Análisis de Amperaje

1. Carga de Datos

library(readxl)
Produccio_n_Campo_Sacha_csv <- read_excel("Producción Campo Sacha.csv.xlsx")
View(Produccio_n_Campo_Sacha_csv)
str(Produccio_n_Campo_Sacha_csv)

## tibble [8,344 × 31] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ mes                   : chr [1:8344] "Ene" "Ene" "Ene" "Ene" ...
##  $ día                   : num [1:8344] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ Pozo                  : chr [1:8344] "SACHA-001A" "SACHA-019A" "SACHA-052B" "SACHA-083A" ...
##  $ Campo                 : chr [1:8344] "SACHA" "SACHA" "SACHA" "SACHA" ...
##  $ Reservorio            : chr [1:8344] "U" "U" "U INFERIOR" "HOLLIN INFERIOR" ...
##  $ Bpd                   : num [1:8344] NA 53 249 139 186 136 NA 456 161 164 ...
##  $ Bppd_BH               : num [1:8344] 159 NA NA NA NA NA 155 NA NA NA ...
##  $ Bfpd_BE               : num [1:8344] NA 534 346 1158 1163 ...
##  $ Bfpd_BH               : num [1:8344] 695 NA NA NA NA NA 441 NA NA NA ...
##  $ Bapd_BE               : num [1:8344] NA 481 97 1019 977 ...
##  $ Bapd_BH               : num [1:8344] 536 NA NA NA NA NA 286 NA NA NA ...
##  $ Bsw_BE                : num [1:8344] NA 90.1 28 88 84 ...
##  $ Bsw_BH                : num [1:8344] 77.1 NA NA NA NA ...
##  $ Api_BE                : num [1:8344] NA 26.7 27.8 27.7 24 20.5 NA 28.5 29.9 26.3 ...
##  $ Api_BH                : num [1:8344] 27.8 NA NA NA NA NA 23.2 NA NA NA ...
##  $ Gas_BE                : num [1:8344] NA 10.76 50.55 1.11 27.9 ...
##  $ Gas_BH                : num [1:8344] 32.3 NA NA NA NA ...
##  $ Salinidad_BE          : num [1:8344] NA 15920 30227 1600 13000 ...
##  $ Salinidad_BH          : num [1:8344] 10800 NA NA NA NA NA 3800 NA NA NA ...
##  $ Rgl_BE                : num [1:8344] NA 20.15 146.1 0.96 23.99 ...
##  $ Rgl_BH                : num [1:8344] 46.5 NA NA NA NA ...
##  $ Gor_BE                : num [1:8344] NA 203.02 203.01 7.99 150 ...
##  $ Gor_BH                : num [1:8344] 203 NA NA NA NA ...
##  $ Horas_BE              : num [1:8344] NA 4 5 4 4 10 NA 4 10 10 ...
##  $ Horas_BH              : num [1:8344] 4 NA NA NA NA NA 4 NA NA NA ...
##  $ Bomba_BE              : chr [1:8344] NA "SF-320|SF-320|SF-900|SFGH2500/520/180/9259" "RC 1000|RC 1000|RC 1000/300/120/9250" "P23/68/30/7000" ...
##  $ Bomba_BH              : chr [1:8344] "JET  12K/0//0" NA NA NA ...
##  $ Frecuencia Operaciones: num [1:8344] NA 65 62 46 59 52 NA 58.5 57 54 ...
##  $ Voltaje               : num [1:8344] NA 479 457 364 440 452 NA 475 455 439 ...
##  $ Amperaje              : num [1:8344] NA 29 35 14 59 30 NA 23 35 34 ...
##  $ Presión Intake        : num [1:8344] NA 484 406 0 345 162 NA 546 338 0 ...

