Optimización en la Extracción de Hidrocarburos con Python

 

Optimización en la Extracción de Hidrocarburos con Python

Introducción:

En esta cuarta entrada, nos sumergiremos en el emocionante campo de la optimización en la extracción de hidrocarburos utilizando Python. Veremos cómo Python, con sus capacidades numéricas y algoritmos de optimización, puede mejorar la eficiencia en la extracción de recursos energéticos.

Optimización en la Extracción de Hidrocarburos con Python:

1. Definición del Problema:

• Supongamos que tenemos un yacimiento de gas con diferentes pozos, cada uno con costos de extracción y tasas de producción. Definamos datos ficticios para ilustrar este escenario:

            import pandas as pd

            import numpy as np

            # Crear datos ficticios de pozos

            pozos = pd.DataFrame({

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

                'Costo_Extraccion': [10, 15, 12, 8],

                'Tasa_Produccion': [100, 150, 120, 80]

            })

2. Algoritmo de Optimización con SciPy:

• Utilizaremos la biblioteca SciPy para encontrar la combinación óptima de pozos que maximice la producción mientras minimiza los costos. Definamos la función objetivo y restricciones:
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• from scipy.optimize import minimize # Función objetivo a maximizar (producción total) def func_objetivo(x): return -np.sum(pozos['Tasa_Produccion'] * x) # Restricción de presupuesto (suma de costos no puede exceder cierto límite) restriccion = {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: 500 - np.sum(pozos['Costo_Extraccion'] * x)} # Condiciones iniciales x0 = np.zeros(len(pozos)) # Aplicar el algoritmo de optimización resultado_optimizacion = minimize(func_objetivo, x0, constraints=restriccion)
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3. Resultados y Visualización:

• Finalmente, visualizaremos los resultados de la optimización, mostrando la asignación óptima de producción para cada pozo:
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• # Asignación óptima de producción asignacion_optima = resultado_optimizacion.x # Mostrar resultados print("Asignación Óptima de Producción por Pozo:") for i, pozo in enumerate(pozos['Pozo']): print(f"{pozo}: {asignacion_optima[i]}") # Mostrar producción total óptima y costos asociados produccion_optima = -resultado_optimizacion.fun costos_optimos = np.sum(pozos['Costo_Extraccion'] * asignacion_optima) print(f"\nProducción Total Óptima: {produccion_optima} unidades") print(f"Costos Asociados a la Producción Óptima: {costos_optimos} unidades")
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Conclusión:

Hemos utilizado Python y SciPy para optimizar la extracción de hidrocarburos, mostrando cómo maximizar la producción mientras se mantiene dentro de un presupuesto definido. Este ejemplo simplificado ilustra el potencial de Python en la toma de decisiones informadas en la extracción de recursos energéticos. En futuras entradas, exploraremos aplicaciones más avanzadas de la optimización en la Ingeniería de Hidrocarburos y Energías. ¡Sigue explorando las posibilidades que Python ofrece en este campo!