Manejo integrado de activos

36 Oilfield Review

La gran visión de conjunto: Manejo integrado de activos

Cédric BouleauHervé GehinFernando GutiérrezKen LandgrenGay MillerRobert PetersonUlisses SperandioIan TraboulayHouston, Texas, EUA

Luciano Bravo da SilvaBogotá, Colombia

Por su colaboración en la preparación de este artículo, se agradece a Breno Alentar y Jean-Pierre Lhote, Río de Janeiro; Geoff Dicks, Londres; Paige McCown, Sugar Land, Texas; Tuerte A. Rolim, Petrobras E&P PetroleumEngineering, Río de Janeiro; Mack Shippen, Houston; yMichael Stundner, Baden, Austria.Modelador Integrado de Activos Avocet, BlueField,DecisionPoint, ECLIPSE, Phoenix, PIPESIM,ProductionWatcher, QCPro y REDA son marcas deSchlumberger.

Los yacimientos, pozos, redes de recolección e instalaciones de procesamiento son

sistemas dinámicos complejos, y los cambios producidos en cualquiera de sus

parámetros pueden afectar a todo el sistema. Con la introducción de los sensores y el

instrumental de fondo de pozo y superficie destinados a optimizar el desempeño de los

sistemas, los operadores deben abordar el procesamiento y el manejo de los enormes

flujos de datos producidos por estos sistemas. Al igual que en otras industrias, las

compañías de E&P se están volviendo especialistas en el manipuleo y la respuesta a

los datos críticos en tiempo real, y ahora están implementando nuevas metodologías

de procesamiento, análisis e intercambio de información para el logro de sus metas.

Los sensores de pozos producen un gran volu-men de datos, pero los sistemas de produccióninstrumentados generan datos a un ritmo aúnmás asombroso. Los sensores instalados en elfondo del pozo, montados en los cabezales de lospozos, a lo largo de las líneas de flujo o en el in -terior de los equipos de proceso, transmiten unflujo incesante de dígitos. Los operadores reci-ben datos de campo ocasionales, discretos o deflujo continuo, en tiempo real y extraen medicio-nes de temperatura, presión, tasas de flujo y deotro tipo para determinar el estado de los siste-mas de fondo de pozo y de superficie asociadoscon sus activos. Cada medición y cada dato apuntaa lograr que los operadores estén mejor infor -mados y puedan tomar decisiones más rápidasque mejorarán los factores de recuperación,aumentarán las reservas y, en última instancia,incrementarán el valor de sus activos.

Las compañías de E&P se están esforzandopor adoptar nuevas formas de manejar y proce-sar su información operacional. La consecuciónde este objetivo puede plantear desafíos. El merovolumen de datos generados por los sistemasinstrumentados puede ser abrumador y la de mo ramás mínima, producida en el envío de todos estosdatos a los distintos departamentos de la compa-ñía, a los modelos computacionales y al personalque corresponda, puede llegar a impedir que losoperadores extraigan todo el valor de sus datos.

Gran parte de la tecnología para adquirir yprocesar los datos ya ha sido desarrollada. Lossensores y el instrumental de fondo de pozoestán diseñados para ofrecer confiabilidad enambientes cada vez más desafiantes, dominadospor condiciones extremas de temperatura y pre-sión (véase “Terminaciones inteligentes: Manejoautomatizado de pozos,” página 4). Los sistemasde transmisión de avanzada poseen la capacidadpara transmitir datos, voz e imágenes a un ritmocasi instantáneo para posibilitar el intercambiode información e instrucciones entre los pozosindividuales y los diversos grupos de interés, enel campo y la oficina.1

El software que acondiciona y maneja losdatos es fácil de conseguir. Los ingenieros puedenacce der a los datos operacionales clave en formasegura y pueden escoger entre una diversidad deprogramas para evaluar y modelar el desempeñoen el yacimiento, la bomba, el cabezal del pozo, lalínea de conducción o la refinería (véase “Optimi-zación de la producción desde el yacimiento hastala planta de proceso,” página 18). Por consi-guiente, el desafío que plantea el manejo y el pro-cesamiento de los datos no surge de la falta dedatos o de la carencia de capacidades de software.

Para lograr el mejor desempeño de un campo,¿cómo encuentran los equipos de gerentes de ac-tivos (asset teams) las mediciones clave que lesindicarán cuándo está decayendo el desempeño

1. Para obtener una perspectiva sobre el proceso detransmisión de datos, consulte: Brown T, Burke T, KletzkyA, Haarstad I, Hensley J, Murchie S, Purdy C y RamasamyA: “Entrega de datos a tiempo,” Oilfield Review 11, no. 4(Primavera de 2000): 34–55.

Primavera de 2008 37

ΔΔP1 = PR – Pwfs

ΔP2 = Pwfs – Pwf

ΔP3 = PUSV – PDSV

ΔP4 = Pwf – Ptf

ΔP5 = Ptf – PDSC

ΔP6 = PDSC – PRB

ΔP7 = PRB – Psep

ΔP8 = Psep – PCD

ΔP9 = Psep – PPD

ΔP10 = PCD – PGD

ΔP11 = PPD – PLD

del yacimiento o de los componentes? En los cam-pos grandes, que a menudo involucran cientos depozos, un ingeniero podría tener que clasificarmiles de conjuntos de datos para evaluar el desem-peño de los activos. Las compañías de E&P estánadmitiendo que su personal puede pasar cantida-des exorbitantes de tiempo sencillamente bus-cando y acondicionando los datos correctos parasu aceptación en los programas de modelado, antesde llegar a evaluarlos.2 El de sa fío radica entonces en trasladar los datos validados de los sensores alos programas o a los modelos correctos que eva-lúan todo el sistema—desde el yacimiento hastalas redes de distribución—y hacer todo esto atiempo para tomar la mejor decisión.

Otras industrias, tales como la industria médicay la aeronáutica, han llegado a destacarse en el pro-cesamiento y la evaluación de flujos constantes dedatos. En los hospitales y en los centros de controlde tráfico aéreo, se toman decisiones crucialesluego del análisis rápido de datos que cambian demanera constante. Los médicos, las enfermeras ylos técnicos en medicina efectúan la vigilancia yevaluación de las dolencias de sus pacientes consistemas automatizados, que ejecutan el triageelectrónico de sus salas. Los controladores de trá-fico aéreo reciben una diversidad de datos de en-trada, que les permiten regular el espaciamientoentre las aeronaves, y reciben alertas cuando unavión invade el espacio aéreo de otro. En cada caso,los flujos continuos de datos se convierten en pre-sentaciones visuales y entradas de audio, que per-miten que los expertos especialmente entrenadosdeterminen de inmediato el estado de sus sistemas.La visualización es clave para la interpretación desus datos y resulta crucial para responder de inme-diato a situaciones que cambian rápidamente.

En el campo petrolero, las presentaciones vi-suales se están volviendo cada vez más importan-tes para manejar el desarrollo y la producción dereservas. Estas herramientas proveen un punto deconvergencia común para la colaboración y el de-bate, que ayuda a los individuos a comprender lasindicaciones de los datos y la información quepueden ser ajenos a su disciplina. Como puntos deconvergencia, también son lugares de reunión quesacan a las personas de sus ‘silos’ de competen-cia, fomentando la integración interfuncionalpara conformar los equipos que efectúan el análi-sis de los datos en un ambiente de colaboración.Los equipos de gerentes de activos están pasandoa depender de estas presentaciones para asimilargrandes volúmenes de datos y tomar decisionesinformadas acerca de los sistemas de producciónen constante cambio.3

Un procedimiento de toma de decisiones in-formadas y oportunas combina las presentacionesvisuales con la vigilancia y el manejo automati-zado de los datos por excepción. Básicamente, seutiliza un sistema de luz verde-amarilla-roja paraclasificar los datos de los sensores (próxima pá-gina). Las mediciones verdes indican que un com-ponente o un sistema está funcionando dentro delos límites especificados y no requiere ninguna ac-ción o atención adicional. El amarillo es unaalerta, lo que significa que la medición del sensorse está acercando al límite superior o inferior. Elrojo es una alarma, lo que indica que el compo-nente ha sido cerrado porque las mediciones delsensor caen fuera de los rangos especificados.4

Una alerta amarilla es una clave para el manejode los activos, que ayuda a los operadores a evitarproblemas de producción diferida. Los operado-res toman medidas pro-activas ante la existenciade alertas amarillas y son reactivos frente a lasalarmas rojas.

¿Quién fija los límites para las alarmas del sis-tema? Ésta es un área en la que la captación deconocimientos es importante. Los límites opera-tivos pueden fijarse de acuerdo con diversos crite-rios, tales como la historia de desempeño previo,las metas estipuladas en el plan de negocios, o lasdiversas predicciones de los modelos. Una vez es-pecificados los límites de las alarmas, los equiposde gerentes de activos, responsables de la optimi-zación de la producción proveniente de cientos depozos, sólo necesitan responder a un puñado deluces amarillas o rojas con lecturas que se estánacercando o están excediendo los límites pre-esta-blecidos. Esto libera al personal de operacionesde ingeniería para que pueda concentrarse en losasuntos más urgentes que requieren un procesoinmediato de análisis y resolución.

