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dc.contributor.advisorMacías Villalba, Gloria Inés
dc.contributor.advisorSaavedra, Néstor Fernando
dc.contributor.authorGarcía Oliver, Fhernando Enrique
dc.contributor.authorPrada Navarro, Paula Yelitza
dc.coverage.spatialBucaramanga (Santander, Colombia)spa
dc.coverage.temporal2006spa
dc.date.accessioned2021-09-02T14:30:55Z
dc.date.available2021-09-02T14:30:55Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/14115
dc.description.abstractEl cálculo de la reserva es obtenido mediante la aplicación del método volumétrico. Esta metodología se usa porque vincula parámetros geológicos y petrofísicos como son; área, porosidad, espesor, saturación de agua, un factor de volumétrico y de recobro. En la vida real el valor preciso de parámetros, que afectan el cálculo de la reserva, son impredecibles. Estos parámetros de entrada tienen un nivel de incertidumbre debido a que su medición es hecha en algunos lugares de muestreo y posee errores de interpretación técnica debido a la subjetividad del análisis, la cantidad y calidad de la información. Una sola estimación, usando los valores esperados de cada parámetro, arroja un gran margen de error generado por la probabilidad nula de obtener valores esperados paramétricos simultáneamente, lo que causa grandes posibilidades de tomar decisiones de inversión erróneas. El valor de reserve estimado es una base primordial para la proyección del flujo de caja de un campo petrolero. La incertidumbre en el cálculo de la reserva causa flujos de caja impredecibles que generan costos inesperados en términos de tiempo y magnitud. Este proyecto aplica una metodología poco común para la medición de la incertidumbre para analizar el cálculo de la reserva y obtener el impacto de tener incertidumbre, y esta metodología es la Entropía. Shannon (1948) aplicó el concepto físico a la teoría de la información. El desarrolló que la cantidad de información que arroja un evento tiene una relación inversa con su probabilidad de ocurrencia. Combinando lo anterior con el valor esperado de dicho evento Shannon obtuvo la Entropía de la información. Tristemente, el valor de la Entropía de la Información (Valor H), no arroja información comprensible y comparable. Esto causa la necesidad de aplicar la razón Tr, que no es más que la certidumbre. Del análisis del Tr y del coeficiente de variación, se determina el orden de influencia paramétrica sobre la incertidumbre de la reserva y mediante flujos de caja el impacto financiero de mejorar la certidumbre mediante la inversión. De esa manera, un plan de inversión es elaborado para mejorar la certidumbre en el campo analizado.spa
dc.description.tableofcontents1. INTRODUCCIÓN 1 2. CONCEPTOS BÁSICOS 3 2.1 RESERVAS PROBADAS: 3 2.2 RESERVAS PROBADAS DESARROLLADAS: 3 2.3 RESERVAS PROBADAS NO DESARROLLADAS: 3 2.4 ÁREA: 4 2.5 POROSIDAD EFECTIVA: 4 2.6 SATURACIÓN DE AGUA: 4 2.7 ESPESOR: 4 2.8 FACTOR VOLUMÉTRICO DEL ACEITE: 4 2.9 FACTOR DE RECOBRO: 5 2.10 MÉTODO VOLUMÉTRICO: 5 3. GENERALIDADES DEL CAMPO PETROLIFERO DE SARDINATA 6 3.1 UBICACIÓN 6 3.2 CARACTERISTICAS DE LAS FORMACIONES 7 3.3 HISTORIA 8 4. ESTIMACIÓN DE RANGOS DE VARIACIÓN PARA CADA PARAMETRO 10 4.1 ANÁLISIS DEL RANGO COMO MEDIDA DE CERTEZA 14 5. CREACIÓN DEL MODELO PARA REALIZAR SIMULACIÓN CON LA TÉCNICA LATIN HYPERCUBE SAMPLING (LHS) 17 5.1 FORMAS DE DISTRIBUCIÓN SUPUESTAS PARA CADA PARAMETRO 17 5.1.1 DISTRIBUCIÓN LOGNORMAL 17 5.1.2 DISTRIBUCIÓN TRIANGULAR 19 5.1.3 DISTRIBUCIÓN NORMAL 21 5.2 SUPUESTOS PARA EL MODELO INICIAL 22 5.3 SUPUESTOS PARA LA SENSIBILIZACIÓN DEL MODELO 26 5.4 MODELO DETERMINÍSTICO PARA EL CÁLCULO DE LA RESERVA PETROLERA 28 6. SIMULACIÓN CON LA TÉCNICA LATIN HYPERCUBE SAMPLING (LHS) 30 6.1 CONCEPTO DE LATIN HYPERCUBE SAMPLING (LHS) 30 6.2 CARACTERISTICAS DE LA SIMULACIÓN 30 6.3 RESULTADOS DE LA SIMULACIÓN 31 6.3.1 SIMULACIÓN DEL MODELO INICIAL 31 6.3.2 SIMULACIÓN DEL MODELO SENSIBILIZADO 35 6.3.3 ANALISIS DE LAS SIMULACIONES 39 7.ENTROPÍA COMO MEDIDA DE INCERTIDUMBRE 41 7.1 CONCEPTO DE ENTROPÍA DE LA INFORMACIÓN 41 7.2 ENTROPÍA Y NEGUENTROPÍA DE LA INFORMACIÓN COMO MEDIDAS DE INCERTIDUMBRE Y CERTIDUMBRE 45 7.3 UNIDADES EN LAS QUE SE EXPRESA LA ENTROPÍA DE LA INFORMACIÓN 46 7.4 COEFICIENTE T DE THEIL O REDUNDANCIA 47 7.5 ENTROPÍA APLICADA A LA MEDICIÓN DE LA INCERTIDUMBRE EN EL CAMPO SARDINATA 49 7.5.1 MEDICIÓN DE LA INCERTIDUMBRE PARA CADA PARÁMETRO 50 7.5.1 MEDICIÓN DE LA INCERTIDUMBRE PARA LA RESERVA DEL CAMPO SARDINATA 54 8. VALOR DE UN PUNTO DE CERTEZA 57 9. IMPACTO FINANCIERO DE LA INCERTIDUMBRE 59 9.1 FLUJO DE CAJA HISTORICO 59 9.2 FLUJO DE CAJA PROYECTADO 62 10. