UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERÍA EN GEOLOGÍA, MINAS, PETRÓLEOS Y AMBIENTAL CARRERA DE INGENIERÍA DE PETRÓLEOS

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1 UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERÍA EN GEOLOGÍA, MINAS, PETRÓLEOS Y AMBIENTAL CARRERA DE INGENIERÍA DE PETRÓLEOS ESTUDIO DE LA CORRELACIÓN ENTRE LA VELOCIDAD DE PENETRACIÓN EFECTIVA Y LAS VARIABLES RELACIONADAS EN LA PERFORACIÓN DE POZOS PERFORADOS EN EL CAMPO AUCA PROYECTO PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE INGENIERO EN PETRÓLEOS DANIELA ESTEFANIA OÑA MEDINA HENRY VICTORIANO JIMENEZ CHANCUSIG TUTOR: Ing. JORGE ERAZO Quito, Octubre 2015

2 UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERÍA EN GEOLOGÍA, MINAS, PETRÓLEOS Y AMBIENTAL CARRERA DE INGENIERÍA DE PETRÓLEOS ESTUDIO DE LA CORRELACIÓN ENTRE LA VELOCIDAD DE PENETRACIÓN EFECTIVA Y LAS VARIABLES RELACIONADAS EN LA PERFORACIÓN DE POZOS PERFORADOS EN EL CAMPO AUCA Proyecto del Trabajo de Grado a presentar como requisito parcial para optar el Título de Ingenieros de Petróleos. JIMÉNEZ CHANCUSIG HENRY VICTORIANO OÑA MEDINA DANIELA ESTEFANÍA TUTOR: Ing. JORGE ERAZO Quito, Octubre 2015 ii

3 AUTORIZACIÓN DE LA AUTORÍA INTELECTUAL Nosotros, Daniela Estefanía Oña Medina y Henry Victoriano Jiménez Chancusig, en calidad de autores de la tesis realizada sobre ESTUDIO DE LA CORRELACIÓN ENTRE LA VELOCIDAD DE PENETRACIÓN EFECTIVA Y LAS VARIABLES RELACIONADAS EN LA PERFORACIÓN DE POZOS PERFORADOS EN EL CAMPO AUCA, declaramos bajo juramento que el trabajo aquí descrito es de nuestra autoría; que no ha sido previamente presentada para ningún grado o calificación profesional. A través de la presente autorizamos a la UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR hacer uso de todos los contenidos que nos pertenecen o de las partes de las que contienen esta obra, con fines estrictamente académicos o de investigación. Los derechos que como autores nos corresponden, con excepción de la presente autorización seguirán vigentes a nuestro favor, de conformidad con lo establecido en los artículos 5, 6, 8, 19 y demás pertinentes de la Ley de Propiedad Intelectual y su Reglamento. Quito, 02 de Octubre de 2015 iii

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7 AGRADECIMIENTO A Dios por regalarnos la vida, la salud día tras día; siendo fuente divina de inspiración, sabiduría, fe y amor hacia las acciones realizadas durante todo este proceso y lo más importante a las personas que nos rodean. A la Agencia de Regulación y Control de Hidrocarburos ARCH, por brindarnos la oportunidad y las facilidades necesarias para llevar acabo el desarrollo del presente proyecto A nuestro tutor el Ing. Jorge Erazo, al Ing. Einstein Barrera, al Ing. Marcelo Rosero, al Ing. José Luis Cabezas y al Ing. Sergio Lira, por el tiempo dedicado a la supervisión del presente proyecto por la asesoría técnica brindada en el desarrollo del mismo sin la asistencia de quienes no hubiese sido posible la realización del mismo. Nuestro eterno y profundo agradecimiento a nuestra familia y a todos nuestros amigos quienes a través de un buen concejo de aliento incrementaron en nosotros la voluntad, el ánimo para seguir en la lucha constante contra la vida; enseñándonos que lo hecho hoy puede ser mejorado mañana y ahora gracias a Dios culminar con felicidad y llenos de expectativas en esta nueva etapa de nuestras vidas. vii

8 DEDICATORIA A Dios, a mi padre Miguel Oña y a madre Delia Medina, quienes son mi inspiración, soporte incondicional, por darme su amor infinito, por sus palabras llenas de sabiduría que hicieron que cada día valiera la pena seguir adelante y que ame mi Carrera, gracias por guiarme por el camino del bien y ser una persona útil para la sociedad. A mi Abuelita María Toalombo por brindarme su amor incondicional A mis hermanas Alexandra Jumbo, Karen Oña y a mi hermano Michael Oña, por ser mi inspiración, por su apoyo absoluto y que sigan sus sueños de superación que con la ayuda de Dios, esfuerzo y perseverancia se alcanza las metas. Para mi familia que es una gran Bendición en mi vida. A mis amigas y amigos que hemos compartido momentos inolvidables, por ser incondicionales, gracias formar parte de mi vida DANIELA E. OÑA MEDINA viii

9 DEDICATORIA A mi madre MARÍA DELIA CHANCUSIG que con su infinito amor, comprensión y ternura ha sabido guiarme en el sendero de la vida a nunca perder la Fe, que no hay secretos para el éxito y que este se alcanza preparándose, trabajando arduamente y aprendiendo de los fracasos. Dios te pague Madre por ser la inspiración en la culminación de mi carrera. A mi padre VITORIANO JIMÉNEZ un ejemplo de responsabilidad, día a día me enseñas que no existe cosa imposible en la vida y que lo propuesto con sacrificio tarde o temprano llega; esfuerzo y voluntad la mezcla perfecta para triunfar en la vida. Dios te pague Padre por ser la inspiración en la culminación de mi carrera. A mis hermanos ANAHI JIMÉNEZ y STALIN JIMÉNEZ por su apoyo y alegrías, han llenado siempre en mi ser sentimientos únicos que han servido de motivación afrontando así la lucha constando con la vida; hermano me enseñas a diario que lo realizado hoy, puede ser mejorado mañana jamás conformarme con lo conseguido. Hermanos donde quiera que estén siempre estaré para ustedes los quiero. A mis amigos y amigas con quienes hemos compartido alegrías, tristezas, tropiezos, logros, dificultades que nos han servido para fortalecernos y continuar el camino proyectado desde nuestros inicios. Gracias por enseñarme el correcto significado de la amistad. HENRY V. JIMENEZ CHANCUSIG ix

10 ÍNDICE DE CONTENIDO LISTA DE TABLAS... XVI LISTA DE FIGURAS... XXI GLOSARIO DE ABREVIACIONES... XXIV RESUMEN DOCUMENTAL... XXV ABSTRACT... XXVI INTRODUCCIÓN... XXVII CAPÍTULO I PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ENUNCIADO DEL TEMA DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA JUSTIFICACIÓN OBJETIVOS OBJETIVO GENERAL OBJETIVOS ESPECÍFICOS FACTIBILIDAD Y ACCESIBILIDAD... 3 CAPITULO II MARCO TEÓRICO MARCO INSTITUCIONAL MARCO LEGAL MARCO ÉTICO MARCO CONCEPTUAL GENERALIDADES DEL CAMPO AUCA GEOLOGÍA DEL CAMPO AUCA DESCRIPCIÓN LITOLÓGICA GENERAL DE UN POZO EN ESTUDIO Formación Chalcana Formación Orteguaza Formación Tiyuyacu Formación Tena Basal Tena Formación Napo Lutita-Napo x

11 Caliza M Base Caliza M Caliza M Base Caliza M Caliza A Arenisca U Arenisca U Inferior Base Arenisca U Inferior Caliza B Arenisca T Base Arenisca T Principal Caliza C Formación Hollín COLUMNA ESTRATIGRÁFICA DEL CAMPO AUCA PROGRAMA DE PERFORACION DIRECCIONAL DE POZOS PROGRAMA DE PERFORACIÓN DIRECCIONAL Objetivo de la perforación PERFORACION DE POZOS DIRECCIONALES Definición Aplicaciones de la perforación direccional TIPOS DE POZOS DIRECCIONALES PLANIFICACIÓN DE PERFORACIÓN PROGRAMA DE BROCAS Tipos De Broca Factores De Selección De La Broca Parámetros De Operación Clasificación IADC de las brocas FUNDAMENTOS TEÓRICOS DE LOS PARÁMETROS DE PERFORACIÓN Torsión Ángulo de inclinación Tipo y diseño de la broca ROP efectivo xi

12 ROP promedio Galonaje (GPM) WOB (Peso sobre la Broca) RPM total Profundidad Densidad Presión circulante FUNDAMENTOS BASICOS DE ESTADISTICA Estadística Descriptiva Tablas de frecuencia Gráficos: Diagramas de barras e histogramas Medidas numéricas Intervalo de Confianza MODELOS DE REGRESIÒN TIPOS DE REGRESIÓN CORRELACION ESTADISTICA Coeficiente de correlación lineal Coeficiente de Correlación de Pearson INCENTIDUMBRE Y PROBALIDAD MODELO PROBABILISTICO DE MONTE CARLO HIPOTESIS CAPITULO III METODOLOGÍA TIPO DE ESTUDIO UNIVERSO Y MUESTRA UNIVERSO MUESTRA CRITERIOS DE INCLUSIÓN DE LA MUESTRA TÉCNICA DE RECOLECCION Y PROCESAMIENTO DE DATOS Recolección y procesamiento de datos ANÁLISIS TÉCNICO COMPARATIVO DE LOS PARÁMETROS DE PERFORACIÓN DE LOS POZOS ELEGIDOS E INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS xii

13 4 INTRODUCCION ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE DATOS Resumen de la Operaciones de Perforación Pozo A Pozo B Pozo C Pozo D Pozo E Pozo F Pozo G Pozo H Pozo I Pozo J Pozo K Pozo L Pozo M Pozo N ANÁLISIS ESTADÍSTICO DESCRIPTIVO ANALISIS ESTADISTICO DE LA SECCION 12 ¼ DE LOS POZOS PERFORADOS EN EL CAMPO AUCA ROP EFECTIVO (ft/hr) PESO SOBRE LA BROCA (WOB) (Klbs) Revoluciones Por Minuto totales (RPM ) PRESIÓN DE LA BOMBA GALONAJE (GPM) DENSIDAD LODO (ppg) TORQUE (Klbs- ft) ANÀLISIS ESTADISTICO DE LA SECCION 8 ½ DE LOS POZOS PERFORADOS EN EL CAMPO AUCA ROP EFECTIVO (ft/hr), sección de 8 ½ PESO SOBRE LA BROCA (WOB) (Klbs), sección de 8 ½ REVOLUCIONES POR MINUTO TOTALES (RPM ), Sección 8 ½ PRESIÓN DE LA BOMBA (Psi), Sección 8 ½ xiii

14 GALONAJE (GPM), Sección 8 ½ DENSIDAD LODO (ppg), sección 8 ½ TORQUE (Klbs- ft), Sección 8 ½ ANÁLISIS de CORRELACION Análisis correlacional del ROP efectivo y las variables de perforación en la sección de 12 ¼ Correlación entre ROP efectivo vs Peso sobre la broca en la sección de 12 ¼ Correlación entre ROP efectivo vs RPM en la sección de 12 ¼ Correlación entre ROP efectivo vs Presión de la Bomba en la sección de 12 ¼ Correlación entre ROP efectivo vs Galonaje en la sección de 12 ¼ Correlación entre ROP efectivo vs Densidad en sección de 12 ¼ Correlación entre ROP efectivo vs Torque en la sección de 12 ¼ MATRIZ DE CORRELACIONES MODELO MATEMATICO Generado para la seccion de 12 ¼ VALIDACION DEL MODELO MATEMATICO OBTENIDO Distribución Normal del Peso sobre la broca (0.219WOB) Distribución normal del Revoluciones por minuto (0.057RPM) Distribución normal del Presión de la bomba ( Presión) Distribución normal del Galonaje (0.054Galonaje) Distribución normal de la Densidad (6.056DENSIDAD) Distribución normal del Torque (0.459TORQUE) Método Probabilístico Montecarlo ANALISIS ESTADISTICO DE LA SECCION 8 ½ DE POZOS DIRECCIONALES PERFORADOS EN EL CAMPO AUCA Correlación entre ROP efectivo vs Peso sobre la broca en la sección de 8 ½ Correlación entre ROP efectivo vs RPM en la sección de 8 ½ Correlación entre ROP efectivo vs Presión de la Bomba en la sección de 8 ½ Correlación entre ROP efectivo vs Galonaje en la sección de 8 ½ Correlación entre ROP efectivo vs Densidad en sección de 8 ½ Correlación entre ROP efectivo vs Torque en la sección de 8 ½ CORRELACION DE PEARSON xiv

15 4.3.8 modelos de regresion entre el ROP con cada una las variables independientes para la seccion 8 ½ MATRIZ DE CORRELACIONES MODELO MATEMATICO VALIDACION DEL MODELO MATEMATICO OBTENIDO Distribución normal del Peso sobre la broca (2.484WOB) Distribución normal del Revoluciones por minuto (0.311RPM) Distribución normal del Presión de la bomba (0.004Presión) Distribución normal del Galonaje (0.168Galonaje) Distribución normal de la Densidad (16.558DENSIDAD) Distribución normal del Torque (1.453TORQUE) Método Probabilístico Montecarlo Método Probabilístico Montecarlo APLICACIÓN DEL MODELO MATEMATICO GENERADO PARA LA FORMACION LITOLOGICA CGL TIYUYACU INFERIOR APLICACIÓN DEL MÉTODO PROBABILÍSTICO MONTECARLO EN LA FORMACIÓN CGL TIYUYACU INFERIOR APLICACIÓN DEL MODELO MATEMATICO GENERADO PARA LA FORMACION LITOLOGICA CALIZA M APLICACIÓN DEL MÉTODO PROBABILÍSTICO EN LA FORMACIÓN CALIZA M APLICACIÓN DEL MODELO MATEMATICO GENERADO PARA LA FORMACION LITOLÓGICA HOLLIN SUPERIOR APLICACIÓN DEL MÉTODO PROBABILÍSTICO EN LA FORMACIÓN HOLLIN SUPERIOR CAPITULO V CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES CONCLUSIONES RECOMENDACIONES CAPITULO VI REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS WEB GRAFIA CAPITULO VII APENDICES Y ANEXOS ANEXO A: GLOSARIO DE TERMINOS DE PERFORACION xv

16 ANEXO B: GLOSARIO ESTADISTICO LISTA DE TABLAS Tabla 1. Coordenadas Geográficas... 5 Tabla 2. Descripción litológica Chalcana Superior... 7 Tabla 3. Descripción litológica Chalcana Inferior... 7 Tabla 4. Descripción litológica Orteguaza... 8 Tabla 5. Descripción litológica CGL Superior Tiyuyacu... 9 Tabla 6. Descripción litológica Conglomerado Inferior Tiyuyacu... 9 Tabla 7. Descripción litológica Tena Tabla 8. Descripción litológica Basal Tena Tabla 9. Descripción litológica Lutita-Napo Tabla 10. Descripción litológica Caliza M Tabla 11. Descripción litológica Base Caliza M Tabla 12. Descripción litológica Caliza M Tabla 13. Descripción litológica Base Caliza M Tabla 14. Descripción litológica Caliza A Tabla 15. Descripción litológica Arenisca U Superior Tabla 16. Descripción litológica Arenisca U Inferior Tabla 17. Descripción litológica Base Arenisca U Inferior Tabla 18. Descripción litológica Caliza B Tabla 19. Descripción litológica Arenisca T Superior Tabla 20. Descripción litológica Arenisca T Principal Tabla 21. Descripción litológica Base Arenisca T PRINCIPAL Tabla 22. Descripción litológica CALIZA C Tabla 23. Descripción litológica Hollín Superior Tabla 24. Descripción litológica Hollín Principal Tabla 25. Clasificación IADC para Brocas Tricónicas Tabla 26. Clasificación IADC para brocas Pdc Tabla 27. Valor de R y su fuerza de Relación Tabla 28. Descripción del Coeficiente de Correlación Tabla 29. Datos del Pozo A en la sección de 12 ¼ Tabla 30. Variables de Perforación del pozo A en la sección de 12 ¼ xvi

17 Tabla 31. Datos del Pozo A en la sección de 8 ½ Tabla 32. Variables de Perforación del pozo A en la sección de 8 ½ Tabla 33. Datos del Pozo B en la sección de 12 ¼ Tabla 34. Variables de Perforación del pozo B en la sección de 12 ¼ Tabla 35. Datos del Pozo B en la sección de 8 ½ Tabla 36. Variables de Perforación del pozo B en la sección de 8 ½ Tabla 37. Datos del Pozo C en la sección de 12 ¼ Tabla 38. Variables de Perforación del pozo C en la sección de 12 ¼ Tabla 39. Datos del Pozo C en la sección de 8 ½ Tabla 40. Variables de Perforación del pozo C en la sección de 8 ½ Tabla 41. Datos del Pozo D en la sección de 12 ¼ Tabla 42. Variables de Perforación del pozo D en la sección de 12 ¼ Tabla 43. Datos del Pozo D en la sección 8 ½ Tabla 44. Variables de Perforación del pozo D en la sección 8 ½ Tabla 45. Datos del Pozo E en la sección de 12 ¼ Tabla 46. Variables de Perforación del pozo E en la sección de 12 ¼ Tabla 47. Datos del Pozo E en la sección de 8 ½ Tabla 48. Variables de Perforación del pozo E en la sección de 8 ½ Tabla 49. Datos del Pozo F en la sección de 12 ¼ Tabla 50. Variables de Perforación del pozo F en la sección de 12 ¼ Tabla 51 Datos del Pozo F en la sección de 8 ½ Tabla 52.Variables de Perforación del pozo F en la sección de 8 ½ Tabla 53. Datos del Pozo G en la sección de 12 ¼ Tabla 54. Variables de Perforación del pozo G en la sección de 12 ¼ Tabla 55. Datos del Pozo G en la sección de 8 ½ Tabla 56. Variables de Perforación del pozo G en la sección de 8 ½ Tabla 57. Datos del Pozo H en la sección de 12 ¼ Tabla 58. Variables de Perforación del pozo H en la sección de 12 ¼ Tabla 59. Datos del Pozo H en la sección de 8 ½ Tabla 60. Variables de Perforación del pozo H en la sección de 8 ½ Tabla 61. Datos del Pozo I en la sección de 12 ¼ Tabla 62. Variables de Perforación del pozo I en la sección de 12 ¼ Tabla 63. Datos del Pozo I en la sección de 8 ½ Tabla 64. Variables de Perforación del pozo I en la sección de 8 ½ xvii

18 Tabla 65. Datos del Pozo J en la sección de 12 ¼ Tabla 66.Variables de Perforación del pozo J en la sección de 12 ¼ Tabla 67. Datos del Pozo J en la sección de 8 ½ Tabla 68. Variables de Perforación del pozo J en la sección de 8 ½ Tabla 69. Datos del Pozo K en la sección de 12 ¼ Tabla 70. Variables de Perforación del pozo K en la sección de 12 ¼ Tabla 71. Datos del Pozo K en la sección de 8 ½ Tabla 72. Variables de Perforación del pozo K en la sección de 8 ½ Tabla 73 Datos del Pozo L en la sección de 12 ¼ Tabla 74.Variables de Perforación del pozo L en la sección de 12 ¼ Tabla 75. Datos del Pozo L en la sección de 8 ½ Tabla 76. Variables de Perforación del pozo L en la sección de 8 ½ Tabla 77. Datos del Pozo M en la sección de 12 ¼ Tabla 78. Variables de Perforación del pozo M en la sección de 12 ¼ Tabla 79. Datos del Pozo M en la sección de 8 ½ Tabla 80. Variables de Perforación del pozo M en la sección de 8 ½ Tabla 81. Datos del Pozo N en la sección de 12 ¼ Tabla 82. Variables de Perforación del pozo N en la sección de Tabla 83. Datos del Pozo N en la sección de 8 ½ Tabla 84. Variables de Perforación del pozo N en la sección de 8 ½ Tabla 85. Matriz de datos promedios en la sección de 12 ¼ del ROP efectivo y las variables de Perforación Considerando Homogeneidad Tabla 86. Resultados estadístico del ROP en la sección de 12 ¼ Tabla 87. Resultados estadístico del Peso de la Broca en la sección de 12 ¼ Tabla 88. Resultados estadístico de los RPM en la sección de 12 ¼ Tabla 89. Resultados estadístico de la Presión de la Bomba en la sección de 12 ¼ Tabla 90. Resultados estadístico del Galonaje en la sección de 12 ¼ Tabla 91. Resultados estadístico de la Densidad del lodo (ppg) en la sección de 12 ¼ Tabla 92. Resultados estadístico del Torque (Klbs-ft) en la sección de 12 ¼ Tabla 93. Matriz de datos promedios en la sección de 8 ½ del ROP efectivo y las variables de Perforación considerando Homogeneidad Tabla 94. Resultados estadístico del ROP (ft/hr) en la sección de 8 ½ Tabla 95 Resultados estadístico del peso sobre la broca en la sección de 8 ½ Tabla 96. Resultados estadístico de los RPM en la sección de 8 ½ Tabla 97. Resultados estadístico de la Presión de la bomba en la sección de 8 ½ xviii

19 Tabla 98. Resultados estadístico del Galonaje en la sección de 8 ½ Tabla 99. Resultados estadístico de la densidad del lodo en la sección de 8 ½ Tabla 100. Resultados estadístico del Torque (Klbs-ft) en la sección de 8 ½ Tabla 101. Coeficiente de correlación entre el ROP y WOB en sección de 12 ¼ Tabla 102. Modelos de Correlación entre ROP y WOB en la sección de 12 ¼ Tabla 103. Coeficiente de correlación entre el ROP vs RPM en la sección de 12 ¼ Tabla 104. Modelos de Correlación entre ROP y RPM en la sección de 12 ¼ Tabla 105. Coeficiente de correlación entre el ROP vs Presión en la sección de 12 1/ Tabla 106. Modelos de Correlación entre ROP y Presión en sección de 12 ¼ Tabla 107. Coeficiente de correlación entre el ROP y Galonaje en sección 12 ¼ Tabla 108. Modelos de Correlación entre ROP y Galonaje en sección de 12 ¼ Tabla 109. Coeficiente de correlación entre el ROP y Densidad en sección 12 ¼ Tabla 110. Modelos de Correlación entre ROP y Densidad en sección de 12 ¼ Tabla 111. Coeficiente de correlación entre el ROP y Torque en sección 12 1/ Tabla 112. Modelos de Correlación entre ROP y Torque sección de 12 ¼ Tabla 113. Matriz de correlación de la sección 12 ¼ Tabla 114. Resumen del modelo 12 ¼ Tabla 115. Correlación lineal Multi-variable sección 12 ¼ Tabla 116. ANALIS DESCRIPTIVO ESTADISTICO Tabla 117. Coeficiente de correlación entre el ROP y las variables independientes en la sección de 8 ½ Tabla 118. Modelos de Regresión entre ROP y las Variables en la sección de 8 ½ Tabla 119. Matriz de correlación de la sección 8 ½ Tabla 120. Resumen del modelo de la sección de 8 ½ Tabla 121. Correlación lineal Multi-variable de la sección 8 ½ Tabla 122. Análisis estadístico descriptivo de la sección 8 ½ Tabla 123. ROP efectivo promedio MONTECARLO Tabla 124. Parámetros estandarizados para la sección de 8 ½ Tabla 125. Matriz de datos de la Formación CGL Tiyuyacu Inferior del ROP efectivo y las variables de Perforación Tabla 126. Resumen del modelo de la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR Tabla 127. Resumen de la estadística descriptiva de cada una de las variables de la formación CGL TIYUYACU INFERIOR Tabla 128. Correlación lineal Multi-variable en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR xix

20 Tabla 129. Distribución normal de cada una de las variables ajustadas al intervalo de confianza entre el 5% y el 95% en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR Tabla 130. ROP efectivo promedio en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR MONTECARLO Tabla 131. Matriz de datos en la Formación del ROP efectivo y las variables de Perforación Tabla 132. Resumen del modelo de la Formación CALIZA M Tabla 133. Resumen de la estadística descriptiva de cada una de las variables en la formación CALIZA M Tabla 134. Correlación lineal Multi-variable en la Formación CALIZA M Tabla 135. Distribución normal de cada una de las variables ajustadas al intervalo de confianza entre el 5% y el 95% en la Formación CALIZA M Tabla 136. ROP efectivo promedio en la Formación CALIZA M-1 MONTECARLO Tabla 137. Matriz de datos en la formación HOLLIN SUPERIOR del ROP efectivo y las variables de Perforación Tabla 138. Resumen del modelo de la Formación HOLLIN SUPERIOR Tabla 139. Resumen de la estadística descriptiva de cada una de las variables en la formación HOLLIN SUPERIOR Tabla 140. Correlación lineal Multi-variable en la Formación HOLLIN SUPERIOR Tabla 141. Distribución normal de cada una de las variables ajustadas al intervalo de confianza entre el 5% y el 95% en la Formación HOLLIN SUPERIOR Tabla 142. ROP efectivo promedio en la Formación HOLLIN SUPERIOR MONTECARLO xx

21 LISTA DE FIGURAS Figura 1. Mapa de ubicación del campo Auca... 6 Figura 2. Columna Estratigráfica del Campo Figura 3. Tipos de Pozos Direccionales Figura 4. Broca Ticónica Figura 5. Broca PDC Figura 6. Histograma de distribución de frecuencias Figura 7. Pies Perforados de confianza Figura 8. Diagrama de Dispersión Figura 9. Indicadores de Correlación Figura 10. Donde se genera la Incertidumbre Figura 11. Histograma del ROP en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software SPSS Figura 12. Histograma del peso sobre la broca (WOB) en la sección de 12 ¼ Figura 13. Histograma de los RPM en la sección de 12 ¼ Figura 14. Histograma de la Presión de la bomba (Psi) Figura 15. Histograma del Galonaje (GPM) en la sección de 12 ¼ Figura 16. Histograma de la Densidad del lodo (ppg) en la sección de 12 ¼ Figura 17. Histograma del Torque (Klbs- ft) en la sección de 12 ¼ Figura 18. Histograma del ROP (ft/hr) en la sección de 8 ½ Figura 19. Histograma del peso sobre la broca (WOB) en la sección de 8 ½ Figura 20. Histograma de los RPM en la sección de 8 ½ Figura 21. Histograma de la Presión de la bomba en la sección de 8 ½ Figura 22. Histograma del Galonaje (gpm) en la sección de 8 ½ Figura 23. Histograma de la densidad del lodo (ppg) en la sección de 8 ½ Figura 24. Histograma del Torque (Klbs-ft) en la sección de 8 ½ Figura 25. Modelo de regresión entre el ROP y WOB en sección de 12 ¼ Figura 26. Diagrama de dispersión entre la ROP vs RPM en sección de 12 ¼ Figura 27. Diagrama de dispersión entre la ROP vs Presión en sección de 12 ¼ Figura 28. Diagrama de dispersión entre la ROP y Galonaje en sección de 12 ¼ Figura 29. Diagrama de dispersión entre la ROP y Densidad en sección de 12 ¼ Figura 30. Diagrama de dispersión entre la ROP y Torque en sección de 12 ¼ Figura 31. Distribución Normal del WOB en la sección de 12 ¼ Figura 32. Distribución normal de las RPM en la sección de 12 ¼ xxi

22 Figura 33. Distribución normal de la Presión de la bomba en la sección de 12 ¼ Figura 34. Distribución normal del Galonaje en la sección de 12 ¼ Figura 35. Distribución normal de la Densidad en la sección de 12 ¼ Figura 36. Distribución normal del Torque en la sección de 12 ¼ Figura 37. Dispersión ROP calculado y WOB en la sección de 12 ¼ Figura 38. Dispersión ROP calculado y RPM en la sección de 12 ¼ Figura 39. Dispersión ROP calculado y PRESIÓN en la sección de 12 ¼ Figura 40. Dispersión ROP calculado y GALONAJE en la sección de 12 ¼ Figura 41. Dispersión ROP calculado y DENSIDAD en la sección de 12 ¼ Figura 42. Dispersión ROP calculado y TORQUE en la sección de 12 ¼ Figura 43. Diagrama de dispersión entre la ROP y el WOB en sección de 8 ½ Figura 44. Diagrama de dispersión entre la ROP vs RPM en sección de 8 ½ Figura 45. Diagrama de dispersión entre la ROP vs Presión en sección de 8 ½ Figura 46. Diagrama de dispersión entre la ROP y Galonaje en sección de 8 ½ Figura 47. Diagrama de dispersión entre la ROP y Densidad en sección de 8 ½ Figura 48. Diagrama de dispersión entre la ROP y Torque en sección de 8 ½ Figura 49. Distribución normal del WOB en la sección de 8 ½ Figura 50. Distribución normal de las RPM en la sección de 8 ½ Figura 51. Distribución normal de la Presión de la bomba en la sección de 8 ½ Figura 52. Distribución normal del Galonaje en la sección de 8 ½ Figura 53. Distribución normal de la Densidad en la sección de 8 ½ Figura 54. Distribución normal del Torque en la sección de 8 ½ Figura 55. Dispersión ROP calculado y WOB en la sección de 8 ½ Figura 56. Dispersión ROP calculado y RPM en la sección de 8 ½ Figura 57. Dispersión ROP calculado y PRESIÓN en la sección de 8 ½ Figura 58. Dispersión ROP calculado y GALONAJE en la sección de 8 ½ Figura 59. Dispersión ROP calculado y DENSIDAD en la sección de 8½ Figura 60. Dispersión ROP calculado y TORQUE en la sección de 8 ½ Figura 61. Modelo Probabilístico del ROP calculado en la sección 8 ½ considerando homogeneidad Figura 62. Dispersión ROP calculado y WOB en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR Figura 63. Dispersión ROP calculado y RPM en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR xxii

23 Figura 64. Dispersión ROP calculado y PRESIÓN en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR Figura 65. Dispersión ROP calculado y GALONAJE en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR Figura 66. Dispersión ROP calculado y DENSIDAD en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR Figura 67. Dispersión ROP calculado y TORQUE en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR Figura 68. Modelo Probabilístico del ROP promedio calculado en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR Figura 69. Dispersión ROP calculado y WOB en la Formación CALIZA M Figura 70. Dispersión ROP calculado y RPM en la Formación CALIZA M Figura 71. Dispersión ROP calculado y PRESIÓN en la Formación CALIZA M Figura 72. Dispersión ROP calculado y GALONAJE en la Formación CALIZA M Figura 73. Dispersión ROP calculado y DENSIDAD en la Formación CALIZA M Figura 74. Dispersión ROP calculado y TORQUE en la Formación CALIZA M Figura 75. Modelo Probabilístico del ROP promedio calculado en la Formación CALIZA M Figura 76. Dispersión ROP calculado y WOB en la Formación HOLLIN SUPERIOR Figura 77. Dispersión ROP calculado y RPM en la Formación HOLLIN SUPERIOR Figura 78. Dispersión ROP calculado y PRESIÓN en la Formación HOLLIN SUPERIOR Figura 79. Dispersión ROP calculado y GALONAJE en la Formación HOLLIN SUPERIOR Figura 80. Dispersión ROP calculado y DENSIDAD en la Formación HOLLIN SUPERIOR Figura 81. Dispersión ROP calculado y TORQUE en la Formación HOLLIN SUPERIOR Figura 82. Modelo Probabilístico del ROP promedio calculado en la Formación HOLLIN SUPERIOR xxiii