La optimización del desempeño de los yaci-mientos incorpora una diversidad de metodologíasde trabajo que permiten a los gerentes de las com-pañías pasar de la adquisición y el análisis de losdatos a la acción. En este nivel, los especialistasanalizan los datos y dan cuenta de ciertas restric-ciones operativas para mejorar la producción. Porejemplo, mediante el análisis de la curva de fre-cuencia de una bomba eléctrica sumergible (ESP),un ingeniero especialista en vigilancia rutinariapodría determinar que el aumento de la energíaeléctrica incrementará la producción, reduciendoal mismo tiempo la vibración y el desgaste sobre labomba.5 No obstante, esta decisión de incremen-tar la energía debería considerarse en función deotras restricciones operacionales específicas delpozo o el campo, tales como el riesgo de incre-

mentar la producción de arena, el costo de la elec-tricidad o el costo del manipuleo de los incremen-tos de la producción de agua.

Estas cuestiones a menudo afectan a diversosdepartamentos de la organización de producción,y la respuesta óptima normalmente requiere elaporte de datos de cada departamento para evi-tar trabajar con objetivos opuestos por errores decomprensión. De lo contrario, las acciones adopta -das para mejorar el desempeño en un área puedenincidir adversamente en otra. Este artículo des-cribe el movimiento tendiente a integrar las me-diciones ocasionales y las mediciones en tiemporeal, las metodologías de trabajo automatizadas ylos modelos analíticos para optimizar el desempeñoa lo largo de todo el ciclo de vida de un yacimien to.Un estudio de un caso práctico de Brasil describeel proceso que utilizó un operador para alcanzaresta meta.

Desafíos y capacidadesLos desafíos crecientes relacionados con el reem-plazo de reservas a través de nuevos descubri-mientos, están induciendo a las compañías depetróleo y gas a centrar la atención en la optimi-zación de la producción de las reservas compro-badas en los activos existentes. Los esfuerzosrenovados para potenciar la recuperación de losyacimientos, sumados a una perspectiva econó-mica más brillante para los operadores, han in-centivado a las compañías de E&P a efectuarinversiones destinadas a incrementar la produc-ción. Muchas compañías están recurriendo a lossensores y al instrumental de fondo de pozo y desuperficie, junto con la tecnología avanzada determinación de pozos y automatización, en un es-fuerzo por mejorar los factores de recuperación yla eficiencia operacional, además de reducir loscostos de operación.

El incremento de la disponibilidad de datos,resultante de las mejoras registradas en la tecno-logía de sensores de fondo de pozo y de superficie,junto con los avances impresionantes producidosen el acceso a los datos, la capacidad computa -cional, las capacidades analíticas, la visualizacióny automatización, sirven para agudizar la concien-tización de las operaciones y mejorar las capa -cidades de toma de decisiones de los equipos degerentes de activos. Dichas mejoras han generadoexpectativas en cuanto a mejorar el desempeñode los activos y extraer el máximo de cada áreaprospectiva. Estas tecnologías de avanzada estáncambiando la manera de trabajar de las compa-ñías de E&P y sus beneficios pueden medirse enfunción de indicadores de negocios clave:

38 Oilfield Review


• Incrementos de la recuperación: el análisis yel pronóstico de las condiciones cambiantes deun yacimiento pueden estimular la adopciónde medidas preventivas que permiten que losequipos de gerentes de activos incrementen laproducción y excedan los objetivos de produc-ción originales. A medida que cambian lascondiciones con el tiempo, estos análisis tam-bién pueden identificar reservas recuperablesadicionales.

• Incrementos de la eficiencia: las metodologíasde trabajo que detectan problemas inminentesen los equipamientos o mejoran la eficiencia delequipo de producción pueden proteger los acti-vos y reducir el desgaste, los costos de re pa -ración y los costos operativos. Las metodologías

de trabajo automatizadas también pueden po-tenciar la eficiencia humana, permitiendo quelos operadores se concentren menos en las ta-reas rutinarias y más en la calidad de las deci-siones. Otras metodologías de trabajo puedentraducirse en una mejor utilización de las ins-talaciones.

• Incrementos de la seguridad: las normas guber-namentales responsabilizan a los operadorespor la integridad de su corriente de productosdesde el yacimiento hasta la refinería. El pro-ceso de monitoreo en tiempo real puede reducirel riesgo que plantea el mal funcionamiento delos equipos o el tiempo inactivo de los sistemas,además de las penalidades consiguientes quepueden surgir como consecuencia de las ope -

2. Según una estimación, un profesional puede pasar entreel 60% y el 80% de su tiempo buscando y acondicionandodatos. Para obtener más información sobre esteproblema, consulte: Unneland T y Hauser M: “Real-TimeAsset Management: From Vision to Engagement—AnOperator’s Experience,” artículo SPE 96390, presentadoen la Conferencia y Exhibición Técnica Anual de la SPE,Dallas, 9 al 12 de octubre de 2005.

3. Murray R, Edwards C, Gibbons K, Jakeman S, de Jonge G,Kimminau S, Ormerod L, Roy C y Vachon G: “Making OurMature Fields Smarter—An Industrywide Position Paperfrom the 2005 SPE Forum,” artículo SPE 100024,presentado en la Conferencia y Exhibición sobre EnergíaInteligente de la SPE, Ámsterdam, 11 al 13 de abril de 2006.

4. “Actuar a tiempo para maximizar el aprovechamiento delos hidrocarburos,” Oilfield Review 17, no. 4 (Primaverade 2006): 4–15.

5. Para obtener más información sobre el monitoreo y lavigilancia de las bombas ESP, consulte: Bremner C, Harris G, Kosmala A, Nicholson B, Ollre A, Pearcy M,Salmas CJ y Solanki SC: “Tecnologías en evolución:Bombas eléctricas sumergibles,” Oilfield Review 18, no. 4 (Primavera de 2007): 34–49.

>Monitoreo de los indicadores clave de desempeño (KPI). Una vista en planta o areal (extremo superior ) muestra los po -zos y su estado. Por ejemplo, la vigilancia remota en tiempo real del Pozo B4 (círculo) con el servicio ProductionWatcher,rastrea las condiciones operativas. En la vigilancia y el mantenimiento de la caída de presión se utiliza una vista histórica(extremo inferior ) de las presiones y las alarmas, alertas y variancias asociadas; visualización que ayuda a un operador aseguir la tendencia de la caída de presión en función del tiempo.

El pozo está operando dentro del rango aceptado

El pozo está cerrado

El pozo está operando, pero alguna medición se ha desviado más allá de los límites aceptados

Límite de presión de fondo de pozo

Métodos de vigilancia

Límite de arenamiento predictivo

Límite de caída de presión en la formación

raciones de quemado en antorcha, o la ocu rren -cia de fugas o derrames. Por otro lado, las capa-cidades de monitoreo en tiempo real y comandoremoto pueden reducir la cantidad de personalnecesario en una localización de pozo dada, re-duciendo de ese modo la exposición a los riesgosinherentes a las operaciones en la localizacióndel pozo y los viajes asociados.

• Reducciones del tiempo inactivo y pérdida deproducción: el monitoreo continuo de la produc-ción es vital para la detección de la apariciónde los problemas de producción. Los datos demonitoreo de la producción pueden indicar ten-dencias graduales, tales como el incremento delfactor de daño o la incursión prematura deagua; los eventos ocasionales, tales como la fallade los equipos, también pueden detectarse rápi-damente.6

• Reducciones de los costos de operación: a travésde la detección temprana y el análisis de tenden-cias de los parámetros cambiantes de los yaci-mientos y las operaciones, los gerentes de gestiónpueden programar mejor las acciones con fines

de remediación, tales como las reparaciones oel mantenimiento de los equipos, o las mejorasde las instalaciones. Esto ayuda a los operado-res a asignar los recursos a las áreas en las queresultarán económicamente más efectivos.

Otras contribuciones de los campos petrolerosautomatizados y las metodologías de trabajo deavanzada poseen el potencial para el pago de di-videndos relacionados con el éxito corporativo fu-turo. La jubilación del personal experimentado, araíz del “gran cambio de la brigada petrolera” yaanticipado, afectará la manera en que las compa-ñías y sus equipos de gerentes de activos mani -pulan el volumen de trabajo diario. Si bien estatecnología sofisticada será esencial para el ma-nejo de los activos con recursos de personal limi-tados, también desempeñará un rol fundamentalen materia de captación de conocimientos.

La recopilación y el manejo sistemáticos delos conocimientos serán de utilidad para salvarla brecha existente entre el personal experimen-tado y quienes son nuevos en la organización.El personal nuevo podrá rastrear la historia de

todo un sistema de producción, además de loscambios producidos en sus parámetros clave conel tiempo. Luego, podrá analizar la respuesta delequipo a esos cambios y aprender de los resulta-dos. Por otro lado, estando gran parte de la res-ponsabilidad del equipo de gestión concentradaen una instalación central de monitoreo y so-porte, un grupo pequeño de especialistas conamplia experiencia puede actuar como mentordel personal menos experimentado, dispersadoa través de localizaciones remotas, reduciendoel riesgo y acelerando el entrenamiento.

El servicio inteligente de integración de acti-vos BlueField ha sido desarrollado para ayudar alas compañías de E&P a obtener el máximo valorde sus inversiones en tecnologías instrumentadaso inteligentes. Este enfoque personalizado, multi-disciplinario de gran alcance para la optimizaciónde la producción, vincula el instrumental de fondode pozo y de superficie, los modelos de activosintegrados y las metodologías de trabajo automa-tizadas (arriba), y provee la información que ne-cesitan los gerentes de activos para responder a

40 Oilfield Review

>Modelo de manejo de activos. Este enfoque apela a metodologías de trabajo automatizadas para adquirir y clasificar los datos pertinentes, señalar loscomponentes que exhiben un desempeño deficiente, diagnosticar problemas y recomendar acciones correctivas para optimizar la producción a través detodo el activo. Un diseño de arquitectura abierta permite la integración con los sistemas de hardware y software propios del cliente. (Adaptado de Unnelandy Hauser, referencia 2.)