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD 64 10.1 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD DEL MODELO PARA EL CÁLCULO DE LA RESERVA PETROLERA 64 10.2 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD PARA EL FLUJO DE CAJA PROYECTADO 69 11. PROPUESTA DE INVERSIÓN 73 12. CONCLUSIONES 74 13. RECOMENDACIONES 76 14. GLOSARIO 77 15. BIBLIOGRAFÍA 80 16. ANEXOS 84 ANEXO 1. Integrales para el cálculo de la entropía 85 ANEXO 2. Resultados de contribución a la varianza y correlación. 94 ANEXO 3. Descripción detallada de la metodología usada en este proyecto 97spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.titleAnálisis de la incertidumbre en el cálculo de la reserva petroleraspa
dc.title.translatedAnalysis of the uncertainty in the calculation of the oil reservespa
dc.degree.nameIngeniero financierospa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.publisher.facultyFacultad Economía y Negociosspa
dc.publisher.programPregrado Ingeniería Financieraspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.localTrabajo de Gradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.subject.keywordsFinancial engineeringspa
dc.subject.keywordsFinancial analysisspa
dc.subject.keywordsFinancial managenmentspa
dc.subject.keywordsInvestigationspa
dc.subject.keywordsOil reservespa
dc.subject.keywordsDecision makingspa
dc.subject.keywordsInvestmentspa
dc.subject.keywordsCostsspa
dc.subject.keywordsAdministrationspa
dc.subject.keywordsHydrocarbonsspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
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dc.contributor.cvlacMacías Villalba, Gloria Inés [0000290980]spa
dc.contributor.googlescholarMacías Villalba, Gloria Inés [_XmXMLUAAAAJ]spa
dc.contributor.orcidMacías Villalba, Gloria Inés [0000-0001-5897-181X]spa
dc.subject.lembAnálisis financierospa
dc.subject.lembIngeniería financieraspa
dc.subject.lembGestión financieraspa
dc.subject.lembInvestigaciónspa
dc.subject.lembAdministraciónspa
dc.subject.lembHidrocarburosspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.cospa
dc.description.abstractenglishThe reserve calculation is gotten by the volumetric method application. This methodology is used because it gathers geological and petrophisical parameters such as; area, porosity, thickness, water saturation, a volumetric factor and a recovery factor. In the real life, the precise values of the parameters who affect the reserve calculation are unpredictable. Those input parameters have an uncertainty level because its measurement is made under some places sampling and can have interpretation mistakes due to the subjectivity of technician’s analysis, the quantity of information and its quality. A unique estimation, using the expected values of each parameter, gives a high margin error caused by the null probability of getting parametrical expected values simultaneously that generates huge possibilities of taking wrong investment decisions. The estimated reserve value is a primordial basis for the cash flow projection of an oil field. Uncertainty in the reserve calculation cause unpredictable cash flows that generate unexpected costs in terms of time and magnitude. This project tries to apply an uncommon methodology for uncertainty measurement to make a reserve calculation analysis and get the economical impact of uncertainty presence, and it is the Entropy. Shannon (1948) applied the physical concept to the information theory. He rose that information quantity that throws an event has an inverse relation with its occurrence probability. Combining the information quantity with the expected value of an event, Shannon obtained the Information Entropy. Sadly, the Information Entropy value (H value), doesn’t throw understandable and comparable information. It causes the necessity to apply the Tr ratio, which is no more than the certainty. From Tr analysis and coefficient of variation analysis, is determined the order of parametrical uncertainty reserve influence and by cash flows the financial impact of investments for certainty improvement. Then, an investment plan for the analyzed oil field certainty improvement is made.spa
dc.subject.proposalReserva petroleraspa
dc.subject.proposalToma de decisionesspa
dc.subject.proposalInversiónspa
dc.subject.proposalCostosspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.coverage.campusUNAB Campus Bucaramangaspa
dc.description.learningmodalityModalidad Presencialspa


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