Optimización de las rutas para la intervención de pozos de petróleo
Resumen: El objetivo es proponer un programa óptimo de intervención de pozos petroleros mediante la reasignación de rutas de los equipos SWAB en empresas dedicadas a estas operaciones. La primera fase hace uso del método de agrupamiento utilizando k-medias con el propósito de obtener un número de ag...
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Publicado: |
Centro de Información Tecnológica
2020
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oai:scielo:S0718-076420200004000712020-08-14Optimización de las rutas para la intervención de pozos de petróleoJiménez-Carrión,MiguelSánchez-Candela,LuisKeewong-Zapata,RoxaniBazán,José k-medias algoritmos genéticos optimización intervención de pozos inteligencia artificial Resumen: El objetivo es proponer un programa óptimo de intervención de pozos petroleros mediante la reasignación de rutas de los equipos SWAB en empresas dedicadas a estas operaciones. La primera fase hace uso del método de agrupamiento utilizando k-medias con el propósito de obtener un número de agrupamientos. La segunda fase utiliza algoritmos genéticos (AG) para encontrar el recorrido óptimo en cada agrupamiento de la primera fase y optimizar el número de agrupamientos. Los datos de tiempo de intervención, las coordenadas geográficas y las distancias de recorrido se obtuvieron visitando cada uno de los pozos. Los resultados muestran que el algoritmo propone un programa óptimo para el caso en estudio, obteniendo un ahorro de S/ 664 994.06 por año en estas operaciones. En conclusión, la implementación del algoritmo en dos fases (clústering y AG) es una solución para problemas de planificación de rutas en transporte con las características del proceso swab.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.31 n.4 20202020-08-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642020000400071es10.4067/S0718-07642020000400071 |
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Resumen: El objetivo es proponer un programa óptimo de intervención de pozos petroleros mediante la reasignación de rutas de los equipos SWAB en empresas dedicadas a estas operaciones. La primera fase hace uso del método de agrupamiento utilizando k-medias con el propósito de obtener un número de agrupamientos. La segunda fase utiliza algoritmos genéticos (AG) para encontrar el recorrido óptimo en cada agrupamiento de la primera fase y optimizar el número de agrupamientos. Los datos de tiempo de intervención, las coordenadas geográficas y las distancias de recorrido se obtuvieron visitando cada uno de los pozos. Los resultados muestran que el algoritmo propone un programa óptimo para el caso en estudio, obteniendo un ahorro de S/ 664 994.06 por año en estas operaciones. En conclusión, la implementación del algoritmo en dos fases (clústering y AG) es una solución para problemas de planificación de rutas en transporte con las características del proceso swab. |
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