Eficiencia de las operaciones Optimización de la producción Manejo de campos petroleros

Modelo de pozo y red

Modelo de yacimientos Modelo económico

Modelo de proceso

Medición ycontrol

Transmisiónde datos

Almacenamientode datos

Monitoreode un pozo

Presión

Volumen

Control yacción

Preparación yvigilancia de datos

Diagnósticosdel pozo

Optimizaciónde la producción

• Generación de pronósticos• Aseguramiento del flujo• Programa de reparaciones y mantenimiento

• Campaña de perforación de pozos de relleno• Optimización de todo el activo

Simulaciónde yacimientos

Optimizaciónde yacimientos

Sistema SCADA

Campo Oficina


los cambios producidos en sus yacimientos, pozosy sistemas de procesamiento. Por otro lado, el sis-tema BlueField alienta al personal petrotécnicopara que intercambie sus conocimientos especia-lizados, proveyendo un ambiente de colaboraciónsustentado por los sistemas de adquisición, trans-misión, almacenamiento, modelado y visualiza-ción de datos.

De los datos a la decisiónPara extraer el máximo provecho de sus campospetroleros instrumentados y su personal, losoperadores utilizan una diversidad de procesos,o metodologías de trabajo para adquirir, acondi-cionar, clasificar y analizar los datos; a menudoprovenientes de cientos o miles de localizacio-nes de todo un campo. Se han desarrollado otrasmetodologías de trabajo para señalar sistemas ocomponentes que están funcionando fuera de loslímites aceptados, diagnosticar problemas y re -co mendar acciones correctivas.

Algunas metodologías de trabajo guían a losequipos de gerentes de activos a través del pro-ceso de vigilancia de datos y posterior toma dedecisiones. Estas metodologías de trabajo trans-forman el campo instrumentado en un campo“inteligente” mediante la integración de flujoscontinuos de datos, y la posterior interpretacióny conversión de las mediciones de fondo de pozoy de superficie en información válida, a partir dela cual dichos equipos pueden actuar.

Una metodología de trabajo es una secuenciade actividades organizadas en rutinas o subruti-nas—algunas de las cuales pueden ser iterativasy muy complejas—que se llevan a cabo en un ordenpredefinido para alcanzar una meta par ticular.Cada paso recibe datos de entrada en di ver sos for-matos, que abarcan desde archivos digitales o pla-nillas de cálculo hasta comentarios de especialistas.Estos datos de entrada se procesan luego utili-zando un modo predefinido, tal como un simula-dor de yacimientos, un análisis de planillas decálculo, o debates y reuniones estructurados. Losresultados se utilizan en los pasos subsiguientes.El objetivo de la mayoría de los operadores es arri-bar a una respuesta que será utilizada como datosde entrada para otros procesos dependientes, oque se empleará para guiar una decisión. Las me-todologías de trabajo repetitivas a menudo pue-den automatizarse, liberando al personal para queencare tareas no rutinarias.

La metodología de trabajo para un campointeligente contiene habitualmente una serie derutinas primarias que a su vez pueden dividirseen subrutinas más pequeñas y más intrinca das

(arriba). Para que un equipo de ge ren tes pase delos datos a la decisión, la mayoría de las metodo-logías de trabajo seguirán los pasos generalesque se describen a continuación.

Adquisición, transmisión, manejo y valida-ción—Una red de sensores de fondo de pozo y desuperficie, instalados previamente por el opera-dor, obtiene mediciones a un ritmo constante, pe-riódico u ocasional. Estos datos son adquiridoshabitualmente mediante el sistema de control, vi-gilancia y adquisición de datos del operador(SCADA), que transmite los datos del campo a laoficina del operador. Allí, los datos son acondicio-nados y validados antes de la evaluación (véase“Un procedimiento automatizado de manejo de lacalidad de los datos,” página 44).

Vigilancia—Ésta es la fase de detección delproblema, durante la cual los ingenieros a cargode la vigilancia de los activos monitorean el estadode las operaciones en tiempo real. Esta tarea re-quiere el acceso rápido a los datos, además de lacapacidad para visualizarlos.

Durante esta fase, los datos validados en mu-chos casos son evaluados automáticamente enfunción de límites pre-establecidos en el sistemade vigilancia. Antes de que los valores superen loslímites pre-establecidos, el sistema de detecciónactiva las alertas para notificar a los operadoresque el desempeño está tendiendo a superar loslímites estándar. Estos sistemas de vigilancia nor-

malmente monitorean tanto las condiciones histó-ricas como las condiciones basadas en modelos.Las alertas son generadas cuando los valores delos datos difieren de los valores históricos—comolos que podrían calcularse a partir de un promediomóvil de cinco días—o cuando difieren de los va-lores basados en modelos, tales como los pronos-ticados por las curvas de declinación de la presión.

Análisis de problemas—Las mediciones dedesempeño se comparan contra las tendenciasde desempeño históricas, los planes de negocioso los modelos de yacimientos e instalaciones,utilizando herramientas tales como el softwarede simulación de yacimientos ECLIPSE, el soft-ware de análisis de sistemas de producciónPIPESIM o el Modelador Integrado de ActivosAvocet.

Selección de soluciones y decisión—Los datosde monitoreo se combinan con las aplicacionesexpertas de modelado numérico y toma de deci-siones y luego son revisados por los equipos mul-tidisciplinarios de gestión, que re-examinan losresultados de los modelos de los diversos escena-rios de producción y posteriormente deciden elcurso de acción óptimo a adoptar. Los resultadosson captados en una base de conocimientos parasu explotación futura.

>Metodología de trabajo habitual de campos pe troleros. Un sistema de rutinasy subrutinas automatizadas adquiere, acondiciona y analiza los datos de campoa tiempo para que los gerentes técnicos respondan a las condiciones opera -cionales cambiantes.

Mediciones de sensores de fondo de pozo y de superficie

Transmisión y entrega de datos

Manejo de datos

Validación de datos

Vigilancia: detección de problemas

Análisis: diagnóstico de problemas

Decisión: selección de soluciones

6. Unneland y Hauser, referencia 2.

Las metodologías de trabajo varían en su al-cance; desde la planeación del desarrollo de cam-pos petroleros o la optimización de los proyectosde inyección de agua hasta el manejo de la produc-ción de arena y la optimización del desempeño delas bombas ESP (arriba). Por ejemplo, la mayoríade los escenarios de producción requieren el man-tenimiento y la vigilancia constante de las caídasde presión. Podría estructurarse una metodologíade trabajo general de vigilancia de las caídas depresión a lo largo de las siguientes líneas:• Los datos de presión y temperatura adquiridos

en forma permanente con un medidor de pre-sión de fondo de pozo son transmitidos al sis-tema receptor en modo continuo.

• El ingeniero de vigilancia y otros usuarios obser -van los datos de presión y temperatura en modocontinuo.

• Los datos de presión se suavizan mediante la re-moción de los picos y los errores obvios y a tra-

vés del promediado a lo largo de un intervalo detiempo predefinido.

• Adicionalmente, los valores máximos y míni-mos continuos para la presión se calculan paracada hora. Estos promedios continuos se vuel-ven a establecer al final de cada hora.

• Los valores máximos, mínimos y promedio con-tinuos de los datos de presión también se calcu-lan para el día. Los promedios continuos sevuelven a establecer a la hora 24:00:00 de cadadía.

• La presión estática de yacimiento (Pr), en lapro ximidad del pozo, se estima utilizando mo-delos de balance de materiales o simulacionesnuméricas y luego se ingresa a intervalos pre-definidos, que habitualmente oscilan entre 48 y72 horas. En ocasiones, los valores de Pr estima-dos previamente se vuelven a estimar; en estecaso, se deben actualizar otros valores estima-dos previamente.

• Las caídas de presión se calculan sustrayendola presión obtenida del medidor (Pwg) de lapresión estática del yacimiento (Pr).

• Los valores límites para la presión obtenida conel medidor se calculan o estiman e ingresan aintervalos predefinidos, que habitualmente os-cilan entre 48 y 72 horas. Las fuentes son los lí-mites de los puntos de burbujeo, los límites demanejo de la producción de arena y los límitesde la caída de presión. Los límites de los puntosde burbujeo son límites absolutos para la pre-sión de fondo de pozo; los límites de manejo dela producción de arena son funciones de la pre-sión estática del yacimiento; y los límites de lacaída de presión constituyen un desplazamientofijo con respecto a la presión estática del yaci-miento. Ocasionalmente, estos límites se vuel-ven a computar, y los valores previos deben seractualizados.

42 Oilfield Review

>Metodologías de trabajo para el manejo de los activos de las compañías. Las metodologías de trabajo independientes para el acondicionamiento de losdatos, el desempeño de los pozos y el desempeño de los yacimientos, muestran las interacciones entre los diversos procesos, en los que la salida de unametodología de trabajo sirve como entrada para las que siguen.