2. Extracción de la Variable Amperaje

# Buscar columna de amperaje
col_amperaje <- grep("amper|ampere|corriente|current", 
                     colnames(Produccio_n_Campo_Sacha_csv), 
                     ignore.case = TRUE, 
                     value = TRUE)[1]

if(!is.na(col_amperaje)) {
  Produccio_n_Campo_Sacha_csv$Amperaje <- Produccio_n_Campo_Sacha_csv[[col_amperaje]]
  cat("✅ Amperaje extraído de:", col_amperaje, "\n")
} else {
  cat("⚠️ No se encontró columna de amperaje\n")
  cat("Columnas disponibles:\n")
  print(colnames(Produccio_n_Campo_Sacha_csv))
  stop("Selecciona manualmente la columna de amperaje")
}

## ✅ Amperaje extraído de: Amperaje

# Preparar vector
Amperaje <- as.numeric(Produccio_n_Campo_Sacha_csv$Amperaje)
Amperaje <- na.omit(Amperaje)
n <- length(Amperaje)

cat("\n📊 RESUMEN AMPERAJE:\n")

## 
## 📊 RESUMEN AMPERAJE:

cat("• Muestra (n):", n, "\n")

## • Muestra (n): 7705

cat("• Mínimo:", min(Amperaje), "A\n")

## • Mínimo: 0 A

cat("• Máximo:", max(Amperaje), "A\n")

## • Máximo: 116 A

cat("• Media:", mean(Amperaje), "A\n")

## • Media: 32.95817 A

3. Tabla de Distribución de Frecuencias

# Definir número de intervalos
k <- min(ceiling(log2(n)) + 1, 15)
if(n > 1000) k <- 12

cat("\n", rep("=", 60), "\n", sep = "")

## 
## ============================================================

cat("CONSTRUYENDO TABLA DE DISTRIBUCIÓN\n")

## CONSTRUYENDO TABLA DE DISTRIBUCIÓN

cat(rep("=", 60), "\n\n", sep = "")

## ============================================================

cat("• Tamaño de muestra (n):", n, "\n")

## • Tamaño de muestra (n): 7705

cat("• Número de intervalos sugerido:", k, "\n")

## • Número de intervalos sugerido: 12

# Calcular estadísticas
rango <- max(Amperaje) - min(Amperaje)
media_a <- mean(Amperaje)
sd_a <- sd(Amperaje)
cv <- sd_a / media_a * 100
cat("• Coeficiente de variación:", round(cv, 1), "%\n")

## • Coeficiente de variación: 43 %

# Método de construcción
if(cv < 50 && n > 100) {
  cat("• Método seleccionado: Límites basados en percentiles\n")
  percentiles <- quantile(Amperaje, probs = seq(0, 1, length.out = k + 1))
  lim_inf <- as.numeric(percentiles)
  lim_inf[1] <- max(0, floor(lim_inf[1]))
  lim_inf[k + 1] <- ceiling(lim_inf[k + 1])
} else {
  cat("• Método seleccionado: Amplitud constante\n")
  amplitud <- 3.5 * sd_a / (n^(1/3))
  amplitud <- round(amplitud)
  if(amplitud < 5) amplitud <- 5
  if(amplitud > 20) amplitud <- 20
  cat("• Amplitud de clase:", amplitud, "A\n")
  
  inicio <- 0
  lim_inf <- seq(from = inicio, by = amplitud, length.out = k + 1)
  if(lim_inf[k + 1] < max(Amperaje)) {
    lim_inf <- c(lim_inf, lim_inf[k + 1] + amplitud)
    k <- k + 1
  }
}

## • Método seleccionado: Límites basados en percentiles

# Crear intervalos y calcular frecuencias
intervalos <- cut(Amperaje, breaks = lim_inf, include.lowest = TRUE, right = FALSE)
frecuencia <- table(intervalos)
frecuencia_rel <- frecuencia / n
frecuencia_acum <- cumsum(frecuencia)
frecuencia_rel_acum <- cumsum(frecuencia_rel)
marca_clase_tabla <- (lim_inf[1:k] + lim_inf[2:(k+1)]) / 2

# Crear tabla
TDF_Amperaje <- data.frame(
  Li = round(lim_inf[1:k], 1),
  Ls = round(lim_inf[2:(k+1)], 1),
  MC = round(marca_clase_tabla, 1),
  "ni (FA)" = as.numeric(frecuencia),
  "hi (FR)" = round(as.numeric(frecuencia_rel), 4),
  "Ni (FAA)" = as.numeric(frecuencia_acum),
  "Hi (FRA)" = round(as.numeric(frecuencia_rel_acum), 4)
)

cat("\n", rep("=", 70), "\n", sep = "")

