Proyectos Prácticos en Ingeniería de Hidrocarburos con Python

 

Proyectos Prácticos en Ingeniería de Hidrocarburos con Python

Introducción:

En esta sexta entrada, nos sumergiremos en el desarrollo de proyectos prácticos utilizando Python en el contexto de la Ingeniería de Hidrocarburos y Energías. Exploraremos cómo aplicar el pensamiento computacional y las capacidades de Python para resolver problemas específicos de la industria.

Proyectos Prácticos en Ingeniería de Hidrocarburos con Python:

1. Definición del Proyecto:

• Imaginemos un escenario donde debemos analizar la producción de varios pozos de petróleo a lo largo del tiempo. Definiremos datos ficticios para ilustrar este proyecto:

            import pandas as pd             import numpy as np             # Crear datos ficticios de producción de pozos             fechas = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-12-31', freq='D')             pozos = ['Pozo1', 'Pozo2', 'Pozo3']             produccion = np.random.randint(50, 500, size=(len(fechas), len(pozos)))             # Crear DataFrame de Pandas             produccion_pozos = pd.DataFrame(produccion, index=fechas, columns=pozos)

2. Análisis de Producción:

• Utilizaremos Pandas para realizar un análisis exploratorio de la producción de los pozos. Calcularemos estadísticas descriptivas y visualizaremos tendencias a lo largo del tiempo:
•            # Estadísticas descriptivas

            estadisticas_produccion = produccion_pozos.describe()             # Visualización de tendencias             import matplotlib.pyplot as plt             plt.figure(figsize=(12, 6))             produccion_pozos.plot(ax=plt.gca())             plt.title('Producción de Pozos a lo largo del Tiempo')             plt.xlabel('Fecha')             plt.ylabel('Producción')             plt.legend(loc='upper left')             plt.show()

3. Predicción de Producción Futura:

• Aplicaremos técnicas simples de predicción utilizando regresión lineal para estimar la producción futura de uno de los pozos:

            from sklearn.linear_model import LinearRegression

            # Seleccionar un pozo para la predicción

            pozo_seleccionado = 'Pozo1'

            # Preparar datos para regresión lineal

            X = np.arange(len(fechas)).reshape(-1, 1)

            y = produccion_pozos[pozo_seleccionado].values

            # Crear y entrenar modelo de regresión lineal

            modelo_regresion = LinearRegression()

            modelo_regresion.fit(X, y)

            # Predecir producción futura

            fechas_futuras = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', freq='D')

            X_futuro = np.arange(len(fechas), len(fechas) + len(fechas_futuras)).reshape(-1, 1)

            produccion_predicha = modelo_regresion.predict(X_futuro)

4. Visualización de Predicciones:

• Visualizaremos las predicciones junto con la producción histórica para evaluar el rendimiento del modelo:

plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.plot(fechas, y, label='Producción Histórica')

plt.plot(fechas_futuras, produccion_predicha, label='Predicción Futura', linestyle='--')

plt.title(f'Predicción de Producción para {pozo_seleccionado}')

plt.xlabel('Fecha')

plt.ylabel('Producción')

plt.legend()

plt.show()

Conclusión:

Hemos desarrollado un proyecto práctico que involucra la recopilación, análisis y predicción de datos de producción de pozos de petróleo. Este enfoque práctico resalta la aplicabilidad de Python en la Ingeniería de Hidrocarburos y Energías. En futuras entradas, exploraremos proyectos más complejos y desafiantes.

¡Sigue explorando y desarrollando con Python en el campo de la ingeniería!