Desempeño del yacimientoDesempeño del pozoAcondicionamiento de los datos

Eficiencia del agotamiento

Vigilancia y optimizaciónde los yacimientos

(Cálculos de KPI, alarmasinteligentes y visualización)

Eficiencia de la recuperación(Agotamiento, recuperación

mejorada de petróleo)

Manejo de las operaciones deinyección de agua

(Voltaje, optimización de lasoperaciones de inyección)

Manejo de las operacionesde inyección de vapor

(Eficiencia de la inyección)

Manejo de las operacionesde almacenamiento de gas

(Eficiencia de la inyeccióny la producción)

Vigilancia de la inyectividady la productividad de los pozos

(Valor límite umbral, vigilancia de lacurva de desempeño del yacimiento)

Vigilancia de la caída de presión(Límite de presión de fondo de pozo,

límite de caída de presión frente a la formación, potencial de producción)

Vigilancia de las operacionesde levantamiento artificial

(Condiciones operativas,restricciones en términos

de comportamiento del pozo)

Monitoreo del inicio yel cierre de la producción

(Producción de gas, presión anular)

Control y manejo de laproducción de arena

(Producción de arena, productividadde los pozos)

Monitoreo del desempeñode la producción

(Tasas proyectadas, declinaciónde la producción)

Vigilancia yoptimización de pozos(Cálculos de KPI, alarmas

inteligentes y visualización)

Estado del pozo(Cerrado, cálculos de tiempo inactivo)

Análisis de pruebas de pozos(Identificación del período estable,

validación de los datos, correlaciones)

Monitoreo y vigilancia básica

(Cálculos de indicadores clavede desempeño (KPI), alarmasinteligentes y visualización)

Preparación de los datos(Filtrado, remoción de valoresanormales, control de calidad,

disponibilidad de datos)

Estimación de tasas(Redes neuronales,

coeficientes polinomiales,medidor de flujo virtual)

Re-asignación

Asignación de la tasa de producción

(Reconciliación, factor de campo,incertidumbre asociada con las

tasas estimadas)

Procesamiento previode los datos

(Validación cruzada, generacióny normalización de los datos,

mediciones virtuales, manipuleo de datos perdidos, agregación)

Modelado representativode yacimientos

(Interferencia, potencia delacuífero, hidrocarburos en sitio)

Productividad de los pozos


• La vigilancia de la caída de presión se efectúacada una hora mediante la comparación delpromedio horario, el valor máximo continuo, elvalor mínimo continuo y los promedios conti-nuos, con los valores límites relevantes para lapresión obtenida del medidor.

• Cada vez que la presión obtenida del medidorcorresponde a una variancia definida con res-pecto al valor límite, se generan alertas amari-llas automáticas.

• Un ingeniero de vigilancia analiza estas alertasy establece una condición de validación paracada alerta sobre la base del conocimiento delcomportamiento del campo. Estas condicionesde validación oscilan habitualmente entre lassiguientes expresiones: “no se requiere acciónalguna, ” “monitorear con atención” o “se reco-mienda la adopción de acciones.” El ingenieropuede ingresar además comentarios adicionales.

• Un gerente de activos observa una lista de pozospara los que se han generado alertas automáti-cas, junto con el estado de validación y los co-mentarios del ingeniero de vigilancia.

• Si se descubren problemas complejos o inusua-les, un equipo de especialistas puede convenirla ejecución de un análisis rápido de la raíz delproblema.

• Se adoptan acciones con fines de remediaciónsobre la base del análisis comprobatorio.

Gestión del cambioMediante la evaluación del impacto de las tecno-logías habilitadoras sobre las prácticas de trabajotradicionales de manejo de activos y la posteriorimplementación de cambios selectivos en las me-todologías de trabajo, las compañías de E&P pue-den lograr mejoras significativas en el desempeñode los activos. La dirección de estos cambios cons-tituye una parte importante de cualquier transfor-mación BlueField.

La resistencia a lo nuevo y diferente es propiade la naturaleza humana. El cambio es a menudoinquietante y a veces riesgoso. Antes de intentarun cambio, la gente por lo general necesita reco-nocer la obtención de un beneficio personal signi-ficativo como consecuencia del nuevo curso deacción a adoptar. Esta tendencia también se tras-lada a las organizaciones. Si no está motivado porel beneficio personal, el personal de una organiza-ción, en todos los niveles, puede resistir el cambiodirectamente o retrasar su avance indirectamente.

Es esencial un plan integral de gestión delcambio para el éxito de los proyectos de transfor-mación grandes, habilitados por la tecnología.Desde el principio, se debe reconocer que todavez que se emprenda un proyecto BlueField surgi-rán problemas relacionados con el cambio porque

estos proyectos a menudo implican alteracionessustanciales del status quo. Las transformacionesdel desempeño de los activos, a través de unacombinación de nueva tecnología, nuevas habili-dades y nuevas prácticas de trabajo, requeriránque los empleados ajusten hábitos y metodologíasde trabajo inveterados. El personal directivo debeestar preparado para afrontar la resistencia po-tencial al cambio.

A lo largo de décadas, la gestión del cambio haevolucionado para convertirse en una ciencia degestión. Instituciones académicas líderes, talescomo la Escuela de Negocios de Harvard, han pu-blicado trabajos de investigación y estudios decasos sobre la aplicación efectiva de los principiosde gestión del cambio en el lugar de trabajo.7 Sobrela base de estos principios, los especialistas enconsultoría de negocios de Schlumberger han de-sarrollado un procedimiento transformacional degestión del cambio para los proyectos BlueField(abajo).

Antes de implementar este proceso, se debe-ría evaluar el estado actual de la organizacióncon respecto a cada uno de los seis pasos princi-pales. En base a los resultados de la evaluación,se crea un plan integral de gestión del cambio.

La participación de los actores clave en las pri-meras etapas, una imagen claramente definidadel activo y una visión detallada para el mejora-miento operacional, se traducirán en cambiosefectivos dentro del alcance de las operaciones yel manejo del activo.

El mapa de ruta que conduce a la inteligenciaUna convergencia de mejoras tecnológicas ha con-tribuido al movimiento hacia el campo petrolerointeligente sin las cuales la instrumentación, ymucho menos la inteligencia, habrían sido impo-sibles. Entre estos desarrollos, uno de los principa-les es la miniaturización. Las notables reduccioneslogradas en términos de tamaño, costo y consumode energía, han extendido la transferencia de dis-positivos y tecnologías inteligentes para llegar alcampo petrolero, permitiendo el despliegue, entiempo real, de sensores e instrumental a travésde todo el activo. Estas mejoras han alcanzado elárea de las comunicaciones, proveyendo enlacesvitales entre los sensores en la formación y las

>Pasos para manejar el cambio. Este proceso de seis pasos se inicia creandouna visión del proceso de trabajo deseado y culmina en la institucionaliza ciónde nuevas formas de hacer negocios.

Fase de alineación

Proceso de gestión del cambio BlueField

Fase de implementación

Crear una visión clara y convincente:

Asegurarse de que el personal directivo senior de la compañía de E&P, comprenda las razones para iniciar el cambio, posea una visión común de cómo será el aspecto del estado final, y aprecie el valor de lograr el cambio propuesto.

Comunicar un sentido de urgencia:

Generar un sentido real de porqué la organización necesita cambiar; por ejemplo, como respuesta a una amenaza competitiva.

Establecer una coalición de soporte:

Crear un equipo central de directivos y profesionales senior que compartan la visión del cambio y posean la autoridad organizacional y la influencia para llevar adelante el proyecto.

Iniciar el cambio:

Asegurar que la nueva forma de trabajo posea un lanzamiento significativamente visible y que su inauguración produzca un impacto significativo en la organización.

Reforzar el cambio:

Reconocer, recompensar y comunicar sistemáticamente los nuevos comportamientos que son esenciales para el éxito de la iniciativa de cambio.

Mantener el cambio:

Construir en la organización en proceso de cambio procesos, habilidades y una estructura que asegure que la nueva forma de trabajo se convierta en rutina. Medir y documentar los beneficios logrados a través de estos cambios.

7. Harvard Business Review on Change. Boston,Massachusetts, EUA: Harvard Business School Press(Imprenta de la Escuela de Negocios de Harvard) 1998.

44 Oilfield Review

A medida que más campos petroleros instru-mentados son puestos en producción, losoperadores observan que el retorno de susinversiones en sensores e instrumental puedeser medido, en parte, por la calidad de losdatos que genera la nueva tecnología. Losequipos de gerentes de activos deben manejarsus datos de la misma manera en que manejanlos sistemas de terminación de pozos y las ins-talaciones de producción.

Al igual que todos los activos físicos, losdatos requieren mantenimiento con el tiempo.Los datos crudos se deterioran cuando se intro-ducen errores; habitualmente a través de la in-tervención humana, como sucede cuando losdatos son ingresados manualmente en planillasde cálculo o en las diversas rutinas de procesa-miento utilizadas para la toma de de cisiones.Es fácil generar errores en los datos; un deci-mal mal ubicado, un error tipográfico o unplano de referencia erróneo en un mapa pue-den relegar los datos de pozos a una nueva pro-vincia geográfica, hacer que se vuelva a trazarel límite de un campo, modificar la es tructurade un horizonte productivo o alterar una estra-tegia de terminación de pozos (derecha).

La industria de tecnología de la informaciónha concebido una metodología sistemáticapara abordar los temas relacionados con lacalidad y la validación de los datos de los campos petroleros. Utilizando un softwareautomatizado de manejo de la calidad de losdatos (DQM), los operadores pueden evaluar,corregir y sincronizar sus conjuntos de datos.Una de esas líneas de software DQM ha sidodesarrollada por InnerLogix, una compañía de Schlumberger. Su portafolio DQM incluyeherramientas para la evaluación interactiva y automatizada, y para el mejoramiento y elintercambio de los datos entre repositorios dedatos de proveedores múltiples y repositoriosde datos múltiples.