24 GLOSARIO DE ABREVIACIONES ARCH: Agencia de Regulación y Control Hidrocarburífero FT: Feet FT/H: Feet per hour GPM: Galones por Minuto MD: Measured Depth PLG: Pulgadas PSI: Pounds per Square Inch PPG: Pounds per Gallon PDC: Diamante Policristalino Compacto ROP: Rate of Penetration RPM: Revoluciones por Minuto SPSS: Statistical Product and Service Solutions TRIC: Broca Tricónica HSI: Potencia hidráulica de la broca TFA: Total Flow Area IADC: Asociación Internacional de Contratistas de Perforación WOB: Weight on Bit BPPD: Barriles de petróleo por día Cgl: Conglomerado API: American Petroleum Institute xxiv

25 UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERÍA EN GEOLOGÍA, MINAS, PETRÓLEOS Y AMBIENTAL CARRERA DE INGENIERÍA EN PETRÓLEOS ESTUDIO DE LA CORRELACIÓN ENTRE LA VELOCIDAD DE PENETRACIÓN EFECTIVA Y LAS VARIABLES RELACIONADAS EN LA PERFORACIÓN DE POZOS PERFORADOS EN EL CAMPO AUCA Autores: Jiménez Chancusig Henry Victoriano Oña Medina Daniela Estefanía TUTOR: Ing. Jorge Erazo Fecha: 02 de Octubre 2015 RESUMEN DOCUMENTAL Esta tesis tiene por objeto generar un modelo matemático de las variables de perforación en las secciones de 12 ¼ y 8 ½ pulgadas con la tasa de penetración efectiva para pozos direccionales del campo Auca. Las variables de perforación analizadas fueron: revoluciones por minuto (RPM), peso sobre la broca (WOB), densidad del lodo, galonaje, Presión de la bomba y Torque. Los datos fueron obtenidos de reportes finales de perforación. Con la correcta organización y sistematización de los datos obtenidos se elaboró una matriz para cada una de las secciones, lo que facilitó el análisis de correlación entre la rata de penetración efectiva y los parámetros de perforación aplicando estadística descriptiva. Mediante el análisis correlacional se pretende establecer una relación entre la rata de penetración y los parámetros de perforación estableciendo un modelo matemático estimado que describe estadísticamente la asociación o relación entre las variables en estudio cuyo propósito no es calcular sin error, sino obtener predicciones de la variable dependiente para un valor dado en las variables independientes. Aplicando la metodología antes mencionada se procede a generar modelos que simulen el comportamiento de los parámetros de perforación con respecto a la ROP efectiva, en tres formaciones litológicas: Conglomerado Tiyuyacu inferior, Caliza M-1 y Hollín superior. Palabras Claves: <Campo Auca><Perforación><Velocidad Efectiva><Variables de Perforación><Estadística descriptiva><modelo Matemático. xxv

26 ABSTRACT The objetive of this thesis is to generate a mathematical model for the drilling variables in the sections 12 ¼ and 8 ½ inches with the effective rate of penetration for directional drilling in the Auca oilfield. The drilling variables were: RPM, weight on bit (WOB), mud density, gallonage, pressure, and torque. Data were obtained from drilling final reports, and then organized and systemized in a matrix that allowed a correlation analysis by the use of descriptive statistics. The use of the correlation analysis permits setup a relationship between the rate of penetration and the drilling variables through a statistical model. The objective of this model is not being precise, but investigate predictions in the relationship between dependent variables and independent ROP. Applying the above methodology proceeds to generate models that simulate the behavior of the drilling parameters regarding the actual ROP, three lithological formations: Cluster Tiyuyacu lower Limestone M-1 and higher soot. KEYWORDS: <Auca Field><Drilling>< Effective rate>< Drilling parameters><descriptive Statistics >< Mathematical Model< xxvi

27 INTRODUCCIÓN Para la ubicación de los pozos petroleros se requiere un estudio riguroso y una planificación para explorar y comenzar con el proceso de explotación. Cuando la fuente hidrocarburífera se encuentran por debajo de locaciones inaccesibles tales como zonas urbanas, ecológicas, parques, etc., se ha buscado la forma más viable y económica para explotar estos yacimientos; desarrollándose la perforación direccional. Un pozo direccional es el proceso de dirigir el pozo a lo largo de una trayectoria hacia un objetivo predeterminado para esto es necesario tener control del ángulo del pozo, Pies Perforados, velocidad de rotación (RPM), torque, peso sobre la broca (WOB), Galonaje y la presión. El presente trabajo tiene el propósito de estimar la incidencia que tienen cada una de las variables de perforación en la velocidad de penetración efectiva. Mediante el estudio correlacional se pretende establecer una relación entre la rata de penetración y los parámetros de perforación estableciendo un modelo matemático que describe estadísticamente la asociación o relación entre las variables en estudio cuyo propósito no es calcular sin error, sino obtener predicciones de la variable dependiente para un valor dado en las variables independientes de pozos direccionales del Campo Auca que están sujetos al control y fiscalización de la ARCH (Agencia de Regulación y Control Hidrocarburífera). Para que los resultados del estudio sean confiables se emplearán herramientas estadísticas que generen un modelo matemático, seleccionando un número de pozos que presenten características técnicas similares. xxvii

28 CAPÍTULO I 1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1.1 ENUNCIADO DEL TEMA Estudio de la correlación entre la Velocidad de Penetración Efectiva y las Variables relacionadas en la Perforación de Pozos direccionales perforados en el Campo Auca. 1.2 DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA En la actualidad la perforación direccional de pozos ha permitido un desarrollo más productivo de los campos petroleros y ha ayudado a mitigar el impacto ambiental, permitiendo alcanzar reservorios hidrocarburíferos que se encuentren bajo zonas protegidas sin perturbar la superficie. La perforación de pozos es una fase crucial en la inversión de las compañías, la cual representa un alto costo en un tiempo muy corto, esta actividad se desarrolla en un marco donde los errores deben ser reducidos al mínimo posible 1. La confirmación de la existencia de petróleo en subsuelo es perforando, fase fundamental de la industria petrolera; pero esta perforación está ligada íntimamente a varios procesos que relacionan variables de suma importancia que pueden brindar una eficiencia o lo contrario pueden retardar y en el peor de los casos perder el pozo perforado. Este estudio se centrara en el análisis de la información disponible de pozos direccionales permitiendo estimar una correlación que pretenda establecer una relación entre la rata de penetración y los parámetros de perforación estableciendo un modelo matemático que describe estadísticamente la asociación o relación entre las variables en estudio cuyo propósito no es calcular sin error, sino obtener predicciones de la variable dependiente para un valor dado en las variables independientes. 1.3 JUSTIFICACIÓN La dependencia del petróleo en el Ecuador, obliga a que se perforen nuevos pozos en busca de mantener o elevar la producción de los reservorios. Los trabajos de perforación son actividades que reúnen una serie de disciplinas, cuya eficacia dependerá del respaldo técnico y teórico de los procedimientos. Es imprescindible que cada uno de los mecanismos, técnicas, herramientas y decisiones funcionen con tal eficiencia para lograr optimizar el tiempo y los costos requeridos en las operaciones de perforación. 1 CRISTIAN JAVIER CALISPA MANTILLA y FAUSTO EDUARDO VILLEGAS VÉLEZ (2013) 1

29 El control y fiscalización de las actividades y operaciones hidrocarburíferas por parte de la ARCH, requiere realizar un análisis correlacional entre la velocidad de penetración efectiva y las variables de perforación como: (los RPM, el Torque, el Peso sobre la broca, el Galonaje, densidad, Presión, entre otros) en pozos direccionales perforados en el Campo Auca y por ello se efectuará tal estudio. 1.4 OBJETIVOS OBJETIVO GENERAL Establecer los modelos matemáticos que correlacionen la velocidad de Penetración Efectiva con las variables de perforación en las secciones de 12 ¼ y 8 ½ en pozos direccionales perforados en el Campo Auca OBJETIVOS ESPECÍFICOS Recopilar la información del bit records registrados en los reportes finales de los pozos direccionales perforados sujetos a análisis. Determinar los aspectos teóricos de las variables de perforación que afectan a la velocidad de penetración efectiva. Efectuar un análisis en la sección perforada de 12 ¼ y 8 ½ de pozos direccionales seleccionados mediante cuadros comparativos que permitan encontrar una correlación entre el ROP efectivo y las variables de perforación. Establecer la incidencia que tienen las variables de perforación en el ROP efectiva mediante un modelo matemático para cada sección. Aplicar la metodología estadística desarrollada con anterioridad para tres formaciones litológicas: Conglomerado Tiyuyacu inferior, Caliza M-1 y Hollín superior. Presentar los resultados del informe técnico a la Universidad Central del Ecuador- FIGEMPA y a la entidad auspiciante ARCH (Agencia de Regulación y Control Hidrocarburífera). 2

30 1.5 FACTIBILIDAD Y ACCESIBILIDAD FACTIBILIDAD Es factible llevar a cabo este estudio porque cuenta con la participación activa de los investigadores para su desarrollo, además el proyecto será financiado económicamente por los mismos y cuenta con el asesoramiento técnico del tutor de la carrera de Petróleos de la Universidad Central del Ecuador y de los Coordinadores del Departamento de Perforación de la ARCH (Agencia de Regulación y Control Hidrocarburífero), bibliografía y Web grafía. ACCESIBILIDAD Es accesible debido a que la ARCH (Agencia de Regulación y Control Hidrocarburífero) presta todas las facilidades para acceder a sus instalaciones, disponer de la información y asesoría técnica, necesaria para el desarrollo del estudio técnico. 3

31 CAPITULO II 2 MARCO TEÓRICO 2.1 MARCO INSTITUCIONAL Misión Garantizar el aprovechamiento recomendable de los recursos Hidrocarburífero, propiciar el racional uso de los biocombustibles, velar por la eficiencia de la inversión pública y de los activos productivos en el sector de los hidrocarburos con el fin de precautelar los intereses de la sociedad, mediante la efectiva regulación y el oportuno control de las operaciones y actividades relacionadas 2. Visión La ARCH, Agencia de Regulación y Control Hidrocarburífera, será reconocida como el garante público de los intereses constitucionales del Estado en el sector hidrocarburífero, gracias a su alto nivel técnico-profesional, a su gestión transparente y a su cultura de servicio y mejoramiento continuo MARCO LEGAL Mediante Registro Oficial No.244 del 27 de Julio del 2010, se publica la Ley de Hidrocarburos, según el Artículo 11 se crea la Agencia de Regulación y Control Hidrocarburífero, como organismo técnico-administrativo, encargado de regular, controlar y fiscalizar las actividades técnicas y operacionales en las diferentes fases de la industria hidrocarburífera, que realicen las empresas públicas o privadas, nacionales o extranjeras que ejecuten actividades hidrocarburíferas en el Ecuador; adscrita al Ministerio Sectorial con personalidad jurídica, autonomía administrativa, técnica, económica, financiera, con patrimonio propio MARCO ÉTICO La presente investigación a desarrollarse no atenta en ninguna de sus partes contra los principios éticos, morales, ni económicos de la agencia o de los funcionarios de la misma, en un marco de respeto y protección al medio ambiente; todo esto de acuerdo con las políticas de hidrocarburos establecidos por el Gobierno Nacional y bajo el marco jurídico vigente (2010) 3 CRISTIAN JAVIER CALISPA MANTILLA y FAUSTO EDUARDO VILLEGAS VÉLEZ (2013) 4

32 2.4 MARCO CONCEPTUAL GENERALIDADES DEL CAMPO AUCA Reseña Histórica El campo Auca fue descubierto el 16 de Febrero de 1970 por la compañía Texaco con la perforación del pozo exploratorio Auca 1, alcanzando una profundidad de pies y una producción de 3072 BPPD provenientes de las arenas Napo T y Hollín con un API de 26.9 y 31.1 respectivamente 4. Ubicación geográfica El Campo Auca se localiza en la región Amazónica al noroccidente de la cuenta oriente, dentro del corredor Sacha - Shushufindi, en la Provincia de Orellana. Como se presenta en la figura 1. Se ubica a 260 Km Sur-Este de la ciudad de Quito y a 100 km Sur de la frontera con Colombia. Las coordenadas geográficas del campo están dadas en la tabla 1. Tabla 1. Coordenadas Geográficas COORDENADAS GEOGRÁFICAS Latitud Longitud S S W W FUENTE: ARCH 4 DIEGO RAÚL ALVARADO LEÓN FERNANDO y ANDRÉS LUCERO CALVACHE (2013) 5

33 Figura 1. Mapa de ubicación del campo Auca FUENTE: Mapa de Bloques Petroleros GEOLOGÍA DEL CAMPO AUCA Las formaciones Napo y parte de Hollín fueron depositadas en ambientes variando de marino a estuario y dominado por un régimen de mareas. Debido a estas variaciones de mareas de relativas a lentas, se ha producido una alternancia de ciclos sedimentarios de depósitos, con niveles arcillosos a niveles de caliza de gran extensión en régimen marino que constituyen favorables marcadores estratigráficos. Sus principales arenas productoras son Hollín, Napo T y Napo U que contienen un crudo de 27, 24 y 29 API respectivamente. El campo presenta una estructura de un anticlinal complejo de 23 Km por 4 Km, asimétrico, elongado de dirección Norte-Sur con muy poca variación tectónica al techo de la arenisca U principal. El eje central se alinea con el corredor Sacha Shushufindi de la cuenca oriental, donde se encuentran ubicados los principales campos productores DESCRIPCIÓN LITOLÓGICA GENERAL DE UN POZO EN ESTUDIO FORMACIÓN CHALCANA Esta formación se describe a continuación en secciones: CHALCANA SUPERIOR Formación compuesta principalmente por arcillolitas, limonitas, areniscas como se detallan a continuación: 5 SAÚL JAVIER GONZÁLEZ SILVA y RICARDO ANDRÉS GUTIÉRREZ VELÁSQUEZ.(2015) 6

34 Tabla 2. Descripción litológica Chalcana Superior Conglomerado Gris oscuro, negro, verde oscuro, amarillento, lechoso, opaco a translúcido, muy duro. Arenisca Cuarzosa, blanca, gris, amarillenta, negra, transparente a translúcida, desmenuzable a suelta, grano medio a fino, sub redondeada, regular sorteo, pobre porosidad inferida, sin residuo de hidrocarburo. Asociada con mica Arcillolita Café amarillenta, café claro, gris, moderadamente firme a Firme, sub bloque a bloque, textura terrosa, no calcárea. Limolita Gris clara, gris verdosa, café, firme a moderadamente firme, sub bloque a bloque, textura terrosa, parecida a una arenisca de grano fino, no calcárea FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca. CHALCANA INFERIOR Tabla 3. Descripción litológica Chalcana Inferior Arcillolita Café amarillenta, gris oscura, gris clara, gris verdosa, púrpura, café rojiza, moderadamente firme a firme, irregular Café amarillenta, gris oscura, gris clara, gris verdosa, púrpura, café rojiza, moderadamente firme a firme, irregular Arenisca Cuarzosa, blanca, amarillenta, transparente a translúcida, suelta, grano fino a muy fino, pobre sorteo, regular porosidad inferida. Sin residuo de hidrocarburos. Limolita Gris verdosa, amarillenta, crema, suave a moderadamente firme, sub bloque a bloque, textura terrosa, no calcárea Carbón Negro, opaco, suave a moderadamente firme, sub bloque, quebradizo, brilloso, textura leñosa. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca. 7

35 Formación Orteguaza Está compuesta principalmente de lutitas en la parte superior, en la parte media está compuesta de arcillolita intercalada con niveles de limolita, arenisca y con un pequeño lente de carbón; y hacia la base está compuesta principalmente de lutitas con pequeñas intercalaciones de limolita y arcillolita. Tabla 4. Descripción litológica Orteguaza Lutita Gris verdosa, gris, suave a moderadamente dura, fisil, planar, laminar, terrosa a cerosa, no calcárea. En partes con glauconita. Arcillolita Limolita Café rojiza, rojo ladrillo, amarillo, crema, café, suave, irregular, subbloque, textura cerosa, no calcárea. Gris, gris verdoso, ocasionalmente café rojizo, suave a moderadamente dura, irregular a subbloque, terroso, no calcáreo, gradando a arenisca de grano muy fino. Arenisca Hialina, gris clara, transparente, suelta, de grano muy fino a fino, cuarzosa, redondeada, moderado sorteo, matriz no visible, cemento no visible, porosidad no visible. Sin manifestación de hidrocarburos. Carbón Café oscuro, negro, suave, subbloque, leñoso, textura cerosa con inclusiones de micro-pirita. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Formación Tiyuyacu Esta Formación está compuesta predominantemente de arcillolita intercalada con niveles de limolita y en la parte superior presenta lentes de arenisca. Esta Formación presenta dos cuerpos conglomeráticos bien definidos: CGL SUPERIOR TIYUYACU Este Pies Perforados presenta niveles de conglomerado cuarzoso, intercalados con lentes de arcillolita, limolita y arenisca: 8

36 Tabla 5. Descripción litológica CGL Superior Tiyuyacu Conglomerado Cuarzoso, blanco, gris claro, amarillo claro, hialino, translúcido a sub transparente, suelto, fragmentos angulares rotos. Arcillolita: Rojo ladrillo, café rojizo, gris clara, purpura, suave a moderadamente dura, subbloque a bloque, textura cerosa, no calcárea. Limolita Gris, gris, crema, suave, irregular, textura terrosa, no calcárea. Arenisca Amarilla clara, hialina, translucida a transparente, suelta a moderadamente friable, de grano fino a muy fino, cuarzosa, redondeada a subredondeada, moderado sorteo, matriz no visible, cemento no visible, porosidad no visible. Sin manifestación de hidrocarburos. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca. CGL INFERIOR TIYUYACU Este Pies Perforados presenta niveles de conglomerado chert, intercalados con lentes de arcillolita. Tabla 6. Descripción litológica Conglomerado Inferior Tiyuyacu Conglomerado Chert, negro, gris oscuro, mostaza, ocasionalmente gris claro, opaco, translúcido, suelto, cuarzoso, muy duro, fragmentos angulares rotos, fractura concoidea. Arcillolita Rojo ladrillo, café clara, gris clara, moderadamente dura a suave, subbloque a irregular, textura cerosa, no calcárea. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Formación Tena Esta Formación está compuesta principalmente por arcillolita con intercalaciones de limolita y arenisca. 9

37 Tabla 7. Descripción litológica Tena Arcillolita Café oscuro, café rojizo, rojo ladrillo, café amarillento, crema, gris, moderadamente dura a suave, blocosa a irregular, ocasionalmente sub-blocosa, textura cerosa, no calcárea. Gris verdosa, gris clara, gris clara moteada con crema, moderadamente dura a Limolita suave, irregular a sub blocosa, textura terrosa, ligeramente calcárea, gradando a arenisca de grano muy fino. Arenisca Hialina, amarilla clara, blanca translucida, transparente, suelta, grano fino a medio, cuarzosa, redondeada a sub-redondeada, moderado sorteo, matriz y cemento no visible, porosidad no visible, pobre manifestación de hidrocarburos. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Basal Tena Esta Formación está compuesta principalmente por arcillolita con intercalaciones de arenisca. Tabla 8. Descripción litológica Basal Tena Arcillolita Arenisca Café oscura, café amarillenta, gris clara, moderadamente dura a suave, sub blocosa a irregular, textura cerosa a terrosa, no calcárea. Hialina, amarilla clara, transparente - translúcida, suelta, grano fino a medio, cuarzosa, redondeada a sub-redondeada, moderado sorteo, matriz y cemento no visible, porosidad no visible. Pobre manifestación de hidrocarburos: Trazas a 10% de la muestra. Manchas de hidrocarburos uniforme de color amarillo pálido. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Formación Napo La Formación Napo está conformada por una secuencia intercalada de lutitas, calizas, areniscas y por un cuerpo volcánico que yace en la parte media de esta formación, entre la base de la caliza M-1 y el tope de la caliza M Lutita-Napo Este nivel estratigráfico está formado exclusivamente por lutitas. 10

38 Tabla 9. Descripción litológica Lutita-Napo Lutita Gris oscura, gris, moderadamente dura a suave, sub-bloque, quebradiza, laminar, textura cerosa, no calcárea. Con inclusiones de micro mica. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Caliza M-1 Este nivel estratigráfico está formado por calizas intercaladas con lutitas. Tabla 10. Descripción litológica Caliza M-1 Caliza Lutita Gris, suave-moderadamente dura, sub-bloque, porosidad no visible. Pobre manifestación de hidrocarburos. Manchas de hidrocarburos uniforme de color amarillo pálido. Fluorescencia natural amarillo pálido. Fluorescencia al corte lento en forma de nubes de color blanco azulado débil. Fluorescencia residual natural no visible. Fluorescencia del residuo amarillo pálido en anillo fino. Gris oscura, gris, moderadamente dura a suave, quebradiza, sub-blocosa, laminar, textura cerosa, no calcárea. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Base Caliza M-1 Este nivel estratigráfico está formado por lutitas intercaladas con calizas. Tabla 11. Descripción litológica Base Caliza M-1 Lutita Negra, gris oscura, suave a moderadamente dura, en forma planar a bloque, textura cerosa. Moderadamente calcárea. Caliza Gris, crema, café oscura, gris clara, moderadamente dura a suave, en forma de bloque a irregular, sin presencia de hidrocarburo. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Caliza M-2 Este nivel estratigráfico está constituido principalmente por caliza con una pequeña intercalación de lutita. 11

39 Tabla 12. Descripción litológica Caliza M-2 Caliza Gris oscura, gris moteada con crema, blocosa a sub-blocosa, porosidad no visible. Sin manifestación de hidrocarburos. Lutita Gris oscura, gris, negra, moderadamente dura a suave, astillosa, laminar, textura cerosa, no calcárea. Con inclusiones de micro-mica. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Base Caliza M-2 Este nivel estratigráfico está constituido principalmente por caliza con una pequeña intercalación de lutita. Presenta pequeños lentes de arenisca. Tabla 13. Descripción litológica Base Caliza M2 Lutita Caliza Arenisca Gris oscuro, gris, moderadamente duro, astilloso, fisil, textura cerosa, no calcárea. Crema, crema moteada con gris, moderadamente dura, sub-blocosa a blocosa, porosidad no visible, con inclusiones de glauconita. Sin manifestación de hidrocarburos. Hialina, gris clara, ocasionalmente amarilla clara, transparente a sub-translucido, friable, de grano muy fino a fino, cuarzosa, redondeada, pobre sorteo, matriz argilácea, cemento calcáreo, porosidad no visible, con inclusiones de glauconita. No presenta manifestaciones de hidrocarburos. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Caliza A Este nivel estratigráfico está formado por un cuerpo bien marcado de caliza masiva con delgadas intercalaciones de Lutita. Tabla 14. Descripción litológica Caliza A Caliza Crema, crema moteada gris, moderadamente dura a suave, blocosa a subblocosa, porosidad no visible. Pobre manifestación de hidrocarburos. Manchas de hidrocarburos uniforme de color amarillo pálido. 12

40 Lutita Lutita: Gris oscura, gris, moderadamente dura, fisil, quebradiza, astillosa, textura cerosa, no calcárea. Arenisca: Gris clara, hialina, transparente a translúcida, friable, de grano muy fino a fino, cuarzosa, redondeada, pobre sorteo, matriz argilácea, cemento calcáreo, porosidad no visible. Pobre manifestación de hidrocarburos: Trazas a 10% de la muestra. Manchas de hidrocarburos uniforme de color amarillo pálido. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Arenisca U Este Miembro, se presenta en las secciones, que se describen a continuación: Arenisca U Superior Este nivel estratigráfico está formado por arenisca glauconítica intercalada con capas de calizas y hacia la base presenta lutita. Tabla 15. Descripción litológica Arenisca U Superior Arenisca Hialina, gris clara, transparente a translúcida, friable, de grano fino a muy fino, cuarzosa, redondeada a redondeada, pobre sorteo, matriz argilácea, cemento calcáreo, porosidad pobre visible, con inclusiones de glauconita. Pobre manifestación de hidrocarburos. Caliza Gris oscura, gris, crema, moderadamente dura a suave, blocosa a sub-blocosa, porosidad no visible. Sin manifestación de hidrocarburos. Lutita Gris oscura, gris clara, moderadamente dura a suave, astillosa, laminar, textura terrosa, no calcárea. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Arenisca U Inferior Este nivel estratigráfico está formado por arenisca intercalada con capas de caliza y lutita. 13

41 Tabla 16. Descripción litológica Arenisca U Inferior Arenisca Hialina, transparente, friable, de grano fino a muy fino, cuarzosa, subredondeada a redondeada, pobre sorteo, matriz caolinítica, cemento calcáreo, pobre porosidad visible. Pobre manifestación de hidrocarburos. Manchas de hidrocarburos uniforme de color café claro. Caliza Mudstone, ocasionalmente wackstone, gris oscura, blanca, blanca moteada con gris, moderadamente dura a suave, blocosa, porosidad no visible. Sin manifestación de hidrocarburos. Lutita Gris oscuro, gris, moderadamente duro, astilloso, laminar, sub-blocosa, textura terrosa, no calcárea. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Base Arenisca U Inferior Este nivel estratigráfico está formado por lutita y caliza. Tabla 17. Descripción litológica Base Arenisca U Inferior Lutita Caliza Gris oscura, gris, moderadamente dura a suave, fisil, astillosa, en partes quebradiza, textura terrosa a cerosa, no calcárea. Gris oscura, gris moteada con blanca, moderadamente dura a suave, sub-blocosa a blocosa, porosidad no visible. Sin manifestación de hidrocarburos. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Caliza B Este nivel estratigráfico está formado por caliza intercalada con capas de lutitas. Tabla 18. Descripción litológica Caliza B Caliza Lutita Gris moteada con gris oscura, gris clara, gris oscura, moderadamente dura a suave, blocosa a sub-blocosa, porosidad no visible. Sin manifestación de hidrocarburos. Gris, moderadamente dura a suave, astillosa, laminar, sub-blocosa, textura cerosa, no calcárea. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca. 14

42 Arenisca T Este miembro, se presenta en las secciones, que se describe a continuación: ARENISCA T SUPERIOR Este nivel estratigráfico está formado por arenisca glauconítica intercalada con capas de lutita. Tabla 19. Descripción litológica Arenisca T Superior Arenisca Blanca, hialina, café clara, transparente a translúcida, friable a suelta, de grano fino a medio, cuarzosa, redondeada a sub-redondeada, regular sorteo, matriz caolinítica, cemento calcáreo, pobre porosidad visible, con inclusiones de glauconita. Regular manifestación de hidrocarburos: 10% a 20% de la muestra. Manchas de hidrocarburos uniforme de color café claro. Caliza Gris oscura, moderadamente dura a suave, sub-blocosa, porosidad no visible. Sin manifestación de hidrocarburos. Lutita Gris oscura, gris, modernamente dura, fisil, astillosa, en partes quebradiza, textura terrosa a cerosa, ligeramente calcárea. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca. ARENISCA T PRINCIPAL Este nivel estratigráfico está formado por arenisca intercalada con caliza y caolín; hacia la base presenta delgadas capas de lutita. Tabla 20. Descripción litológica Arenisca T Principal Arenisca Blanca, hialina, café clara, transparente a translúcida, friable a suelta, de grano fino a medio, cuarzosa, redondeada a sub-redondeada, buen sorteo, matriz caolinítica, cemento no visible, regular porosidad visible. Regular manifestación de hidrocarburos: 10 a 20% de la muestra. Manchas de hidrocarburos uniforme de color café claro. Caliza Gris, gris clara, moderadamente dura, sub-blocosa, porosidad no visible. No presenta manifestaciones de hidrocarburos. 15

43 Lutita Caolín Gris oscura, gris, modernamente dura, fisil, astillosa, en partes quebradiza, textura terrosa a cerosa, no calcárea. Café, gris oscuro, blanco moteado con negro, suave a moderadamente dura, blocosa a sub-blocosa, textura cerosa FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Base Arenisca T Principal Este nivel estratigráfico está formado principalmente por lutita y pequeños lentes de caolín en el tope. Tabla 21. Descripción litológica Base Arenisca T PRINCIPAL Lutita Gris, gris oscura, moderadamente dura, sub-fisil a fisil, astillosa, laminar, textura terrosa a cerosa, no calcárea. Caolín Blanco moteado con negro, blanco, gris clara, suave a moderadamente dura, blocosa a sub-blocosa, textura cerosa. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca Caliza C Este nivel estratigráfico está formado por caliza y lutita; hacia la base presenta un lente de arenisca. Este nivel estratigráfico está formado por caliza y Lutita. Tabla 22. Descripción litológica CALIZA C Caliza Gris oscura, gris oscura, gris, café moteada con gris oscura, moderadamente dura a suave, sub-blocosa a blocosa, porosidad no visible. No presenta manifestaciones de hidrocarburos. Lutita Gris, gris oscura, moderadamente dura a suave, sub-fisil a fisil, astillosa, laminar, en partes blocosa, con textura terrosa a cerosa, no calcárea. Arenisca Gris clara, blanca, translúcida a transparente, friable a suelta, de grano fino a muy fino, cuarzoso, sub-redondeada a redondeada, buen sorteo, matriz argilácea, cemento calcáreo, regular porosidad visible, en partes con inclusiones de glauconita. No presenta manifestaciones de hidrocarburos. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca. 16