## 
## ======================================================================

cat("TABLA 1: DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DEL AMPERAJE\n")

## TABLA 1: DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DEL AMPERAJE

cat(rep("=", 70), "\n\n", sep = "")

## ======================================================================

print(TDF_Amperaje)

##    Li  Ls   MC ni..FA. hi..FR. Ni..FAA. Hi..FRA.
## 1   0  18  9.0     559  0.0726      559   0.0726
## 2  18  21 19.5     617  0.0801     1176   0.1526
## 3  21  24 22.5     666  0.0864     1842   0.2391
## 4  24  25 24.5     432  0.0561     2274   0.2951
## 5  25  27 26.0     768  0.0997     3042   0.3948
## 6  27  29 28.0     643  0.0835     3685   0.4783
## 7  29  32 30.5     684  0.0888     4369   0.5670
## 8  32  35 33.5     629  0.0816     4998   0.6487
## 9  35  39 37.0     721  0.0936     5719   0.7422
## 10 39  47 43.0     597  0.0775     6316   0.8197
## 11 47  57 52.0     740  0.0960     7056   0.9158
## 12 57 116 86.5     649  0.0842     7705   1.0000

# Resumen
indice_modal <- which.max(frecuencia)
cat("\nRESUMEN DE LA DISTRIBUCIÓN:\n")

## 
## RESUMEN DE LA DISTRIBUCIÓN:

cat(rep("-", 40), "\n", sep = "")

## ----------------------------------------

cat("• Intervalo modal:", names(frecuencia)[indice_modal], "\n")

## • Intervalo modal: [25,27)

cat("• Frecuencia absoluta:", max(frecuencia), "\n")

## • Frecuencia absoluta: 768

cat("• Frecuencia relativa:", round(100 * max(frecuencia_rel), 1), "%\n")

## • Frecuencia relativa: 10 %

# Preparar variables para gráficas
frec_acum <- as.numeric(frecuencia_acum)
marca_clase <- marca_clase_tabla

4. Gráficas de Análisis

4.1 Histograma

hist(Amperaje, 
     breaks = lim_inf,
     col = "#2196F3",
     border = "white",
     main = "Histograma de Amperaje",
     xlab = "Amperaje (A)",
     ylab = "Cantidad",
     las = 1)

Figura 1: Histograma de Amperaje

4.2 Diagrama de Caja

boxplot(Amperaje,
        horizontal = TRUE,
        col = "#FF9800",
        main = "Diagrama de Caja",
        xlab = "Amperaje (A)",
        las = 1)

Figura 2: Diagrama de Caja

4.3 Distribución por Cuartiles

categorias <- cut(Amperaje, 
                  breaks = quantile(Amperaje, probs = seq(0, 1, 0.25)),
                  include.lowest = TRUE)
barplot(table(categorias),
        col = c("#E3F2FD", "#BBDEFB", "#90CAF9", "#64B5F6"),
        main = "Distribución por Cuartiles",
        xlab = "",
        ylab = "Cantidad",
        las = 2)

Figura 3: Distribución por Cuartiles

4.4 Ojiva Acumulada

plot(marca_clase, frec_acum,
     type = "b",
     pch = 19,
     col = "#00796B",
     main = "Ojiva Acumulada",
     xlab = "Marca de Clase (A)",
     ylab = "Cantidad",
     las = 1)
grid()
abline(h = n/2, col = "red", lty = 2)
abline(h = n * 0.8, col = "blue", lty = 2)

Figura 4: Ojiva Acumulada

5. Estadísticos Descriptivos

if(!require(e1071)) install.packages("e1071", quiet = TRUE)
library(e1071)

cat("\n", rep("=", 70), "\n", sep = "")

## 
## ======================================================================

cat("TABLA 2: RESUMEN DE ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS\n")

## TABLA 2: RESUMEN DE ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS

cat(rep("=", 70), "\n\n", sep = "")