La metodología DQM se basa en seis crite-rios básicos, o categorías de medición, paraevaluar la calidad de los datos:• Validez: ¿tienen sentido los datos, respetan

las normas científicas y corporativas?

• Exhaustividad: ¿posee el cliente todos losdatos requeridos?

• Singularidad: ¿existen ítems duplicados enel mismo repositorio de datos?

• Consistencia: ¿concuerdan los atributos decada ítem entre las fuentes de datos?

• Auditoría: ¿se ha modificado, agregado o eliminado algún ítem?

• Cambios en los datos: ¿se ha modificadoalgún atributo de un ítem?Estas categorías de mediciones se traducen

en reglas comerciales para la evaluación delos datos.

La serie de programas QCPro de InnerLogixpermite que los usuarios creen reglas persona -lizadas que se incorporan en las evaluacionesestadísticas de la calidad de los datos. Losusuarios pueden crear reglas comerciales que posean grados de complejidad variables.Por ejemplo, pueden desarrollar reglas para garantizar que los levantamientos de

desviación contengan un número mínimo depuntos, incrementándose cada punto en fun-ción de la profundidad medida. Además,podrían querer identificar datos duplicadospara rubros tales como cabezales de pozos,curvas de registros y picados de marcadores, yluego eliminar los duplicados del repositoriode datos. Los usuarios también pueden desa-rrollar reglas geográficas para verificar queuna localización de superficie caiga dentro del límite de un campo, bloque o país. Se handesarrollado otras reglas para confirmar quelos datos sean consistentes entre los reposito-rios de datos, lo que asegura que todostrabajen con datos idénticos.

Después de evaluar los datos, el softwareQCPro permite a los usuarios crear y editar lasreglas para corregir los datos defectuosos. Losdatos verificados pueden sincronizarse luegoen las diversas bases de datos del cliente. Lacreación de reglas de corrección automáticas

Un procedimiento automatizado de manejo de la calidad de los datos

>Eliminación de discrepancias onerosas. Los errores que surgen de equivocaciones simples, talescomo la trascripción errónea de las coordenadas superficiales de un pozo o un plano de refe ren ciaincorrecto de un mapa, pueden propagarse por toda una base de datos. Entre un cabezal de un registro y un mapa base, o entre una base de datos y otra, estos errores pueden tener rami fi ca cio -nes costosas. Las reglas de validación de datos personalizadas permiten identificar discre panciasentre las fuentes de datos y sincronizar los valores en base al recurso con clasificación más alta.En este caso, se prefieren las coordenadas del pozo basadas en una fotografía de un levanta-miento aéreo con respecto a las graficadas sobre la base de informes de búsqueda (puntos rojos).

0 400pies

0 200m


oficinas de manejo de los activos de las compañíasde todo el mundo. Al mismo tiempo, la capacidadcomputacional y las capacidades de software y vi-sualización han mejorado en forma continua, ayu-dando a los ingenieros y geocientíficos a extraerlesentido a los datos que fluyen desde el campo enforma continua. La convergencia de estas tecnolo-gías ha sido esencial para mejorar el desempeñoy prolongar la vida productiva de los campos depetróleo y gas de todo el mundo.

La integración de estas tecnologías diversasrequiere un plan formulado cuidadosamente. Elproceso de desarrollo e implementación de losproyectos BlueField sigue una serie de pasos, quepueden agruparse en general en seis fases (abajo).

Fase de pre-evaluación—Los pasos inicialesimplican la celebración de reuniones para deter-minar los problemas generales, y las necesidadesy objetivos del cliente. Sobre la base de esta infor-mación, el equipo BlueField desarrolla un Mapade Ruta BlueField personalizado para describirsucintamente los pasos asociados con el proyectopropuesto; desde las fases de evaluación e imple-mentación hasta las fases de monitoreo y mejora-miento continuo.

Fase de evaluación—Sobre la base del Mapade Ruta BlueField, desarrollado especialmente, elequipo celebra sesiones de evaluación y talleresen sitio. Además de documentar las capacidades yprácticas actuales, el equipo y el cliente evalúanlos problemas, riesgos y oportunidades operacio-nales que podrían presentarse. Estas sesiones sonvitales para el mapeo de enlaces entre las activi-dades críticas, los datos asociados con estos pro-cesos y las metodologías de trabajo que sustentancada actividad.8 Esta evaluación global analiza lossensores y el instrumental; las capacidades detransmisión de datos y ancho de banda; los proce-dimientos de manejo y validación de los datos; lascapacidades de vigilancia de la producción; elsoftware de procesamiento interno y de terceros;y los problemas relacionados con la producción de

los campos, tales como la presencia de are -namiento o de un corte de agua alto. Uno de losobjetivos principales de esta etapa es la documen-tación de los indicadores clave de desempeño(KPI) y las líneas base de desempeño actual.Estas líneas base servirán como referencia parala evaluación del desempeño posterior a la imple-mentación.

Los equipos BlueField trabajan además con elcliente para abandonar las metodologías de tra-bajo actuales y reemplazarlas por las meto dologíasde trabajo pretendidas. Durante esta etapa, losequipos asisten al cliente en la instauración de losobjetivos del proyecto relevantes al ambiente ope-racional y aseguran que se definan explícitamentelos resultados buscados. Luego examinan las defi-ciencias de desempeño de la tecnología, las prác-ticas de colaboración y la calidad de las decisionesque podrían impedir la concreción de esos resulta-dos. Mediante enunciados de requerimientos delproyecto, que poseen un alto grado de detalle y sebasan en esta infor mación, se definen los aspectoscríticos que el proyecto debe mejorar. El cliente yel equipo BlueField establecen líneas de tiempopara el manejo del proyecto con el fin de asegurarque los hitos cruciales se cumplan de maneraoportuna. Además, desarrollan estrategias de ges-tión e implementación de cambios para garantizarla aceptación y utilización de las metodologías detrabajo y la tecnología BlueField.

Fase de diseño—Con un conocimiento clarode los procesos críticos, los requerimientos dedatos y las metodologías de trabajo actuales, losequipos a cargo del proyecto determinarán quémetodologías de trabajo pueden simplificarse oautomatizarse.9 Utilizando enunciados de reque-rimientos y los mapas de metodologías de trabajoasociados, el equipo BlueField desarrolla un plande diseño e implementación del proyecto, que es

8. Murray et al, referencia 3.9. Murray et al, referencia 3.

debe reflejar la ciencia que subyace las prác -ticas, procesos, estándares y metodologías detrabajo de E&P. Estas reglas de corrección porlo general implican el copiado, cálculo o modi-ficación de un conjunto de atributos o ítemsde datos. El software QCPro posee la capa -cidad para identificar dinámicamente lafuente óptima a partir de la cual referenciarlos valores de los atributos durante el procesode corrección.

La fase final del proceso DQM implica laidentificación de fallas de calidad de los datosantes de que se permita que los datos de bajacalidad entren en el sistema. Esta fase es cru-cial para minimizar los errores que puedendeslizarse en un conjunto de datos durante laoperación de interpretación en curso. Sin unproceso DQM viable, estos errores puedenperpetuarse a través de la sobre escrituraautomática o a ciegas de los datos en los repo-sitorios de datos de proyectos. Por ejemplo, unlevantamiento de desviación de pozos puedecargarse en una base de datos de proyectos,con el supuesto de que el levantamiento seorientó en dirección al norte verdadero enlugar del norte de la cuadrícula. El softwareQCPro detectaría este error automáticamentey evitaría su propagación, reduciendo de esemodo la frustración del equipo y el tiempoinvertido en re-elaborar los datos.

La identificación de aberraciones en losdatos es importante, pero poseer la capacidadpara corregirlos en forma automática es esen-cial. Utilizando reglas comerciales definidaspor el usuario, en combinación con los resul-tados de las carreras de evaluación, elsoftware QCPro asegura que sólo los datos demáxima calidad se sincronicen en los reposi-torios de datos corporativos y de proyectos.Con el uso reiterado, el software QCPro puedeeliminar sistemáticamente los defectos y pro-pagar los datos de alta calidad a lo largo detodas las aplicaciones de un activo.

>Vista global del desarrollo e implementación de la tecnología BlueField. Sobre la base de la infor -mación del cliente, este mapa de ruta básico se completará con requerimientos y especificacionesdetallados que guían el proceso general.

Monitoreocontinuo y

fase demejoramiento

Fase deevaluación

Fase dediseño

Fase depre-evaluación

Fase deconstrucción

Fase deimplementación

Gestión del cambio

Manejo de proyectos

presentado para la revisión y aprobación delcliente. Estos enunciados de requerimientos y me-todologías de trabajo constituyen la base para lasespecificaciones técnicas que estipulan qué com-ponentes técnicos o de ingeniería se utilizarán enel proyecto, y cómo interactuarán en las metodo-logías de trabajo o procesos necesarios para lograrlos resultados definidos previamente. El equipodesarrolla enlaces entre la tecnología existentedel cliente y las nuevas tecnologías. Durante estafase, se revisan las prácticas de manejo de proyec-tos para asegurar la implementación exitosa delMapa de Ruta BlueField.