44 Formación Hollín La Formación Hollín se halla constituida por dos Niveles Estratigráficos: Arenisca Hollín Superior e Inferior. ARENISCA HOLLIN SUPERIOR Está compuesta por una secuencia de arenisca con glauconita, intercalada con caliza en la parte superior; y en la parte inferior lutita y caolín. Tabla 23. Descripción litológica Hollín Superior Arenisca Lutita Caliza Caolín Gris verdosa, café clara, gris clara, translúcida a transparente, friable, grano fino a muy fino, cuarzosa, sub-redondeada a redondeada, regular sorteo, matriz caolinítica, cemento no visible, regular porosidad visible, con inclusiones de glauconita. Regular manifestación de hidrocarburos Gris, gris oscura, moderadamente dura a suave, sub-fisil a fisil, astillosa, laminar, en partes blocosa, textura terrosa a cerosa, no calcárea. Café clara moteada con gris oscura, gris, gris clara, moderadamente dura a suave, sub-blocosa a blocosa, porosidad no visible. No presenta manifestaciones de hidrocarburos. Blanco, blanco moteado con café claro, moderadamente dura a suave, subblocosa a blocosa, textura cerosa. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca. ARENISCA HOLLIN PRINCIPAL La Arenisca Hollín Inferior está compuesta por una secuencia de arenisca intercalada con caolín y lutita. Tabla 24. Descripción litológica Hollín Principal Arenisca Caolín Lutita Café clara, hialina, transparente a translúcida, friable a suelta, grano fino a medio, cuarzoso, redondeado a sub-redondeada, regular sorteo, en partes matriz caolinítica, cemento no visible, regular porosidad visible. Regular manifestación de hidrocarburos Blanco, blanco moteado con gris claro, suave a moderadamente dura, blocosa a sub-blocosa, textura cerosa. Gris, gris clara, moderadamente dura, fisil, laminar, astillosa, textura cerosa, no calcárea. FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca. 17

45 2.4.5 COLUMNA ESTRATIGRÁFICA DEL CAMPO AUCA Figura 2. Columna Estratigráfica del Campo FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Auca. 18

46 2.4.6 PROGRAMA DE PERFORACION DIRECCIONAL DE POZOS 6 Aspectos Generales El diseño de la perforación de pozos es un proceso sistemático y ordenado, este proceso requiere algunos aspectos; por ejemplo: la predicción del dato de presión de fracturamiento requiere de manera anticipada la presión de formación previamente determinada de pozos vecinos cercanos. Este proceso es de manera general y puede aplicarse para el diseño de cualquier tipo de pozos, cuyo único requerimiento consiste en aplicar la tecnología adecuada en cada etapa. La planeación de la perforación de un pozo, requiere de la integración de: Ingeniería, Seguridad, Ecología, Economía, etc PROGRAMA DE PERFORACIÓN DIRECCIONAL 7 Los parámetros necesarios para la planificación de pozos direccionales dependen de la zona en que se realizará la perforación, en esta zona se debe conocer la litología, la situación estructural y la profundidad vertical (TVD) de los posibles intervalos productores. Plan direccional En el caso de pozos direccionales se debe tomar en cuenta la trayectoria del pozo para alcanzar el objetivo. Para lo cual la compañía de servicios de perforación direccionales deberá presentar los diferentes tipos de trayectorias que pueden ser perforados económicamente y sin mayores problemas. Después de un análisis minucioso de las propuestas, la operadora deberá escoger la mejor opción. Los factores considerados para realizar la trayectoria del pozo son los siguientes: a) Características del objetivo: Incluye la forma, el tamaño y longitud del objetivo. b) Profundidad vertical del objetivo. c) Distribución estructural de las formaciones a perforar y tendencia a desviarse de la sarta. d) Desplazamiento horizontal del objetivo. Es función de la localización superficial del equipo. e) Profundidad de inicio de desviación (KOP, Kick Off Point ). Debe apuntarse considerando las características de las formaciones a perforar. Se recomienda que la etapa de incremento de ángulo se lleve a cabo en formaciones suaves a medias BONILLA MONICA Y ALICIA BUESTAN 19

47 suaves y es conveniente que las zonas geo-presionadas se atraviesen con ángulo constante. f) Rata de incremento de ángulo: Es importante determinar posibles trayectorias de acuerdo a diferentes ratas de incremento de ángulo. La correlación con pozos vecinos permitirá determinar la rata de incremento de ángulo óptima de acuerdo a las experiencias en su perforación. g) Tipo de formación: Se debe determinar la compactación y dureza de las formaciones a atravesar, para predecir la variación del azimut del pozo durante la perforación. h) Diámetro del pozo: Se debe determinar el diámetro del pozo y consecuentemente el programa de tuberías de revestimiento. i) Fluido de perforación: Es importante determinar las características de lubricación y arrastre del lodo. Se consideran cuatro secciones principales en la perforación de un pozo direccional: a) KOP (Kick Off Point): Es el punto donde el pozo se aparta de la vertical. Se consigue por medio de varias técnicas de desviación como el uso de motores, cucharas, boquillas, etc. b) Sección de levantamiento: Después del KOP, la inclinación del pozo se aumenta hasta el ángulo deseado, evitando la creación de patas de perro por cambios muy severos de ángulo. c) Sección de ángulo constante: Una vez conseguido el ángulo de inclinación deseado, se mantiene el ángulo para ajustar el pozo al objetivo. d) Disminución de ángulo: Se requiere si el pozo se está dirigiendo por encima del objetivo y se logra mediante la variación de la posición de los estabilizadores y la rigidez de la sarta, así como reduciendo peso sobre la misma Objetivo de la perforación El objetivo es construir un pozo productor de hidrocarburos que consistente en llevar un conducto desde el yacimiento hasta la superficie, permitiendo su explotación de forma segura y al menor costo posible. Rendimiento: Se busca el tipo de broca que perfore un mayor intervalo en un tiempo de rotación aceptable, eliminando el costoso tiempo del viaje. 20

48 Direccional: La densidad de los cortadores, la cantidad de aletas, el control de la vibración y el calibre de la broca son parámetros de selección fundamentales cuando se estudian las aplicaciones direccionales. Análisis históricos: Un análisis objetivo de correlación con pozos vecinos ofrece la oportunidad de comprender las condiciones en el fondo del pozo y las limitaciones en la perforación. De los bits records se pueden obtener datos importantes como la ROP que es un indicativo de la dureza de la roca. Fluidos de perforación: El tipo y calidad del fluido de perforación que se utiliza en el pozo tiene un efecto muy importante en el rendimiento de la broca. Potencia hidráulica de la broca (HSI): El HSI es el factor primario para maximizar la tasa de penetración, y es la energía necesaria en la broca para transportar los cortes desde la salida (cara) de la broca al anular. TFA (Total Flow Área): El flujo de fluido se estrecha en la broca convirtiendo la alta presión y la baja velocidad dentro de la sarta a baja presión y alta velocidad a la salida de la broca PERFORACION DE POZOS DIRECCIONALES Definición 9 La perforación direccional está definida como la práctica de controlar la desviación y dirección de un pozo hacia un determinado objetivo en el subsuelo, siguiendo un determinado programa establecido en términos de la profundidad, ubicación relativa del objetivo, espaciamiento de pozos, buzamiento, evitando coaliciones, entre otras Aplicaciones de la perforación direccional 8 Los pozos direccionales se los planifica por diversas razones como: zonas pobladas, ecológicas inaccesibles, dificultad litológica, etc. Lugares inaccesibles. Cuando el yacimiento se encuentra debajo de sitios inaccesibles por ejemplos ciudades o reservas ecológicas y por lo tanto no se puede realizar un pozo vertical Johan (2009) 21

49 Domo de sal. Cuando los yacimientos se encuentran debajo de un domo de sal y por razones operacionales no se desea atravesar el mismo. Formaciones con falla. Cuando el yacimiento está dividido por varias fallas. Pozo de alivio. Es aquel pozo que se perfora para controlar otro pozo, contrarrestando la presión que género el reventón. 22

50 2.4.8 TIPOS DE POZOS DIRECCIONALES 10 Los pozos direccionales se pueden clasificar de acuerdo al perfil de inclinación que toma, existen tres formas comunes como se ve en la figura 3. Tipo Pozo Incrementar y mantener (Build and hold) Se inicia en superficie hasta el punto del Kick off, a una profundidad relativamente somera. A partir de ese punto el pozo se desviará constantemente hasta alcanzar el ángulo máximo y la dirección deseada, luego el ángulo y la dirección que se ha establecido se mantendrán a lo largo de la perforación hasta llegar al objetivo. Tipo Pozo S Se inicia con una perforación vertical hasta llegar al primer punto de inicio, posteriormente se inicia la inclinación hasta un límite máximo, para después mantener el ángulo y la dirección hasta alcanzar el desplazamiento deseado. A partir de este segundo punto se disminuirá el ángulo hasta volver a tener una dirección vertical o casi vertical. Tipo Pozo Incremento Continuo (Continuous Build) La trayectoria es similar a la mencionada en el Tipo J, comenzando con la primera sección construida mediante una perforación vertical, pero, a diferencia del Tipo J, el punto de inicio se encontrara a una mayor profundidad, a partir de este punto se comenzara a realizar el incremento de la desviación y esta será de forma continua hasta llegar al objetivo. Figura 3. Tipos de Pozos Direccionales FUENTE: Adrián Muñoz (2014) 10 Muños (2014) 23

51 2.4.9 PLANIFICACIÓN DE PERFORACIÓN 11 En el diseño de un pozo uno de los aspectos más importante es determinar las características específicas (formaciones a perforar, estabilidad, etc.) y problemas que se podrían encontrar durante la perforación. Esto se puede realizar mediante el análisis de información generada en el campo. Se debe realizar correlaciones entre pozos vecinos perforados, debido a que estos proporcionaran información que puede ser recopilada, como: el historial de perforación, resumen de operaciones, registro de brocas (Bit Records), registro de control litológico, etc. Este estudio está enfocado en función de esas directrices para poder establecer el grado de correlación entre la velocidad de penetración efectiva y las variables presentes en la perforación, con el objeto de optimizar y evaluar el control de las mismas durante el proceso de perforación. Historia de perforación Registra todos los eventos ocurridos durante la perforación, destacando la información relevante, así como los problemas encontrados, registros geofísicos tomados, record de brocas, equipo de perforación utilizado, etc., además de toda la información que se considere pertinente. Resumen de Operaciones Se realiza un programa resumido de las operaciones que se ejecutan durante la intervención del pozo, así como el término del mismo, es un informe de operaciones donde se detalla cada intervención al pozo, con sus operaciones normales, problemáticas y como fueron solucionadas, días de duración de cada etapa de perforación y días totales. Registro de Barrenas En cada pozo que se va interviniendo se lleva un registro de brocas con el fin de programar en el próximo diseño de pozo las brocas ideales para cada formación y las condiciones de operación óptimas de trabajo para cada etapa. La estadística consiste en: 1. Numero de Brocas 2. Características 3. Rendimiento

52 4. Condiciones De Operación 5. Fluido Desgaste 6. Observaciones Registro Litológico En cada pozo que se va interviniendo se lleva un registro litológico que proporciona información valiosa para el inicio de los trabajos de perforación PROGRAMA DE BROCAS 12 Durante la planeación de un pozo; se debe seleccionar los tipos de broca a usarse de acuerdo a las características de la formación. Uno de los objetivos en la selección de brocas es el de reducir los costos de perforación, mediante la selección de una broca adecuada a la formación logrando así una mayor nivel de operación Tipos De Broca En la actualidad existen diversos tipos de brocas para la perforación de pozos que difieren entre sí, ya sea en su estructura de corte o por su sistema de rodamiento. Las brocas se clasifican en: Brocas tricónicas Brocas de diamante Brocas de diamante policristalino (PDC) Broca Tricónica (TRIC) 13 Son aquellas brocas que tienen 3 conos, los cuales se van interfiriendo y luego limpiando entre sí, con filas de cortadores en cada cono. Los conos son de dos tipos: de dientes tallados o de insertos de carburo de tungsteno (Tungsten Carbide Inserts, TCI), pueden ser de varios tamaños y durezas de acuerdo a las litologías previstas como se muestra en la figura ANDRADE DANIEL y SARANGO RICARDO (2015) 25

53 Figura 4. Broca Ticónica FUENTE: ARCH-Reporte final de brocas Broca PDC 14 Las brocas PDC (diamante-policristalino compacto), son un tipo de brocas de cuerpo compacto con cortadores fijos que utilizan diamantes sintéticos como estructura de corte como se muestra en la figura 5 Figura 5. Broca PDC FUENTE: ARCH-Reporte final de brocas 14 ANDRADE DANIEL y SARANGO RICARDO (2015) 26

54 Factores De Selección De La Broca 15 Dureza y abrasividad de la formación (Suave. Media suave, Dura, Media dura, Dura). Geometría del pozo Control direccional Sistema de rotación Tipo de fluido de perforación Parámetros De Operación 14 Peso sobre la broca (WOB) Velocidad de rotación (RPM) Hidráulica de perforación Esta selección de parámetros para la optimización de la perforación es una de las más importantes Clasificación IADC de las brocas La Asociación Internacional de Contratistas de Perforación (IADC) ha desarrollado un sistema estandarizado para clasificar las brocas y evitar que exista confusión entre los tipos de brocas equivalentes en relación con los distintos fabricantes. Para este propósito se creó el sistema (Código IADC) de clasificación tanto para brocas tricónicas (tabla 25) como brocas PDC (tabla 26)

55 28 Tabla 25. Clasificación IADC para Brocas Tricónicas Primer dígito Segundo dígito Tercer dígito Sistema de corte Dureza Dientes de acero 1 Dientes de acero para formación blanda 1 Suave T O B E R A S P A R A L O D O Y B A L E R O S E S T T O B E R A S A I R E / L O D O Y B A L E R O S E S T P R O T E C C I Ó N A L C A L I B R E Y B A L E R O B A L E R O S E L L A D O A U T O L U B R I C A B L E B A L E R O S E L L A D O Y P R O T E C C I Ó N A L C H U M A C E R A S E L L A D A C H U M A C E R A S E L L A D A Y P R O T E C C I Ó N P A R A P E R F O R A C I Ó N D I R E C C I O N A L O T R O S 2 Media suave 3 Media dura 4 Dura 2 Dientes de acero para formación media 1 Suave 2 Media suave 3 Media dura 4 Dura 3 Dientes de acero para formación dura 1 Suave 2 Media suave 3 Media dura 4 Dura Dientes de insertos 4 Dientes de acero para formación blanda 1 Suave 2 Media suave 3 Media dura 4 Dura 5 Dientes de acero para formación media 1 Suave 2 Media suave 3 Media dura 4 Dura 6 Dientes de acero para formación dura 1 Suave 7 Dientes de acero para formación dura 1 Suave 2 Media suave 3 Media dura 4 Dura 8 Dientes de acero para formación dura 1 Suave 2 Media suave 3 Media dura

56 Á Á S C A N N T A L D D D L 4 Dura A A I C R R B A R L. E FUENTE: Malacatero Tabla 26. Clasificación IADC para brocas Pdc Primer caracter Segundo caracter Tercer caracter Cuarto caracter Cuerpo de la broca Tipo de formación Estructura del cortador Perfil de la broca M Matriz 2 PDC, 19 mm 1 Fishtail pequeño S Acero 1 Muy suave 3 PDC, 13 mm 2 Pequeño D Diamante 4 PDC, 8 mm 3 Medio 2 PDC, 19 mm 4 Grande 2 Suave 3 PDC, 13 mm 4 PDC, 8 mm 2 PDC, 19 mm 3 Suave a media 3 PDC, 13 mm 4 PDC, 8 mm 2 PDC, 19 mm 4 Media 3 PDC, 13 mm 4 PDC, 8 mm 5 Sin código 1 Diamante natural 6 Media dura 2 TSP 3 Combinación 1 Diamante natural 7 Dura 2 TSP 3 Combinación 8 Extremadamente dura 1 Diamante natural 4 Diamante impregnado FUENTE: Kingdom drilling services Ltd, 29

57 FUNDAMENTOS TEÓRICOS DE LOS PARÁMETROS DE PERFORACIÓN Los parámetros de perforación son valores físicos registrados en función de la profundidad perforada. Los valores registrados de los parámetros de perforación son fundamentales y sirven para identificar problemas que se presentan repentinamente ò a su vez mejoraran la perforación que se lleva a cabo Torsión El torque o tensión es la resistencia ejercida por la tubería a girar durante la perforación, debido al contacto de la sarta con las paredes del pozo, en comparación con los pozos verticales, en pozos direccionales el torque se incrementa 17. El incremento de torsión produce: Cambios en los ángulos del agujero Fuga en la sarta Cambio de formación Propiedades no adecuadas del lodo Incremento en el peso sobre la barrena Limpieza inadecuada del pozo Falla de los cojines (rodamientos) en una barrena de tres conos. La disminución de torsión produce 18 : Cambios de formación Cambios en la velocidad de rotación Disminución en el peso sobre la barrena Mejora en las propiedades del lodo Enderezamiento del ángulo del agujero La torsión irregular/variable produce: Ampliación con estabilizador Perforación seca Barrena embolada Perforación de formación arenosa Residuos metálicos en el agujero Fugas en la tubería 16 ANDRÉS ALBÁN y FAUSTO ÁLVAREZ (2014) 17 DE LA TORRE (2008) 18 ANDRÉS ALBÁN y FAUSTO ÁLVAREZ (2014) 30

58 WOB excesivo Cambios en la velocidad de rotación Ángulo de inclinación Es el ángulo fuera de la vertical, también llamado ángulo de desviación. El radio de curvatura está determinado por la tasa de ganancia de ángulo que se utiliza para pasar desde la vertical hasta la horizontal Tipo y diseño de la broca 19 En la perforación de un pozo, la adecuada selección del tipo de broca, es un factor muy importante para optimizar las operaciones de perforación. La selección de la broca depende de varios factores como el tipo y características de la formación, el fluido de perforación utilizado, las condiciones a las que se va a operar entre otros ROP efectivo 20 Es la velocidad con la cual la broca penetra la formación durante la perforación, se la mide en ft/h; es un indicador del estado de la broca, ya que si no se encuentra en un rango de trabajo es señal de que es tiempo de cambiarla. Un incremento en el ROP podría indicar: Cambio en la formación Perforación cerca del balance (reduciendo sobre balance) Una disminución en la ROP puede resultar de una o más de las siguientes condiciones: Barrena desgastada Los parámetros WOB, RPM o hidráulicos no están optimizados Cambios en la formación Agujero torcido Fugas hidráulicas en la sarta Transferencia inconsistente del WOB ANDRÉS ALBÁN y FAUSTO ÁLVAREZ (

59 ROP promedio 19 Es la relación entre el Pies Perforados (ft) y las horas promedio empleadas para perforar dicho Pies Perforados, las horas promedio incluyen el tiempo de conexión y cualquier otra actividad que tenga un tiempo menor de duración a 30 min Galonaje (GPM) 21 Es la cantidad de volumen de fluido de perforación en un determinado periodo de tiempo, este afecta a la limpieza del hueco y de la broca. Altas tasas de flujo ofrecen mejor limpieza que las bajas, porque transportan mejor los cortes a la superficie debido a una mayor velocidad anular y aumentan la energía hidráulica en la broca WOB (Peso sobre la Broca) 22 Es la cantidad de fuerza ejercida sobre la broca con el fin de mantener la broca en profundidad evitando que se produzcan remolinos. La tasa de penetración aumenta al aumentar el peso sobre la broca, por lo que esta variable puede ser modificada para ayudar a mantener condiciones óptimas en la operación de perforación, sin embargo este factor debe tener en cuenta las recomendaciones que se proponen en las especificaciones del fabricante, debido a que al aumentar el peso y la velocidad de rotación puede acelerar el desgaste de los dientes y los elementos de corte de la broca, debido a que se incrementa la vibración. Además se debe tener en cuenta una alta eficiencia en la limpieza de los cortes en el fondo del pozo para poder optimizar las operaciones de perforación al aumentar el WOB RPM total La velocidad de rotación total expresada en (Revoluciones por Minuto) de la broca es igual a la velocidad de rotación en superficie aplicada por la rotaria a la sarta de perforación más la velocidad de rotación que se tiene en el fondo por el motor. Es uno de los factores más importantes que afectan el rendimiento de la broca, y la cantidad de RPM depende de la dureza y abrasión de la formación, ya que con altos RPM la perforación es más eficiente en formaciones blandas, contrariamente un RPM más bajo es eficiente en formaciones duras y abrasivas debido a que minimiza las vibraciones y el desgaste de los elementos de corte. 21 ANDRADE DANIEL y SARANGO RICARDO (2015) 22 ANDRADE DANIEL y SARANGO RICARDO (2015) 32

60 Profundidad Una roca perforada cercana a la superficie presenta características de perforabilidad mayores que cuando la formación se encuentra a mayor profundidad, debida principalmente a que la presión de confinamiento, dureza, resistencia a la compresión, compactación entre otros, aumentan con la profundidad, reduciendo la velocidad de penetración Densidad La densidad es el peso del lodo que brinda estabilidad y un control adecuado del pozo, es la masa de un material en relación al volumen que ocupa. Para efecto de campo, se maneja el concepto del peso en lugar de masa. Se mide con la balanza para lodos. La importancia de la densidad de un fluido es probablemente una de las propiedades más importantes, ya que gracias a su correcto manejo, se logra el control de un pozo; manteniendo la Presión Hidrostática igual o ligeramente mayor que la presión de Formación Presión circulante 23 Es aquella presión que es ejercida por las bombas de lodo antes de entrar al circuito circulatorio. El incremento de presión circulante podría ser debido a una o más de las siguientes causas: Peso mayor del lodo o propiedades inadecuadas del lodo Toberas de la barrena taponadas o parcialmente taponadas Tasa de flujo (gasto) incrementada Restricción anular La disminución de presión circulante puede deberse a una o más de las siguientes causas: Peso del lodo más liviano Fuga en la sarta Reducción en la tasa de flujo (caudal o gasto) Aire en el lodo Mal funcionamiento de la bomba En general, se debe aplicar peso, antes de que se supere la velocidad rotaria, de manera que la estructura de corte se mantenga en profundidad para estabilizar la broca y evitar remolino. 23 ANDRÉS ALBÁN y FAUSTO ÁLVAREZ 33

61 FUNDAMENTOS BASICOS DE ESTADISTICA Estadística Descriptiva 24 La estadística descriptiva analiza, estudia y describe con la finalidad de obtener información, analizarla, y simplificar lo necesario para que pueda ser interpretada cómoda y rápidamente el comportamiento de los datos y, por tanto pueda utilizarse eficazmente. Para ello se usan herramientas como: Tablas de frecuencia 25 Una forma común de organizar la información son las tablas de frecuencia, las cuales sintetizan la información para poder graficarlas en un histograma de frecuencias Gráficos: Diagramas de barras e histogramas 22 Diagramas de barras Representa frecuencias sin acumular. Estos gráficos son válidos para datos cuantitativos (de tipo discreto) y cualitativos. En el eje y se pueden representar tanto las frecuencias absolutas como relativas. Histograma El histograma es un gráfico de frecuencias sin acumular. Este gráfico es válido para datos cuantitativos de tipo continuo o discreto si tiene un gran número de datos, es una representación visual de la información en donde se evidencia principalmente 3 características: forma, tendencia posicional y dispersión como se observa en la figura 6. Mediante este tipo de diagramas se podrá analizar e interpretar la información. Figura 6. Histograma de distribución de frecuencias FUENTE: file:///c:/users/henry/downloads/econometriatii% file:///c:/users/henry/downloads/econometriatii%20 34

62 Medidas numéricas 26 Medidas de Centralización: media, mediana y moda Estas medidas pretenden caracterizar la distribución de la variable/s que estamos analizando por los valores del centro. Es decir, son valores representativos de todos los valores que toma la variable. Media aritmética Representa el centro de gravedad de una distribución y se define como la suma ponderada de los valores de la variable por sus frecuencias relativas y lo denotaremos y se calcula mediante la expresión Dónde: representa el valor de la variable en distribuciones no agrupadas o la marca de clase en distribuciones agrupadas; es decir, en este último caso se hace el supuesto que la frecuencia del intervalo de confianza está agrupada en la marca de clase. El inconveniente de la media aritmética es que es muy sensible a los valores extremos de una distribución. Mediana La mediana es el valor central de la variable, es decir, supuesta la muestra ordenada en orden creciente o decreciente, el valor que divide en dos partes la muestra. Para calcular la posición de la mediana mediante la siguiente expresión: Dónde: n es el número de datos registrados en la muestra. Moda La moda es el valor de la variable que tenga mayor frecuencia absoluta, la que más se repite, es la única medida de centralización que tiene sentido estudiar en una variable cualitativa, pues no precisa la realización de ningún cálculo. Por su propia definición, la moda no es única, pues puede haber dos o más valores de la variable que tengan la misma frecuencia siendo esta máxima. En cuyo caso tendremos una distribución bimodal o polimodal según el 26 file:///c:/users/henry/downloads/econometriatii%20 35

63 caso. Cuando los datos están agrupados en el intevalo de confianza se puede tomar la marca de clase o realizar una aproximación mediante la siguiente fórmula: Dónde: Li = límite inferior de la clase modal, c = amplitud del intervalo de confianza. La moda se puede utilizar para datos cualitativos pero no tiene porqué situarse en la zona central del gráfico. Medidas de Dispersión : Rango, Varianza y Desviación 27 Rango Es la diferencia entre el mayor valor de una variable y el menor. Depende mucho de los valores extremos (Q3 Q1). Varianza Es la medida la cual identifica la diferencia promedio entre cada uno de los valores de la muestra analizados con respecto a su punto central, representado como la media. El promedio es calculado elevando cada una de las diferencias al cuadrado, y posteriormente calculando su promedio, es decir se suma todos los cuadrados de las diferencias de cada valor con respecto a la media y se divide el resultado por el número total de observaciones. Para calcular la varianza de una población se utiliza la siguiente fórmula: Dónde: representa la varianza, Xi representa cada uno de los valores, m representa la media y N es el número de observaciones o tamaño de la población. En el caso de estar trabajando con una muestra, la ecuación que se debe emplear es la siguiente: Dónde: representa la varianza, Xi representa cada uno de los valores, X representa la media de la muestra y n es el número de observaciones o tamaño de la muestra. En la 27 ANDRADE DANIEL y SARANGO RICARDO (2015) 36

64 ecuación se puede observar que se le resta uno al tamaño de la muestra, esto se realiza con el fin de aplicar una medida de corrección a la varianza, para que sea un valor más representativo para la población. Desviación típica o estándar Es la medida que permite determinar el promedio aritmético de variación de los datos de la muestra con respecto a la media. El valor numérico resultante de la desviación estándar representa el promedio de diferencia que hay entre los datos y la media. El cálculo de esta medida estadística se lo realiza obteniendo la raíz cuadrada de la varianza Mientras mayor sea la desviación estándar mayor será la dispersión de la población o muestra analizada, se la puede definir con un concepto matemático, en el que describe que la desviación estándar es un promedio de las desviaciones individuales de cada una de las observaciones con respecto al promedio de una distribución. Covarianza 28 El índice de Covarianza es la sumatoria de los productos cruzados de las variables, divido para N: Una expresión equivalente es: A partir de la covarianza se ha derivado la siguiente formula de coeficiente de correlación de Pearson. El índice de Covarianza toma: El valor 0 si no hay covariación entre las variables. Un valor positivo si hay covariación directa. Será más grande cuanto mayor sea la intensidad de la covariación directa. Un valor negativo si hay covariación inversa. Será más pequeño cuanto mayor sea la intensidad de la covariación inversa. El índice de Covarianza no tiene máximo ni tampoco mínimo. El índice de Covarianza mide la covariación en la escala original de las variables y es sensible a la variabilidad, por tanto NO debe ser utilizada para hacer

65 comparaciones cuando las escalas de las variables comparadas, o la variación, son diferentes Intervalo de Confianza 29 Un intervalo de confianza es un rango de valores (calculado en una muestra) en el cual se encuentra el verdadero valor del parámetro, con una probabilidad determinada. La probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre en el intervalo de confianza construido se denomina nivel de confianza, y se denota 1-. La probabilidad de equivocarnos se llama nivel de significancia y se simboliza. Generalmente se construyen el intervalo de confianza con una aceptación del 1- =95% (o significancia =5%). Menos frecuentes son los intervalos de confianza con =10% o =1%. Para construir un intervalo de confianza, se puede comprobar que la distribución Normal Estándar cumple: una media =0 y varianza, =1. Una variable distribuida N (0,1), generalmente se denota con la letra z. En particular, si X~N (, ), entonces z = (X- )/ tiene distribución normal estándar P ( < z < 1.96) = Si una variable X tiene distribución N (, ), entonces el 95% de las veces se cumple: Despejando en la ecuación se tiene: El resultado es un intervalo que incluye al el 95% de las veces. Es decir, es un intervalo de confianza al 95% para la media cuando la variable X es normal y es conocido. Como se muestra en la figura

66 Figura 7. Pies Perforados de confianza FUENTE: MODELOS DE REGRESIÒN 30 La regresión consiste en ajustar lo más posible la nube de puntos de un diagrama de dispersión a una curva. Cuando esta es una recta obtenemos la recta de regresión lineal, cuando es una parábola, regresión parabólica, cuando es una exponencial, regresión exponencial, etc. (lógicamente r debe ser distinto de 0 en todos los casos). Es una técnica estadística, que analiza la relación de dos o más variables continuas, cuando analiza las dos variables a esta se le conoce como variable bivariantes que pueden corresponder a variables cualitativas. La regresión nos permite el cambio en una de las variables llamadas respuesta y que corresponde a otra conocida como variable explicativa, la regresión es una técnica utilizada para inferir datos a partir de otros y hallar una respuesta de lo que puede suceder. En ocasiones se manipula de mala manera por lo que es necesario realizar una selección adecuada de las variables que van a construir las fórmulas matemáticas, que representen a la regresión. Se pueden encontrar varios tipos de regresión, por ejemplo: a) Regresión lineal simple b) Regresión múltiple (varias variables) c) Regresión logística 30 file:///c:/users/henry/downloads/econometriatii%20 39

67 TIPOS DE REGRESIÓN 31 Regresión Lineal Simple: Si las dos variables X e Y se relacionan según un modelo de línea recta, La ecuación que regirá el sistema será: Y= a+bx. Regresión no lineal o curvilínea: Cuando las variables X e Y se relacionan según una línea curva, las más utilizadas son: a) Regresión parabólica. En muchos casos, es una función de segundo grado la que se ajusta lo suficiente a la situación real dada. La expresión general de un polinomio de segundo grado es: Y=a+bX+cX2, donde a, b y c son los parámetros. b) Regresión Exponencial. El modelo de ecuación es el siguiente: Y= Ae X, este modelo se puede linealizar utilizando logaritmos. c) Regresión Logarítmica. La curva logarítmica Y = a + b log X es también una recta, pero en lugar de estar referida a las variables originales X e Y, está referida a log X y a Y. d) Regresión múltiple. Cuando tenemos más de una variable independiente (X1, X2,..., Xk), y una sola variable dependiente Y, se puede escribir la relación como Y = f(x1, X2,..., Xk). e) La forma más usada en la práctica es aquella en la que se puede suponer que el modelo es lineal en sus parámetros o al menos que se pueda linealizar: Y = β0 + β1 X1 + β2 X βk Xk CORRELACION ESTADISTICA La correlación estadística constituye una técnica estadística que nos indica si dos variables están relacionadas o no. Relación entre las Variables La correlación puede decir algo acerca de la relación entre las variables. Se utiliza para entender: a) Si la relación es positiva o negativa b) La fuerza de la relación existente. La correlación es una herramienta poderosa que brinda piezas vitales de información. 31 ANDRADE DANIEL y SARANGO RICARDO (2015) 40

