Desarrollo y propuesta de implementación de algoritmos de decisión automatizada para la gestión eficiente de pozos de gas No convencionales en función de la calidad del gas.

La gestión de la derivación de caudales en el yacimiento FAIN Gas NOC carece de un procedimiento estandarizado, lo que puede ocasionar demoras y decisiones inconsistentes a la hora de determinar qué pozos deben alimentar a las plantas de tratamiento. Esta falta de uniformidad dificulta maximizar...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Benavides, Rodrigo Exequiel Ángel, Seijo, Esteban Martín
Otros Autores:	Ruiz, Flavia
Formato:	trabajo final de grado bachelorThesis acceptedVersion
Lenguaje:	Español
Publicado:	Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Ingeniería 2025
Materias:	Dijkstra TEG MEG Algoritmo Caudal de gas NOC Low Temperature Separation Algorithm Gas flow Early Production Facility Gas Processing Plant Unconventional Ciencias Aplicadas Trabajos Finales
Acceso en línea:	https://rdi.uncoma.edu.ar/handle/uncomaid/19125
Aporte de:	Repositorio Institucional UNCo de Universidad Nacional del Comahue

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description	La gestión de la derivación de caudales en el yacimiento FAIN Gas NOC carece de un procedimiento estandarizado, lo que puede ocasionar demoras y decisiones inconsistentes a la hora de determinar qué pozos deben alimentar a las plantas de tratamiento. Esta falta de uniformidad dificulta maximizar la utilización de la capacidad instalada y garantizar el cumplimiento de los límites de ENARGAS sobre contenido de agua y punto de rocío. La presente tesis propone un modelo automatizado que adapta el algoritmo de Dijkstra para identificar el subconjunto de pozos cuyo caudal total se aproxima lo más posible a la capacidad de 1 MSm³/d de las plantas PTG FAIN (MEG) y EPF FAIN CENTRO (TEG) sin excederla. Implementada íntegramente en Microsoft Excel con macros en VBA, la solución incorpora filtros de mantenimiento (pozos o PADs intervenidos) y ajustes por reducción contractual de caudal. Además, integra correlaciones semiempíricas —AAIQ para el punto de rocío y Sloan para el contenido de agua— y validaciones de calidad de glicol (concentración y pH) a través de funciones definidas por el usuario. El modelo se valida con datos de 46 pozos de los yacimientos estudiados, incluyendo caudales de gas y agua libre, parámetros de línea (presión y temperatura de ingreso) y mediciones de punto de rocío y contenido de agua a la salida de las plantas. Mediante escenarios de operación normal, de mantenimiento y de reducción de caudal, se demuestra que la herramienta mejora la consistencia en la asignación de pozos, facilita el control normativo de las corrientes de gas y asegura un seguimiento riguroso de la calidad del glicol consumido.
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Desarrollo y propuesta de implementación de algoritmos de decisión automatizada para la gestión eficiente de pozos de gas No convencionales en función de la calidad del gas.

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