Predicción de Éxito en Workover
Este escenario muestra cómo una solución analítica podría complementar el criterio técnico al integrar variables relevantes del pozo y estimar una probabilidad antes de priorizar candidatos. No representa una implementación de cliente ni resultados operativos comprobados.
Métricas ilustrativas para evaluar
Ranking
Calidad de la priorización de pozos candidatos
Modelo
Desempeño medido en validación y por yacimiento
Operación
Resultado real de las intervenciones priorizadas
Problemas que puede abordar
Workovers fallidos costosos
Las intervenciones fallidas no mejoran la producción, inmovilizan equipos y consumen recursos operativos sin retorno.
Decisiones sin respaldo cuantitativo
La decisión de ejecutar depende del criterio técnico del ingeniero, que varía entre profesionales y no puede procesar simultáneamente todas las variables relevantes.
Recursos mal asignados
Sin un mecanismo sistemático de priorización, los equipos y presupuestos se distribuyen sin criterio de probabilidad real de éxito.
Complejidad multivariable
Variables de producción, petrofísica, geología y completación deben analizarse en conjunto, una tarea difícil de sostener de forma consistente con procesos manuales.
Cómo puede abordarse
Una solución posible puede entrenar un modelo de red neuronal multicapa (MLP) con el historial de intervenciones disponible y evaluarlo por yacimiento. El escenario ilustra un score por pozo candidato, un dashboard de priorización y alertas para revisar candidatos con score bajo antes de programar la operación.
- Integración de variables de producción, petrofísica, geología y completación
- Posible red neuronal MLP entrenada con historial de intervenciones exitosas y fallidas
- Probabilidad de éxito (0–100 %) por pozo candidato
- Ranking de pozos por probabilidad de éxito
- Importancia de variables: qué factores explican la predicción
- Reentrenamiento periódico con nuevos resultados de intervenciones
Demostración de visualización
Métricas ilustrativas de probabilidad e importancia de variables en un modelo MLP con datos sintéticos.
Precisión del modelo
87.3%
Workovers evaluados
48
Intervenciones optimizadas
14
Probabilidad de éxito por intervención
Importancia de variables del modelo
Demostración técnica · Datos sintéticos · Modelo MLP
Qué datos necesitaría una solución
El escenario contempla cinco familias de variables que podrían utilizarse para estimar la probabilidad de éxito.
Variables de producción
Historial de caudal de petróleo, gas y agua. GOR (relación gas-petróleo). Presión de fondo y de cabeza. Corte de agua.
Variables petrofísicas
Porosidad, permeabilidad, saturación de agua, espesor neto de la formación productora.
Concepto geológico
Tipo de intervención planeada (aislamiento de zona, cañoneo de nueva zona). Motivo técnico de la intervención.
Unidad productora
Formación, yacimiento y campo al que pertenece el pozo candidato.
Datos del cañoneo
Densidad de disparos, fases, profundidad de tope y base del intervalo, tipo de completación.
Prioriza intervenciones con una métrica verificable
Compara el ranking del modelo con los resultados reales y con los criterios técnicos que utiliza tu operación.