68 Coeficiente de Correlación 32 La correlación estadística es medida por lo que se denomina coeficiente de correlación (r). Su valor numérico varía de 1,0 a -1,0. Nos indica la fuerza de la relación. En general, r> 0 indica una relación positiva y r <0 indica una relación negativa, mientras que r = 0 indica que no hay relación (o que las variables son independientes y no están relacionadas). Aquí, r = 1,0 describe una correlación positiva perfecta y r = -1,0 describe una correlación negativa perfecta. Cuanto más cerca estén los coeficientes de +1,0 y -1,0, mayor será la fuerza de la relación entre las variables. Como norma general, las siguientes directrices sobre la fuerza de la relación son útiles (aunque muchos expertos podrían disentir con la elección de los límites). Como se puede observar en la tabla 27. Tabla 27. Valor de R y su fuerza de Relación Valor de r Fuerza de relación -1,0 a -0,5 o 1,0 a 0,5 Fuerte -0,5 a -0,3 o 0,3 a 0,5 Moderada -0,3 a -0,1 o 0,1 a 0,3 Débil -0,1 a 0,1 Ninguna o muy débil Fuente: La correlación es solamente apropiada para examinar la relación entre datos cuantificables significativos (por ejemplo, la presión atmosférica o la temperatura) en vez de datos categóricos, tales como el sexo, el color favorito, etc. Desventajas Si bien r (coeficiente de correlación) es una herramienta poderosa, debe ser utilizada con cuidado. Los coeficientes de correlación más utilizados sólo miden una relación lineal

69 a) Es perfectamente posible que, si bien existe una fuerte relación no lineal entre las variables, r está cerca de 0 o igual a 0. En tal caso, un diagrama de dispersión puede indicar aproximadamente la existencia o no de una relación no lineal. b) Hay que tener cuidado al interpretar el valor de 'r'. Por ejemplo, se podría calcular 'r' entre el número de calzado y la inteligencia de las personas, la altura y los ingresos. Cualquiera sea el valor de r, no tiene sentido y por lo tanto es llamado correlación de oportunidad o sin sentido. c) 'R' no debe ser utilizado para decir algo sobre la relación entre causa y efecto. Dicho de otra manera, al examinar el valor de 'r' podríamos concluir que las variables X e Y están relacionadas. Sin embargo, el mismo valor de 'r no nos dice si X ínfluencia a Y o al revés. La correlación estadística no debe ser la herramienta principal para estudiar la causalidad, por el problema con las terceras variables Coeficiente de correlación lineal Este coeficiente de correlación mide el grado de intensidad de esta posible relación entre las variables. Este coeficiente se aplica cuando la relación que puede existir entre las variables es lineal (es decir, si representáramos en un gráfico los pares de valores de las dos variables la nube de puntos se aproximaría a una recta). No obstante, puede que exista una relación que no sea lineal, sino exponencial, parabólica, etc. En estos casos, el coeficiente de correlación lineal mediría mal la intensidad de la relación de las variables, por lo que convendría utilizar otro tipo de coeficiente más apropiado. Para ver, si se puede utilizar el coeficiente de correlación lineal como se muestra en la figura 8. Figura 8. Diagrama de Dispersión FUENTE: file:///c:/users/henry/downloads/econometriatii%20 Si existe regresión, a la ecuación que nos describe la relación entre las dos variables la denominará ecuación de regresión. Para determinar esta ecuación se utiliza generalmente el 42

70 método de mínimos cuadrados, que nos dice que, la suma de los cuadrados de las distancias verticales de los puntos a la recta debe ser lo más pequeña posible. El porcentaje de variación que es controlado o explicado mediante el modelo, se conoce como Coeficiente de Determinación, que se denota con R2. Este valor está en el rango de 0< R2<1. Por tanto: Si R2=1, habrá una dependencia funcional. Cuanto más se acerque dicho valor a la unidad, mayor poder explicativo tendrá el modelo de regresión. Si R2=0, X no explica en absoluto ninguna de las variaciones de la variable Y, de modo que o bien el modelo es inadecuado, o bien las variables son independientes. Cuanto más cercano a 0 esté dicho valor, menor poder explicativo Coeficiente de Correlación de Pearson 34 Dado dos variables, la correlación permite hacer estimaciones del valor de una de ellas conociendo el valor de la otra variable. Los coeficientes de correlación son medidas que indican la situación relativa de los mismos sucesos respecto a las dos variables, es decir, son la expresión numérica que nos indica el grado de relación existente entre las 2 variables y en qué medida se relacionan. Son números que varían entre los límites +1 y -1. Su magnitud indica el grado de asociación entre las variables; el valor r = 0 indica que no existe relación entre las variables; los valores (1 son indicadores de una correlación perfecta positiva (al crecer o decrecer X, crece o decrece Y) o negativa (Al crecer o decrecer X, decrece o crece Y). Como se muestra en la figura 9. Figura 9. Indicadores de Correlación FUENTE: 33 ANDRADE DANIEL y SARANGO RICARDO (2015)

71 Tabla 28. Descripción del Coeficiente de Correlación FUENTE: Propiedades del coeficiente de correlación r de Pearson 35 : a) El valor de r es independiente de las unidades en que se midan x y y. b) r = 1 si y sólo si todos los pares de puntos de la muestra están en una recta con pendiente positiva y r = 1 si y sólo si todos los pares de puntos de la muestra están en una recta con pendiente negativa. c) El rango de valores de r está dado por el intervalo 1 r 1. d) Simetría: El valor de r no depende de cuál de las dos variables bajo estudio se designe como x y cuál como y. e) r mide la fuerza de una relación lineal. No está diseñado para medir la fuerza de una relación que no sea lineal

72 INCENTIDUMBRE Y PROBALIDAD La probabilidad es la ciencia de la incertidumbre. Nos facilita algunas reglas matemáticas precisas que nos permite comprender y analizar nuestra propia ignorancia; es decir nos proporciona una estructura de razonamiento que nos permite trabajar con nuestros conocimientos limitados y tomar decisiones basados en lo que sabemos y en lo que desconocemos 36 La incertidumbre es una medida de la inseguridad o grado de desconocimiento acerca de una variable o evento. La incertidumbre estadística es "la aleatoriedad o el error proveniente de varias fuentes al usar la metodología estadística, define el riesgo como "la probabilidad de que pase algo malo." Note que en términos de teoría de decisiones, el riesgo es definido como las pérdidas promedio o las pérdidas que se pronostican cuando algo malo sucede 32. Claramente, cuando las decisiones de ordenación van a basarse en estimados cuantitativos, provenientes de los modelos de evaluación, es deseable que la incertidumbre sea cuantificada y utilizada para calcular la probabilidad de lograr el objetivo deseado y/o de incurrir en eventos indeseables 37. Determinar la incertidumbre de una medida no implica duda acerca de la validez de la medida; al contrario, el conocimiento de las incertidumbres de la medida implican un incremento de la confianza de la validez del resultado de la medida 38. Se observa la figura 10. Figura 10. Donde se genera la Incertidumbre FUENTE: Gerencia de Incertidumbre: Medardo Yanes (2001) incertidumbre en el modelo

73 MODELO PROBABILISTICO DE MONTE CARLO 39 El análisis de riesgo forma parte de todas las decisiones que tomamos. Nos enfrentamos continuamente a la incertidumbre, la ambigüedad y la variabilidad. Y aunque tenemos un acceso a la información sin precedentes, no podemos predecir con precisión el futuro. La simulación Monte Carlo permite ver todos los resultados posibles de las decisiones que tomamos y evaluar el impacto del riesgo, lo cual nos permite tomar mejores decisiones en condiciones de incertidumbre. El análisis de riesgo se puede realizar cualitativa y cuantitativamente. El análisis de riesgo cualitativo generalmente incluye la evaluación instintiva o por corazonada de una situación, y se caracteriza por afirmaciones como Eso parece muy arriesgado o Probablemente obtendremos buenos resultados. El análisis de riesgo cuantitativo trata de asignar valores numéricos a los riesgos, utilizando datos empíricos o cuantificando evaluaciones cualitativas. Vamos a concentrarnos en el análisis de riesgo cuantitativo. 40 La simulación de Monte Carlo es una técnica que combina conceptos estadísticos (muestreo aleatorio) con la capacidad que tienen los ordenadores para generar números pseudoaleatorios y automatizar cálculos. Los orígenes de esta técnica están ligados al trabajo desarrollado por Stan Ulam y John Von Neumann a finales de los 40 en el laboratorio de Los Alamos, cuando investigaban el movimiento aleatorio de los neutrones. En años posteriores, la simulación de Monte Carlo se ha venido aplicando a una infinidad de ámbitos como alternativa a los modelos matemáticos exactos o incluso como único medio de estimar soluciones para problemas complejos. Así, en la actualidad es posible encontrar modelos que hacen uso de simulación MC en las áreas informática, empresarial, económica, industrial e incluso social. En otras palabras, la simulación de Monte Carlo está presente en todos aquellos ámbitos en los que el comportamiento aleatorio o probabilístico desempeña un papel fundamental -precisamente, el nombre de Monte Carlo proviene de la famosa ciudad de Mónaco, donde abundan los casinos de juego y donde el azar, la probabilidad y el comportamiento aleatorio conforman todo un estilo de vida. Son muchos los autores que han apostado por utilizar hojas de cálculo para realizar simulación MC. La potencia de las hojas de cálculo reside en su universalidad, en su facilidad de uso, en su capacidad para recalcular valores y, sobre todo, en las posibilidades que ofrece con respecto al análisis de escenarios

74 HIPOTESIS Mediante el análisis técnico entre la velocidad de penetración efectiva y las variables de perforación podría existir una correlación que permita establecer un modelo matemático estimado que describa estadísticamente la asociación o relación entre las variables en estudio y así obtener predicciones de la variable dependiente para un valor dado en las variables independientes en las secciones de 12¼ y 8 ½, que sea aplicable en las formaciones litológicas atravesadas en los pozos direccionales perforados en el Campo Auca. 47

75 CAPITULO III 3 METODOLOGÍA 3.1 TIPO DE ESTUDIO Este proyecto es de tipo técnico descriptivo y permitirá investigar la correlación existente entre la velocidad de penetración efectiva y las variables de perforación en pozos direccionales del Campo Auca, con el objeto de generar un modelo matemático que estime las variables durante las operaciones de perforación en la sección de 12¼ y la sección de 8½. 3.2 UNIVERSO Y MUESTRA UNIVERSO El universo seleccionado está enmarcado dentro del campo Auca con los pozos que fueron perforados en el MUESTRA Solo se trabajará con la muestra seleccionada y proporcionada por la ARCH para realizar el estudio correspondiente. Los pozos seleccionados dentro del Campo Auca para el estudio son 14 los cuales presentan características técnicas similares para minimizar errores de interpretación CRITERIOS DE INCLUSIÓN DE LA MUESTRA Pozos direccionales. Pozos que presenten reportes finales de perforación completos. Pozos perforados en el año TÉCNICA DE RECOLECCION Y PROCESAMIENTO DE DATOS Para la ejecución de este proyecto se han utilizado una serie de técnicas e instrumentos, siguiendo un proceso sistemático. Para un trabajo eficiente se cuenta con la asesoría de expertos en el área de perforación de pozos. 48

76 3.4.1 RECOLECCIÓN Y PROCESAMIENTO DE DATOS Utilizando datos de los reportes finales de perforación registrados en campo por Petro Amazonas y posteriormente emitidos a la entidad ARCH, serán procesados y registrados con la asistencia del programa Excel. Mediante la evaluación de la información recolectada referente a los parámetros de perforación de los pozos seleccionados en el campo Auca, se utilizará estadística descriptiva y se aplicará el programa SPSS para realizar el análisis correlacional entre el ROP efectiva y las variables de perforación de la sección de 12¼ y la sección de 8½. Análisis de los resultados de las correlaciones entre la ROP efectiva y las variables de perforación obtenidas en el programa SPSS, se genera un modelo matemático que calcule el nuevo ROP efectivo ASPECTOS ADMINISTRATIVOS El proyecto tiene el auspicio de la entidad ARCH la cual ofrecerá todas las facilidades logísticas y la información requerida disponible para alcanzar los objetivos, el apoyo técnico, además se dispone de bibliografía, web grafía y el tiempo necesario para la ejecución, además de contar con la participación activa de los investigadores para su desarrollo y el tutor de la Carrera de Ingeniería de Petróleos. 49

77 CAPITULO IV ANÁLISIS TÉCNICO COMPARATIVO DE LOS PARÁMETROS DE PERFORACIÓN DE LOS POZOS ELEGIDOS E INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS 4 INTRODUCCION El presente capítulo pretende establecer un modelo matemático que permita evidenciar la incidencia de las variables de perforación en el cálculo del ROP efectivo en el campo Auca mediante la información recopilada de los reportes finales de perforación y de forma integral mostrar el desempeño del mismo en función de las variables de perforación obtenidas en dicho estudio. 4.1 ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE DATOS Con la información seleccionada y sistematizada de los 14 pozos direccionales, se procede al análisis de la correlación existente entre la velocidad de penetración efectiva y las variables de perforación mediante la estadística descriptiva, obteniendo como resultado la función matemática respectiva. Por confidencialidad con la ARCH, la información es reservada, por lo que nombraremos los pozos mediante las letras del abecedario por ejemplo pozo A y sucesivamente con los demás pozos. Se dará una descripción general de las operaciones de perforación en la sección de 12 ¼ y 8 ½, donde se representara la información del pozo y las variables de perforación sujetas al estudio en matrices generadas en el programa Excel RESUMEN DE LA OPERACIONES DE PERFORACIÓN Pozo A El pozo A, se perforó como un pozo direccional tipo S. En 4 secciones 26", 16, 12 ¼ y 8 ½, fueron revestidas con casing de 20", 13 3/8, 9 5/8 y liner de 7. El programa de Perforación se planeó con días, terminó la perforación con días, terminando la Perforación 5.65 días antes del tiempo programado. Resumen de Perforación de la sección 12 ¼ (6084 ft 9875 ft) Se arma BHA direccional y broca PDC de 12 1/4" con (5x14+2x13). Perforó desde 6094ft hasta los 6498ft con los siguientes parámetros Rotando: 880gpm; 2350psi; 2000psi; 80rpm; 8-10klbs; 9-14klb-ft, deslizando: 800gpm; 1700psi en fondo; 1600psi fuera de fondo y 2-4klbs. Continua rotando y deslizando desde 6094 hasta 9875 con los siguientes parámetros: 50

78 231.3 rpm; gpm; 18klb ft; 27.7klbs; inclinación de 10.8 ; Broca perforó un total de 5790 ft en un tiempo efectivo de 47.87hrs para un ROP efectivo de ft/hr POZO TIPO SECCION (plg) Tabla 29. Datos del Pozo A en la sección de 12 ¼ BIT BOQUILLAS PROF. ENTR (ft) PROF. SALI (ft) LITOLOGIA A S 12 ¼ PDC 5X14-2X ORT/TIY/TENA/NPO FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 30. Variables de Perforación del pozo A en la sección de 12 ¼ SECCION 12 ¼" ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr Ft ( ) klbs-ft ,8 18 SECCION 12 ¼" WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs rpm Gpm ppg Psi 27,7 231,3 894,1 10,4 3691,4 FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Resumen de Perforación de la sección de 8 ½" (9875 ft ft) Se arma BHA direccional con broca PDC de 8 ½".Perforó desde 9885 ft hasta ft (Profundidad Total) con los siguientes parámetros: 216 rpm; 450 gpm; 18klb ft; 20 klbs; inclinación de 0.61 ; broca perforó un total de 755 ft en un tiempo efectivo de hrs para un ROP efectivo de ft/hr. Tabla 31. Datos del Pozo A en la sección de 8 ½ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF. ENT(ft) PROF. SALI (ft) LITOLOGIA 84 D S 8 ½ PDC 6X NPO/HOLL FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 32. Variables de Perforación del pozo A en la sección de 8 ½ SECCION 8 ½" ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr Ft ( ) klbs-ft ,61 18 SECCION 8 ½" WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs Rpm Gpm Ppg psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. 51

79 Pozo B El pozo B, se perforó como un pozo direccional tipo S. En 4 secciones 26", 16, 12 ¼ y 8 ½, fueron revestidas con casing de 20", 13 3/8, 9 5/8 y liner de 7. El programa de Perforación se planeó con 25.7 días, terminó la Perforación el 07 de Febrero del 2013 a las 07:30 horas, con días. Terminando la Perforación 1.95 días después del tiempo programado. Resumen de Perforación de la sección 12 ¼ (6477 ft ft) Se arma BHA direccional con broca PDC de 12 ¼. Perforó desde 290ft hasta 6417ft, topa cemento, Continua perforando hasta el conglomerado inferior a hasta llegar ft (punto de casing de 9 5/8 ) con los siguientes parámetros: 228 rpm; 800gpm; 23klb ft; 30 klbs; inclinación de ; broca perforó un total de 3859 ft en un tiempo efectivo de hrs para un ROP efectivo de 36.3 ft/hr POZO TIPO Tabla 33. Datos del Pozo B en la sección de 12 ¼ SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF. ENTR (ft) PROF. SALI (ft) LITOLOGIA B S 12 ¼ PDC 5X14-2X ORT/TIY/TENA/NPO FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 34. Variables de Perforación del pozo B en la sección de 12 ¼ ROP EFECTIVO SECCION 12 ¼ " TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hrs Ft ( ) klbs-ft , ,49 23 SECCION 12 ¼ " WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION klbs Rpm Gpm Ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Resumen de Perforación de la sección 8 ½ (10336 ft ft) Se arma BHA direccional broca PDC DE 8 ½, Perforó equipo de flotación a partir de ft con los siguientes parámetros: 400 gpm; 40 rpm; 10 Klbs; 1300 psi. A ft realiza prueba del casing, a ft realiza prueba de integridad de formación y procede a cambiar fluido Klastop por fluido klastop nt de 9.1.Continua Perforando hasta llegar a ft establece TD del pozo, con los siguientes parámetros: 204 rpm; 410gpm; 23klb ft; 52

80 16 klbs ; inclinación de 1.29 ; broca perforó un total de 721ft en un tiempo efectivo de 12.8 hrs para un ROP efectivo de 56.2 ft/hr. Tabla 35. Datos del Pozo B en la sección de 8 ½ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF.ENTR(ft) PROF. SALI(ft) LITOLOGIA B S 8 1/2 PDC 6X NPO/HOLL FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 36. Variables de Perforación del pozo B en la sección de 8 ½ SECCION 8 ½" ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr Ft ( ) klbs-ft ,29 23 SECCION 8 ½ " WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs rpm Gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Pozo C El pozo C es un pozo direccional tipo S. En cuatro secciones: 26", 16, 12 ¼ y 8 ½, fueron revestidas con casing de: 20", 13 3/8, 9 5/8 y liner de 7. Resumen de Perforación la sección de 12 ¼ (5985 ft 9846 ft) Se arma BHA direccional con broca PDC de 12 ¼. Perforó collar flotador a 5985 ft hasta 5995 ft con los siguientes parámetros: 50 rpm, 720 gpm, 10 Klbs-ft, 45 ft/hr. Continua Perforando desde 5995 ft hasta 9846 ft, con los siguientes parámetros: 218rpm; 880 gpm; 30 klb ft; 30 klbs; inclinación de 15 ; broca perforó un total de 3861 ft en un tiempo efectivo de 62.9 hrs para un ROP efectivo de ft/hr. POZO TIPO Tabla 37. Datos del Pozo C en la sección de 12 ¼ SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF. ENTR (ft) PROF. SALI (ft) LITOLOGIA C S 12 1/4 PDC 5X14-2X ORT/TIY/TENA/NPO FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. 53

81 Tabla 38. Variables de Perforación del pozo C en la sección de 12 ¼ SECCION 12 ¼ " ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr Ft ( ) klbs-ft 61, SECCION 12 ¼ " WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION klbs Rpm Rpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Resumen de Perforación de la sección 8 ½ (9846 ft ft) Se arma BHA direccional con broca PDC de 8 ½, Perforó collar flotador a 9795 ft y zapata a 9843 ft con los siguientes parámetros: 50 rpm; 400 gpm; 9klb ft; 2-10 klbs. A 9846 ft realiza un cambio de fluido Per-flex de 8.9 ppg.continua Perforando hasta define TD con los siguientes parámetros: 204 rpm; 430gpm; 20klb ft; 20 klbs; inclinación de 0.55 ; broca perforó un total de 791 ft en un tiempo efectivo de 12,6 s para un ROP efectivo de ft/hr. Tabla 39. Datos del Pozo C en la sección de 8 ½ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF.ENTR(ft) PROF. SALI(ft) LITOLOGIA C S 8 1/2 PDC 6X NPO/HOLL FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. ROP EFECTIVO Tabla 40. Variables de Perforación del pozo C en la sección de 8 ½ SECCION 8 ½" TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr Ft ( ) klbs-ft ,55 20 SECCION 8 ½ " WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs Rpm Gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Pozo D El pozo D es un pozo direccional tipo J. En cuatro secciones: 26", 16, 12 ¼ y 8 ½, fueron revestidas con casing de: 20", 13 3/8, 9 5/8 y liner de 7 54

82 Resumen de Perforación de la sección 12 ¼ (6384 ft ft) Se arma BHA direccional con broca PDC de 12. ¼. Perforó cemento y equipo de flotación con los siguientes parámetros: rpm; 700 gpm; 8-12 klbs-ft; 4-16 klbs. Desde 6384ft hasta 7575 ft Perforó con parámetros controlados con un ROP max 50 ft/hr, continua Perforando hasta 10470, con los siguientes parámetros: 201 rpm; 900gpm; 28klb ft; 30 klbs; inclinación de 25.7 ; broca perforó un total de 4086 ft en un tiempo efectivo de 64.9 hrs para un ROP efectivo de ft/hr Tabla 41. Datos del Pozo D en la sección de 12 ¼ SECCION PROF. PROF. POZO TIPO (plg) BIT BOQUILLAS ENTR (ft) SALI (ft) LITOLOGIA D J 12 1/4 PDC 5X14-2X ORT/TIY/TENA/NPO FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 42. Variables de Perforación del pozo D en la sección de 12 ¼ ROP EFECTIVO SECCION 12 ¼ " TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr Ft ( ) klbs-ft 62, ,7 28 SECCION 12 ¼ " WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs Rpm Gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Resumen de Perforación de la sección 8 ½ (10470 ft-11224) Se arma BHA direccional con broca PDC de 8 ½. Perforó collar flotador a 10417ft y a 10466ft topa zapato, con los siguientes parámetros: 400 gpm; 90 rpm; 2000psi, 6-8 klbs; 6-8 Klbs-ft. Perforó hasta 10480ft y realiza cambio de fluido Per-flex a Bio-losse. Continúa Perforando sección de 8 ½ hasta 11224ft define el TD de la sección, con los siguientes parámetros: 201 rpm; 430gpm; 20klb ft; 20 klbs; inclinación de Broca perforó un total de 754 ft en un tiempo efectivo de 20.5 hrs para un ROP efectivo de ft/hr Tabla 43. Datos del Pozo D en la sección 8 ½ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF.ENTR(ft) PROF. SALI(ft) LITOLOGIA D J 8 ½ PDC 3X12-3X NPO/HOLL FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. 55

83 Tabla 44. Variables de Perforación del pozo D en la sección 8 ½ SECCION 8 1/2 " ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr Ft ( ) klbs-ft ,15 20 SECCION 8 1/2 " WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs Rpm Gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Pozo E El pozo E es un pozo direccional tipo S. En cuatro secciones: 26", 16, 12 ¼ y 8 ½, fueron revestidas con casing de: 20", 13 3/8, 9 5/8 y liner de 7 Resumen de Perforación de la sección 12 ¼ (5516 ft-9891 ft) Se arma BHA direccional con broca PDC de 12 ¼. Perforó collar flotador y zapato con los siguientes parámetros: 600 gpm; 40 rpm, 9 klb-ft; 1500 psi, 2-10 klb. Perforó hoyo de 12 ¼ desde 5516 ft hasta 6075 ft con los siguientes parámetros: Rotando: 850 gpm, rpm, realiza cambio de fluido de nativo gelex a perflex. Continua perforando hasta 9891, con los siguientes parámetros: 240 rpm; 880gpm; 28klb ft; 30 klbs; inclinación de 8.56 ; broca perforó un total de 4375ft en un tiempo efectivo de hrs para un ROP efectivo de 39.2 ft/hr. Tabla 45. Datos del Pozo E en la sección de 12 ¼ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF. ENTR (ft) PROF. SALI (ft) LITOLOGIA E S 12 ¼ PD C 2X13-5X ORT/TIY/TENA/NPO FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 46. Variables de Perforación del pozo E en la sección de 12 ¼ SECCION 12 ¼" ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr Ft ( ) klbs-ft 39, ,56 28 SECCION 12 ¼" WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs rpm Gpm Ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. 56

84 Resumen de Perforación de la sección 8 ½ (9891 ft ft) Se Arma BHA direccional con broca PDC de 8 ½. Perforó collar, zapato y cemento con los siguientes parámetros: 40 rpm; 400 gpm; 1900 psi, 2-10 klb; klb-ft; Perfora 10 ft de formación y realiza cambio de lodo de Perflex a Bio-lose. Continúa perforando sección de 8 ½ hasta ft define el TD de la sección, con los siguientes parámetros: 220 rpm; 430 gpm; 20klb ft; 20 klbs; inclinación de 1.82 ; broca perforó un total de 794 ft en un tiempo efectivo de 14.90hrs para un ROP efectivo de 53.3 ft/hr. Tabla 47. Datos del Pozo E en la sección de 8 ½ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF.ENTR(ft) PROF. SALI(ft) LITOLOGIA E S 8 1/2 PDC 6X NPO/HOLL FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 48. Variables de Perforación del pozo E en la sección de 8 ½ ROP EFECTIVO SECCION 8 ½ " TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr Ft ( ) klbs-ft 53, ,82 20 SECCION 8 ½ " WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs rpm Gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Pozo F El pozo F es un pozo direccional tipo J. En cuatro secciones: 26", 16, 12 ¼ y 8 ½, fueron revestidas con casing de: 20", 13 3/8, 9 5/8 y liner de 7. Resumen de Perforación de la sección 12 1/4 (6237 ft-9823 ft) Se arma BHA direccional con broca PDC de 12 ¼. Perforó collar flotador y zapato con: 550gpm; 40 rpm; 12 Klbs. Perforó hoyo de 12 ¼ desde 6237 ft hasta 9823 ft TD de la sección con los siguientes parámetros normales: 246 rpm; 800gpm; 27 klb ft; 30 klbs; inclinación de 0.49 ; broca perforó un total de 3586 ft en un tiempo efectivo de hrs para un ROP efectivo de ft/hr. 57

85 POZO TIPO SECCION (plg) Tabla 49. Datos del Pozo F en la sección de 12 ¼ BIT BOQUILLAS PROF. ENTR (ft) PROF. SALI (ft) LITOLOGIA F J 12 ¼ PDC 3X13-4X ORT/TIY/TENA/NPO FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 50. Variables de Perforación del pozo F en la sección de 12 ¼ SECCION 12 ¼" ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr Ft klbs-ft 46, ,49 27 SECCION 12 ¼" WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs Rpm gpm ppg Psi , FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Resumen de Perforación de la sección 8 ½ (9823 ft ft) Se Arma BHA direccional con broca PDC de 8 ½. Perforó direccionalmente toda la sección en una sola corrida desde 9823 ft hasta ft con los siguientes parámetros: 197 rpm; 400 gpm; 25klb ft; 12 klbs; inclinación de 0,69 ; broca perforó un total de 807 ft en un tiempo efectivo de 28,37 hrs para un ROP efectivo de 28.45ft/hr. Tabla 51 Datos del Pozo F en la sección de 8 ½ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF.ENTR(ft) PROF. SALI(ft) LITOLOGIA F J 8 ½ PDC 6X NPO/HOLL FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 52.Variables de Perforación del pozo F en la sección de 8 ½ ROP EFECTIVO SECCION 8 ½" TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr Ft klbs-ft ,69 25 SECCION 8 ½ " WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs Rpm gpm ppg psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. 58

86 Pozo G El pozo G fue diseñado como un pozo direccional. Diseñado con 4 secciones: 26, 16, 12 ¼, 8 ½, con 4 revestidores: conductor de 20, superficial de 13 3/8, intermedio de 9 5/8 y de producción 7 Resumen de Perforación de la sección 12 ¼ (6163 ft-9820 ft) Se arma BHA direccional con broca PDC de 12 ¼. Perforó collar flotador y zapato desde 6163ft hasta Continuo perforando desde 9234 ft hasta 9820 ft TD de la sección con los siguientes parámetros normales: 246 rpm; 880gpm; 22 klb ft; 28 klbs; inclinación de 0.45 ; broca perforó un total de 3657 ft en un tiempo efectivo de 77,24 hrs para un ROP efectivo de ft/hr. Tabla 53. Datos del Pozo G en la sección de 12 ¼ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF. ENTR (ft) PROF. SALI (ft) LITOLOGIA G S 12 ¼ PDC 7X ORT/TIY/TENA/NPO FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 54. Variables de Perforación del pozo G en la sección de 12 ¼ SECCION 12 1/4 " ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr ft ( ) klbs-ft 47,35 77, SECCION 12 1/4 " WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs Rpm gpm Ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Resumen de Perforación de la sección 8 ½ (9820 ft ft) Se Arma BHA direccional con broca PDC de 8 ½. Perforó collar, zapato y cemento desde 9820 ft y perfora 10 ft de nueva formación hasta 9830 ft. Continua perforando hasta ft define el TD de la sección, con los siguientes parámetros: 209 rpm; 450 gpm; 21 klb ft; 20 klbs; inclinación de 0,97 ; broca perforó un total de 830 ft en un tiempo efectivo de 24,67 hrs para un ROP efectivo de ft/hr. 59

