This document summarizes a laboratory practice report on estimating oil and gas reserves using probabilistic Monte Carlo simulation methods in Crystal Ball software. Key points: - The objective was to use Crystal Ball's theoretical framework and tools to select and graph distributions for parameters like porosity, water saturation, and rock volume, in order to probabilistically estimate original oil and gas in place, recoverable reserves, and remaining reserves. - Common probability distributions like normal, uniform, beta, and triangular were used to model parameter uncertainties. - 1,000 Monte Carlo simulations were run to generate probabilistic forecasts for original oil in place, recoverable reserves, and remaining reserves based on the input distributions. - Results included ranges

1. PRACTICO DE LABORATORI DE RESERVORIO
INMFORME GENERAL: CERVANTESNAVA VICTORMANUEL
CARRERA:T. S. PETROLEO Y GAS NATURAL
ASIGNATURA:RESERVORIO1(PGP230)
NRODE PRACTICA:1
TÍTULO DE PRACTICA:ESTIMACION DE RESERVA MEDIANTE EL MÉTODO VOLUMÉTRICO
APLICANDODISTRIBUCIONESPROBABILÍSTICA MÉTODOMONTECARLO(SOFTWARECRYSTAL
BALL)
DESARROLLO:
RESUMEN: Para hallar la estimación del Petróleo y/o el Gas en dicho sitio, en la ingeniería de
yacimiento, se establece dos métodos, el método volumétrico y el método de Balance de
Materiales. Todo dependiendo de la etapa de la vida en que se encuentre el yacimiento. Si el
yacimientoesnuevoysolose disponen de los datos de geológicos, petrofísica, las características
físicasde muestrasde losfluidoscontentivosdel yacimiento,presióninicial ytemperatura,se hace
un estimadoporel métodovolumétrico(queesun método determinístico, ya que aporta un solo
resultado promedio del yacimiento).
MÉTODO PROBABILÍSTICO: El método trata cada parámetro como un rango de valores, los cuales
se representaporvariablesaleatoriasque describeneventosfuturosdadoslos resultados son una
incertidumbre.Dichasvariablesse representanmediantedistribucionesestadísticas, de las cuales
las más comunes son las siguientes:
• Normal
• Exponencial
• Triangular
• Binomial
• Uniforme
• Poisson
• Log-Normal

2. Porosidadefectivade laformación/Saturaciónde agua inicial (Swi): Se dispone de un volumende
datospreviamente validadosde lapetrofísicadetalladaparacada pozodel yacimientoen estudio,
dicha información se debe insertar en una hoja Excel.
DistribuciónProbabilística de las Reservas Recuperables (RR): Obteniendo el POES y el Factor de
recobro probabilístico, se procederá a efectuar la estimación probabilística de las Reservas
Recuperables (RR) utilizando la fórmula descrita anteriormente
Distribución Probabilística de las Reservas Remanentes (RRem): Una vez obtenidas las Reservas
Recuperablesyel PetróleoAcumuladoprobabilístico,se efectuará la estimación probabilística de
las Reservas. Remanentes (RRem) utilizando la fórmula anteriormente descrita.
OBJETIVO(S) ALCANZADO(S): El marco teórico y herramientas del CRYSTAL BALL necesario para
que nosotros seamos capaz de seleccionar y graficar y así poder ver el presupuesto cuando
construimos instalaciones, poder sacar el tiempo , poder sacar rentabilidad.
MARCO TEÓRICO:
POES=
7758∗A∗h∗Φ∗(1−Swi)
Boi
GOES=
43560∗A∗h∗Φ∗(1−Swi)
Bg
𝑵 = 𝟕𝟕𝟓𝟖 ∗ 𝑨 ∗ 𝒉 ∗ 𝝋 ∗ (𝟏 − 𝑺𝒘𝒊)
𝑩𝒐𝒊
N: Petróleo Original en Sitio (POES) (BN)
𝜱: Porosidad efectiva de la formación (fracción)
A: Área (acres)
h: Espesor neto petrolífero (pies)
Swi: Saturación de agua inicial (fracción)

3. DESARROLLODE LA SIMULACIÓN:
Informe de
Crystal:
completo
Simulación
iniciadael
05/07/2020 a
las07:41
p.m.
Simulación

4. detenidael
05/07/2020 a
las07:41
p.m.
Prefsejecución:
Númerode pruebas
ejecutadas
1.000
Monte Carlo
Inicialización
aleatoria
Control de precisión
activado
Nivel de confianza 95,00%
Estadísticasde
ejecución:
Tiempode
ejecucióntotal (seg)
0,20
Pruebas/segundo
(promedio)
4.955
Númerosaleatorios
por segundo
19.819
Datos de Crystal Ball:
Suposiciones 4
Correlaciones
0
Matricesde
correlación
0
Variablesde
decisión
0

