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Selección del sistema de levantamiento artificial para la sección 66 del campo Gustavo Galindo Velasco mediante inteligencia artificial IA.

Abstract:

Esta investigación tiene como objetivo evaluar los sistemas a través de la técnica machine learning con el propósito de seleccionar un único SLA óptimo de la sección 66 del campo Gustavo Galindo Velasco, para aumentar la producción, mejorar las operaciones, reducir los riesgos de pérdidas y valuar la viabilidad y factibilidad de la propuesta. El presente trabajo se basa en una investigación descriptiva, cuantitativa y comparativa de los diferentes métodos de levantamiento artificial con los que se está produciendo en el campo GGV sección 66. La investigación teórica es necesaria para la recopilación de información sobre los SLA por BM, HL y pistoneo o SW. La pbkp_redicción del algoritmo árbol de decisión da como resultado que el sistema de levantamiento artificial óptimo a implementar en toda la sección 66 es bombeo mecánico, porque los pozos que operan con este sistema obtuvieron una mayor tasa de producción durante el periodo 2016-2020 en comparación a los pozos que producen con otros sistemas de levantamiento artificial, y a su vez generaron menor gasto de operación y mantenimiento debido a que las intervenciones que se realizan en los pozos son de bajo costo, además se economiza dinero en combustible, grasas, lubricantes y repuestos.