87 Tabla 55. Datos del Pozo G en la sección de 8 ½ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF. ENTR (ft) PROF. SALI (ft) LITOLOGIA G S 8 ½ PDC 6X NPO/HOLL FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 56. Variables de Perforación del pozo G en la sección de 8 ½ ROP EFECTIVO SECCION 8 ½" TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr ft ( ) klbs-ft ,97 21 SECCION 8 ½" WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs Rpm gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Pozo H El pozo H es un pozo direccional tipo J. Diseñado con 4 secciones: 26, 16, 12 ¼, 8 ½, con 4 revestidores: conductor de 20, superficial de 13 3/8, intermedio de 9 5/8 y de producción 7 Resumen de Perforación de la sección 12 ¼ (9458 ft ft) Continúa perforando rotando y deslizando con los siguientes parámetros: Parámetros rotando: RPM, GPM, 15 klbs-ft, 3250 psi, P 300 psi, klb y ROP 58 ft/hr. Y una profundidad de entrada de 9458 ft y una profundidad de salida de ft. A 10353ft se define la profundidad total de la sección. Se finaliza la sección con los siguientes parámetros: ROP efectivo 50.9 ft/hr, con 80.9 hr, un ángulo de salida 17.81, torque de 18 klbs-ft, peso sobre la broca de 26 klbs, rpm de 173, un galonaje de 875 gpm, densidad del lodo de ppg y una presión de 3350 psi. Tabla 57. Datos del Pozo H en la sección de 12 ¼ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF ENTR (ft) PROF SALI (ft) LITOLOGIA H J 12 ¼ PDC 5x14/32" ORT/TIY/TENA/NPO FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. 60

88 Tabla 58. Variables de Perforación del pozo H en la sección de 12 ¼ SECCION 12 ¼ ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr hr ft ( ) klbs-ft SECCION 12 ¼ WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs rpm gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Resumen de Perforación de la sección 8 ½ (10353 ft ft) Se Continúa perforando rotando con los siguientes parámetros: RPM, GPM, TQ 15 klbs-ft, psi, P psi, y klbs, con una profundidad de entrada de ft y una profundidad de salida de ft. Se finaliza la sección con los siguientes parámetros: ROP efectivo 30.3 ft/hr, con 26.3 hr, un ángulo de salida 11.2, torque de 18 klbs-ft, peso sobre la broca de 20 klbs, rpm de 189, un Galonaje de 420 gpm, densidad del lodo de 9.1 ppg y una presión de 1800 psi. Tabla 59. Datos del Pozo H en la sección de 8 ½ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF ENTR (ft) PROF SALI (ft) LITOLOGIA H J 8 ½ PDC 6x12/32" NPO/HOLL FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 60. Variables de Perforación del pozo H en la sección de 8 ½ SECCION 8 ½ ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES INCLINACION TORQUE PERFORADOS ft/hr Hr ft ( ) klbs-ft SECCION 8 ½ WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs Rpm gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Pozo I El pozo I es un pozo direccional tipo J.. Diseñado con 4 secciones: 26, 16, 12 ¼, 8 ½, con 4 revestidores: conductor de 20, superficial de 13 3/8, intermedio de 9 5/8 y de producción 7. 61

89 Resumen de Perforación de la sección 12 ¼ (5890ft ft) Se Perfora rotando y deslizando desde 8,527' hasta 8,685' con WOB: Klbs, galonaje de 880 Gpm, RPM: 60, TQ: Klbs-Ft, a 9,840' ROP incrementa a Ft/hr y mantiene. Perfora desde 10,020' hasta 10,153' profundidad final; profundidad de entrada de 5890 ft y una profundidad de salida de ft. Se finaliza la sección con los siguientes parámetros: ROP efectivo 35.5 ft/hr, con hr, un ángulo de salida 15.12, un azimut de 0.48, torque de 15 klbs-ft, peso sobre la broca de 29 klbs, rpm de 253, un galonaje de 880 gpm, densidad del lodo de 10.5 ppg y una presión de 3550 psi. Tabla 61. Datos del Pozo I en la sección de 12 ¼ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF ENTR (ft) PROF SALI (ft) LITOLOGIA I J 12 ¼ PDC 2x13/32" ORT/TIY/TEN/NP FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 62. Variables de Perforación del pozo I en la sección de 12 ¼ SECCION 12 ¼ ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr ft ( ) klbs-ft SECCION 12 ¼ WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs Rpm Gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Resumen de Perforación de la sección 8 ½ (10153 ft-10930) ft Se continua perforando desde 10,153' hasta 10,185' con WOB: Klbs, un galonaje de 400 Gpm, RPM: 50, TQ: 11 Klbs-Ft. Perfora rotando y deslizando desde 10,810' hasta 10,930' profundidad final; profundidad de entrada de 5890 ft MD y una profundidad de salida de ft MD. Se finaliza la sección con los siguientes parámetros: ROP efectivo 35.5 ft/hr, con hr, un ángulo de salida 15.12, un azimut de 0.48, torque de 15 klbs-ft, peso sobre la broca de 29 klbs, rpm de 253, un Galonaje de 880 gpm, densidad del lodo de 10.5 ppg y una presión de 3550 psi. 62

90 Tabla 63. Datos del Pozo I en la sección de 8 ½ POZO TIPO SECCION (Plg) BIT BOQUILLAS PROF. ENTR (ft) PROF. SALI (ft) LITOLOG I J 8 ½ PDC 3x13/32" NPO/HOLL FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. ROP EFECTIVO Tabla 64. Variables de Perforación del pozo I en la sección de 8 ½ SECCION 8 ½ TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr Ft ( ) klbs-ft SECCION 8 ½ WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs Rpm Gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Pozo J El pozo J es un pozo direccional tipo S. Diseñado con 4 secciones: 26., 16., 12 ¼., 8 ½., con 4 revestidores: conductor de 20., superficial de 13 3/8., intermedio de 9 5/8. y de producción 7. Resumen de Perforación de la sección 12 ¼ (6074ft ft) Se continúa perforando con una profundidad de entrada de 6074 ft hasta ft de profundidad de salida y parámetros iniciales: densidad del lodo 9.9 lpg, WOB: 5-10klbs, GPM: 650 GPM, RPM: 40-50, TQ: 2-8 klbs., una presión de psi. Se finaliza la sección con los siguientes parámetros: ROP efectivo ft/hr, con hr, un ángulo de salida 29.48, un azimut de 96.08, torque de 30 klbs-ft, peso sobre la broca de 28 klbs, rpm de 260, un Galonaje de 820 gpm, densidad del lodo de 10.3 ppg y una presión de 3700 psi. Tabla 65. Datos del Pozo J en la sección de 12 ¼ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF ENTR (ft) PROF SALI (ft) LITOLOGIA J J 12 ¼ PDC 7x13/32" ORT/TIY/TENA/NPO FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. 63

91 Tabla 66.Variables de Perforación del pozo J en la sección de 12 ¼ SECCION 12 ¼ ROP EFECTIVO TIEMPO EFECTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr ft ( ) klbs-ft SECCION 12 ¼ WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION klbs Rpm gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Resumen de Perforación de la sección 8 ½ (10087 ft ft) Se continúa perforando con una profundidad de entrada de ft. Hasta ft. De profundidad de salida y parámetros iniciales: densidad del lodo 9.2 lpg, WOB: 10-20klbs, GPM: 400 GPM, RPM: 172, TQ: klbs., una presión de psi. Se finaliza la sección con los siguientes parámetros: ROP efectivo ft/hr, con hr, un ángulo de salida 8.95, un azimut de 90.61, torque de 17 klbs-ft, peso sobre la broca de 20 klbs, rpm de 216, un Galonaje de 430 gpm, densidad del lodo de 10.2 ppg y una presión de 2600 psi. Tabla 67. Datos del Pozo J en la sección de 8 ½ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF ENTR (ft) PROF SALI (ft) LITOLOGIA J J 8 ½ PDC 6x13/32" NPO/HOLL FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 68. Variables de Perforación del pozo J en la sección de 8 ½ SECCION 8 ½ ROP EFECTIVO TIEMPO EFECTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr ft ( ) klbs-ft SECCION 8 ½ WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION klbs Rpm gpm Ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. 64

92 Pozo K El pozo K es un pozo direccional tipo S. Diseñado con 4 secciones: 26., 16., 12 ¼., 8 ½., con 4 revestidores: conductor de 20., superficial de 13 3/8., intermedio de 9 5/8 y de producción 7. Resumen de Perforación de la sección 12 ¼ (5022ft-9749 ft) Se continúa perforando con una profundidad de entrada de 6074 ft hasta ft de profundidad de salida y parámetros iniciales: densidad del lodo 10.2 lpg, WOB: 5-20 klbs, GPM: GPM, RPM: 40-60, TQ: klbs., una presión de psi. Se finaliza la sección con los siguientes parámetros: ROP efectivo 52.5 ft/hr, con hr, un ángulo de salida 0.13, un azimut de 19.48, torque de 23 klbs-ft, peso sobre la broca de 38 klbs, rpm de 140, un Galonaje de 880 gpm, densidad del lodo de 10.5 ppg y una presión de 3700 psi. Tabla 69. Datos del Pozo K en la sección de 12 ¼ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF ENTR (ft) PROF SALI (ft) LITOLOGIA K S 12 ¼ PDC 7x13/32" FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. ORT/TIY/TENA/ NPO Tabla 70. Variables de Perforación del pozo K en la sección de 12 ¼ SECCION 12 ¼ ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr Ft klbs-ft SECCION 12 ¼ WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs Rpm gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Resumen de Perforación de la sección 8 ½ (9749 ft ft) Se continúa perforando con una profundidad de entrada de 9749 ft hasta ft. de profundidad de salida y parámetros iniciales: densidad del lodo 9 lpg, WOB: 2-12 klbs, GPM: 380 GPM, RPM: 40-60, TQ: klbs., una presión de psi. Se finaliza la sección con los siguientes parámetros: ROP efectivo ft/hr, con 14.6 hr, un ángulo de salida 0.35, un azimut de 91.89, torque de 25 klbs-ft, peso sobre la broca de 25 65

93 klbs, rpm de 125, un Galonaje de 380 gpm, densidad del lodo de 9 ppg y una presión de 2000 psi. Tabla 71. Datos del Pozo K en la sección de 8 ½ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF ENTR (ft) PROF SALI (ft) LITOLOGIA K S 8 ½ PDC 3x12/32" NPO/HOLL FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 72. Variables de Perforación del pozo K en la sección de 8 ½ SECCION 8 ½ ROP EFECTIVO TIEMPO EFECTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr hr ft ( ) klbs-ft SECCION 8 ½ WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs rpm gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Pozo L El pozo L es un pozo direccional tipo J. Diseñado con 4 secciones: 26., 16., 12 ¼., 8 ½., con 4 revestidores: conductor de 20., superficial de 13 3/8., intermedio de 9 5/8. y de producción 7. Resumen de Perforación de la sección 12 ¼ (6536ft ft) Se continúa perforando con una profundidad de entrada de 6536 ft hasta ft de profundidad de salida y parámetros iniciales: densidad del lodo 9.61 lpg, WOB: klbs, GPM: GPM, RPM: 70, TQ: klbs., una presión de psi. Se finaliza la sección con los siguientes parámetros: ROP efectivo ft/hr, con hr, un ángulo de salida 41.52, un azimut de , torque de 32 klbs-ft, peso sobre la broca de 35 klbs, rpm de 180, un Galonaje de 890 gpm, densidad del lodo de 10.6 ppg y una presión de 3800 psi. Tabla 73 Datos del Pozo L en la sección de 12 ¼ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF ENTR (ft) PROF SALI (ft) LITOLOGIA L J 12 ¼ PDC 2x16/ TNA/NPO FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. 66

94 Tabla 74.Variables de Perforación del pozo L en la sección de 12 ¼ SECCION 12 ¼ ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr hr Ft ( ) klbs-ft SECCION 12 ¼ WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs rpm gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Resumen de Perforación de la sección 8 ½ (11520 ft ft). Se continúa perforando con una profundidad de entrada de ft. Hasta ft. de profundidad de salida y parámetros iniciales: densidad del lodo 9 lpg, WOB: 5-12 klbs, GPM: 380 GPM, RPM: 40-60, TQ: klbs., una presión de psi. Se finaliza la sección con los siguientes parámetros: ROP efectivo ft/hr, con hr, un ángulo de salida 14.7, un azimut de , torque de 27 klbs-ft, peso sobre la broca de 30 klbs, rpm de 125.4, un Galonaje de 380 gpm, densidad del lodo de 9.2 ppg y una presión de 2300 psi. Tabla 75. Datos del Pozo L en la sección de 8 ½ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF ENTR (ft) PROF SALI (ft) LITOLOGIA L J 8 ½ PDC 6x12/ NPO/HOLL FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 76. Variables de Perforación del pozo L en la sección de 8 ½ SECCION 8 ½ ROP EFECTIVO TIEMPO EFECTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr Hr ft ( ) klbs-ft SECCION 8 ½ WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION klbs Rpm gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. 67

95 Pozo M El pozo M es un direccional tipo J.Diseñado con 4 secciones: 26., 16., 12 ¼., 8 ½, con 4 revestidores: conductor de 20., superficial de 13 3/8., intermedio de 9 5/8. y de producción 7. Resumen de Perforación de la sección 12 ¼ (6428ft ft) Se continúa perforando con una profundidad de entrada de 6428 ft MD hasta ft MD de profundidad de salida y parámetros iniciales: densidad del lodo 10.4 lpg, WOB: klbs, GPM: 650 GPM, RPM: 40, TQ: klbs., una presión de 1900 psi. Se finaliza la sección con los siguientes parámetros: ROP efectivo 46 ft/hr, con hr, un ángulo de salida 43.48, un azimut de 5.03, torque de 30 klbs-ft, peso sobre la broca de 40 klbs, rpm de 201, un galonaje de 880 gpm, densidad del lodo de 10.6 ppg y una presión de 3300 psi. Tabla 77. Datos del Pozo M en la sección de 12 ¼ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF ENTR (ft) PROF SALI (ft) M J 12 ¼ PDC 2x16/ FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. LITOLOGIA ORT/TIY/TENA/N PO Tabla 78. Variables de Perforación del pozo M en la sección de 12 ¼ SECCION 12 ¼ ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr hr Ft ( ) klbs-ft SECCION 12 ¼ WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION klbs rpm gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Resumen de Perforación de la sección 8 ½ (11624 ft ft). Se continúa perforando con una profundidad de entrada de ft. MD hasta ft. MD de profundidad de salida y parámetros iniciales: densidad del lodo 9 lpg, WOB: 8-20 klbs, GPM: GPM, RPM: , TQ: klbs., una presión de psi. Se finaliza la sección con los siguientes parámetros: ROP efectivo 40.2 ft/hr, con 25.2 hr, un ángulo de salida 37.84, un azimut de 5.03, torque de 27 klbs-ft, peso sobre la broca de 20 68

96 klbs, RPM de 210, un galonaje de 550 gpm, densidad del lodo de 9 ppg y una presión de 1900 psi. Tabla 79. Datos del Pozo M en la sección de 8 ½ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF ENTR (ft) PROF SALI (ft) LITOLOGIA M J 8 ½ PDC 6x12/ NPO/HOLL FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 80. Variables de Perforación del pozo M en la sección de 8 ½ SECCION 8 ½ ROP EFECTIVO TIEMPO EFECTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr hr ft ( ) klbs-ft SECCION 8 ½ WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION Klbs rpm gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación Pozo N El pozo N es un direccional tipo J. Diseñado con 4 secciones: 26., 16., 12 ¼., 8 ½., con 4 revestidores: conductor de 20., superficial de 13 3/8., intermedio de 9 5/8. y de producción 7. Resumen de Perforación de la sección 12 ¼ (6400ft ft) Se continúa perforando con una profundidad de entrada de 6400 ft hasta ft de profundidad de salida y parámetros iniciales: densidad del lodo 10.3 lpg, WOB: 4-25 klbs, GPM: GPM, RPM: , TQ: klbs., una presión de psi. Se finaliza la sección con los siguientes parámetros: ROP efectivo 50.5 ft/hr, con hr, un ángulo de salida 28.41, un azimut de 76.5, torque de 30 klbs-ft, peso sobre la broca de 35 klbs, RPM de 295, un galonaje de 900 gpm, densidad del lodo de 10.3 ppg y una presión de 3050 psi. POZO TIPO Tabla 81. Datos del Pozo N en la sección de 12 ¼ SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF ENTR (ft) PROF SALI (ft) LITOLOGIA N J 12 ¼ PDC 2x16/ TENA/NPO FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. 69

97 Tabla 82. Variables de Perforación del pozo N en la sección de 12 SECCION 12 ¼ ROP EFECTIVO TIEMPO EFCTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr hr ft ( ) klbs-ft SECCION 12 ¼ WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION klbs rpm gpm ppg Psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Resumen de Perforación de la sección 8 ½ (10485 ft ft) Se continúa perforando con una profundidad de entrada de ft. Hasta ft. de profundidad de salida y parámetros iniciales: densidad del lodo 9.2 lpg, WOB: 6-20 klbs, GPM: GPM, RPM: , TQ: klbs., una presión de psi. Se finaliza la sección con los siguientes parámetros: ROP efectivo ft/hr, con hr, un angulo de salida 21.95, un azimut de 74.56, torque de 29 klbs-ft, peso sobre la broca de 20 klbs, RPM de 201, un galonaje de 450 gpm, densidad del lodo de 9.2 ppg y una presión de 1700 psi. Tabla 83. Datos del Pozo N en la sección de 8 ½ POZO TIPO SECCION (plg) BIT BOQUILLAS PROF ENTR (ft) PROF SALI (ft) LITOLOGIA N J 8 ½ PDC 6x12/ NPO/HOLL FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. Tabla 84. Variables de Perforación del pozo N en la sección de 8 ½ SECCION 8 ½ ROP EFECTIVO TIEMPO EFECTIVO PIES PERFORADOS INCLINACION TORQUE ft/hr hr ft klbs-ft SECCION 8 ½ WOB RPM GALONAJE DENSIDAD PRESION klbs rpm gpm ppg psi FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. 70

98 4.2 ANÁLISIS ESTADÍSTICO DESCRIPTIVO Aplicando estadística descriptiva en cada una de las variables de perforación con la ROP efectivo, se analizara los gráficos para comprender el comportamiento de cada una de ellas usando la información que fue seleccionada y ordenada en tablas de Excel lo que facilito crear una base de datos de los 14 pozos direccionales para la sección de 12 ¼ y 8 ½, luego se procederá a realizar las correlaciones entre las variables de perforación y el ROP efectivo para encontrar un modelo matemático que permita calcular un nuevo ROP. En la base de datos de la sección de 12 ¼ se detalla cada una de las variables de perforación y la tasa de penetración sujeta a estudio, debido a que es un estudio general del campo Auca se omitirá el nombre del pozo como se muestra en la tabla 85. Tabla 85. Matriz de datos promedios en la sección de 12 ¼ del ROP efectivo y las variables de Perforación Considerando Homogeneidad POZOS ROP efectiva WOB RPM total Presión de la bomba Galonaje Densidad Torque LETRAS ft/hr klbs rpm psi gpm Lpg klbs-ft A B C D E F G H I J K L M N FUENTE: ARCH (2014). Reporte Final de Perforación. 71

99 ANALISIS ESTADISTICO DE LA SECCION 12 ¼ DE LOS POZOS PERFORADOS EN EL CAMPO AUCA Análisis del comportamiento del ROP efectivo y cada una de las variables de perforación aplicando estadística descriptiva ROP EFECTIVO (ft/hr) En el histograma de distribución de las tasas de penetración (ROP), los valores están distribuidos uniformemente siguiendo una distribución normal, obteniéndose una media de ft/hr, una desviación estándar de , un minino de 26,82 ft /hr y un máximo valor de 62,96 ft/hr analizadas de la base de datos de la sección de 12 ¼ como se muestra en la Figura 11. Figura 11. Histograma del ROP en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software SPSS FUENTE: Software SPSS Trabajando en un intervalo de confianza del 95% de ser válido; es decir los ROP efectivo que se encuentre entre los valores de 38.73ft/hr y ft/hr, se puede asumir como un ROP óptimo, como se muestra en la tabla

100 Tabla 86. Resultados estadístico del ROP en la sección de 12 ¼ Descriptivos Estadísticos Estadístico Media 44, % de intervalo de confianza para la media Límite inferior 38,7383 Límite superior 51,2317 ROP EFECTIVO Media recortada al 5% 44,9956 Mediana 46,4450 Varianza 117,051 Desviación estándar 10,81899 Mínimo 26,82 Máximo 62,96 FUENTE: Software SPSS PESO SOBRE LA BROCA (WOB) (Klbs) En el histograma de distribución del peso sobre la broca (WOB), los valores están distribuidos ligeramente uniforme siguiendo una distribución normal, obteniéndose una media de Klbs, una desviación estándar de 4.15 Klbs, un minino 26 Klbs y un máximo valor de 40 Klbs registradas en la base de datos de la sección de 12 ¼ como se muestra en la figura 12. Trabajando en un intervalo de confianza del 95% de ser válido; es decir el peso de broca que se encuentre entre los valores de Klbs y Klbs, se puede asumir como un peso sobre la broca recomendable, como se muestra en la tabla 87. Figura 12. Histograma del peso sobre la broca (WOB) en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software SPSS 73

101 Tabla 87. Resultados estadístico del Peso de la Broca en la sección de 12 ¼ Descriptivos Estadísticos Estadístico Media 31, % de intervalo de confianza para la media Límite inferior 28,7942 Límite superior 33,5915 WOB Media recortada al 5% 30,9921 Mediana 30,0000 Varianza 17,259 Desviación estándar 4,15442 Mínimo 26,00 Máximo 40,00 FUENTE: Software SPSS Revoluciones Por Minuto totales (RPM ) En el histograma de distribución de los RPM, los valores están distribuidos ligeramente uniforme siguiendo una distribución normal, obteniéndose una media de RPM, una desviación estándar de RPM, un minino 140 RPM y un máximo valor de 295 RPM registradas en la base de datos de la sección de 12 ¼ como se muestra en la Figura 13. Trabajando en un intervalo de confianza del 95% de ser válido; es decir que los RPM que se encuentre entre los valores RPM y RPM, se puede asumir como un RPM recomendable, como se muestra en la tabla 88. Figura 13. Histograma de los RPM en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software SPSS 74

102 Tabla 88. Resultados estadístico de los RPM en la sección de 12 ¼ Descriptivos Estadísticos Estadístico Media 223, % de intervalo de confianza para la media Límite inferior 199,6943 Límite superior 247,4914 RPM Media recortada al 5% 224,2698 Mediana 229,6500 Varianza 1713,228 Desviación estándar 41,39116 Mínimo 140,00 Máximo 295,00 FUENTE: Software SPSS PRESIÓN DE LA BOMBA En el histograma de distribución de la Presión de la bomba, los valores están distribuidos ligeramente uniforme siguiendo una distribución normal, obteniéndose una media de 3535 Psi, una desviación estándar de , un minino 3500 Psi y un máximo valor de 3850 Psi registradas en la base de datos de la sección de 12 ¼ como se muestra en la figura 14. Trabajando en un intervalo de confianza del 95% de ser válido; es decir si la Presión de la bomba se encuentra entre los valores Psi y Psi, se puede asumir como una Presión óptima, como se muestra en la tabla 89. Figura 14. Histograma de la Presión de la bomba (Psi) FUENTE: Software SPSS 75

103 Tabla 89. Resultados estadístico de la Presión de la Bomba en la sección de 12 ¼ Descriptivos Estadísticos Estadístico Media 3535, % de intervalo de confianza para la media Límite inferior 3385,3580 Límite superior 3684,8420 PRESION DE LA BOMBA Media recortada al 5% 3544,5556 Mediana 3620,7000 Varianza 67260,448 Desviación estándar 259,34619 Mínimo 3050,00 Máximo 3850,00 FUENTE: Software SPSS GALONAJE (GPM) En el histograma de distribución del Galonaje, los valores están distribuidos parcialmente uniforme siguiendo una distribución normal, obteniéndose una media GPM, una desviación estándar de 34.72, un minino 800 GPM y un máximo valor de 900 GPM registradas en la base de datos de la sección de 12 ¼ como se muestra en la figura 15. Trabajando en un intervalo de confianza del 95% de ser válido; es decir si el galonaje se encuentra entre los valores gpm y gpm, se puede asumir como un galonaje óptimo, como se muestra en la tabla 90. Figura 15. Histograma del Galonaje (GPM) en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software SPSS 76

104 Tabla 90. Resultados estadístico del Galonaje en la sección de 12 ¼ Descriptivos Estadísticos Estadístico Media 868, % de intervalo de confianza para la media Límite inferior 848,4582 Límite superior 888,5560 GALONAJE Media recortada al 5% 870,5635 Mediana 880,0000 Varianza 1205,739 Desviación estándar 34,72376 Mínimo 800,00 Máximo 900,00 FUENTE: Software SPSS DENSIDAD LODO (ppg) En el histograma de distribución de la densidad del lodo, los valores están distribuidos ligeramente uniforme siguiendo una distribución normal, obteniéndose una media de ppg, una desviación estándar de 0.099, un minino 10.3 ppg y un máximo valor de ppg registradas en la base de datos de la sección de 12 ¼ como se muestra en la figura 16. Trabajando en un intervalo de confianza del 95% de ser válido; es decir si la densidad del Lodo se encuentra entre los valores ppg y ppg, se puede asumir como una Densidad de lodo recomendable, como se muestra en la tabla 91. Figura 16. Histograma de la Densidad del lodo (ppg) en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software SPSS 77

105 Tabla 91. Resultados estadístico de la Densidad del lodo (ppg) en la sección de 12 ¼ Descriptivos Estadísticos Estadístico Media 10, % de intervalo de confianza para la media Límite inferior 10,3606 Límite superior 10,4752 DENSIDAD Media recortada al 5% 10,4143 Mediana 10,4000 Varianza,010 Desviación estándar,09924 Mínimo 10,30 Máximo 10,60 FUENTE: Software SPSS TORQUE (Klbs- ft) En el histograma de distribución del Torque (Klbs- ft), los valores están distribuidos ligeramente uniforme siguiendo una distribución normal, obteniéndose una media de (Klbs- ft) una desviación estándar de 5.44, un minino 15 (Klbs- ft) y un máximo valor de 32 (Klbs- ft), registradas en la base de datos de la sección de 12 ¼ como se muestra en la figura 17. Trabajando en un intervalo de confianza del 95% de ser válido; es decir si Torque se encuentra entre los valores (Klbs- ft) y (Klbs- ft), se puede asumir como un torque recomendable, como se muestra en la tabla 92. Figura 17. Histograma del Torque (Klbs- ft) en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software SPSS 78

106 Tabla 92. Resultados estadístico del Torque (Klbs-ft) en la sección de 12 ¼ Descriptivos Estadísticos Estadístico Media 25, % de intervalo de confianza para la media Límite inferior 22,1442 Límite superior 28,4272 TORQUE Media recortada al 5% 25,4841 Mediana 27,5000 Varianza 29,604 Desviación estándar 5,44099 Mínimo 15,00 Máximo 32,00 FUENTE: Software SPSS 79

107 ANÀLISIS ESTADISTICO DE LA SECCION 8 ½ DE LOS POZOS PERFORADOS EN EL CAMPO AUCA Análisis del comportamiento del ROP efectivo y cada una de las variables de perforación aplicando estadística descriptiva. En la base de datos de la sección de 8 ½ se detalla cada una de las variables de perforación y la tasa de penetración sujetas a estudio, debido a que es un estudio general del campo Auca se omitirá el nombre del pozo como se muestra en la tabla 93. Tabla 93. Matriz de datos promedios en la sección de 8 ½ del ROP efectivo y las variables de Perforación considerando Homogeneidad Pozos Letra ROP efectiva WOB RPM total Presión Galonaje Densidad Torque ft/hr Klbs rpm psi gpm ppm klbs-ft A B C D E F G H I J K L M N 43, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,2 29 FUENTE: Software SPSS 80

108 ROP EFECTIVO (ft/hr), sección de 8 ½ En el histograma de distribución de las tasas de penetración (ROP), los valores están distribuidos uniformemente siguiendo una distribución normal, obteniéndose una media de ft/hr, una desviación estándar 14.95, un minino de ft /hr y un máximo valor de ft/hr registradas en la base de datos de la sección de 8 ½ como se muestra en la figura 18. Trabajando en un intervalo de confianza del 95%; los ROP efectivo que se encuentre entre los valores de ft/hr y ft/hr, se puede asumir como un ROP recomendable, con un error mínimo 3.9 % como se muestra en la tabla 94. Figura 18. Histograma del ROP (ft/hr) en la sección de 8 ½ FUENTE: Software SPSS Tabla 94. Resultados estadístico del ROP (ft/hr) en la sección de 8 ½ Descriptivos Estadísticos Estadístico Media 45, % de intervalo de confianza para la media Límite inferior 36,6776 Límite superior 53,9452 ROP EFECTIVO Media recortada al 5% 44,8783 Mediana 41,9200 Varianza 223,602 Desviación estándar 14,95333 Mínimo 27,78 Máximo 70,64 FUENTE: Software SPSS 81

109 PESO SOBRE LA BROCA (WOB) (Klbs), sección de 8 ½ En el histograma de distribución del peso sobre la broca (WOB), los valores están distribuidos ligeramente uniforme siguiendo una distribución normal, obteniéndose una media de Klbs, una desviación estándar de 4.29, un minino 12 Klbs y un máximo valor de 30 Klbs registradas en la base de datos de la sección de 8 ½ como se muestra en la figura 19. Trabajando en un intervalo de confianza del 95% de ser válido; es decir el peso de broca que se encuentre entre los valores de Klbs y Klbs, se puede asumir como un peso sobre la broca recomendable, como se muestra en la tabla 95. Figura 19. Histograma del peso sobre la broca (WOB) en la sección de 8 ½ FUENTE: Software SPSS Tabla 95 Resultados estadístico del peso sobre la broca en la sección de 8 ½ Descriptivos Estadísticos Estadístico Media 19, % de intervalo de confianza para la media Límite inferior 17,3030 Límite superior 22,2684 WOB Media recortada al 5% 19,6508 Mediana 20,0000 Varianza 18,489 Desviación estándar 4,29988 Mínimo 12,00 Máximo 30,00 FUENTE: Software SPSS 82

110 REVOLUCIONES POR MINUTO TOTALES (RPM ), Sección 8 ½ En el histograma de distribución de los RPM, los valores están distribuidos ligeramente uniforme siguiendo una distribución normal, obteniéndose una media de RPM, una desviación estándar de 30.97, un minino 125 RPM y un máximo valor de 220 RPM registradas en la base de datos de la sección de 8 ½ como se muestra en la figura 20. Trabajando en un intervalo de confianza del 95% de ser válido; es decir que los RPM que se encuentre entre los valores RPM y 210 RPM, se puede asumir como un RPM recomendable, como se muestra en la tabla 96. Figura 20. Histograma de los RPM en la sección de 8 ½ FUENTE: Software SPSS Tabla 96. Resultados estadístico de los RPM en la sección de 8 ½ Descriptivos Estadísticos Estadístico Media 192, % de intervalo de confianza para la media Límite inferior 175,0699 Límite superior 210,8444 RPM Media recortada al 5% 195,2302 Mediana 204,0000 Varianza 959,749 Desviación estándar 30,97981 Mínimo 125,00 Máximo 220,00 FUENTE: Software SPSS 83

