reservas['Fecha'], df_reservas['Reservas_Probadas'], label='Reservas Probadas')

plt.plot(df_reservas['Fecha'], df_reservas['Reservas_Probables'], label='Reservas Probables')

plt.plot(df_reservas['Fecha'], df_reservas['Reservas_Posibles'], label='Reservas Posibles')

plt.title('Tendencias de Reservas 3P de Petróleo a lo largo del tiempo')

plt.xlabel('Fecha')

plt.ylabel('Reservas (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 reservas 3P varían a lo largo del tiempo y proporciona información sobre la distribución de las reservas en diferentes categorías. Esto puede ser fundamental para la planificación estratégica y la toma de decisiones en el desarrollo del yacimiento.

Recomendaciones:

Considerando las tendencias identificadas, se podrían implementar estrategias específicas para maximizar la recuperación de petróleo. Además, explorar métodos avanzados de análisis, como la simulación de reservas, puede proporcionar una comprensión más profunda de la incertidumbre asociada con las reservas probables y posibles.