Fase de construcción—Los requerimientos yespecificaciones definidos previamente guían laconstrucción y la personalización de los compo-nentes y los procesos del proyecto. Una diver sidadde tareas de construcción tendrá lugar en formasimultánea: • desarrollo de metodologías de trabajo automa-

tizadas de vigilancia• desarrollo de metodologías de trabajo automa-

tizadas de manejo y validación de datos• desarrollo de enlaces para dar cabida al hard-

ware y el software existentes que conserva elcliente

• desarrollo e integración de herramientas analí-ticas para trabajar junto con programas de ter-ceros y programas desarrollados internamentepor el cliente

• desarrollo de metodologías de trabajo operacio-nales en respuesta a asuntos específicos, talescomo problemas de arenamiento o de asegura-miento del flujo

• construcción de un centro de colaboración ycoordinación.

Los componentes y las metodologías de tra-bajo también se prueban en esta fase para confir-mar que se logrará el resultado deseado, según loprevisto. Estas pruebas normalmente tienen lugaren un ambiente de laboratorio para evitar la per-turbación local de las operaciones del cliente.

Fase de implementación—Los equipos decampo instalan o modifican los sensores, el ins-trumental y las capacidades de transmisión dedatos. Las metodologías de trabajo y las tecnolo-gías probadas previamente en un ambiente de la-boratorio se trasladan al ambiente de trabajo delcliente para su instalación y verificación ulterior.Los resultados de la prueba piloto se miden y com-paran con las líneas base de desempeño de la fasede evaluación para cuantificar las mejoras produ-cidas en la eficiencia, el tiempo de ciclo, la cali-dad de las decisiones o los ahorros de costos.

Fase de vigilancia y mejoramien to continuo—El desempeño posterior a la instalación debe me-dirse en función de la línea base establecida. Elpersonal petrotécnico y las herramientas identifi-

can los procesos que pueden requerir ajustes paraobtener mejores resultados. Durante este procesopueden identificarse otras mejoras, que luego pue-den relacionarse con las fases de diseño, construc-ción e implementación. Finalmente, es posibleefectuar cambios en la estructura organizacionalexistente para proporcionar el soporte en cursomás eficiente para las nuevas formas de trabajo.

Un ejemplo de Brasil destaca los esfuerzos re -queridos para desarrollar e implementar me to -dologías de trabajo inteligentes y automatizadaspara mejorar la producción en un campo ubica doen un área marina.

Pioneros en BrasilSiendo la provincia petrolera más grande de Brasil,la Cuenca Campos concentra numerosos descubri-mientos marinos importantes entre los que se en-cuentra el Campo Carapeba. Este campo seencuentra en la porción septentrional de la cuenca,en donde el tirante de agua es de aproximadamente85 m [280 pies] (arriba). Descubierto por PetróleoBrasileiro SA (Petrobras) en 1982, el Campo Cara-peba produce principalmente de dos areniscas tur-

bidíticas de edad Cretácico Superior, con produc-ción adicional de las areniscas de edad Eoceno.10

Convertido ahora en un campo maduro, la produc-ción de Carapeba se aloja en tres plataformas quesustentan 41 pozos petroleros y seis pozos de inyec-ción de agua. Con excepción de dos pozos equipa-dos con árboles de producción sumergidos, cadapozo productor de este campo está equipado conárboles de producción secos y bombas ESP.11

El Campo Carapeba ha desempeñado un rolclave en dos importantes proyectos piloto lleva-dos a cabo por Petrobras. En 1994, Petrobras ins-taló una bomba ESP en el Pozo RJS-221, un pozovertical ubicado en el Campo Carapeba, en un ti-rante de agua de 86 m [282 pies]; este pozo marcala primera instalación a nivel mundial de unbomba ESP en un pozo submarino.12 Habiendo ad-quirido amplia experiencia con bombas ESP enpozos perforados en aguas someras, Petrobrasllevó a cabo este proyecto piloto para comprobarla viabilidad de la tecnología ESP en aplicacionessubmarinas, con la esperanza de que esta expe-riencia llevara a la compañía a trabajar en tiran-tes de agua sustancialmente superiores.13

46 Oilfield Review

>Campo Carapeba, situado en el área marina de Brasil. La producción de tres horizontes se conectaa tres plataformas denominadas PCP-1, PCP-2 y PCP-3. Las operaciones que se llevan a cabo en elCampo Carapeba están estrechamente relacionadas con otras plataformas de los Campos Vermelho(PVM 1-2-3), Pargo (PPG-1) y Garoupa (PGP-1), agrupados en un solo activo que maneja Petrobras.Los procesos de suministro de energía, procesamiento de fluidos multifásicos, tratamiento y re-inyec -ción de agua e inyección de gas para cada campo del activo, se dividen entre estas plataformas. La eficiencia de barrido de los procesos de inyección de agua y la producción de arena fueronalgunos de los problemas abordados a través de la iniciativa de Petrobras para optimizar laproducción del Campo Carapeba.

BRASIL

Campos

PCP-3PCP-1

PGP-1

PCP-2

Carapeba

Pargo

Garoupa

Vermelho

PPG-1

PVM-3

PVM-2PVM-1

100 m

50 m

0 5km

0 5millas

Pozos productores de petróleoPozos inyectores de aguaTotal

113

14

163

19

140

14

416

47

PCP-1Campo Carapeba PCP-2 PCP-3 Total

PCP-3

PCP-1 PCP-2


En el año 2006, Petrobras seleccionó el CampoCarapeba para otro proyecto piloto. Estando im-plementada gran parte de la infraestructura defondo de pozo y superficie, Petrobras admitió queel Campo Carapeba constituiría un buen entornoen el cual demostrar y evaluar la integración delas tecnologías inteligentes. Los tres intervalosproductivos del campo brindaban una buena opor-tunidad para probar el equipo de terminación depozos inteligentes. En cada pozo productor se ha-bían instalado bombas ESP; 18 estaban equipadoscon variadores de velocidad que permitían a losoperadores regular el suministro de energía enforma remota. Algunas de estas bombas se moni-toreaban con los sistemas Phoenix de monitoreode fondo de pozo de los equipos de levantamientoartificial. Un hecho importante era que la ejecu-ción de operaciones de terminación con árbolesde producción secos para cada pozo facilitaría elacceso y reduciría la complejidad de instalar elequipo de terminación de pozos inteligentes o deefectuar operaciones de intervención de fondo depozo. Éste fue el primero de cinco proyectos delmismo tipo, destinados a probar y habilitar las me-jores tecnologías, opciones y proveedores para op-timizar la producción y la eficiencia de los activos.

A través de la instalación y la integración detecnologías inteligentes, Petrobras procuró mejo-rar la eficiencia de barrido de los yacimientos eincrementar el factor de recuperación del campo.Además de validar las tecnologías y los procesospara el manejo de sus campos petroleros, la direc-ción de Petrobras definió objetivos clave para esteproyecto piloto:• Optimización de la producción: lograr un in -

cremento del 15% en la producción a través dela vigilancia de los sensores de fondo de pozo.

• Eficiencia de la producción: lograr un incre-mento del 1% en la eficiencia de la produccióna través de mejoras adicionales del hardwareinstalado en la plataforma.

• Factor de recuperación: lograr un incrementodel 0.2% en el factor de recuperación a travésde la regulación mejorada del agua de in yeccióna fin de incrementar la eficiencia de barrido y através de la optimización del flujo, utilizandoterminaciones inteligentes en un total de cincoa diez pozos.

El proyecto fue puesto en marcha en junio de2006. Schlumberger llevó a cabo una evaluacióndel sitio y un taller de trabajo que involucró todaslas disciplinas asociadas con el activo Carapeba.La evaluación del sitio generó un catálogo globalque cubría la disposición general del campo y lasplataformas; la organización comercial del activo;la arquitectura de red de computadoras; los siste-mas de comunicaciones por fibra óptica; las bom-bas ESP, los sensores y equipos de fondo de pozo;los sistemas de inyección de agua; el procesa-miento de fluidos multifásicos; la distribución de laenergía eléctrica; las pruebas de pozos; las opera-ciones de intervención de pozos; la automatizaciónde los procesos; la dotación de personal de las pla-taformas y la rotación de las tareas; la evaluación de yacimientos; los sistemas de información en elnivel directivo; las operaciones de terminación depozos inteligentes; las políticas de salud, seguri-dad y medioambiente; y el ase guramiento del flujo.En el taller de trabajo, los representantes de cadadisciplina describieron sucintamente los procesosde trabajo críticos y definieron el estado actual delos procesos que controlaban. Durante las sesio-nes posteriores al taller de trabajo, refinaron su vi-sión del resultado deseado para esos procesos detrabajo. El taller de trabajo y la evaluación del sitiofueron esenciales a fin de identificar impedimen-tos para el logro de los resultados deseados. A lo largo de todas estas sesiones, los equipos deplanea ción se centraron en los procesos, más queen productos o tecnologías particulares.

En base al taller de trabajo, Petrobras creó másde 50 enunciados de requerimientos que ayuda-

ron a definir el alcance de los trabajos y guiar laselección de los productos y tecnologías adecua-dos para alcanzar el estado final deseado. Los ge-rentes de Petrobras efectuaron luego un análisisde valor para priorizar los enunciados de requeri-mientos con respecto a su complejidad, costo eimpacto final sobre el desempeño del negocio.Habiendo mapeado el estado de los procesos detrabajo actuales y esperados, los equipos de pro-yectos de Petrobras y Schlumberger utilizaron losenunciados de requerimientos para guiar el desa-rrollo de un plan de diseño e implementación deproyectos para la aprobación de la dirección. Unavez aprobados los planes, los mapas del procesode trabajo sirvieron como plantillas para el desa-rrollo de metodologías de trabajo automatizadas.