111 PRESIÓN DE LA BOMBA (Psi), Sección 8 ½ En el histograma de distribución de la Presión de la bomba, los valores están distribuidos ligeramente uniforme siguiendo una distribución normal, obteniéndose una media de Psi, una desviación estándar de , un minino1450 Psi y un máximo valor de3600 Psi registradas en la base de datos de la sección de 8 ½ como se muestra en la figura 21. Trabajando en un intervalo de confianza del 95% de ser válido; es decir si la Presión de la bomba se encuentra entre los valores Psi y Psi, se puede asumir como una Presión recomendable, como se muestra en la tabla 97. Figura 21. Histograma de la Presión de la bomba en la sección de 8 ½ FUENTE: Software SPSS Tabla 97. Resultados estadístico de la Presión de la bomba en la sección de 8 ½ Descriptivos Estadísticos Estadístico Media 2089, % de intervalo de confianza para la media Límite inferior 1757,3768 Límite superior 2421,1946 PRESIÒN Media recortada al 5% 2040,8730 Mediana 1950,0000 Varianza ,297 Desviación estándar 574,85067 Mínimo 1450,00 Máximo 3600,00 FUENTE: Software SPSS 84

112 GALONAJE (GPM), Sección 8 ½ En el histograma de distribución del Galonaje, los valores están distribuidos parcialmente uniforme siguiendo una distribución normal, obteniéndose una media GPM, una desviación estándar de 41.96, un minino 380 GPM y un máximo valor de 550 GPM registradas en la base de datos de la sección de 8 ½ como se muestra en la figura 22. Trabajando en un intervalo de confianza del 95% de ser válido; es decir si el galonaje se encuentra entre los valores gpm y gpm, se puede asumir como un galonaje recomendable, como se muestra en la tabla 98. Figura 22. Histograma del Galonaje (gpm) en la sección de 8 ½ FUENTE: Software SPSS Tabla 98. Resultados estadístico del Galonaje en la sección de 8 ½ Descriptivos Estadísticos Estadístico Media 429, % de intervalo de confianza para la media Límite inferior 405,0563 Límite superior 453,5151 GALONAJE Media recortada al 5% 425,3175 Mediana 430,0000 Varianza 1760,989 Desviación estándar 41,96414 Mínimo 380,00 Máximo 550,00 FUENTE: Software SPSS 85

113 DENSIDAD LODO (ppg), sección 8 ½ En el histograma de distribución de la densidad del lodo, los valores están distribuidos ligeramente uniforme siguiendo una distribución normal, obteniéndose una media de 9.21 ppg, una desviación estándar de 0.326, un minino 8.9 ppg y un máximo valor de ppg registradas en la base de datos de la sección de 8 ½ como se muestra en la figura 23. Trabajando en un intervalo de confianza del 95% de ser válido; es decir si la densidad del Lodo se encuentra entre los valores 9.02 ppg y 9.4 ppg, se puede asumir como una densidad de lodo recomendable, como se muestra en la tabla 99. Figura 23. Histograma de la densidad del lodo (ppg) en la sección de 8 ½ FUENTE: Software SPSS Tabla 99. Resultados estadístico de la densidad del lodo en la sección de 8 ½ Descriptivos Estadísticos Estadístico Media 9, % de intervalo de confianza para la media Límite inferior 9,0292 Límite superior 9,4065 DENSIDAD Media recortada al 5% 9,1810 Mediana 9,1500 Varianza,107 Desviación estándar,32676 Mínimo 8,90 Máximo 10,20 FUENTE: Software SPSS 86

114 TORQUE (Klbs- ft), Sección 8 ½ En el histograma de distribución del Torque (Klbs- ft), los valores están distribuidos casi uniforme siguiendo una distribución normal, obteniéndose una media de (Klbs- ft) una desviación estándar de 4.68, un minino 12 (Klbs- ft) y un máximo valor de 29 (Klbsft), registradas en la base de datos de la sección de 8 ½ como se muestra en la figura 24. Trabajando en un intervalo de confianza del 95% de ser válido; es decir si Torque se encuentra entre los valores (Klbs- ft) y (Klbs- ft), se puede asumir como un torque recomendable, como se muestra en la tabla 100. Figura 24. Histograma del Torque (Klbs-ft) en la sección de 8 ½ FUENTE: Software SPSS Tabla 100. Resultados estadístico del Torque (Klbs-ft) en la sección de 8 ½ Descriptivos Estadísticos Estadístico Media 21, % de intervalo de confianza para la media Límite inferior 18,8660 Límite superior 24,2769 TORQUE Media recortada al 5% 21,6905 Mediana 20,5000 Varianza 21,956 Desviación estándar 4,68573 Mínimo 12,00 Máximo 29,00 FUENTE: Software SPSS 87

115 4.3 ANÁLISIS DE CORRELACION Un estudio de correlación empieza seleccionando las variables de interés, así, si se desea analizar la relación entre el ROP efectivo y los parámetros de perforación en las secciones 12¼ y 8½, generando un modelo de regresión que prediga. Para el análisis correlacional entre la rata de penetración efectiva y las variables se utilizara los siguientes modelos de regresión: a) Exponencial b) Lineal c) Cuadrática d) Logarítmico En estadística hay muchos ejemplos donde una variable puede predecirse con exactitud en términos de solamente otra variable. Sin embargo, las predicciones pueden mejorar si se considera información relevante adicional. Para elaborar un modelo matemático estimado entre el ROP efectivo y las variables se manejara la regresión lineal múltiple. La relación funcional en este caso se representa como: Y en general: Una vez que se tiene claro el tipo de regresión a utilizar se tomara el valor medio de la rata de penetración que se obtuvo de la estadística descriptiva encontrándose en un intervalo de confianza del 95%, mediante este valor se brindará una predicción estadística de los parámetros de perforación. Mediante el análisis correlacional se pretende establecer una relación entre la rata de penetración y los parámetros de perforación estableciendo un modelo matemático estimado, cuyo propósito no es calcular sin error, sino obtener predicciones de la variable dependiente para un valor dado en las variables independientes. 88

116 4.3.1 ANÁLISIS CORRELACIONAL DEL ROP EFECTIVO Y LAS VARIABLES DE PERFORACIÓN EN LA SECCIÓN DE 12 ¼ Correlación entre ROP efectivo vs Peso sobre la broca en la sección de 12 ¼ Suponemos que al aumentar el peso sobre la broca aumentara la tasa de penetración, peor existe parámetros que se deben tomar en cuenta como: las especificaciones de operación propuestas por el fabricante para evitar el desgaste de los elementos de la broca. Para determinar un modelo correlacional entre el ROP y el WOB, se genera una grafico de dispersión para observar la tendencia que tienen los puntos. Donde la variable dependiente será la ROP por lo que se colocara en el eje Y, la misma que variará al cambiar WOB, siendo la variable independiente en el eje de las X como se muestra en la figura 25. Figura 25. Modelo de regresión entre el ROP y WOB en sección de 12 ¼ FUENTE: Software SPSS En el gráfico de dispersión se puede observar que los puntos no tiene una tendencia clara de comportamiento, tomando en cuenta que la rata de penetración depende de otros parámetros y al variar cualquiera de ellos, el ROP cambiará; la mayoría de los puntos están mayoritariamente distribuidos en el lado izquierdo del diagrama de dispersión. Se requiere determinar la relación entre los dos parámetros, sin tomar en cuenta los factores externos que puedan afectarlas para el análisis. 89

117 Utilizando el coeficiente de correlación de Pearson para dos variables, se tiene una estimación de la relación que existe entre la tasa de penetración y el W0B, como se muestra la tabla 101. Tabla 101. Coeficiente de correlación entre el ROP y WOB en sección de 12 ¼ ROP - WOB CORRELACIÓN VALORES Correlación de Pearson,057 Sig. (bilateral),846 N 14 FUENTE: Software SPSS El coeficiente de correlación entre el ROP y el WOB es el cual se considera un valor bajo que indica una relación no tan estrecha para los dos parámetros. El signo positivo indica que la relación entre las variables es directa; es decir si aumenta el WOB aumenta, la ROP y viceversa. Sig (bilateral) es de 0,846 este valor permite decidir la aceptación o no de la hipótesis nula. Es la significación muestral de la hipótesis nula, es decir: Si p 0,05, se acepta la hipótesis nula. Si p 0,05, se rechaza la hipótesis nula. Modelo de correlación entre el ROP efectivo y WOB Para determinar el modelo de correlación que se ajuste, se analizarán los modelos lineal, logarítmico, cuadrático, exponencial como se muestra en la tabla 102. Mediante el análisis de estos modelos, seleccionando el que mejor se ajuste a los parámetros y así generar un modelo matemático estimado que relacione a los dos parámetros. Tabla 102. Modelos de Correlación entre ROP y WOB en la sección de 12 ¼ Estimaciones de parámetro Ecuación R cuadrado Sig. Constante b1 b2 Lineal,048,452 57,790 -,057 Logarítmico,051, ,793-12,389 Cuadrático,058,718 82,858 -,297,001 Exponencial,039,501 57,303 -,001 FUENTE: Software SPSS El R cuadrado es el coeficiente de determinación y representa el porcentaje de cuanto cambia un parámetro en función del otro. Para establecer las ecuaciones de regresión entre ROP y WOB se debe escoger el R cuadrado de mayor valor numérico, debido a que expresa como 90

118 están relacionadas las dos variables proporcionalmente. En la sección de Estimación de parámetros se puede visualizar los valores de la ecuación para cada uno de los modelos que se quiera seleccionar. Analizando los R cuadrados para cada modelo se puede determinar que existe una relación no tan estrecha entre los dos parámetros en todos los modelos. Este comportamiento se debe a que el ROP está sujeto a cambios por los demás parámetros, se procede a escoger el modelo de correlación cuadrática, que es el que más relaciona a los dos variables Correlación entre ROP efectivo vs RPM en la sección de 12 ¼ La velocidad de rotación de la sarta de perforación depende de la dureza de la formación; es decir altos RPM son efectivos en formaciones blandas, existiendo una relación lineal y en el segundo caso bajo RPM son eficientes para formaciones duras, existiendo una relación con tendencia exponencial, los RPM cumplen un rol muy importante en la ROP. Para determinar un modelo correlacional entre el ROP y los RPM se genera una grafico de dispersión para observar la tendencia que tienen los puntos. Donde la variable dependiente será la ROP por lo que se colocara en el eje Y, la misma que variará al cambiar los RPM, siendo la variable independiente en el eje X como se muestra en la figura 26. Figura 26. Diagrama de dispersión entre la ROP vs RPM en sección de 12 ¼ FUENTE: Software SPSS En el gráfico de dispersión se puede observar que los puntos no tiene una tendencia clara de comportamiento, tomando en cuenta que la rata de penetración depende de otros parámetros 91

119 y al variar cualquiera de ellos, el ROP cambiará; la mayoría de los puntos están mayoritariamente distribuidos en la parte central del diagrama de dispersión. Se requiere determinar la relación entre los dos parámetros, sin tomar en cuenta los factores externos que puedan afectarlas para el análisis. Utilizando el coeficiente de correlación de Pearson para dos variables, se tiene una estimación de la relación que existe entre la tasa de penetración y los RPM, como se muestra la tabla 103. Tabla 103. Coeficiente de correlación entre el ROP vs RPM en la sección de 12 ¼ ROP - RPM CORRELACIÓN VALORES Correlación de Pearson -,219 Sig. (bilateral),452 N 14 FUENTE: Software SPSS El coeficiente de correlación entre el ROP y los RPM es el cual se considera un valor bajo que indica una relación no tan estrecha para los dos parámetros. El signo negativo indica que la relación entre las variables es inversa; es decir si los RPM aumenta el ROP disminuirá y viceversa. El Sig (bilateral) es de 0,452; este valor permite decidir la aceptación o no de la hipótesis nula. Es la significación muestral de la hipótesis nula, es decir: Si p 0,05, se acepta la hipótesis nula. Si p 0,05, se rechaza la hipótesis nula. Modelo de correlación entre el ROP efectivo y los RPM Para determinar el modelo de correlación que se ajuste, se analizarán los modelos lineal, logarítmico, cuadrático, exponencial como se muestra en la tabla 104. Mediante el análisis de estos modelos, seleccionando el que mejor se ajuste a los parámetros y así generar un modelo matemático estimado que relacione a los dos parámetros. Tabla 104. Modelos de Correlación entre ROP y RPM en la sección de 12 ¼ Estimaciones de parámetro Ecuación R cuadrado Sig. Constante b1 b2 Lineal,048,452 57,790 -,057 Logarítmico,051, ,793-12,389 Cuadrático,058,718 82,858 -,297,001 Exponencial,039,501 57,303 -,001 FUENTE: Software SPSS 92

120 El R cuadrado es el coeficiente de determinación y representa el porcentaje de cuanto cambia un parámetro en función del otro. Para establecer las ecuaciones de regresión entre ROP y RPM se debe escoger el R cuadrado de mayor valor numérico, debido a que expresa como están relacionadas las dos variables proporcionalmente. En la sección de Estimación de parámetros se puede visualizar los valores de la ecuación para cada uno de los modelos que se quiera seleccionar. Analizando los R cuadrados para cada modelo se puede determinar que existe una relación no tan estrecha entre los dos parámetros en todos los modelos. Este comportamiento se debe a que el ROP está sujeto a cambios por los demás parámetros, se procede a escoger el modelo de correlación cuadrática, que es el que más relaciona a las dos variables Correlación entre ROP efectivo vs Presión de la Bomba en la sección de 12 ¼ La presión con la que es inyectado el fluido desde superficie, debe considerar el peso y la cantidad de flujo ya que de estos dependerá una buena limpieza del pozo y mantendrá lubricada la broca mediante esta acción su eficiencia no disminuirá en las operaciones de perforación logrando un alto ROP. Para determinar un modelo correlacional entre el ROP y la Presión, se genera una grafico de dispersión para observar la tendencia que tienen los puntos. Donde la variable dependiente será la ROP por lo que se colocara en el eje Y, la misma que variará al cambiar la Presión, siendo la variable independiente en el eje de las X como se muestra en la figura 27. Figura 27. Diagrama de dispersión entre la ROP vs Presión en sección de 12 ¼ FUENTE: Software SPSS 93

121 En el gráfico de dispersión se puede observar que los puntos no tienen una tendencia clara de comportamiento, tomando en cuenta que la rata de penetración depende de otros parámetros y al variar cualquiera de ellos, el ROP cambiará; todos los puntos están distribuidos a lado derecho del diagrama de dispersión. Se requiere determinar la relación de los dos parámetros, sin tomar en cuenta los factores externos que puedan afectarlas para el análisis. Utilizando el coeficiente de correlación de Pearson para dos variables, se tiene una estimación de la relación que existe entre la tasa de penetración y la presión de la bomba, como se muestra la tabla 105. Tabla 105. Coeficiente de correlación entre el ROP vs Presión en la sección de 12 1/4 ROP PRESION FUENTE: Software SPSS CORRELACIÓN VALORES Correlación de Pearson -,306 Sig. (bilateral),288 N 14 El coeficiente de correlación entre el ROP y la Presión es de el cual se considera un valor bajo que indica una relación no tan estrecha para los dos parámetros. El signo negativo indica que la relación entre las variables es inversa; es decir si la Presión aumenta, el ROP disminuirá y viceversa. El Sig (bilateral) es de 0,288; este valor permite decidir la aceptación o no de la hipótesis nula. Es la significación muestral de la hipótesis nula, es decir: Si p 0,05, se acepta la hipótesis nula. Si p 0,05, se rechaza la hipótesis nula. Modelo de correlación entre el ROP efectivo vs Presión Para determinar el modelo de correlación que se ajuste, se analizarán los modelos lineal, logarítmico, cuadrático, exponencial como se muestra en la tabla 106. Mediante el análisis de estos modelos, se seleccionará el que mejor se ajuste a los parámetros y así generar un modelo matemático estimado que relacione a las dos variables. Tabla 106. Modelos de Correlación entre ROP y Presión en sección de 12 ¼ Estimaciones de parámetro Ecuación R cuadrado Sig. Constante b1 b2 Lineal,094,288 90,085 -,013 Logarítmico,097, ,205-44,959 Cuadrático,137, ,668 -,308 4,262E-5 Exponencial,103, ,571,000 FUENTE: Software SPSS 94

122 El R cuadrado es el coeficiente de determinación y representa el porcentaje de cuanto cambia un parámetro en función del otro. Para establecer las ecuaciones de regresión entre ROP y Presión se debe escoger el R cuadrado de mayor valor numérico, debido a que expresa como están relacionadas las dos variables proporcionalmente. En la sección de Estimación de parámetros se puede visualizar los valores de la ecuación para cada uno de los modelos que se quiera seleccionar. Analizando los R cuadrados para cada modelo se puede determinar que existe una relación no tan estrecha entre los dos parámetros en todos los modelos. Este comportamiento se debe a que el ROP está sujeto a cambios por los demás parámetros, se procede a escoger el modelo de correlación cuadrática, que es el que más relaciona a las dos variables Correlación entre ROP efectivo vs Galonaje en la sección de 12 ¼ Cuando se tiene mayor flujo de lodo en la perforación, se supone que existirá una mejor limpieza, mejor eficiencia en la broca y por ende el ROP aumentara, pero en la práctica este comportamiento puede variar debido a que el ROP no depende exclusivamente galonaje sino que depende varios parámetros. Para determinar un modelo correlacional entre el ROP y el Galonaje, se genera una grafico de dispersión para observar la tendencia que tienen los puntos. Donde la variable dependiente será la ROP por lo que se colocara en el eje Y, la misma que variará al cambiar el Galonaje, siendo la variable independiente en el eje de las X como se muestra en la figura 28. Figura 28. Diagrama de dispersión entre la ROP y Galonaje en sección de 12 ¼ FUENTE: Software SPSS 95

123 En el gráfico de dispersión se puede observar que los puntos no tiene una tendencia clara de comportamiento, tomando en cuenta que la rata de penetración depende de otros parámetros, y al variar cualquiera de ellos, el ROP cambiará, la mayoría de los puntos están distribuidos al lado derecho del diagrama de dispersión; se requiere determinar la relación de los dos parámetros, sin tomar en cuenta los factores externos que puedan afectarlas para el análisis. Utilizando el coeficiente de correlación de Pearson para dos variables, se tiene una estimación de la relación que existe entre la tasa de penetración y Galonaje, como se muestra la tabla 107. Tabla 107. Coeficiente de correlación entre el ROP y Galonaje en sección 12 ¼ CORRELACIÓN VALORES ROP - GALONAJE Correlación de Pearson 0,391 Sig. (bilateral),167 FUENTE: Software SPSS N 14 El coeficiente de correlación entre el ROP y el Galonaje es de el cual se considera un valor bajo que indica una relación no tan estrecha para los dos parámetros. El signo positivo indica que la relación entre las variables es directa; es decir si el Galonaje aumenta, el ROP aumentará y viceversa. El Sig (bilateral) es de 0,167 este valor permite decidir la aceptación o no de la hipótesis nula. Es la significación muestral de la hipótesis nula, es decir: Si p 0,05, se acepta la hipótesis nula. Si p 0,05, se rechaza la hipótesis nula. Modelo de correlación entre el ROP efectivo y Galonaje Para determinar el modelo de correlación que se ajuste, se analizarán los modelos lineal, logarítmico, cuadrático, exponencial como se muestra en la tabla 108. Mediante el análisis de estos modelos, seleccionando el que mejor se ajuste a los parámetros y así generar un modelo matemático estimado que relacione a las dos variables. Tabla 108. Modelos de Correlación entre ROP y Galonaje en sección de 12 ¼ Estimaciones de parámetro Ecuación R cuadrado Sig. Constante b1 b2 Lineal,153,167-60,700,122 Logarítmico,150, , ,278 Cuadrático,202, ,370-5,406,003 Exponencial,146,178 3,802,003 FUENTE: Software SPSS 96

124 El R cuadrado es el coeficiente de determinación y representa el porcentaje de cuanto cambia un parámetro en función del otro. Para establecer las ecuaciones de regresión entre ROP y Galonaje se debe escoger el R cuadrado de mayor valor numérico, debido a que expresa como están relacionadas las dos variables proporcionalmente. En la sección de estimación de parámetros se puede visualizar los valores de la ecuación para cada uno de los modelos que se quiera seleccionar. Analizando los R cuadrados para cada modelo se puede determinar que existe una relación no tan estrecha entre los dos parámetros en todos los modelos. Este comportamiento se debe a que el ROP está sujeto a cambios por los demás parámetros, se procede a escoger el modelo de correlación cuadrática, que es el que más relaciona a las dos variables Correlación entre ROP efectivo vs Densidad en sección de 12 ¼ La densidad o peso de lodo de perforación cumple un rol muy importante debido que controla la presión de la formación; es decir crea una presión diferencial entre la formación y el fluido controlando el pozo de esta manera permite una rata de penetración eficiente. Para determinar un modelo correlacional entre el ROP y la Densidad se genera una grafico de dispersión para observar la tendencia que tienen los puntos. Donde la variable dependiente será la ROP por lo que se colocara en el eje Y, la misma que variará al cambiar la Densidad, en nuestro caso es la variable independiente en el eje de las X como se muestra en la figura 29. Figura 29. Diagrama de dispersión entre la ROP y Densidad en sección de 12 ¼ FUENTE: Software SPSS 97

125 En el gráfico de dispersión se puede observar que los puntos no tiene una tendencia clara de comportamiento, tomando en cuenta que la rata de penetración depende de otros parámetros y al variar cualquiera de ellos, el ROP cambiará, los puntos están distribuidos en la parte central del diagrama de dispersión. Se requiere determinar la relación de los dos parámetros, sin tomar en cuenta los factores externos que puedan afectarlas para el análisis. Utilizando el coeficiente de correlación de Pearson para dos variables, se tiene una estimación de la relación que existe entre la tasa de penetración y Densidad, como se muestra la tabla 109. Tabla 109. Coeficiente de correlación entre el ROP y Densidad en sección 12 ¼ CORRELACIÓN VALORES ROP - DENSIDAD Correlación de Pearson -0,124 Sig. (bilateral) 0,674 FUENTE: Software SPSS N 14 El coeficiente de correlación entre el ROP y la densidad es de el cual se considera un valor bajo que indica una relación no tan estrecha para los dos parámetros. El negativo indica que la relación entre las variables es inversa; es decir si la densidad aumenta, el ROP disminuirá y viceversa. El Sig (bilateral) es de 0,674 este valor permite decidir la aceptación o no de la hipótesis nula. Es la significación muestral de la hipótesis nula, es decir: Si p 0,05, se acepta la hipótesis nula. Si p 0,05, se rechaza la hipótesis nula. Modelo de correlación entre el ROP efectivo y Densidad Para determinar el modelo de correlación que se ajuste, se analizarán los modelos lineal, logarítmico, cuadrático, exponencial como se muestra en la tabla 110. Mediante el análisis de estos modelos, se seleccionará el que mejor se ajuste a los parámetros y así generar un modelo matemático estimado que relacione a las dos variables. Tabla 110. Modelos de Correlación entre ROP y Densidad en sección de 12 ¼ Estimaciones de parámetro Ecuación R cuadrado Sig. Constante b1 b2 Lineal,015, ,363-13,475 Logarítmico,015, , ,293 Cuadrático,016, ,205,000 -,656 Exponencial,014, ,570 -,308 FUENTE: Software SPSS 98

126 El R cuadrado es el coeficiente de determinación y representa el porcentaje de cuanto cambia un parámetro en función del otro. Para establecer las ecuaciones de regresión entre ROP y Densidad se debe escoger el R cuadrado de mayor valor numérico, debido a que expresa como están relacionadas las dos variables proporcionalmente. En la sección de estimación de parámetros se puede visualizar los valores de la ecuación para cada uno de los modelos que se quiera seleccionar. Analizando los R cuadrados para cada modelo se puede determinar que existe una relación no tan estrecha entre los dos parámetros en todos los modelos. Este comportamiento se debe a que el ROP está sujeto a cambios por los demás parámetros, se procede a escoger el modelo de correlación cuadrática, que es el que más relaciona a las dos variables Correlación entre ROP efectivo vs Torque en la sección de 12 ¼ El torque puede ser incrementado en ciertas circunstancias como cuando se incrementa el peso sobre la broca o se cambia de formación al perforar. El incremento o decremento de este debe estar relacionado a obtener una tasa de penetración óptima durante la perforación. 41 Para determinar un modelo correlacional entre el ROP y el Torque se genera una grafico de dispersión para observar la tendencia que tienen los puntos. Donde la variable dependiente será la ROP por lo que se colocara en el eje Y, la misma que variará al cambiar el torque, siendo la variable independiente en el eje de las X como se muestra en la figura 30. Figura 30. Diagrama de dispersión entre la ROP y Torque en sección de 12 ¼ FUENTE: Software SPSS 41 ANDRADE DANIEL y SARANGO RICARDO (2015) 99

127 En el gráfico de dispersión se puede observar que los puntos no tiene una tendencia clara de comportamiento, tomando en cuenta que la rata de penetración depende de otros parámetros, y al variar cualquiera de ellos, el ROP cambiará, los puntos están distribuidos en la parte central del diagrama de dispersión. Se requiere determinar la relación de los parámetros, sin tomar en cuenta los factores externos que puedan afectarlas para el análisis. Utilizando el coeficiente de correlación de Pearson para dos variables, se tiene una estimación de la relación que existe entre la tasa de penetración y Torque, como se muestra la tabla 111. Tabla 111. Coeficiente de correlación entre el ROP y Torque en sección 12 1/4 ROP - TORQUE FUENTE: Software SPSS CORRELACIÓN VALORES Correlación de Pearson -0,002 Sig. (bilateral) 0,995 N 14 El coeficiente de correlación entre el ROP y Torque de es el cual se considera un valor bajo que indica una relación no tan estrecha para los dos parámetros. El negativo indica que la relación entre las variables es inversa; es decir si el Torque aumenta, el ROP disminuirá y viceversa. Sig (bilateral) es de 0,995 este valor permite decidir la aceptación o no de la hipótesis nula. Es la significación muestral de la hipótesis nula, es decir: Si p 0,05, se acepta la hipótesis nula. Si p 0,05, se rechaza la hipótesis nula. Modelo de correlación entre el ROP efectivo y Torque Para determinar el modelo de correlación que se ajuste, se analizarán los modelos lineal, logarítmico, cuadrático, exponencial como se muestra en la tabla 112. Mediante el análisis de estos modelos, se seleccionará el que mejor se ajuste a los parámetros y así generar un modelo matemático estimado que relacione a los dos parámetros. 100

128 Tabla 112. Modelos de Correlación entre ROP y Torque sección de 12 ¼ Estimaciones de parámetro Ecuación R cuadrado Sig. Constante b1 b2 Lineal,000,995 45,070 -,003 Logarítmico,001,913 40,270 1,471 Cuadrático,137,444-46,983 8,166 -,172 Exponencial,005,816 47,403 -,003 FUENTE: Software SPSS El R cuadrado es el coeficiente de determinación y representa el porcentaje de cuanto cambia un parámetro en función del otro. Para establecer las ecuaciones de regresión entre ROP y Torque se debe escoger el R cuadrado de mayor valor numérico, debido a que expresa como están relacionadas las dos variables proporcionalmente. En la sección de estimación de parámetros se puede visualizar los valores de la ecuación para cada uno de los modelos que se quiera seleccionar. Analizando los R cuadrados para cada modelo se puede determinar que existe una relación no tan estrecha entre los dos parámetros en todos los modelos. Este comportamiento se debe a que el ROP está sujeto a cambios por los demás parámetros, se procede a escoger el modelo de correlación cuadrático, que es el que más relaciona a las dos variables MATRIZ DE CORRELACIONES En la matriz de correlación observamos los valores del sig.( bilateral ) entre las variables independientes que son: el WOB, RPM, Presión de la bomba, Galonaje, Torque y Densidad para verificar que no exista asociación entre ellas; es decir el sig.( bilateral) deben ser diferentes y no iguales entre las variables independientes, caso contrario se tendrá un problema de multicolinalidad, este término indica que el poder predictivo del modelo se reduce. Observando los valores del Sig. (bilateral) entre las variables independientes no se encontró ningún problema de colinialidad o multicolinalidad, por lo que se procede a realizar la regresión lineal sin problemas como se muestra en la tabla

129 Tabla 113. Matriz de correlación de la sección 12 ¼ ROP EFECTIVO WOB RPM PRESION_ GALONAJE TORQUE DENSIDAD ROP EFECTIVO WOB RPM PRESION DE LA BOMBA GALONAJE TORQUE Correlación de Pearson Sig. (bilateral) Correlación de Pearson Sig. (bilateral) Correlación de Pearson Sig. (bilateral) Correlación de Pearson Sig. (bilateral) Correlación de Pearson Sig. (bilateral) Correlación de Pearson Sig. (bilateral) 1,057 -,219 -,306,391 -,002 -,124,846,452,288,167,995,674, ,337 -,188,240,474,616 *,846,238,521,409,087,019 -,219 -, ,181 -,183,056 -,535 *,452,238,536,530,850,049 -,306 -,188 -, ,315 -,192,265,288,521,536,272,510,360,391,240 -,183 -, ,036,204,167,409,530,272,904,485 -,002,474,056 -,192 -,036 1,025,995,087,850,510,904,931 Correlación de Pearson -,124,616 * -,535 *,265,204,025 1 DENSIDAD Sig. (bilateral),674,019,049,360,485,931 FUENTE: Software SPSS 102

130 4.3.3 MODELO MATEMATICO GENERADO PARA LA SECCION DE 12 ¼ Para relacionar en un modelo general, la correlación entre la tasa de penetración (ROP) y los parámetros de perforación analizados, con la ayuda del software SPSS se utiliza la herramienta de regresión lineal múltiple o conocida como regresión multi-variable comúnmente más utilizado, observado en la tabla 114. Tabla 114. Resumen del modelo 12 ¼ Modelo R R cuadrado Error estándar de la estimación 1,859,73 9,22226 FUENTE: Software SPSS Este MODELO MATEMATICO de regresión permite proponer una ecuación lineal que relaciona todas las variables en estudio. Tabla 115. Correlación lineal Multi-variable sección 12 ¼ Coeficientes 1 (Constante) -56,447 WOB -0,219 RPM -0,057 PRESION_DE_LA_BOMBA 0,00006 GALONAJE 0,054 DENSIDAD 6,056 TORQUE 0,459 FUENTE: Software SPSS B Ec (1): VALIDACION DEL MODELO MATEMATICO OBTENIDO En el modelo matemático generado para el cálculo del ROP efectivo, se debe ajustar cada una de las variables independientes con sus respetivas constantes a una distribución normal, con la asistencia de un método probabilístico llamado MOTECARLO el cual incrementará la veracidad del modelo obtenido. 103

