Septiembre de 2025

Slide 1 — Executive Summary

Objetivo:
Reducir lifting cost en pozos maduros mediante intervenciones priorizadas basadas en datos.

Alcance:
Diagnóstico rápido → Piloto demostrativo → Escalamiento operativo.

Solicitud inmediata:
Aprobación para piloto de acceso a datos y pruebas en pozos seleccionados.

Impacto esperado:
Reducción de lifting cost de 5‑10% en los primeros 3 meses.

Slide 2 — Contexto Operativo

Palagua-Caipal: Datos y Oportunidades de Optimización

  • Experiencia consolidada: 24 años operando bajo CPI, >230 pozos productores.

  • Datos disponibles: SCADA, WITSML y registros de horma listos para análisis.

  • Desafío: Reducir costos frente a declinación natural y restricciones contractuales.

  • Oportunidad: Aplicar analítica avanzada para optimizar dosificación, bombeo y logística.

Slide 3 — Nuestra Metodología: RAPIDS™

RAPIDS™ — Rapid Analysis · Predictive Intelligence · Data‑driven Solutions

  • Análisis rápido: Identificación de quick wins en 1–2 semanas.

  • Modelos predictivos: Optimización de dosificación, bombeo y mantenimiento.

  • Implementación no invasiva: Validación continua mediante KPIs operativos.

Slide 4 — Diagnóstico de procesos

Slide 5 — Panorama de costos

Slide 7 — Áreas de oportunidad

Slide 8 — Casos (resumen cuantitativo)

  • Optimización química: −12% costo químicos; −2.2% lifting cost (operaciones comparables).
  • Eficiencia energética: −15% consumo energético; −3.8% lifting cost.
  • Mantenimiento proactivo: −25% downtime; −8% costos de mantenimiento.

(Detalles en anexo técnico si requieren cifras por pozo y validación metodológica.)

Slide 9 — Plan de acción colaborativo y calendario tentativo

Fase 1 — Diagnóstico rápido (7 días por proceso) - Revisión de fuentes de datos y validación de calidad. - Identificación de 3 quick wins.

Fase 2 — Piloto demostrativo (15–20 días) - Implementación de modelos en 1 cluster de pozos. - Validación de ROI y ajustes.

Fase 3 — Escalamiento (1–3 meses) - Despliegue sobre portfolio seleccionado y monitoreo continuo.

Garantías: Hitos medibles en cada fase y ajustes contractuales si los KPIs no se cumplen.

Slide 10 — Solicitud concreta (Ask)

Para arrancar el piloto solicitamos:

  1. Acceso a datos históricos y telemetría (SCADA/WITSML) por 6 semanas.
  2. Contacto operativo (Ingeniero de Producción y Analista de Datos dedicados).
  3. Aprobación para un piloto de demostración: 3–4 semanas de ejecución técnica.

Equipo mínimo propuesto: 1 Data Scientist (JR), 1 Process Engineer (JR), 1 responsable operativo UT IJP.

Slide 11 — Invitación al partnership / Contacto

Slide 12 — Referencias metodológicas (resumido)

  • JR Engineering — Metodología RAPIDS™ (análisis rápido, modelos predictivos y Decision Memos accionables).
  • Técnicas estadísticas y de series de tiempo: descomposición STL; ARIMA/ETS (Hyndman & Athanasopoulos), detección de cambios (changepoint / PELT), análisis de supervivencia (Weibull/Kaplan–Meier).
  • Medidas de complejidad: Shannon entropy (normalizado), Sample/Permutation entropy para análisis temporal.

(Contacto para detalles metodológicos y bibliografía completa: info@jrengineering.com.co)

Anexo técnico (Notas para equipo técnico)

  • Detalles metodológicos, requisitos de datos y formatos (SCADA, WITSML, CSV, históricos).
  • Definición de KPIs: Lifting cost por barril, consumo energético por m3 producido, ratio químicos/producción.
  • Checklist para integración mínima: timestamps sincronizados, identificación de pozos, meta‑datos de sensores.