El plan general para el Campo Carapeba re-quería un sistema que proveyera la función de ad-quisición, transmisión y almacenamiento en tiemporeal de datos ocasionales y de flujo continuo, juntocon modelos integrados del yacimiento, los pozosy las instalaciones de superficie del activo. Requeríaademás una plataforma de portales para integrar lainformación de las operaciones de producción y lossistemas geotécnicos y financieros. Esta plata-forma de portales constituía un distribuidor de in-formación para todo el activo. Utilizando datos einformación de estos recursos, los equipos multi-disciplinarios a cargo de la gestión de los activostrabajarían en un ambiente de colaboración paraplanear, monitorear, controlar y optimizar los pro-cesos operacionales.

La implementación de este proyecto exigió ungrado extensivo de coordinación y trabajo enequipo entre los numerosos dominios técnicos dePetrobras y Schlumberger. Para integrar los di -versos sistemas de fondo de pozo y superficie,Schlumberger reunió equipos con conocimientosespeciales en manejo de proyectos, consultoría denegocios, evaluación petrotécnica, terminación deyacimientos, ingeniería de producción, diseño de

10. Horschutz PMC, de Freitas LCS, Stank CV, da Silva BarrosoA y Cruz WM: “The Linguado, Carapeba, Vermelho, andMarimba Giant Oil Fields, Campos Basin, Offshore Brazil,”en Halbouty MT (ed): Giant Oil and Gas Fields of theDecade 1978-1988, AAPG Memoir 54. Tulsa: AAPG (1992):137–153.

11. Los pozos ubicados en áreas marinas pueden producir através de árboles de producción sumergidos (o húmedos)o árboles de producción secos. Diseñados para loscampos de aguas profundas, los pozos con árboles deproducción sumergidos producen habitualmente através de líneas de flujo que desembocan en un colectormúltiple submarino común, conectado a la plataformamediante un tubo ascendente. La mayoría de los árbolesde producción sumergidos están provistos de válvulasde control de flujo y sensores de presión y temperatura,instalados en o debajo del fondo marino, los cualesestán optimizados para evitar operaciones de interven -ción de pozos. Los costos de tales operaciones para las

terminaciones de pozos de aguas profundas con árbolesde producción sumergidos, son tan elevados que estospozos se diseñan con la esperanza de que no seproduzca intervención física alguna. Los árboles deproducción secos, por el contrario, poseen en cadacaso un cabezal de pozo submarino conectado a untubo ascendente, con un colgador para la tubería deproducción y un árbol de superficie instalado en laplataforma. Están diseñados habitualmente para enviarla producción a torres articuladas, plataformas tipo spar y plataformas con cables tensados, desde las que las operaciones de intervención de pozos resultanmás simples y menos onerosas. En los últimos años, las capacidades de los árboles de producción secos han evolucionado, permitiendo su instalación en aguasmás profundas.Para obtener más información sobre terminaciones depozos en aguas profundas, consulte: Carré G, Pradié E, Christie A, Delabroy L, Greeson B, Watson G, Fett D,

Piedras J, Jenkins R, Schmidt D, Kolstad E, Stimatz G y Taylor G: “Buenas expectativas para los pozos enaguas profundas,” Oilfield Review 14, no. 4 (Primaverade 2003): 38–53.

12. Mendonça JE: “The First Installation of an ElectricalSubmersible Pump in a Deepwater Well Offshore Brazil,”artículo SPE 38533, presentado en la Conferencia delÁrea Marina de Europa de la SPE, Aberdeen, 9 al 12 deseptiembre de 1997.Para obtener más información sobre las bombas ESP enel Campo Carapeba, consulte: Cuvillier G, Edwards S,Johnson G, Plumb R, Sayers C, Denyer G, Mendonça JE,Theuveny B y Vise C: “Soluciones para los problemas dela construcción de pozos en aguas profundas,” OilfieldReview 12, no. 1 (Primavera de 2000): 2–19.

13. Durante esta prueba piloto, la bomba REDA de 150 hpoperó a razón de 2,000 bbl/d [318 m3/d], durante 34meses.

software, manejo de la información, sensores defondo de pozo e instrumental de campos petrole-ros. Claramente, se trataba de un proyecto multi-dimensional y multidisciplinario gigantesco.

A lo largo de todas las fases de planeación,construcción e implementación, los especialis-tas en consultoría de negocios de Schlumbergerayudaron a Petrobras a desarrollar y llevar a caboestrategias de gestión del cambio para emplear

al personal del activo Carapeba y hacer conver-ger sus esfuerzos hacia las metas establecidas.Estos especialistas resultaron esenciales paradefinir KPI comerciales y operacionales paraeste activo, además de determinar cómo se medi -rían y referenciarían estos indicadores.

La instalación y coordinación de estas tecnolo-gías culminó en el desarrollo de una instalacióncon fines de colaboración, diseñada según las

necesidades del cliente, a la que Petrobras deno-minó GeDIg (Gestión Digital Integral), un centropara el manejo integrado en forma digital.14 Estainstalación con fines de colaboración reúne espe-cialistas de toda la organización para que inter-cambien conocimientos y provean una mejorcomprensión de los impactos técnicos y económi-cos de las diversas decisiones de desarrollo de cam-pos petroleros, que se requieren para manejar elactivo Carapeba (izquierda). Se instalaron centrossimilares en dos plataformas del Campo Carapeba para mejorar la comunicación y la colaboraciónentre el personal de áreas marinas y terrestres.

Schlumberger proporcionó a Petrobras los sis -temas y el software requeridos para el manejo delactivo, además de un portal en la Red que incluyelas metodologías de trabajo DecisionPoint, to -talmente personalizado y destinado a mejorar lavisualización y el manejo de los KPI. El centroGeDIg representa una sala con fines de colabora-ción, de diseño ergonómico, dividida en las áreasde vigilancia, diagnóstico y planeación, con unasala independiente para situaciones de crisis. Losconceptos inspirados por los centros de control devuelos espaciales y la industria médica se incorpo-raron en el diseño de la instalación para mejorarel soporte de las decisiones y su control.

Si bien su puesta en servicio estaba previstapara julio de 2008, este proyecto fue concluidoantes y se inauguró en su totalidad en septiembrede 2007. La experiencia adquirida con el proyectoGeDIg del Campo Carapeba condujo a la expan-sión de este concepto a otros campos. Un proyectosimilar para Petrobras está a punto de ser con-cluido en el Campo Marlim, en las aguas más pro-fundas de la Cuenca Campos.

Metodologías de trabajo del Campo CarapebaEn conjunto con el proyecto del Campo Carapeba,se desarrollaron numerosas metodologías de tra-bajo. En esta sección, analizaremos algunas de lasmejoras que están ayudando a Petrobras a mane-jar el activo en forma eficiente.

Diagnóstico de problemas con las bombasESP y problemas de productividad—Para evitarinterrupciones imprevistas de la producción, elequipo técnico a cargo de las operaciones de le-vantamiento artificial del Campo Carapeba debeestar atento a cualquier cambio producido en lascondiciones operativas que podría indicar el co-mienzo de un problema productivo. El diagnósticode las dificultades potenciales requería que los

48 Oilfield Review

14. Henz CF, Lima CBC, Lhote JP y Kumar A: “GeDIgCarapeba—A Journey from Integrated Intelligent Field Operation to Asset Value Chain Optimization,”artículo SPE 112191, presentado en la Conferencia yExhibición sobre Energía Inteligente de la SPE,Ámsterdam, 25 al 27 de febrero de 2008.

15. Henz et al, referencia 14.

>El centro de decisiones GeDIg de Petrobras. El área de vigilancia (Recuadro A) contiene pantallasque resaltan las alarmas de los pozos, las alertas y las variancias con respecto a los KPI. Si nos mo -vemos en el sentido contrario al de las agujas del reloj, alrededor de la sala, las pantallas grandes(Recuadro B) muestran los resultados de un software analítico y de simulación para el análisis y laplaneación. En esta área, se pueden analizar los resultados de diversos pozos, redes de colección einstalaciones de proceso. Se muestra además un modelo de yacimientos utilizado para la planeacióny el desarrollo de los campos. Una sala de conferencias aislada (Recuadro C) contiene los serviciosde comunicaciones para las teleconferencias con el personal de plataformas o con otros gerentes acargo de los activos de la compañía.

BA

AB

C

C


miembros del equipo examinaran grandes volú-menes de datos en forma continua y en tiemporeal. Los miembros del equipo pasaron gran partede su tiempo filtrando puntos de medición, mayor-mente rutinarios, para descubrir anomalías queindicarían la aparición de problemas en el fondodel pozo. Petrobras admitió que la automatizaciónde la rutina de filtrado de los datos permitiría con-tar con más tiempo libre para las soluciones de in-

geniería de los problemas actuales y para la pre-vención de las dificultades futuras.15

El equipo BlueField de Schlumberger estable-ció un sistema de vigilancia y diagnóstico para ali-viar la carga de datos sobre los técnicos a cargo delas operaciones de levantamiento artificial. Estesistema agrupa los datos que se reciben en formacontinua y en tiempo real, provenientes de los sen-sores de fondo de pozo y de superficie, con la infor-

mación de yacimientos y los datos de produccióndiaria. Estos datos pueden combinarse con los mo-delos de simulación de cualquier pozo del campo.El nuevo sistema monitorea los sensores de super-ficie y de fondo de pozo, y señala automáticamentecualquier desviación con respecto a los puntos deajuste establecidos, lo que permite identificar yresponder rápidamente a cualquier problema defuncionamiento potencial (abajo).