131 Se procede a introducir los valores de las medias de cada una de las variables independientes obtenidas en la estadística descriptiva como se muestra en la tabla116, dentro de la Ec. (1) la cual determinará el ROP efectivo más cercano al valor real en función de dichas variables. Tabla 116. ANALIS DESCRIPTIVO ESTADISTICO VARIABLES MEDIA WOB RPM 224 PRESION GALONAJE LODO TORQUE 25,25 FUENTE: Software SPSS Ec. (1) Distribución Normal del Peso sobre la broca (0.219WOB) Mediante la estadística descriptiva se obtuvieron el valor de la media de 31,19, con un límite inferior de 28,74, un límite superior de 33,59 al 95% y una desviación estándar 4.15 Aplicando el software Crystal Ball se ajusta la variable independiente (WOB) con su respectivo coeficiente obtenido en la regresión lineal multi-variable a una distribución normal estandarizada como se muestra en la figura 31. Figura 31. Distribución Normal del WOB en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software Crystal Ball 104

132 Mediante el ajuste se obtuvieron los siguientes datos : una Media 31,19, con un límite inferior 26.06, un límite superior al 95% y una desviación estándar Distribución normal del Revoluciones por minuto (0.057RPM) Mediante la estadística descriptiva se obtuvieron el valor de la media de con un límite inferior de , un límite superior de al 95% y una desviación estándar Aplicando el software Crystal Ball se ajusta la variable independiente (RPM) con su respectivo coeficiente obtenido en la regresión lineal multi-variable a una distribución normal estandarizada como se muestra en la figura 32. Figura 32. Distribución normal de las RPM en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software Crystal Ball Mediante el ajuste se obtuvieron los siguientes datos : una Media de 224, con un límite inferior , un límite superior al 95% y una desviación estándar Distribución normal del Presión de la bomba ( Presión) Mediante la estadística descriptiva se obtuvieron el valor de la media de con un límite inferior de 3385,35 un límite superior de al 95% y una desviación estándar Aplicando el software Crystal Ball se ajusta la variable independiente (PRESIÓN) con su respectivo coeficiente obtenido en la regresión lineal multi-variable a una distribución normal estandarizada como se muestra en la figura

133 Figura 33. Distribución normal de la Presión de la bomba en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software Crystal Ball Mediante el ajuste se obtuvieron los siguientes datos : una Media , con un límite inferior , un límite superior al 95% y una desviación estándar Distribución normal del Galonaje (0.054Galonaje) Mediante la estadística descriptiva se obtuvieron el valor de la media de con un límite inferior de un límite superior de al 95% y una desviación estándar Aplicando el software Crystal Ball se ajusta la variable independiente (GALONAJE) con su respectivo coeficiente obtenido en la regresión lineal multi-variable a una distribución normal estandarizada como se muestra en la figura 34. Figura 34. Distribución normal del Galonaje en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software Crystal Ball Mediante el ajuste se obtuvieron los siguientes datos: una Media , con un límite inferior , un límite superior al 95% y una desviación estándar

134 Distribución normal de la Densidad (6.056DENSIDAD) Mediante la estadística descriptiva se obtuvieron el valor de la media de con un límite inferior de un límite superior de al 95% y una desviación estándar Aplicando el software Crystal Ball se ajusta la variable independiente (DENSIDAD) con su respectivo coeficiente obtenido en la regresión lineal multi-variable a una distribución normal estandarizada como se muestra en la figura 35. Figura 35. Distribución normal de la Densidad en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software Crystal Ball. Mediante el ajuste se obtuvieron los siguientes datos : una Media 10.41, con un límite inferior 8.70, un límite superior al 95% y una desviación estándar Distribución normal del Torque (0.459TORQUE) Mediante la estadística descriptiva se obtuvieron el valor de la media de con un límite inferior de un límite superior de al 95% y una desviación estándar 5.44 Aplicando el software Crystal Ball se ajusta la variable independiente (TORQUE) con su respectivo coeficiente obtenido en la regresión lineal multi-variable a una distribución normal estandarizada como se muestra en la figura 36. Figura 36. Distribución normal del Torque en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software Crystal Ball. 107

135 Mediante el ajuste se obtuvieron los siguientes datos: una Media 25.25, con un límite inferior 21.10, un límite superior al 95% y una desviación estándar MÉTODO PROBABILÍSTICO MONTECARLO Ajustadas las variables independientes a una distribución normal se procede a correr la simulación empleando el método probabilístico Monte Carlo que consiste en multiplicar aleatoriamente cada una de las variables entre (0 y 1). Para este estudio se ejecutará con un número de pruebas de 10,000; para que la certeza de la estimación del ROP efectivo calculado se acerque a la realidad del ROP efectivo dado de los pozos direccionales perforados en el Campo Auca. Se generan graficas de dispersión del ROP efectivo calculado con cada una de las variables independientes, se observa que los puntos poseen una tendencia lineal. Figura 37. Dispersión ROP calculado y WOB en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software Crystal Ball Figura 38. Dispersión ROP calculado y RPM en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software Crystal Ball 108

136 Figura 39. Dispersión ROP calculado y PRESIÓN en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software Crystal Ball Figura 40. Dispersión ROP calculado y GALONAJE en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software Crystal Ball Figura 41. Dispersión ROP calculado y DENSIDAD en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software Crystal Ball 109

137 Figura 42. Dispersión ROP calculado y TORQUE en la sección de 12 ¼ FUENTE: Software Crystal Ball ANALISIS ESTADISTICO DE LA SECCION 8 ½ DE POZOS DIRECCIONALES PERFORADOS EN EL CAMPO AUCA CORRELACIÓN ENTRE ROP EFECTIVO VS PESO SOBRE LA BROCA EN LA SECCIÓN DE 8 ½ Para determinar un modelo correlacional entre el ROP y el WOB, se genera una grafico de dispersión para observar la tendencia que tienen los puntos. Donde la variable dependiente será la ROP por lo que se colocara en el eje Y, la misma que variará al cambiar WOB, siendo la variable independiente en el eje de las X como se muestra en la figura 43. Figura 43. Diagrama de dispersión entre la ROP y el WOB en sección de 8 ½ FUENTE: Software SPSS 110

138 En el gráfico de dispersión se puede observar que los puntos no tiene una tendencia clara de comportamiento, los puntos están mayoritariamente distribuidos en el centro del diagrama de dispersión. Se requiere determinar efectivamente la relación entre los dos parámetros, sin tomar en cuenta los factores externos que puedan afectarlas para el análisis Correlación entre ROP efectivo vs RPM en la sección de 8 ½ Para determinar un modelo correlacional entre el ROP y los RPM se genera una grafico de dispersión para observar la tendencia que tienen los puntos. Donde la variable dependiente será la ROP por lo que se colocara en el eje Y, la misma que variará al cambiarlos RPM, siendo la variable independiente en el eje de las X como se muestra en la figura 44. Figura 44. Diagrama de dispersión entre la ROP vs RPM en sección de 8 ½ FUENTE: Software SPSS En el gráfico de dispersión se puede observar que los puntos no tiene una tendencia clara de comportamiento, los puntos están mayoritariamente distribuidos en la parte derecha del diagrama de dispersión Correlación entre ROP efectivo vs Presión de la Bomba en la sección de 8 ½ Para determinar un modelo correlacional entre el ROP y la Presión, se genera una grafico de dispersión para observar la tendencia que tienen los puntos. Donde la variable dependiente será la ROP por lo que se colocara en el eje Y, la misma que variará al cambiar la Presión, siendo la variable independiente en el eje de las X como se muestra en la figura

139 Figura 45. Diagrama de dispersión entre la ROP vs Presión en sección de 8 ½ FUENTE: Software SPSS En el gráfico de dispersión se puede observar que los puntos no tiene una tendencia clara de comportamiento, los puntos están distribuidos de al lado izquierdo del diagrama de dispersión Correlación entre ROP efectivo vs Galonaje en la sección de 8 ½ Para determinar un modelo correlacional entre el ROP y el Galonaje, se genera una grafico de dispersión para observar la tendencia que tienen los puntos. Donde la variable dependiente será la ROP por lo que se colocara en el eje Y, la misma que variará al cambiar el Galonaje, en nuestro caso es la variable independiente en el eje de las X como se muestra en la figura 46. Figura 46. Diagrama de dispersión entre la ROP y Galonaje en sección de 8 ½ FUENTE: Software SPSS 112

140 En el gráfico de dispersión se puede observar que los puntos no tiene una tendencia clara de comportamiento, los puntos están distribuidos mayoritariamente al lado izquierdo del diagrama de dispersión Correlación entre ROP efectivo vs Densidad en sección de 8 ½ Para determinar un modelo correlacional entre el ROP y la Densidad se genera una grafico de dispersión para observar la tendencia que tienen los puntos. Donde la variable dependiente será la ROP por lo que se colocara en el eje Y, la misma que variará al cambiar la Densidad, siendo la variable independiente en el eje de las X como se muestra en la figura 47. Figura 47. Diagrama de dispersión entre la ROP y Densidad en sección de 8 ½ FUENTE: Software SPSS En el gráfico de dispersión se puede observar que los puntos no tiene una tendencia clara de comportamiento, los puntos están distribuidos en el centro del diagrama de dispersión Correlación entre ROP efectivo vs Torque en la sección de 8 ½ Para determinar un modelo correlacional entre el ROP y el Torque se genera una grafico de dispersión para observar la tendencia que tienen los puntos. Donde la variable dependiente será la ROP por lo que se colocara en el eje Y, la misma que variará al cambiar el Torque de, siendo la variable independiente en el eje de las X como se muestra en la figura

141 Figura 48. Diagrama de dispersión entre la ROP y Torque en sección de 8 ½ FUENTE: Software SPSS En el gráfico de dispersión se puede observar que los puntos tiene una tendencia clara de comportamiento, los puntos distribuidos en el centro del diagrama de dispersión CORRELACION DE PEARSON Mediante la correlación de Pearson, se determina la relación que existe entre la tasa de penetración efectiva con cada una de las variables independientes tabla 117. Tabla 117. Coeficiente de correlación entre el ROP y las variables independientes en la sección de 8 ½ CORRELACIÓN VALORES RELACION ROP - WOB Correlación de Pearson,511 Moderada Sig. (bilateral),062 Aceptable ROP RPM ROP - PRESIÓN ROP GALONAJE ROP -DENSIDAD Correlación de Pearson -,301 Baja Sig. (bilateral),295 Aceptable Correlación de Pearson -,276 Baja Sig. (bilateral),339 Aceptable Correlación de Pearson -,116 Baja Sig. (bilateral),693 Aceptable Correlación de Pearson -,332 Baja Sig. (bilateral),246 Aceptable Correlación de Pearson,561 Moderada ROP -TORQUE Sig. (bilateral),37 Aceptable FUENTE: Software SPSS 114

142 4.3.8 MODELOS DE REGRESION ENTRE EL ROP CON CADA UNA LAS VARIABLES INDEPENDIENTES PARA LA SECCION 8 ½ Para determinar el modelo de regresión que se ajuste, se analizarán los modelos lineal, logarítmico, cuadrático, exponencial. Para establecer las ecuaciones de regresión entre ROP con cada una de las variables independientes se debe escoger el R cuadrado de mayor valor numérico, debido a que expresa como están relacionadas las dos variables proporcionalmente como se muestra en la tabla 118. Tabla 118. Modelos de Regresión entre ROP y las Variables en la sección de 8 ½ Variables Ecuación Estimaciones de parámetro R cuadrado Sig. Constante b1 b2 ROP- WOB Cuadrático,264,185 20,955,692,026 ROP- RPM Cuadrático,158, ,739-1,977,005 ROP- PRESION Cuadrático,157, ,830 -,063 1,115E-5 ROP- GALONAJE Cuadrático,019, ,095 -,419,0004 ROP- DENSIDAD Exponencial,136, ,055 -,372 ROP- TORQUE Cuadrático,324,116 31,171 -,642,058 FUENTE: Software SPSS MATRIZ DE CORRELACIONES En la matriz de correlación observamos los valores del sig.( bilateral ) entre las variables independientes que son: el WOB, RPM, Presión de la bomba, Galonaje, Torque y Densidad para verificar que no exista asociación entre ellas; es decir el sig.( bilateral) deben ser diferentes y no iguales entre las variables independientes, caso contrario se tendrá un problema de colinialidad o multicolinalidad, este término indica que el poder predictivo del modelo se reduce. Observando los valores del Sig. (bilateral) entre las variables independientes no se encontró ningún problema de colinialidad o multicolinalidad, por lo que se procede a realizar la regresión lineal sin problemas como se muestra en la tabla 119. Tabla 119. Matriz de correlación de la sección 8 ½ CORRELACIÓN ROP Correlación EFECTIVO de Pearson Sig. (bilateral) ROP EFECTIVO TORQUE WOB RPM TOTAL PRESION GALONAJE DENSIDAD 1,561 *,511 -,301 -,276 -,116 -,332,037,062,295,339,693,

143 TORQUE WOB RPM TOTAL PRESION Correlación de Pearson Sig. (bilateral) Correlación de Pearson Sig. (bilateral) Correlación de Pearson Sig. (bilateral) Correlación de Pearson Sig. (bilateral),561 * 1,365 -,273 -,180,182 -,216,037,199,345,537,533,459,511, ,568,226 -,107,052,062,199,034,437,715,859 -,301 -,273 -,568 * 1,131,592 *,320,295,345,034,656,026,265 -,276 -,180,226,131 1,121,624 *,339,537,437,656,681,017 GALONAJE Correlación de Pearson Sig. (bilateral) -,116,182 -,107,592 *,121 1,037,693,533,715,026,681,899 DENSIDAD Correlación de Pearson Sig. (bilateral) -,332 -,216,052,320,624 *,037 1,246,459,859,265,017,899 FUENTE: Software SPSS MODELO MATEMATICO Para relacionar en un modelo general, la correlación entre la tasa de penetración (ROP) y los parámetros de perforación analizados, con la ayuda del software SPSS se utiliza la herramienta de regresión lineal múltiple o conocida como regresión multi-variable comúnmente más utilizado, observado en la tabla 120. Tabla 120. Resumen del modelo de la sección de 8 ½ Modelo R R cuadrado Error estándar de la estimación 1,803,645 12,14110 Este MODELO MATEMATICO de regresión permite proponer una ecuación lineal que relaciona todas las variables en estudio como se muestra en tabla

144 Tabla 121. Correlación lineal Multi-variable de la sección 8 ½ Coeficientes MODELO MATEMÁTICO B (Constante) 137,971 WOB 2,484 RPM,311 PRESION_DE_LA_BOMBA -,004 GALONAJE -,168 DENSIDAD -16,558 TORQUE 1,453 FUENTE: Software SPSS Ec (2): VALIDACION DEL MODELO MATEMATICO OBTENIDO En el modelo matemático generado para el cálculo del ROP efectivo, se debe ajustar cada una de las variables independientes con sus respetivas constantes a una distribución normal, con la asistencia de un método probabilístico llamado MOTECARLO el cual incrementará la veracidad del modelo obtenido. Se procede a introducir los valores de las medias de cada una de las variables independientes obtenidas en la estadística descriptiva como se muestra en la tabla 122, dentro de la Ec. (2) la cual determinará el ROP efectivo más cercano al valor real en función de dichas variables. Tabla 122. Análisis estadístico descriptivo de la sección 8 ½ VARIABLES MEDIA WOB 19,78 RPM 192,95 PRESION 2089,28 GALONAJE 429,28 LODO 9,2979 TORQUE 21,57 FUENTE: Software SPSS 117

145 Ec. (2) Distribución normal del Peso sobre la broca (2.484WOB) Mediante la estadística descriptiva se obtuvieron el valor de la media de 19.79, con un límite inferior de 17.3, un límite superior de al 95% y una desviación estándar 4.29 Aplicando el software Crystal Ball se ajusta la variable independiente (WOB) con su respectivo coeficiente obtenido en la regresión lineal multi-variable a una distribución normal estandarizada como se muestra en la figura 49. Figura 49. Distribución normal del WOB en la sección de 8 ½ FUENTE: Software Crystal Ball Mediante el ajuste se obtuvieron los siguientes datos : una Media 19.78, con un límite inferior 16.53, un límite superior al 95% y una desviación estándar Distribución normal del Revoluciones por minuto (0.311RPM) Mediante la estadística descriptiva se obtuvieron el valor de la media de con un límite inferior de , un límite superior de al 95% y una desviación estándar Aplicando el software Crystal Ball se ajusta la variable independiente (RPM) con su respectivo coeficiente obtenido en la regresión lineal multi-variable a una distribución normal estandarizada como se muestra en la figura

146 Figura 50. Distribución normal de las RPM en la sección de 8 ½ FUENTE: Software Crystal Ball Mediante el ajuste se obtuvieron los siguientes datos : una Media de , con un límite inferior , un límite superior al 95% y una desviación estándar Distribución normal del Presión de la bomba (0.004Presión) Mediante la estadística descriptiva se obtuvieron el valor de la media de con un límite inferior de un límite superior de al 95% y una desviación estándar Aplicando el software Crystal Ball se ajusta la variable independiente (PRESIÒN) con su respectivo coeficiente obtenido en la regresión lineal multi-variable a una distribución normal estandarizada como se muestra en la figura 51. Figura 51. Distribución normal de la Presión de la bomba en la sección de 8 ½ FUENTE: Software Crystal Ball Mediante el ajuste se obtuvieron los siguientes datos : una Media , con un límite inferior , un límite superior al 95% y una desviación estándar

147 Distribución normal del Galonaje (0.168Galonaje) Mediante la estadística descriptiva se obtuvieron el valor de la media de con un límite inferior de un límite superior de al 95% y una desviación estándar Aplicando el software Crystal Ball se ajusta la variable independiente (GALONAJE) con su respectivo coeficiente obtenido en la regresión lineal multi-variable a una distribución normal estandarizada como se muestra en la figura 52. Figura 52. Distribución normal del Galonaje en la sección de 8 ½ FUENTE: Software Crystal Ball Mediante el ajuste se obtuvieron los siguientes datos : una Media , con un límite inferior , un límite superior al 95% y una desviación estándar Distribución normal de la Densidad (16.558DENSIDAD) Mediante la estadística descriptiva se obtuvieron el valor de la media de 9.22 con un límite inferior de 9.03 un límite superior de 9.41 al 95% y una desviación estándar 0.33 Aplicando el software Crystal Ball se ajusta la variable independiente (DENSIDAD) con su respectivo coeficiente obtenido en la regresión lineal multi-variable a una distribución normal estandarizada como se muestra en la figura 53. Figura 53. Distribución normal de la Densidad en la sección de 8 ½ FUENTE: Software Crystal Ball. 120

148 Mediante el ajuste se obtuvieron los siguientes datos : una Media 9.3, con un límite inferior 7.77, un límite superior al 95% y una desviación estándar Distribución normal del Torque (1.453TORQUE) Mediante la estadística descriptiva se obtuvieron el valor de la media de 21.57con un límite inferior de un límite superior de al 95% y una desviación estándar 4.69 Aplicando el software Crystal Ball se ajusta la variable independiente (TORQUE) con su respectivo coeficiente obtenido en la regresión lineal multi-variable a una distribución normal estandarizada como se muestra en la figura 54. Figura 54. Distribución normal del Torque en la sección de 8 ½ FUENTE: Software Crystal Ball. Mediante el ajuste se obtuvieron los siguientes datos : una Media 21.57, con un límite inferior 18.02, un límite superior al 95% y una desviación estándar MÉTODO PROBABILÍSTICO MONTECARLO Ajustadas las variables independientes a una distribución normal se procede a correr la simulación empleando el método probabilístico Monte Carlo que consiste en multiplicar aleatoriamente cada una de las variables entre (0 y 1). Para este estudio se ejecutará con un número de pruebas de 10,000; para que la certeza de la estimación del ROP efectivo calculado se acerque a la realidad del ROP efectivo dado de los pozos direccionales perforados en el Campo Auca. Se generan graficas de dispersión del ROP efectivo calculado con cada una de las variables independientes, se observa que los puntos poseen una tendencia lineal. 121

149 Figura 55. Dispersión ROP calculado y WOB en la sección de 8 ½ FUENTE: Software Crystal Ball Figura 56. Dispersión ROP calculado y RPM en la sección de 8 ½ FUENTE: Software Crystal Ball Figura 57. Dispersión ROP calculado y PRESIÓN en la sección de 8 ½ FUENTE: Software Crystal Ball 122

150 Figura 58. Dispersión ROP calculado y GALONAJE en la sección de 8 ½ FUENTE: Software Crystal Ball Figura 59. Dispersión ROP calculado y DENSIDAD en la sección de 8½ FUENTE: Software Crystal Ball Figura 60. Dispersión ROP calculado y TORQUE en la sección de 8 ½ FUENTE: Software Crystal Ball 123

151 MÉTODO PROBABILÍSTICO MONTECARLO Utilización del método probabilístico MONTECARLO aplicando en la Ec. (2), se obtiene el cálculo del ROP promedio efectivo como se muestra en la tabla 123. Tabla 123. ROP efectivo promedio MONTECARLO VARIABLES MEDIA WOB RPM PRESION GALONAJE LODO TORQUE ROP CALCULADO FUENTE: Software Crystal Ball Se procede a generar la curva de probabilidad utilizando los valores de la tabla 123, la misma que se encuentra ajustada a una distribución normal, la gráfica obtenida ofrece el grado de certeza del modelo matemático generado. Figura 61. Modelo Probabilístico del ROP calculado en la sección 8 ½ considerando homogeneidad FUENTE: Software Crystal Ball 124

152 Mediante la simulación del método probabilístico Monte-Carlo en el modelo matemático generado para la sección de 8 ½, se obtuvo los siguientes datos: ROP efectivo promedio de 44,022 ft/hr, media de ft/hr, una certeza mínima de 28,31 ft/hr y una certeza máxima de 60 ft/hr. Se tiene una probabilidad del 60% de que los ROP efectivos calculados se encuentran dentro del rango antes mencionados. El modelo permitirá evaluar el ROP efectivo en función de las siguientes variables: WOB, RPM, Presión, Galonaje, Densidad y Torque. Se establecen los rangos de las variables dentro del modelo matemático generado basados en el análisis estadístico que se aplicó para pozos direccionales en la sección de 8 ½ como se muestra en la tabla 124. Tabla 124. Parámetros estandarizados para la sección de 8 ½ FUENTE: Software Crystal Ball VARIABLES RANGOS WOB RPM PRESIÓN GALONAJE DENSIDAD TORQUE

153 APLICACIÓN DEL MODELO MATEMATICO GENERADO PARA LA FORMACION LITOLOGICA CGL TIYUYACU INFERIOR Tabla 125. Matriz de datos de la Formación CGL Tiyuyacu Inferior del ROP efectivo y las variables de Perforación POZO FORMACION TOPE BASE INTERVALO ROP WOB RPM PRESION GALONAJE TORQUE DENSIDAD A CGL TIYUYACU INFERIOR B C D E F G H I J K L M N

154 Para encontrar un modelo general que relacione todas las variables estudiadas en los anteriores capítulos, se procede a encontrar la correlación entre la tasa de penetración (ROP) y los parámetros de perforación analizados; asistidos del software SPSS. Se utilizará la herramienta de regresión lineal múltiple, conocida también como regresión multi-variable y los resultados obtenidos se pueden observar en la tabla 126. Tabla 126. Resumen del modelo de la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR Error estándar de Modelo R R cuadrado la estimación 1,713,508 2,3346 FUENTE: Software SPSS Tabla 127. Resumen de la estadística descriptiva de cada una de las variables de la formación CGL TIYUYACU INFERIOR ANÁLISIS ESTADISTICOS MEDIA FUENTE: Software SPSS ROP EFECTIVO 32,14 WOB 16,036 RPM 53,785 PRESIÓN 2564,28 GALONAJE 715,93 TORQUE 16 DENSIDAD 10,04 Este MODELO MATEMATICO de regresión permite proponer una ecuación lineal que relacione todas las variables presentes en el estudio como se muestra en tabla 128. Tabla 128. Correlación lineal Multi-variable en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR MODELO MATEMÁTICO Coeficientes (Constante) 17,784 B WOB 0,238 RPM -0,199 PRESION DE LA BOMBA 0,005 GALONAJE 0,016 TORQUE -0,08 DENSIDAD -0,068 FUENTE: Software SPSS 127

155 Ec (3): Tabla 129. Distribución normal de cada una de las variables ajustadas al intervalo de confianza entre el 5% y el 95% en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR VARIABLE MÍNIMO MÁXIMO WOB 13,40 18,67 RPM 44,94 62,63 PRESIÓN 2142, ,07 GALONAJE 598,17 833,69 TORQUE 13,37 18,63 DENSIDAD 8,39 11,69 FUENTE: Software Crystal Ball. Ajustadas las variables independientes a una distribución normal se procede a correr la simulación empleando el método probabilístico Monte Carlo, encontrando así la estimación del ROP efectivo calculado para la formación CGL Tiyuyacu Inferior. Se generan gráficas de dispersión del ROP efectivo calculado con cada una de las variables independientes, observando la tendencia que presentan los puntos. Figura 62. Dispersión ROP calculado y WOB en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR FUENTE: Software Crystal Ball 128

156 Figura 63. Dispersión ROP calculado y RPM en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR FUENTE: Software Crystal Ball Figura 64. Dispersión ROP calculado y PRESIÓN en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR FUENTE: Software Crystal Ball Figura 65. Dispersión ROP calculado y GALONAJE en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR FUENTE: Software Crystal Ball 129

157 Figura 66. Dispersión ROP calculado y DENSIDAD en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR FUENTE: Software Crystal Ball Figura 67. Dispersión ROP calculado y TORQUE en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR FUENTE: Software Crystal Ball APLICACIÓN DEL MÉTODO PROBABILÍSTICO MONTECARLO EN LA FORMACIÓN CGL TIYUYACU INFERIOR Con los valores obtenidos en la tabla. 127, se procede a colocar en la Ec. (3). Posteriormente se procede a correr la Simulación de MONTECARLO, obteniendo el cálculo del ROP promedio efectivo como se muestra en la tabla 130. Tabla 130. ROP efectivo promedio en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR MONTECARLO VARIABLES MEDIA WOB RPM

158 FUENTE: Software Crystal Ball. PRESIÓN 2, GALONAJE TORQUE DENSIDAD ROP CALCULADO Figura 68. Modelo Probabilístico del ROP promedio calculado en la Formación CGL TIYUYACU INFERIOR FUENTE: Software Crystal Ball Mediante la simulación del método probabilístico Monte-Carlo en el modelo matemático generado para la formación CGL Tiyuyacu Inferior, se obtuvo los siguientes datos: ROP efectivo promedio: 33,21 ft/hr ROP efectivo mínimo: 31,13 ft/hr ROP efectivo máximo: 35,27 ft/hr Se tiene una probabilidad del 69% de que los ROP efectivos calculados se encuentran dentro del rango antes mencionados. El modelo permitirá evaluar el ROP efectivo en función de las siguientes variables: WOB, RPM, Presión, Galonaje, Densidad y Torque. 131

159 APLICACIÓN DEL MODELO MATEMATICO GENERADO PARA LA FORMACION LITOLOGICA CALIZA M-1 Tabla 131. Matriz de datos en la Formación del ROP efectivo y las variables de Perforación POZO FORMACION TOPE BASE INTERVALO ROP WOB RPM PRESION GALONAJE TORQUE DENSIDAD A B C D E CALIZA M-1 F G H I J K L M N

160 Para encontrar un modelo matemático que relacione todas las variables estudias en los anteriores capítulos, se procede a encontrar la correlación entre la tasa de penetración (ROP) y los parámetros de perforación analizados; asistidos del software SPSS. Se utilizará la herramienta de regresión lineal múltiple, conocida también como regresión multi-variable y los resultados obtenidos se pueden observar en la tabla 132. Tabla 132. Resumen del modelo de la Formación CALIZA M-1 Modelo R R cuadrado Error estándar de la estimación 1,796,634 1,89203 FUENTE: Software SPSS Tabla 133. Resumen de la estadística descriptiva de cada una de las variables en la formación CALIZA M-1 ANÁLISIS ESTADISTICOS MEDIA FUENTE: Software SPSS ROP EFECTIVO 24,677 WOB 21,8207 RPM 74,2857 PRESIÓN 3247,8571 GALONAJE 816,6429 TORQUE 19,5 DENSIDAD 10,31 Este MODELO MATEMATICO de regresión permite proponer una ecuación lineal que relacione todas las variables presentes en el estudio como se muestra en tabla 134. Tabla 134. Correlación lineal Multi-variable en la Formación CALIZA M-1 FUENTE: Software SPSS Coeficientes MODELO MATEMÁTICO B (Constante) 119,733 WOB -0,119 RPM -0,085 PRESION DE LA BOMBA -0,002 GALONAJE -0,017 TORQUE 0,095 DENSIDAD -6,

161 Ec (4): Tabla 135. Distribución normal de cada una de las variables ajustadas al intervalo de confianza entre el 5% y el 95% en la Formación CALIZA M-1 VARIABLE MÍNIMO MÁXIMO WOB 18,23 25,41 RPM 62,06 86,5 PRESIÓN 2713, ,08 GALONAJE 682,32 950,97 TORQUE ,71 DENSIDAD 8,61 12,01 FUENTE: Software Crystal Ball. Ajustadas las variables independientes a una distribución normal se procede a correr la simulación empleando el método probabilístico Monte Carlo, encontrando así la certeza de la estimación del ROP efectivo calculado para la formación Caliza M-1. Se generan gráficas de dispersión del ROP efectivo calculado con cada una de las variables independientes, observando la tendencia que presentan los puntos. Figura 69. Dispersión ROP calculado y WOB en la Formación CALIZA M-1 FUENTE: Software Crystal Ball 134

162 Figura 70. Dispersión ROP calculado y RPM en la Formación CALIZA M-1 FUENTE: Software Crystal Ball Figura 71. Dispersión ROP calculado y PRESIÓN en la Formación CALIZA M-1 FUENTE: Software Crystal Ball Figura 72. Dispersión ROP calculado y GALONAJE en la Formación CALIZA M-1 FUENTE: Software Crystal Ball 135

163 Figura 73. Dispersión ROP calculado y DENSIDAD en la Formación CALIZA M-1 FUENTE: Software Crystal Ball Figura 74. Dispersión ROP calculado y TORQUE en la Formación CALIZA M-1 FUENTE: Software Crystal Ball 136

164 APLICACIÓN DEL MÉTODO PROBABILÍSTICO EN LA FORMACIÓN CALIZA M-1 Con los valores obtenidos en la tabla. 133, se procede a colocar en la Ec. (4). Posteriormente se procede a correr la Simulación de MONTECARLO, obteniendo el cálculo del ROP promedio efectivo como se muestra en la tabla 136. Tabla 136. ROP efectivo promedio en la Formación CALIZA M-1 MONTECARLO FUENTE: Software Crystal Ball. VARIABLES MEDIA WOB RPM PRESIÓN 3, GALONAJE TORQUE DENSIDAD ROP CALCULADO Figura 75. Modelo Probabilístico del ROP promedio calculado en la Formación CALIZA M-1 FUENTE: Software Crystal Ball 137

