Campo Sacha

ANÁLISIS ESTADÍSTICO - TIPOS DE POZOS

INTRODUCCIÓN

Este análisis estadístico examina la distribución de los diferentes tipos de pozos en el Campo Sacha, clasificándolos según su nomenclatura y analizando su frecuencia de producción.

CARGA DE LIBRERÍAS Y DATOS

library(readxl)
library(dplyr)

# Cargar dataset de producción
Produccio_n_Campo_Sacha_csv <- read_excel("Producción Campo Sacha.csv.xlsx")

PREPARACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE DATOS

# Extraer variable Pozo
Pozo <- Produccio_n_Campo_Sacha_csv$Pozo

# Tabla de frecuencias absolutas
TDF_Pozo <- table(Pozo)
tabla_Pozo <- as.data.frame(TDF_Pozo)

# Cálculo de frecuencias relativas y porcentajes
hi <- tabla_Pozo$Freq/sum(tabla_Pozo$Freq)
hi_porc <- hi*100
tabla_Pozo <- data.frame(tabla_Pozo, hi_porc)

# Clasificación de pozos por tipo
tabla_Pozo$Tipo_Pozo <- case_when(
  grepl("A$", tabla_Pozo$Pozo) ~ "Tipo A",
  grepl("B$", tabla_Pozo$Pozo) ~ "Tipo B", 
  grepl("D$", tabla_Pozo$Pozo) ~ "Tipo D",
  grepl("H$", tabla_Pozo$Pozo) ~ "Tipo H",
  grepl("RE", tabla_Pozo$Pozo) ~ "Reentrada",
  grepl("^SACHA-\\d+$", tabla_Pozo$Pozo) ~ "Numéricos",
  TRUE ~ "Otros Tipos"
)

TABLA DE FRECUENCIAS

tabla_resumen_Pozo <- tabla_Pozo %>%
  group_by(Tipo_Pozo) %>%
  summarise(
    Frecuencia = sum(Freq),
    Porcentaje = sum(hi_porc)
  ) %>%
  arrange(desc(Frecuencia))

colnames(tabla_resumen_Pozo) <- c("Tipo_Pozo", "ni", "hi (%)")
print(tabla_resumen_Pozo)

## # A tibble: 7 × 3
##   Tipo_Pozo      ni `hi (%)`
##   <chr>       <int>    <dbl>
## 1 Tipo D       3154    37.8 
## 2 Numéricos    2302    27.6 
## 3 Tipo A       1759    21.1 
## 4 Tipo H        470     5.63
## 5 Reentrada     331     3.97
## 6 Otros Tipos   209     2.50
## 7 Tipo B        119     1.43

GRÁFICOS ESTADÍSTICOS

Gráfica 1: Distribución de Frecuencias Absolutas

valores_reales <- tabla_resumen_Pozo$ni
names(valores_reales) <- tabla_resumen_Pozo$Tipo_Pozo

barplot(valores_reales,
        main = "Gráfica Nº1: Distribución de Tipos de Pozos",
        xlab = "", ylab = "Días de Producción",
        col = "#FF6B6B", border = "white",
        cex.names = 0.7, las = 2)
mtext("Tipo de Pozo", side = 1, line = 4)

top_pozos_reales <- head(tabla_resumen_Pozo, 10)
valores <- top_pozos_reales$ni
names(valores) <- top_pozos_reales$Tipo_Pozo

barplot(valores,
        main = "Gráfica Nº2: Top 10 Tipos de Pozos",
        xlab = "", ylab = "Días de Producción", 
        col = "#FF6B6B", border = "white",
        cex.names = 0.7, las = 2,
        ylim = c(0, max(valores) * 1.1))
mtext("Tipo de Pozo", side = 1, line = 4)

barplot(tabla_resumen_Pozo$`hi (%)`,
        main = "Gráfica N°3: Distribución Porcentual",
        xlab = "", ylab = "Porcentaje %",
        col = "lightcoral",
        names.arg = tabla_resumen_Pozo$Tipo_Pozo,
        cex.names = 0.7, las = 2)
mtext("Tipo de Pozo", side = 1, line = 4)

barplot(tabla_resumen_Pozo$`hi (%)`,
        main = "Gráfica N°4: Distribución Porcentual",
        xlab = "", ylab = "Porcentaje %",
        col = "lightcoral", ylim = c(0, 100),
        names.arg = tabla_resumen_Pozo$Tipo_Pozo,
        cex.names = 0.7, las = 2)
mtext("Tipo de Pozo", side = 1, line = 4)

pie(tabla_resumen_Pozo$`hi (%)`,
    main = "Gráfica N°5: Distribución Porcentual",
    labels = paste0(round(tabla_resumen_Pozo$`hi (%)`, 1), "%"),
    col = rainbow(length(tabla_resumen_Pozo$Tipo_Pozo)))
legend("topright", legend = tabla_resumen_Pozo$Tipo_Pozo,
       fill = rainbow(length(tabla_resumen_Pozo$Tipo_Pozo)),
       cex = 0.7, title = "Tipos de Pozos")

## ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS

tabla_final <- data.frame(
  Estadístico = c("Variable", "Rango", "Media", "Mediana", "Moda", "Desviación Estándar"),
  Valor = c("Tipos de Pozos", "Campo Sacha", 
            paste0(round(mean(tabla_resumen_Pozo$`hi (%)`), 1), "%"),
            paste0(round(median(tabla_resumen_Pozo$`hi (%)`), 1), "%"),
            paste0(tabla_resumen_Pozo$Tipo_Pozo[which.max(tabla_resumen_Pozo$ni)], 
                   " (", round(max(tabla_resumen_Pozo$`hi (%)`), 1), "%)"),
            paste0(round(sd(tabla_resumen_Pozo$`hi (%)`), 1), "%"))
)

print(tabla_final)

##           Estadístico          Valor
## 1            Variable Tipos de Pozos
## 2               Rango    Campo Sacha
## 3               Media          14.3%
## 4             Mediana           5.6%
## 5                Moda Tipo D (37.8%)
## 6 Desviación Estándar          14.5%

## CONCLUSIÓN El análisis revela la distribución de los diferentes tipos de pozos en el Campo Sacha, mostrando la predominancia de ciertas categorías sobre otras en términos de días de producción registrados.