Análisis de Riesgos en Exploración de Hidrocarburos con Python

 

Análisis de Riesgos en Exploración de Hidrocarburos con Python

Introducción:

En esta octava entrada, abordaremos el análisis de riesgos en la exploración de hidrocarburos utilizando Python. Exploraremos cómo las simulaciones y el manejo de datos pueden ser aplicados para evaluar los riesgos asociados con la perforación de pozos y la probabilidad de éxito.

Análisis de Riesgos en Exploración de Hidrocarburos con Python:

1. Definición de Escenario:

• Imaginemos un escenario donde estamos evaluando la perforación de nuevos pozos de petróleo. Definiremos datos ficticios para representar la probabilidad de éxito y el costo asociado con cada pozo:

import pandas as pd

import numpy as np

# Crear datos ficticios de exploración

pozos_exploracion = pd.DataFrame({

'Pozo': ['Pozo1', 'Pozo2', 'Pozo3', 'Pozo4', 'Pozo5'],

'Probabilidad_Exito': [0.3, 0.5, 0.2, 0.8, 0.6],

'Costo_Pozo': [5e6, 7e6, 4e6, 8e6, 6e6]

})

2. Simulación de Resultados:

• Utilizaremos simulaciones de Monte Carlo para modelar los posibles resultados de la perforación de cada pozo, teniendo en cuenta la probabilidad de éxito:

# Número de simulaciones
num_simulaciones = 1000
# Simulación de resultados de perforación
resultados_perforacion = []
for _ in range(num_simulaciones):
resultados_simulacion = np.random.rand(len(pozos_exploracion)) < pozos_exploracion['Probabilidad_Exito']
resultados_perforacion.append(resultados_simulacion)

3. Análisis de Costos y Probabilidades:

• Analizaremos los costos asociados y la probabilidad acumulada de éxito para tomar decisiones informadas:
• 
  

# Calcular costos totales de cada simulación

costos_simulacion = np.sum(resultados_perforacion * pozos_exploracion['Costo_Pozo'].values, axis=1)

# Calcular probabilidad acumulada de éxito

probabilidad_acumulada = np.mean(resultados_perforacion, axis=0)

probabilidad_acumulada = np.cumsum(probabilidad_acumulada) / np.arange(1, len(pozos_exploracion) + 1)

 

4. Visualización de Resultados:

• Utilizaremos Matplotlib para visualizar los resultados, mostrando la relación entre costos y probabilidad acumulada de éxito:

import matplotlib.pyplot as plt # Visualización de costos y probabilidad acumulada
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.scatter(costos_simulacion, probabilidad_acumulada, alpha=0.5)
plt.title('Análisis de Riesgos en Exploración de Hidrocarburos')
plt.xlabel('Costo Total de Perforación')
plt.ylabel('Probabilidad Acumulada de Éxito')
plt.show()

Conclusión:

Hemos realizado un análisis de riesgos en la exploración de hidrocarburos utilizando simulaciones de Monte Carlo. Este enfoque proporciona una comprensión más completa de los posibles resultados y permite tomar decisiones informadas en la planificación de la perforación de pozos. En futuras entradas, exploraremos estrategias más avanzadas para el análisis de riesgos en la industria de hidrocarburos.

¡Sigue explorando el poder de Python en la evaluación de riesgos!