165 Mediante la simulación del método probabilístico Monte-Carlo en el modelo matemático generado para la formación CALIZA M-1, se obtuvo los siguientes datos: ROP efectivo promedio: 25,47 ft/hr ROP efectivo mínimo: 18,62 ft/hr ROP efectivo máximo: 32,3 ft/hr Se tiene una probabilidad del 68% de que los ROP efectivos calculados se encuentran dentro del rango antes mencionados. El modelo permitirá evaluar el ROP efectivo en función de las siguientes variables: WOB, RPM, Presión, Galonaje, Densidad y Torque. 138

166 APLICACIÓN DEL MODELO MATEMATICO GENERADO PARA LA FORMACION LITOLÓGICA HOLLIN SUPERIOR Tabla 137. Matriz de datos en la formación HOLLIN SUPERIOR del ROP efectivo y las variables de Perforación POZO FORMACION TOPE BASE INTERVALO ROP WOB RPM PRESION GALONAJE TORQUE DENSIDAD A B C HOLLIN INFERIOR D E F G H I J K L M N

167 Para encontrar un modelo matemático que relacione todas las variables estudias en los anteriores capítulos, se procede a encontrar la correlación entre la tasa de penetración (ROP) y los parámetros de perforación analizados; asistidos del software SPSS. Se utilizará la herramienta de regresión lineal múltiple, conocida también como regresión multi-variable y los resultados obtenidos se pueden observar en la tabla 138. Tabla 138. Resumen del modelo de la Formación HOLLIN SUPERIOR Modelo R R cuadrado Error estándar de la estimación 1,684,468 2,42769 FUENTE: Software SPSS Tabla 139. Resumen de la estadística descriptiva de cada una de las variables en la formación HOLLIN SUPERIOR ANÁLISIS ESTADISTICOS MEDIA FUENTE: Software SPSS ROP EFECTIVO 44,17 WOB 15,2857 RPM 70,7143 PRESIÓN 1768,1429 GALONAJE 409,71 TORQUE 16,61 DENSIDAD 9,1571 Este MODELO MATEMATICO de regresión permite proponer una ecuación lineal que relacione todas las variables presentes en el estudio como se muestra en tabla 140. Tabla 140. Correlación lineal Multi-variable en la Formación HOLLIN SUPERIOR FUENTE: Software SPSS Coeficientes MODELO MATEMÁTICO B (Constante) -20,948 WOB 0,478 RPM 0,168 PRESION DE LA BOMBA -0,004 GALONAJE 0,038 TORQUE -0,173 DENSIDAD 4,

168 Ec (5): Tabla 141. Distribución normal de cada una de las variables ajustadas al intervalo de confianza entre el 5% y el 95% en la Formación HOLLIN SUPERIOR VARIABLE MÍNIMO MÁXIMO WOB 12,78 17,8 RPM 59,08 82,34 PRESIÓN 1768, ,74 GALONAJE 342,32 477,1 TORQUE 13,88 19,34 DENSIDAD 7,65 10,6 FUENTE: Software Crystal Ball. Ajustadas las variables independientes a una distribución normal se procede a correr la simulación empleando el método probabilístico Monte Carlo, encontrando así la certeza de la estimación del ROP efectivo calculado para la formación Hollín Superior. Se generan gráficas de dispersión del ROP efectivo calculado con cada una de las variables independientes, observando la tendencia que presentan los puntos. Figura 76. Dispersión ROP calculado y WOB en la Formación HOLLIN SUPERIOR FUENTE: Software Crystal Ball 141

169 Figura 77. Dispersión ROP calculado y RPM en la Formación HOLLIN SUPERIOR FUENTE: Software Crystal Ball Figura 78. Dispersión ROP calculado y PRESIÓN en la Formación HOLLIN SUPERIOR FUENTE: Software Crystal Ball Figura 79. Dispersión ROP calculado y GALONAJE en la Formación HOLLIN SUPERIOR FUENTE: Software Crystal Ball 142

170 Figura 80. Dispersión ROP calculado y DENSIDAD en la Formación HOLLIN SUPERIOR FUENTE: Software Crystal Ball Figura 81. Dispersión ROP calculado y TORQUE en la Formación HOLLIN SUPERIOR FUENTE: Software Crystal Ball APLICACIÓN DEL MÉTODO PROBABILÍSTICO EN LA FORMACIÓN HOLLIN SUPERIOR Con los valores obtenidos en la tabla. 139, se procede a colocar en la Ec. (5). Posteriormente se procede a correr la Simulación de MONTECARLO, obteniendo el cálculo del ROP promedio efectivo como se muestra en la tabla 142. Tabla 142. ROP efectivo promedio en la Formación HOLLIN SUPERIOR MONTECARLO VARIABLES MEDIA WOB RPM

171 FUENTE: Software Crystal Ball PRESIÓN 1, GALONAJE TORQUE DENSIDAD 9.16 ROP CALCULADO Figura 82. Modelo Probabilístico del ROP promedio calculado en la Formación HOLLIN SUPERIOR FUENTE: Software Crystal Ball Mediante la simulación del método probabilístico Monte-Carlo en el modelo matemático generado para la formación HOLLIN SUPERIOR, se obtuvo los siguientes datos: ROP efectivo promedio: 45,2 ft/hr ROP efectivo mínimo: 40,53 ft/hr ROP efectivo máximo: 50 ft/hr Se tiene una probabilidad del 69% de que los ROP efectivos calculados se encuentran dentro del rango antes mencionados. El modelo permitirá evaluar el ROP efectivo en función de las siguientes variables: WOB, RPM, Presión, Galonaje, Densidad y Torque. 144

172 CAPITULO V 5 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 5.1 CONCLUSIONES Debido a que las condiciones de perforación difieren en las secciones 12 ¼ y 8 ½ se generó un modelo matemático para cada una de ellas. Empleando el método de correlación lineal simple entre la rata de penetración en función de una sola variable de perforación se establece una relación muy débil entre las dos variables. El modelo matemático generado para la sección de 12 ¼, establece que la variable densidad y galonaje poseen una mayor incidencia en la estimación del ROP efectivo. VARIABLES CORRELACION PEARSON RELACION ROP - WOB CASI NULA ROP - RPM CASI NULA ROP - PRESIÓN NULA ROP - GALONAJE 0.55 MODERADA ROP -DENSIDAD ALTA ROP -TORQUE CASI NULA El modelo matemático generado para la sección de 8 ½, establece que la variable densidad posee mayor incidencia en la estimación del ROP efectivo. VARIABLES CORRELACION PEARSON RELACION ROP - WOB MUY BAJA ROP - RPM MUY BAJA ROP - PRESIÓN NULA ROP - GALONAJE MUY BAJA ROP -DENSIDAD ALTA ROP -TORQUE CASI NULA Al aplicar el modelo matemático con los valores medios de las variables independientes sujetas a una distribución normal estandarizada en la Ec (3). para la formación CGL Tiyuyacu Inferior, se estima un ROP efectivo promedio de ft/hr. El modelo matemático generado para para la formación CGL Tiyuyacu Inferior determina que la variable RPM, PRESIÓN y GALONAJE, poseen mayor incidencia en la estimación del ROP efectivo. 145

173 VARIABLES CORRELACION PEARSON RELACION ROP - WOB CASI NULA ROP - RPM MODERADA ROP - PRESIÓN 0.59 MODERADA ROP - GALONAJE 0.54 MODERADA ROP -DENSIDAD NULA ROP -TORQUE NULA Al aplicar el modelo matemático con los valores medios de las variables independientes sujetas a una distribución normal estandarizada en la Ec (4). para la para la formación Caliza M-1, se estima un ROP efectivo promedio de 25,47 ft/hr. El modelo matemático generado para la para la formación Caliza M-1 determina que la variable DENSIDAD, posee mayor incidencia en la estimación del ROP efectivo. VARIABLES CORRELACION PEARSON RELACION ROP - WOB NULA ROP - RPM NULA ROP - PRESIÓN NULA ROP - GALONAJE CASI NULA ROP -DENSIDAD MUY ALTA ROP -TORQUE NULA Al aplicar el modelo matemático con los valores medios de las variables independientes sujetas a una distribución normal estandarizada en la Ec (5). para la para la formación Hollín Superior, se estima un ROP efectivo promedio de 45,20 ft/hr. El modelo matemático generado para la para la formación Hollín Superior determina que la variable DENSIDAD, posee mayor incidencia en la estimación del ROP efectivo. VARIABLES CORRELACION PEARSON RELACION ROP - WOB CASI NULA ROP - RPM MUY BAJA ROP - PRESIÓN CASI NULA ROP - GALONAJE MUY BAJA ROP -DENSIDAD ALTA ROP -TORQUE NULA 146

174 Los modelos matemáticos estimados para cada sección y para las tres formaciones describen estadísticamente la asociación o relación entre las variables en estudio cuyo propósito no es calcular sin error, sino obtener predicciones de la variable dependiente para un valor dado en las variables independientes. 147

175 5.2 RECOMENDACIONES Aplicar y profundizar el estudio de los modelos matemáticos obtenidos para el Campo Auca, para fortalecer la investigación. Aplicar esta metodología para cada una de las formaciones litológicas presentes en el campo de estudio. Para la formación CGL Tiyuyacu Inferior, tomar en cuenta los rangos operativos basados en el análisis estadístico para obtener una ROP efectiva entre 31,13 ft/hr y 35,27 ft/hr. VARIABLE RANGO MÍNIMO RANGO MÁXIMO WOB (klbs) 13,40 18,67 RPM 44,94 62,63 PRESIÓN (Psi) 2142, ,07 GALONAJE (gpm) 598,17 833,69 TORQUE (Klbs-ft) 13,37 18,63 DENSIDAD (lpg) 8,39 11,69 Para la formación Caliza M-1, tomar en cuenta los rangos operativos basados en el análisis estadístico para obtener una ROP efectiva entre ft/hr y 32.3ft/hr. VARIABLE RANGO MÍNIMO RANGO MÁXIMO WOB (klbs) 18,23 25,41 RPM 62,06 86,5 PRESIÓN (Psi) 2713, ,08 GALONAJE (gpm) 682,32 950,97 TORQUE (Klbs-ft) ,71 DENSIDAD (lpg) 8,61 12,01 Para la formación Hollín Superior, tomar en cuenta los rangos operativos basados en el análisis estadístico para obtener una ROP efectiva entre ft/hr y 50 ft/hr. VARIABLE RANGO MÍNIMO RANGO MÁXIMO WOB (klbs) 12,78 17,8 RPM 59,08 82,34 PRESIÓN (Psi) 1768, ,74 GALONAJE (gpm) 342,32 477,1 TORQUE (Klbs-ft) 13,88 19,34 DENSIDAD (lpg) 7,65 10,6 148

176 CAPITULO VI 6 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Achji, J. (2011). Mechas e hidráulica aplicada para las mismas. Arcos, J. F., & Suárez, L. (2015). Estudio para la optimización en la perforación de los pozos de petróleo direccionales tipo J y S en el campo sacha. Bonilla, M., & Buestán Alicia. (2013). Estudio del límite técnico para la perforación de pozos en los campos cuyabeno y VHR, escuela politécnica nacional, quito ecuador, abril Cristian Javier Calispa Mantilla, Fausto Eduardo Villegas Vélez, Análisis Técnico para la Optimización de los Parámetros y Variables de Perforación en la Cuenca Oriente. Universidad Central del Ecuador, Quito Ecuador, Abril Del Andrade Parreño Daniel Rodrigo, Sarango Coello Ricardo Andrés, Determinación de la correlación existente entre la tasa de penetración con los parámetros de perforación en la sección de 8 ½ pulgadas de pozos perforados en el campo sacha a partir del año 2013, Universidad Central del Ecuador, Quito Ecuador, Mayo Saul Javier Gonzales Silva, Ricardo Andres Gutierrez Velzasquez, Analisis Comparativo de las Operaciones de perforación de los Campos Auca, Sacha y Shushufindi del Centro Oriente Ecuatoriano para definir los Parametros Optimos del Proceso de Perforacion. Escuela Politécnica Nacional, Quito Ecuador, Junio Burneo, K. (2010). Incertidumbre. Retrieved 08/02, 2015 Casanova, H. (2010). Incertidumbre y probabilidad subjetiva en la teoría de decisión conductual. Curso básico de estadística descriptiva. Definiciones. (2015). Incertidumbre. Documentos de la FAO. incertidumbre y riesgo. Retrieved 08/02, 2015 Dr. Manuel J. Galán Moreno. (2010). Spuntes de estadistica descriptiva. Espinosa, S. (2011). Optimización de la perforación: Conceptualización y diseño de un simulador de perforación. Faulín, Javier y Ángel A. Juan. Simulación de monte carlo con excel. Retrieved 08/02, 2015 Garcia, E. (2013). Proyecto de la perforacion lateral. Garzón, J. (2014). Introducción al análisis estadístico de datos de datos Ginozky. (2010). Registro o perfilaje de pozos. Javier Gorgas y Nicolás Cardiel. (2011). Análisis de datos y estadística avanzada. Retrieved 08/02, 2015, from 149

177 Kingdom drilling services Ltd. IADC classification: PDC bits. León R, A. R. (2015). Estudio de la eficiencia de las brocas usadas en las operaciones de perforacion en la formacion tiyuyacu en pozos del campo sacha. León, G. Estadistica descriptiva. Manyata, F. (2012). OF técnica y equipo de perforación manual de pozos profundos de pequeño diámetro MI57E Explotación de Minas. Perforacion por rotacion Oilfield Review. (2006). Evaluación de formaciones durante la perforación. [Lynx Consulting, Inc]. osso. org. Analisis y modelos estadisticos. Retrieved 08/02, 2015, from Palomo, J. (2011). Regresión lineal simple. Private. (2012). Estadística descriptiva. Reyes, A. (2011). Estadistica descriptiva Ruiz, D. (2004). Manual de estadística. Santos, O. (2015). Estudio de los problemas operacionales durante la perforacion de los pozos direccionales en la plataforma drago norte 2. Escuela Politécnica Nacional). 150

178 WEB GRAFIA ESIS.pdf?sequence= a03_x2.pdf es/analisis_datosymultivariable/17corlin_spss.pdf

179 SS_T1.pdf 152

180 CAPITULO VII 7 APENDICES Y ANEXOS ANEXO A: GLOSARIO DE TERMINOS DE PERFORACION Acuífero: Formación portadora de agua. Anillamiento: Una broca es considerada que ha tenido anillamiento cuando una banda circular de cortadores están desgastados, rotos y/o perdidos. Al extremo de que la aleta muestra daño significativo por la formación. Un anillamiento es generalmente asociado con un incremento en la presión de las bombas y un decremento en presión. Azimut: La dirección de acuerdo con el Norte Magnético, de una trayectoria direccional en un punto dado. Barita: Sulfato de bario (BaSO 4 ). Agente densificante común con una gravedad específica de 4,37, utilizado para incrementar la densidad del sistema del lodo. Bentonita de Wyoming API: Agente viscosificante que controla el filtrado. Cabezal del pozo: Sistema de adaptadores, válvulas que proveen control de la presión y producción del pozo. Contrapozo: Una cueva que puede estar acordonada de madera, cemento o una tubería delgada de pared de gran diámetro (seis pies o más), ubicada debajo del equipo de perforación. Desarcillador: Equipo muy parecido al desarenador pero con la diferencia que su diseño incorpora un número mayor de pequeños conos y está diseñado para remover eficientemente partículas de pequeño diámetro que pasan por él. Desarenador: Equipo de separación de sólidos usado para remover recortes muy grandes del sistema de lodos. Ensamble de la Herramienta de Fondo (BHA): La parte inferior de la sarta de perforación usada para proveer fuerza a la broca para romper la roca (peso sobre la broca) y proveer al perforador control direccional de la perforación (aun cuando sea una sección vertical). Extendedor de bentonita: Es un floculante selectivo que extiende el rendimiento de la bentonita en lodos de bajo contenido de sólidos. Fibra de celulosa micronizada: Sella y puentea las formaciones permeables. Flow line: Tubería de metal de diámetro largo que conecta con el niple campana (debajo de la mesa rotaria) hasta la caja de recibo (en los tanques de lodo). 153

181 Gumbo: Un término genérico para formaciones arcillosas suaves, pegajosas y con la habilidad de hincharse. HSI: Es el índice de limpieza del pozo. Este parámetro proporciona una medida de la fuerza hidráulica que consume la broca en función del caudal de la bomba, de la caída de presión en la broca y del diámetro de la misma. Hytork: Sistema de torqueo hidráulico simultáneo utilizado para armar y desarmar el BOP. Equipo compuesto de bomba hidráulica con alimentación eléctrica ó neumática, mangueras de alta presión, llaves de torque, llaves de contratuercas y dados de impacto de diversas medidas, que convierte la presión neumática-hidráulica en una salida de torque controlado. Iron neck: Herramienta utilizada para enroscar y desenroscar la tubería de perforación, la cual ofrece hasta 100 klb-pie de torque, una excelente distribución de cargas que reduce las marcas dejadas por las morzadas en la junta y posee un sistema neumático para realizar operaciones simples y seguras utilizando menos personal. Malacate: La máquina en el equipo de perforación que consiste en una bobina de acero de gran diámetro, frenos, una fuente de poder y varios aparatos auxiliares. La función principal de esta máquina es la de bobinar hacia afuera y rebobinar la línea de producción (una cuerda de acero de gran diámetro) en un modo controlado. Manguerote: Un largo diámetro (3 5 dentro del diámetro) de la línea flexible de alta presión, utilizada para conectar el tubo vertical a la unión giratoria swivel. Martillo: Un aparato mecánico utilizado dentro del pozo para liberar una carga de impacto a otro componente dentro del pozo, especialmente cuando este componente está atrapado o pegado. Material sellante: Materiales de pequeño tamaño usados para prevenir o eliminar la pérdida de fluido del pozo hacia la formación (pérdida de circulación). Medición durante la perforación (MWD): Evaluación de propiedades físicas, usualmente relacionadas con presiones, temperaturas y trayectorias del agujero en espacios tridimensionales, mientras extienden la profundidad del hoyo. Niple campana: Una tubería agrandada en el tope de la tubería de revestimiento que sirve como guía a las herramientas de perforación en la entrada al pozo. Preventor anular: Una válvula grande utilizada para controlar fluidos del agujero descubierto al cerrar un empaque flexible de neopreno reforzado alrededor de tubulares de diverso tamaño dentro del pozo. Preventor de arremetida o reventón (BOP): Es una gran válvula en el extremo superior del pozo que puede ser cerrada para asegurar el control de presión del pozo en caso de que la cuadrilla de perforación pierda el control del fluido de formación. 154

182 Ram o ariete anular: El tipo de elemento de sellado que se encuentra en los preventores de sellado dividido de alta presión, el cual es fabricado con un hueco de medio círculo en el extremo para ser emparejado con otro, colocado horizontalmente opuesto, de tamaño correcto para caber alrededor de la tubería de perforación. Side track: Es el caso de un pozo en proceso de perforación, que no marcha según la trayectoria programada, bien sea por problemas de operaciones o fenómenos inherentes a las formaciones atravesadas. Significa salir en una trayectoria diferente a la perforada a través de un pozo, puede ser en agujero descubierto o entubado Suabeo: Disminución de la presión en el pozo causada por el movimiento de la tubería, herramientas de registro, copas de sellos en el pozo. Survey: Medición completa de la inclinación y azimut de un pozo. En ambos casos pozos direccionales o verticales, la posición del pozo debe ser conocida con un grado razonable de exactitud para asegurar que la dirección del pozo es la correcta y para conocer su ubicación en caso de que sea necesaria la perforación de un pozo de alivio. TFA: El área de flujo de las brocas con boquillas es simplemente la suma del área circular de todas las boquillas y se expresa en pulgadas cuadradas. UBHO: Herramienta usada en un BHA direccional de perforación y tiene una configuración pin-caja compatible con el bent housing, y/o los NMDCs. En esta herramienta se coloca el Gyro, que sirve para medir inclinación y dirección cuando existe interferencia magnética alrededor del pozo. Velocidad óptima: Se considera velocidad óptima a aquella que es la más eficiente y más deseable durante el análisis minucioso de los pozos. Zaranda: El primero y quizás el equipo más importante del taladro para remover los sólidos de perforación del lodo. Buzamiento: Es el ángulo entre el plano de estratificación de la formación y el plano horizontal medido en un plano perpendicular al rumbo. Campo: Es un área geográfica donde hay abundancia de pozos de los que se extrae petróleo del subsuelo. Parada: Expresión que se utiliza para definir el número de tuberías unidas que se encuentran en la torre listas para ser utilizadas, en la perforación de pozos una parada equivale a 3 tuberías de perforación juntas. Pozo: Es una obra de ingeniería desarrollada mediante la perforación, con la finalidad de poner en contacto un yacimiento de hidrocarburos con la superficie. Los pozos pueden ser verticales, direccionales y horizontales, en los cuales se emplean distintos mecanismos y herramientas para su construcción. 155

183 Presión Hidrostática: En la industria petrolera se define como la presión ejercida por una columna de fluido en el fondo del pozo. Presión de formación: Es la presión ejercida por los fluidos o gases contenidos en los espacios porosos de las rocas en el subsuelo. Profundidad medida (MD): Es la distancia o longitud del hoyo. Representa la distancia de la trayectoria del pozo o la medición de la tubería en el hoyo. En los pozos verticales convencionales, esto coincide con la profundidad vertical verdadera, pero en direccionales u horizontales pozos, especialmente los que utilizan perforación de alcance extendido, los dos pueden diferir en gran medida. Profundidad vertical (TVD): Es la proyección de la profundidad medida en la vertical. Representa la distancia vertical de cualquier punto del hoyo al sistema de referencia. 156

184 ANEXO B: GLOSARIO ESTADISTICO Análisis de correlación: técnica estadística para establecer el grado de asociación o correlación entre dos o más variables de una población a partir de una muestra aleatoria. Análisis inferencial en correlación y regresión: Estimación de intervalos y pruebas de hipótesis del coeficiente de correlación, de los parámetros de la recta de regresión y de los valores de predicción obtenidos con ella. Coeficiente de correlación r de Pearson: Medida numérica del tipo y grado de correlación lineal entre dos variables cuantitativas, que toma valores entre -1 y +1. Los valores cercanos a +1 indican una asociación o correlación positiva fuerte y los cercanos a -1 una asociación o correlación negativa fuerte. Los valores cercanos a cero indican no asociación o correlación. Diagrama de dispersión: Diagrama de puntos bivariable empleado para descubrir patrones de asociación o correlación entre dos variables aleatorias cuantitativas. Una variable se representa sobre el eje horizontal y la otra sobre el eje vertical. Error estándar de estimación: Medida de la dispersión de la muestra bivariable empleando la variación no explicada. Se representa como e s y corresponde a la desviación estándar para una variable. Factor variable o de confusión: Es una variable que distorsiona la medida de correlación entre otras dos variables aleatorias. El resultado de la presencia de una variable de confusión puede ser la observación de un efecto donde en realidad no existe o la exageración de una correlación real (confusión positiva) o, por el contrario, la atenuación de una correlación real e incluso una inversión del sentido de una correlación real (confusión negativa). Función multilineal: El modelo más sencillo que relaciona la variable respuesta y con las variables predictivas x i, i = 1, 2, k. Es una generalización del modelo lineal por lo que es llamado multilineal. Su representación es: yˆ = b 0 + bx 1 + b 2 x 2 + b k x k 157

185 HENRY VICTORIANO JIMÉNEZ CHANCUSIG DATOS PERSONALES: Lugar y Fecha de Nacimiento: Quito, 01 de Octubre de 1989 Cédula de Ciudadanía: Nacionalidad: Ecuatoriana Estado Civil: Soltero Cedula Militar: Dirección Domiciliaria: Ferroviaria Alta, Barrio Simón Bolívar #25, Quito Ecuador Teléfonos: (02) / henry_jim89@hotmail.com FORMACIÓN ACADÉMICA: EDUCACIÓN SUPERIOR: Universidad Central del Ecuador. Título: INGENIERO EN PETRÓLEOS Facultad de Ingeniería en Geología, Minas, Petróleos y Ambiental (FIGEMPA). EDUCACIÓN SECUNDARIA: Colegio Nacional Mixto Tarqui. Quito - Ecuador Título: BACHILLER EN CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS EXPERIENCIA PRE-PROFESIONAL: AGENCIA DE REGULACION Y CONTROL HIDRACARBURIFERO Departamento de Perforación TESISTA 12 de Marzo al 12 de Agosto del RECOLECCIÓN Y ANÁLISIS DE INFORMACIÓN PARA EL DESARROLLO DEL TEMA DE TESIS ESTUDIO DE LA CORRELACIÓN ENTRE LA VELOCIDAD DE PENETRACIÓN EFECTIVA Y LAS VARIABLES RELACIONADAS EN LA PERFORACIÓN DE POZOS PERFORADOS EN EL CAMPO AUCA

186 SECRETARIA DE HIDROCARBUROS (SHE) Departamento de Subsecretaría de Administración de Áreas asignadas y Contratación Hidrocarburífera. Pasante 04 de Agosto al 25 de Agosto del SERTECPET Departamento de Seguridad, Salud y Ambiente (SSA). Pasante 01 de marzo de de abril de Funciones: Participación activa con el personal de SERTECPET en capacitaciones sobre temas relacionados a la Seguridad Industrial, mediante, entrenamientos y prácticas que involucren Planes de Emergencias ante eventualidades de Incendio, Derrames de Hidrocarburos, Derrames de Químicos, Explosiones y Accidentes e Incidentes. Investigar los accidentes e incidentes laborales, sus causas y efectos con el fin de generar un informe con recomendaciones destinadas a prevenir su recurrencia. Realizar la observación dentro de la Empresa de factores de riesgos mecánicos, físicos, ergonómicos, higiénicos, ambiental y seguridad ocupacional. Revisión de formatos para Inspecciones de Vehículos, Maquinaria, Equipos y Herramientas. Reconocimiento a los diferentes campamentos de las empresas estatales como privadas en las cuales se procedió a la inspección de las facilidades para las auditorias de Petroamazonas (PAM) entre otras actividades. ENAP SIPEC Departamento de Producción e Ingeniería. Pasante 08 de febrero de de marzo de Funciones: Operación en el área de producción. Operación de Deshidratación y Transporte de Petróleo. Mantenimiento Mecánico y de Instrumentación. Actividades en Workover. Manejo y control de la estación mediante el sistemas SCADA y DCS. 159

187 Operación de Well Pads. Químicos y Corrosión. Generación Eléctrica (Turbina, Waukesha). CAPACITACIONES ADICIONALES: Jornadas Técnicas SPE-UCE Bloque 43 Weatherford, duración 4 horas de capacitación continua, junio 20 de Jornadas Técnicas SPE-UCE Bloque 43 Schlumberger, duración 8 horas de capacitación continua, junio 19 de Jornadas Técnicas SPE-UCE Bloque 43 Halliburton, duración 8 horas de capacitación continua, 18 junio Jornadas Técnicas SPE-UCE Bloque 43 PETROAMAZONAS EP, duración 8 horas de capacitación continua, 17 junio II CONGRESO INTERNACIONAL DE AMBIENTE, ENERGÍAS ALTERNATIVAS, GESTIÓN DE RIESGO Y SALUD OCUPACIONAL; realizado por el Colegio de Ingenieras e Ingenieros en Geología, Minas, Petróleos, Ambiental y Especialidades Afines de la Región Norte; 19 y 20 noviembre II CONGRESO LATINOAMERICANO DE INGENIERÍA PETROLERA, GAS, MINAS Y AFINES, II JORNADAS DE RESPONSABILIDAD SOCIAL; realizado por el Colegio de Ingenieras e Ingenieros en Geología, Minas, Petróleos, Ambiental y Especialidades Afines de la Región Norte; 21 y 22 noviembre Jornada Técnica TECPETROL; con una participación de 8 horas, 25 octubre Jornadas Técnicas HALLIBURTON, en Junio 20 al 22 del Conferencia sobre Optimización de la Explotación e Incremento de la recuperación de crudo sobre la base del modelo genético estructural de los yacimientos 26 de Octubre del 2010, duración cuatro horas. MÉRITOS ACADÉMICOS: SUFICIENCIA INFORMÁTICA: Centro de Informática Universidad Central del Ecuador. Microsoft Word, Microsoft Excel, Microsoft PowerPoint e Internet Explorer. Manejo de los programas PETREL, OFM, INTERACTIVE PETROPHYSICAL. Programación en el sistema FORCE. HABILIDADES: Buena comunicación y liderazgo en el trabajo. Trabajo bajo presión. Practico el deporte del Fútbol y actividades recreativas. Buenos conocimientos adquiridos a lo largo del desarrollo de la carrera de Ingeniería en Petróleos tales como: 160

188 Mecánica de Fluidos. Petrofísica. Perforación. Fenómenos de Transporte. Ingeniería de Producción. Simulación Matemática; entre otras. IDIOMAS INGLÉS (Nivel medio, hablado y escrito; en preparación) ESPAÑOL (Lengua Madre) REFERENCIAS: Ing. Paúl Chancusig Supervisor de Operaciones de Producción ENAP SIPEC Telf Ing. José Mena Jefe de Campo ENAP SIPEC Telf Ing. José Luis Ruiz Soto Gerente General SSA SERTECPET Telf Ing. Fernando Paredes Supervisor SSA SERTECPET Telf Ing. Enrique Carrión Supervisor Ambiental SSA SERTECPET Telf Ing. Einstein Barrera Supervisor de Perforación ARCH (Agencia de Control y Regulación Hidrocarburifera) Telf HENRY VICTORIANO JIMÉNEZ CHANCUSIG C.I:

189 DANIELA ESTEFANIA OÑA MEDINA DATOS PERSONALES LUGAR DE NACIMIENTO: NACIONALIDAD: QUITO ECUATORIANA FECHA DE NACIMIENTO: 04 DE MARZO DE 1990 CEDULA DE IDENTIDAD: ESTADO CIVIL: DIRECCION DOMICILIARIA: SOLTERA MUISNE E6-223 Y GUANO (FORESTAL BAJA) TELEFONO: CELULAR: E MAIL danitef_om@hotmail.com FORMACIÓN ACADÉMICA SUPERIOR UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERÍA EN GEOLOGÍA, MINAS, PETRÓLEOS Y AMBIENTAL (FIGEMPA). TÍTULO DE INGENIERO EN PETRÓLEOS. SECUNDARIA TÍTULO COLEGIO MUNICIPAL ANTONIO JOSE DE SUCRE. BACHILLER EN CIENCIAS EXACTAS PRIMARIA ESCUELA MIXTA JULIA MOSQUERA 162