>Monitoreo de los parámetros de las bombas ESP en función de condiciones operativas prefijadas. El equipo de vigilancia del Campo Carapeba puede utilizaruna pantalla de control interactivo (pantalla principal, que se muestra en la imagen original de fondo en idioma portugués) para acceder a los diagramasde pozos y los parámetros de desempeño en gran detalle. Los ingenieros especialistas en operaciones de levantamiento artificial pueden examinar cadapozo que lleva su producción a una plataforma dada para monitorear el desempeño de las bombas ESP, incluyendo la presión de fondo de pozo, la tempe -ratura, el amperaje eléctrico, la tasa de flujo estimada, y los datos más recientes de producción y pruebas de pozos. Haciendo clic en un pozo en particular,tal como el resaltado (en azul), se abre una selección desplegable de opciones que conducen a detalles adicionales acerca de la bomba ESP. Una de éstas,la ventana del indicador de tiempo real (inserto de la izquierda), permite que el ingeniero estudie numerosos parámetros, tales como la presión y la tem pe -ratura en boca de pozo, el tamaño del estrangulador, la corriente eléctrica y la frecuencia en el variador de velocidad, la presión de admisión, la presión desalida y la vibración del motor. Aquí, la pantalla correspondiente a la corriente eléctrica (rojo) y la temperatura en boca de pozo (negro) muestra ten den ciassimilares en las que la temperatura cae cuando se interrumpe la energía que se envía a la bomba. Haciendo clic en la representación de la bomba, el inge -niero puede obtener una lectura de última hora de la temperatura y la corriente eléctrica (inserto de la derecha). (Adaptado de Henz et al, referencia 14.)

°C

am

ps

Un problema clave identificado por Petrobrasera la existencia de potencial para la producciónde grandes volúmenes de arena, lo que podíadañar el equipo de producción del Campo Cara-peba y obligar a efectuar cierres onerosos confines de mantenimiento. Para evitar las complica-ciones asociadas con el fenómeno de arenamien -to, todos los pozos del Campo Carapeba debenproducir por encima de la presión de burbujeo(Pb), en la entrada de la bomba, con una caída depresión máxima de 50 kg/cm2 [710 lpc o 4.9 MPa]frente a los disparos. Para evaluar el desempeñode los pozos, se establecieron diversos KPI, talescomo el índice de productividad calculado (PI),la presión de fondo de pozo (BHP) y la tasa deflujo total de líquidos (Qb) en función del tiempo.Además, se desarrollaron otras metodologías detrabajo para ayudar al operador a reconocer rápi-damente cuándo se estaban violando las restric-ciones para un nivel de producción óptimo:• advertencias relacionadas con pozos que pro-

ducían por debajo de la presión de burbujeo,donde BHP < Pb en la entrada de la bomba

• mapas de BHP y temperatura versus profundi-dad en tiempo real

• gráficas de eficiencia de las bombas ESP quecomparan la carga hidráulica calculada de labomba y la tasa de flujo con las curvas teóricas

• controles del estado de la bomba para monito-rear la eficiencia de la carga hidráulica de labomba ESP en función del tiempo.

Estos KPI se basan principalmente en la in -for mación provista por los sistemas Phoenix demo nitoreo de fondo de pozo de los equipos de le-vantamiento artificial. En los pozos que no conta-ban con sensores Phoenix, el desempeño secalibró utilizando datos de pruebas de pozos de su-perficie. Esta metodología de vigilancia y análisisdemostró ser vital para la optimización del desem-peño de las bombas, extendiendo el tiempo medioentre fallas e incrementando la producción.

Análisis del tiempo inactivo—En esta meto-dología de trabajo, los datos actuales y previos defallas de pozos y eventos de tiempo inactivo ocurri-dos en el Campo Carapeba se analizan y clasificanpor categoría, y cada instancia de este tipo se prio-riza en la pantalla del portal de operaciones delcentro GeDIg (arriba, a la derecha). Los equipostécnicos a cargo del activo utilizan una visualiza-ción DecisionPoint para analizar las tendencias defallas y pronosticar las actividades de intervención.Se identifican las variancias resultantes con res-pecto a las tasas de producción pronosticadas enuna pantalla que permite que los gerentes del cen-tro GeDIg prioricen y programen los recursos críti-cos para las operaciones de remediación.

Capacidad de modelado integrado—El me -joramiento del desempeño de todo el activo, enlugar del desempeño de los pozos individuales, esclave para prolongar la vida productiva del campoy optimizar su producción. Los modelos de simu-lación son vitales para pronosticar el desempeñodel activo. En lugar de ejecutar simulaciones inde-pendientes para caracterizar el desempeño delyacimiento, el pozo, la red de recolección y la ins-talación de procesamiento, Petrobras necesitabacontar con la capacidad de visualizar cómo losajustes de cualquier componente en particularafectarían el resto del sistema para los diversosescenarios de producción.

Admitiendo que a los gerentes del activo Cara-peba les habían resultado de utilidad sus propiossistemas internos de modelado, desarrollados pordiferentes proveedores, Schlumberger instaló elModelador Integrado de Activos Avocet. Este sis-tema se utilizó para coordinar los resultados deun modelo y distribuirlos entre otros a través detodo el sistema. El modelador Avocet tambiénaceptaba planillas de cálculo como entradas delmodelo representativo y permitía el análisis eco-nómico de diferentes escenarios de desarrollo.

50 Oilfield Review

>Pérdidas planificadas y no planificadas. Los gerentes de los activos pueden revisar y analizar loseven tos que producen mermas en la producción. Las pérdidas diarias de producción de petróleo (verde,gráfica del extremo superior izquierdo) y de producción de gas (rojo, gráfica del extremo superiorderecho) se proyectan a lo largo de varios meses. Tales pérdidas pueden ser causadas por proble -mas atribuidos al equipo de superficie, el equipo de pozo, el suministro de energía, el procesamientoo el flujo, entre otros (diagramas de torta). Los gerentes también pueden rastrear la duración de lapérdida por categoría (gráfica de barras). Las bandas de registro gráfico (extremo inferior) muestranla pérdida de gas (línea roja), la pérdida de petróleo (línea verde), la duración (línea rosa) y la tasa deflujo (línea azul). Los pozos con pérdidas se enumeran en los cuadros (derecha), junto con un catá -logo de códigos de atribución de fallas de dos letras. (Adaptado de Henz et al, referencia 14.)


Visión global ejecutiva—Una visión globalejecutiva del activo combina las vistas del nego-cio con las vistas de las operaciones para resaltarlas variaciones clave con respecto al plan. Para ladirección de Petrobras, esta visión global aseguraque todos los procesos de trabajo conduzcan hacialos objetivos generales. Los gerentes pueden eva-luar rápidamente el impacto de las diversas ope -raciones a través de todo el activo, mediante elexa men de un portal del software DecisionPointque exhibe vistas globales de la operación de campo.En caso de necesitar profundizar en un problemade pozo, es fácil acceder al esquema de cada pozo.La vista correspondiente a la vigilancia del activoreúne información importante sobre el estado delas operaciones ESP, la separación del petróleo yel gas, el suministro de energía y otros procesoscríticos, lo que proporciona a los gerentes de losactivos una visión global integrada de las activi-dades relevantes (arriba).

Implementación de la inteligencia para el futuroLos adelantos producidos en una tecnología a me-nudo generan avances en otra. Los avances quehan tenido lugar recientemente en las tecnologíasde terminación de pozos, sensores, comunicacio-nes y computación están ayudando a la industriaa implementar el campo petrolero inteligente. Noobstante, la inteligencia es en gran medida unaherramienta para ajustar el desempeño de loscomponentes en respuesta a las condiciones delsistema en constante cambio.

Para lograr la promesa de alcanzar un desem-peño óptimo de sus activos, las compañías de E&Pdeben integrar sus tecnologías de avanzada, com-binando los datos detallados de pozos con las ca-pacidades de análisis rápido que reflejan elimpacto de una decisión a medida que resuena através de todo el sistema; desde el yacimiento hastala red de recolección.

Las compañías que logran integrar sus activoscon éxito deben contar con una estrategia clarapara guiar el análisis de los procesos que necesi-tan modificar. Los cambios resultantes pueden serdifíciles de implementar y mucho más difíciles deaceptar. Pero las compañías que tengan éxito conestas gestiones serán recompensadas con un sis-tema en el que los datos validados y las metodolo-gías de trabajo personalizadas servirán paramejorar la calidad del proceso de toma de deci-siones a la vez que optimizan continuamente suproducción. — MV

>Vigilancia del activo. En lugar de concentrarse en un pozo o una sola plataforma, esta vista amplia permite que los gerentes de los activos monitoreen losprocesos operacionales clave y su impacto a través de todo el activo; desde el Campo Carapeba hasta los campos Vermelho, Pargo y Garoupa. Los gerentespueden rastrear el estado de las operaciones, la separación del petróleo y el gas, el suministro de energía y otros procesos críticos, además de tener acce soinmediato a la información y al esquema, a nivel de componentes, cuando lo necesitan. Por ejemplo, los gerentes pueden ver que, de los pozos del CampoCarapeba que producen de las plataformas PCP-1 y 3, ocho están cerrados o han sido abandonados (íconos rojos correspondientes a la bomba, PCP-1/3,extremo superior izquierdo). (Adaptado de Henz et al, referencia 14.)

Documents

Manejo integrado de activos