## ======================================================================

# Calcular estadísticos
estadisticos <- list(
  "Tamaño de muestra" = n,
  "Media" = mean(Amperaje),
  "Mediana" = median(Amperaje),
  "Moda aproximada*" = as.numeric(names(sort(table(round(Amperaje, 1)), decreasing = TRUE)[1])),
  "Desviación estándar" = sd(Amperaje),
  "Varianza" = var(Amperaje),
  "Coeficiente de variación" = (sd(Amperaje)/mean(Amperaje)) * 100,
  "Mínimo" = min(Amperaje),
  "Máximo" = max(Amperaje),
  "Rango" = max(Amperaje) - min(Amperaje),
  "Primer cuartil (Q1)" = quantile(Amperaje, 0.25),
  "Tercer cuartil (Q3)" = quantile(Amperaje, 0.75),
  "Rango intercuartílico (IQR)" = IQR(Amperaje),
  "Asimetría (Skewness)" = skewness(Amperaje),
  "Curtosis (Kurtosis)" = kurtosis(Amperaje)
)

# Mostrar tabla simple
for(i in seq_along(estadisticos)) {
  nombre <- names(estadisticos)[i]
  valor <- estadisticos[[i]]
  
  if(nombre == "Coeficiente de variación") {
    cat(sprintf("%-25s: %6.1f %%\n", nombre, valor))
  } else if(nombre == "Tamaño de muestra") {
    cat(sprintf("%-25s: %6.0f\n", nombre, valor))
  } else if(nombre %in% c("Asimetría (Skewness)", "Curtosis (Kurtosis)")) {
    cat(sprintf("%-25s: %6.4f\n", nombre, valor))
  } else {
    cat(sprintf("%-25s: %6.2f A\n", nombre, valor))
  }
}

## Tamaño de muestra       :   7705
## Media                    :  32.96 A
## Mediana                  :  29.00 A
## Moda aproximada*         :  24.00 A
## Desviación estándar    :  14.19 A
## Varianza                 : 201.26 A
## Coeficiente de variación:   43.0 %
## Mínimo                  :   0.00 A
## Máximo                  : 116.00 A
## Rango                    : 116.00 A
## Primer cuartil (Q1)      :  24.00 A
## Tercer cuartil (Q3)      :  39.00 A
## Rango intercuartílico (IQR):  15.00 A
## Asimetría (Skewness)    : 1.0685
## Curtosis (Kurtosis)      : 1.4962

cat("\n* Moda aproximada (redondeada a 1 decimal)\n")

## 
## * Moda aproximada (redondeada a 1 decimal)

6. Conclusiones

cat("\n", rep("=", 50), "\n", sep = "")

## 
## ==================================================

cat("CONCLUSIONES\n")

## CONCLUSIONES

cat(rep("=", 50), "\n\n", sep = "")

## ==================================================

promedio_a <- mean(Amperaje)
cv_a <- sd(Amperaje)/mean(Amperaje) * 100

cat("1. NIVEL DE AMPERAJE:\n")

## 1. NIVEL DE AMPERAJE:

cat("   • Promedio:", round(promedio_a, 1), "A\n")

##    • Promedio: 33 A

cat("   • Rango típico:", round(quantile(Amperaje, 0.25), 1), "-", 
    round(quantile(Amperaje, 0.75), 1), "A\n\n")

##    • Rango típico: 24 - 39 A

cat("2. ESTABILIDAD:\n")

## 2. ESTABILIDAD:

cat("   • Coeficiente de variación:", round(cv_a, 1), "%\n")

##    • Coeficiente de variación: 43 %

if(cv_a > 30) {
  cat("   • Clasificación: ALTA VARIABILIDAD\n")
} else if(cv_a > 15) {
  cat("   • Clasificación: VARIABILIDAD MODERADA\n")
} else {
  cat("   • Clasificación: BAJA VARIABILIDAD\n")
}

##    • Clasificación: ALTA VARIABILIDAD

cat("\n", rep("-", 50), "\n", sep = "")

## 
## --------------------------------------------------

cat("Análisis completado\n", sep = "")

## Análisis completado

cat(rep("-", 50), "\n", sep = "")

## --------------------------------------------------

Análisis de Amperaje - Campo Sacha

Davis Piguave

2025-12-07

1. Carga de Datos

2. Extracción de la Variable Amperaje

3. Tabla de Distribución de Frecuencias

4. Gráficas de Análisis

4.1 Histograma

4.2 Diagrama de Caja

4.3 Distribución por Cuartiles

4.4 Ojiva Acumulada

5. Estadísticos Descriptivos

6. Conclusiones