5. Previsiones 3
Previsiones
Hoja de trabajo: [LAB RESERV PRAC 1.xlsx]Hoja1
Previsión:POES Celda:
J14
Resumen:
El rango completoesde -1115166273 a
1043153073
El caso base es
426303
Despuésde 1.000 pruebas,el errorestándarde la mediaes10078969
Estadísticas: Valoresde previsión
Pruebas 1.000
Caso base 426303
Media 44793837
Mediana 61187595
Modo ---
Desviaciónestándar 318724978
Varianza #################
Sesgo -0,1252
Curtosis 2,95
Coeficiente de
variación
7,12
Mínimo -1115166273
Máximo 1043153073

6. Anchode
rango
2158319347
Error estándar
medio
10078969
Previsión:POES (contin.) Celda:
J14
Percentiles: Valoresde previsión
P100 -1115166273
P90 -367581635
P80 -224357903
P70 -127848727
P60 -36783975
P50 60944076
P40 141684811
P30 221740257
P20 316243671
P10 432944851
P0 1043153073
Previsión:RR Celda:
J15
Resumen:
El rango completoesde -82522304238 a
77193327409
El caso base es
31546420
Despuésde 1.000 pruebas,el error estándarde la mediaes
745843689

7. Estadísticas: Valoresde previsión
Pruebas 1.000
Caso base 31546420
Media 3314743973
Mediana 4527882046
Modo ---
Desviaciónestándar 23585648364
Varianza #################
Sesgo -0,1252
Curtosis 2,95
Coeficiente de
variación
7,12
Mínimo -82522304238
Máximo 77193327409
Anchode
rango
159715631647
Error estándar
medio
745843689
Previsión:RR (contin.) Celda:
J15
Percentiles: Valoresde previsión
P100 -82522304238
P90 -27201040997
P80 -16602484810
P70 -9460805827
P60 -2722014115

8. P50 4509861601
P40 10484675979
P30 16408779001
P20 23402031675
P10 32037918994
P0 77193327409
Previsión:Rrem Celda:
J16
Resumen:
El rango completoesde -82522304238 a
77193327408
El caso base es
31546419
Despuésde 1.000 pruebas,el errorestándarde la mediaes
745843689
Estadísticas: Valoresde previsión
Pruebas 1.000
Caso base 31546419
Media 3314743972
Mediana 4527882045
Modo ---
Desviaciónestándar 23585648364
Varianza #################
Sesgo -0,1252
Curtosis 2,95

9. Coeficiente de
variación
7,12
Mínimo -82522304238
Máximo 77193327408
Anchode
rango
159715631647
Error estándar
medio
745843689
Previsión:Rrem (contin.) Celda:
J16
Percentiles: Valoresde previsión
P100 -82522304238
P90 -27201040998
P80 -16602484811
P70 -9460805828
P60 -2722014116
P50 4509861600
P40 10484675979
P30 16408779000
P20 23402031674
P10 32037918993
P0 77193327408
Finde previsiones
Suposiciones
Hoja de trabajo: [LAB RESERV PRAC 1.xlsx]Hoja1
Suposición:Boi(Bbl/STB) · distribucion Celda:

10. G5
Uniforme distribuciónconparámetros:
Mínimo 1,00
Máximo 1,10
Suposición:Porosidad(Fraccion) · distribucion Celda:
G6
Normal distribución
con parámetros:
Media 10,50
Desvest 118,00
Suposición:Saturacion de Agua(Fraccion) · distribucion Celda:
G7
Beta distribucióncon
parámetros:
Mínimo 0,26
Máximo 0,27
Alfa 2
Beta 3
Suposición:VolumenBruto de Roca ·
distribucion
Celda:
G8
Uniforme distribuciónconparámetros:
Mínimo 491,21
Máximo 516,40
Finde
suposiciones

14. CÁLCULOS TEÓRICOS

15. ANÁLISISDERESULTADO
CONCLUSIONESY RECOMENDACIONES:
En estapráctica hemospodidohallarunamaneraenla cual podemos realizargráficasypoder
nosotrosorientarnosel manejode Excel medianteel Crystal ball .Al principiotuve unpocode
dificultadperoconlaayudade tutorialesechaporel ingenieroDarioCruzya hubomás
entendimientoyanalizandome pareció didáctico.
REFERENCIASBIBLIOGRAFICAS:
Guía de Iniciode Crystal Ball

16. Escrita y editadaporBarbara Gentry,Eric WainwrightyDavid Blankinship.
ColaboraronCarol Werckman,Terry Hardy y CameronHarris.
Las ilustracionesylascapturasde pantallafueronhechasporBarbara Gentry utilizandoJasc,Inc.
PaintShopPro.
Para loscaracteres se utilizaronlasfuentesTimesNewRomanyUnivers