Octubre 2016

El Camino hacia una explotación sostenible de datos

Ing. Gonzalo Mallo

Definir una metodología de explotación de datos para

alcanzar los objetivos de negocio de manera eficaz

facilitando la toma de decisiones.

OBJETIVO

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HOJA DE RUTA

Gobernanza de Datos

Objetivo de Negocio

Inteligencia

Analítica

Metodología

Conocimiento

Infraestructura

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FALENCIAS

PROBLEMÁTICA

Nomenclatura única

Integración de Datos

Metodología Soporte a la

Toma de Decisiones

Extracción del Valor oculto

de Datos

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Gobernanza de Datos

Calidad de Datos

Integración

Roles y Responsabili

dades

Consistencia de Datos

Estándar

GOBERNANZA

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INTEGRACIÓN E INFRAESTRUCTURA

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ESTÁNDAR : PPDM (Professional Petroleum Data Management)

PPDM Data Model

Nativo Extensión

• Áreas • Campos • Pozos • Punzados • Completaciones • Estratigrafías • Producción • Well Tests • Fracturas y tratamientos • Instalaciones

• Propiedades petrofísicas • Permeabilidades relativas • PVT • PLT • Diseño y resultado de

estimulaciones • Pre-tratamientos en fracturas

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Inteligencia analítica

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Inteligencia Analítica

Extraer patrones estables ocultos

Generar modelos

accionables

Transformar

Datos

en

Conocimiento

Visualización de la

Información

Explotar los Datos

INTELIGENCIA ANALÍTICA

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Evolución

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OBJETIVO PARTICULAR

Qué pasará si

fracturamos el pozo X en la capa n?

Se incrementará la producción?

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METODOLOGÍA : CrISP-DM

Comprensión del Negocio.

Comprensión de los Datos.

Preparación de Datos.

Modelado. Evaluación.

Monitoreo.

Despliegue.

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Comprensión del Negocio.

Comprensión de los Datos.

Preparación de Datos.

Modelado. Evaluación.

Monitoreo.

Despliegue.

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COMPRENSIÓN DEL NEGOCIO

• Seleccionar pozos candidatos para ser fracturados

maximizando el incremento de producción acumulada

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COMPRENSIÓN DEL NEGOCIO

• Seleccionar pozos candidatos para ser fracturados

maximizando el incremento de producción acumulada

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COMPRENSIÓN DEL NEGOCIO

• Seleccionar pozos candidatos para ser fracturados

maximizando el incremento de producción acumulada

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COMPRENSIÓN DEL NEGOCIO

• Seleccionar pozos candidatos para ser fracturados

maximizando el incremento de producción acumulada

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COMPRENSIÓN DEL NEGOCIO

• Modelado:

– Modelo pre: Incorporar solo variables conocidas a priori. (Petrofísicas)

– Modelo post: Añadido de variables de estimulaciones.

tiempo

Modelo Pre (Petrofísicas+producc

ión-otras)

Modelo Post (Petrofísicas +producción + estimulaciones)

Tratamiento

Productividad pre-fractura

Productividad post-fractura

• Seleccionar pozos candidatos para ser fracturados

maximizando el incremento de producción acumulada

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Comprensión del Negocio.

Comprensión de los Datos.

Preparación de Datos.

Modelado. Evaluación.

Monitoreo.

Despliegue.

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COMPRENSIÓN DE LOS DATOS

Nominales

Intervalares

Tipos de Variables

Categóricas

Ordinales

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Comprensión del Negocio.

Comprensión de los Datos.

Preparación de Datos.

Modelado. Evaluación.

Monitoreo.

Despliegue.

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PREPARACIÓN DE DATOS

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Comprensión del Negocio.

Comprensión de los Datos.

Preparación de Datos.

Modelado. Evaluación.

Monitoreo.

Despliegue.

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Modelos

Descriptivos

Clustering

Reducción de Dimensiones

Asociación y/o Secuencias

Predictivos

Pronóstico

Estimación

Clasificación

Regresión Logística

Redes Neuronales

Árboles de Clasificación

Naive Bayes

Selección de Modelos

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MODELADO Y EVALUACIÓN

Preparación de Datos

Comprensión de Datos Modelado Evaluación

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Comprensión del Negocio.

Comprensión de los Datos.

Preparación de Datos.

Modelado. Evaluación.

Monitoreo.

Despliegue.

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EVALUACIÓN Y SELECCIÓN Evaluación y Aprendizaje son

estables

La Red Neuronal discrimina menos

que el azar y no tiene estabilidad

Los mejores modelos son Naive Bayes y Árboles de

clasificación

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Comprensión del Negocio.

Comprensión de los Datos.

Preparación de Datos.

Modelado. Evaluación.

Monitoreo.

Despliegue.

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DESPLIEGUE E IMPLEMENTACIÓN

CRITERIO DE CLASIFICACIÓN

Definición de punto de Corte

Rango Score Score_Min Score_Max Goods Bads Goods/Bads Lift

5 0,31 0,833 55 98 56,1% 2,75

4 0,183 0,30 35 127 27,6% 1,35

3 0,141 0,182 17 127 13,4% 0,65

2 0,071 0,139 19 160 11,9% 0,58

1 0,04 0,07 4 124 3,2% 0,16

Total general 130 636 20,4% 1,00

1,75 y 0,35 veces

superior al promedio

2,75 1,35

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DESPLIEGUE Y SELECCIÓN

Selección de Pozos con

Probabilidad Mayor a 18,3%

Implementación & Monitoreo

Preparación de Datos

Comprensión de Datos Modelado

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ANÁLISIS DE RESULTADOS

• Obtuvimos candidatos para ser fracturados que maximizan la producción acumulada.

• Se propuso la optimización en las planificaciones de las inversiones enfocándose las mismas a los pozos que mejoraban la producción.

SELECCIÓN PARES POZO-CAPA

• El modelo elegido es Naive Bayes.

• Árbol de Clasificación fue descartado debido a no tener la estabilidad y poder de discriminación suficiente.

• Redes Neuronales no eran estables

MODELOS

• Los resultados serán analizados por los especialistas de reservorios e ingeniería de pozos.

• Los cambios introducidos deben retroalimentar el proceso de inteligencia analítica.

MONITOREO

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CONCLUSIONES

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CONCLUSIONES

Objetivos Claros

Gobernanza de Datos

Metodología

Equipo Multidisciplinario

Gestión de Cambio

+ Know-How de terceros

Capacitación

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SE DESTACA

• Es una tarea crítica para garantizar éxito de proyecto

• Se debe asignar 50% del tiempo en esta tarea Preparación de Datos

• SW, Resistividades (Deep/Shallow)

• Sacos de Arena bombeada

• RHOB , Porosidad

• Volumen Inyectado metro punzado

Variables Predictoras

• Incluye todos los modelos y algoritmos

• Facilidad de uso , flexibilidad.

• Se adapta a metodología CrISP

Plataforma Analítica TIBCO Spotfire

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Claudio Naides

Andrés Krittian

Pablo Ibañez

Víctor Paci

Estanislao Irigoyen Conexplo Audiencia

Pampa Energía

Manuel Szelawoski

Sergio Falconaro

V Jornadas de Geotecnología

A todos los que colaboraron

Sergio Wisner

Mauro Lijtmaer

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