Determinación de los principales factores que impactan la ocurrencia de backreaming en pozos petroleros a través de la analítica de datos

Abstract

Durante las operaciones de perforación de pozos petroleros, luego de llegar a la profundidad deseada se requiere realizar un viaje a superficie, que en condiciones normales se realiza en elevadores; sin embargo, en algunas ocasiones se hace necesario aplicar backreaming para lograr pasar las restricciones y llegar a superficie con las herramientas, dicho proceso genera tiempos no productivos en la operación, que se traducen en costos adicionales para la compañía. Este proyecto estudia los diferentes factores y parámetros de la perforación, que pueden impactar en la ocurrencia de backreaming, a través de la analítica de datos, aplicando modelos de clasificación binaria para 13 pozos de la compañía Sierracol. El modelo Random Forest resulta ser el mejor prediciendo la ocurrencia de backreaming y disminuyendo la probabilidad de tener Falsos Negativos, con una exactitud de 88.6%. A partir de esto, se desarrolló una herramienta predictiva y analítica con el objetivo de encontrar la combinación de parámetros que ayude a mitigar la frecuencia de esta operación no deseada; preliminarmente, se calcula que el impacto de lograr disminuir la recurrencia de backreaming se vea reflejado en la reducción del 5% de los costos planeados de un pozo, que ascienden aproximadamente a 200 mil USD. A través de los resultados de este estudio se espera generar la base para futuras investigaciones y análisis en las operaciones de perforación en la industria Oil & Gas.