Exploración y producción de los pozos petrolíferos en Brasil
Anahi Macias
2025-11-31
Distribución de pozos petroleros marinos y terrestres en Brasil
1 Importación de datos
Se carga el archivo CSV y se verifica su estructura para confirmar el tipo de variables presentes.
setwd("C:/Users/Usuario/Desktop/TRABAJO DE ESTADISTICA/PDF-EXCEL-QGIS")
Datos <- read.csv("Pozos brasil 2.csv", header = TRUE, sep = ";", dec = ",")
str(Datos)## 'data.frame': 29575 obs. of 59 variables:
## $ POCO : chr "7-RO-123HP-RJS" "1-BP-7-RJS" "7-ARGO-4H-ESS" "7-ARGO-5H-ESS" ...
## $ CADASTRO : num 7.43e+10 7.43e+10 3.43e+10 3.43e+10 3.43e+10 ...
## $ OPERADOR : chr "Petrobras" "BP Energy" "Shell Brasil" "Shell Brasil" ...
## $ POCO_OPERADOR : chr "7RO123HPRJS" "ANU" "7ARGO4HESS" "7ARGO5HESS" ...
## $ ESTADO : chr "RJ" "RJ" "ES" "ES" ...
## $ BACIA : chr "Campos" "Campos" "Campos" "Campos" ...
## $ BLOCO : chr "" "C-M-473" "" "" ...
## $ SIG_CAMPO : chr "RO " "" "ARGO " "ARGO " ...
## $ CAMPO : chr "RONCADOR" "" "ARGONAUTA" "ARGONAUTA" ...
## $ TERRA_MAR : chr "M" "M" "M" "M" ...
## $ POCO_POS_ANP : chr "S" "S" "S" "S" ...
## $ TIPO : chr "Explotat\xf3rio" "Explorat\xf3rio" "Explotat\xf3rio" "Explotat\xf3rio" ...
## $ CATEGORIA : chr "Desenvolvimento" "Pioneiro" "Desenvolvimento" "Desenvolvimento" ...
## $ RECLASSIFICACAO : chr "PRODUTOR COMERCIAL DE PETR\xd3LEO" "PORTADOR DE PETR\xd3LEO" "ABANDONADO POR OUTRAS RAZ\xd5ES" "INDEFINIDO" ...
## $ SITUACAO : chr "PRODUTOR" "ABANDONADO POR LOG\xcdSTICA EXPLORAT\xd3RIA" "ABANDONADO DEFINITIVAMENTE" "PRODUTOR" ...
## $ INICIO : chr "03/03/2012" "14/03/2012" "12/04/2012" "14/04/2012" ...
## $ TERMINO : chr "10/03/2013" "20/09/2012" "19/09/2012" "02/05/2013" ...
## $ CONCLUSAO : chr "10/03/2013" "19/10/2012" "28/09/2012" "13/05/2013" ...
## $ TITULARIDADE : chr "P\xfablico" "P\xfablico" "P\xfablico" "P\xfablico" ...
## $ LATITUDE_BASE_4C : chr "-21:57:45,630" "-23:06:09,622" "-21:08:06,801" "-21:08:12,535" ...
## $ LONGITUDE_BASE_4C : chr "-39:44:01,130" "-40:00:41,295" "-39:46:53,226" "-39:46:49,296" ...
## $ LATITUDE_BASE_DD : num -22 -23.1 -21.1 -21.1 -21.1 ...
## $ LONGITUDE_BASE_DD : num -39.7 -40 -39.8 -39.8 -39.8 ...
## $ DATUM_HORIZONTAL : chr "SIRGAS2000" "SIRGAS2000" "SIRGAS2000" "SIRGAS2000" ...
## $ TIPO_DE_COORDENADA_DE_BASE: chr "Definitiva" "Definitiva" "Definitiva" "Definitiva" ...
## $ DIRECAO : chr "Horizontal" "Vertical" "Horizontal" "Horizontal" ...
## $ PROFUNDIDADE_VERTICAL_M : num -3145 6900 2937 2934 2953 ...
## $ PROFUNDIDADE_SONDADOR_M : num 4050 6925 3809 4575 4570 ...
## $ PROFUNDIDADE_MEDIDA_M : num 4050 6925 3809 4575 4570 ...
## $ REFERENCIA_DE_PROFUNDIDADE: chr "MR" "MR" "MR" "MR" ...
## $ MESA_ROTATIVA : num 24 25 24.2 24.2 24.2 ...
## $ COTA_ALTIMETRICA_M : num 0 0 0 0 0 ...
## $ LAMINA_D_AGUA_M : num 1827 2730 1706 1705 1654 ...
## $ DATUM_VERTICAL : chr "NM" "NM" "NM" "NM" ...
## $ UNIDADE_ESTRATIGRAFICA : chr "" "" "" "" ...
## $ GEOLOGIA_GRUPO_FINAL : chr "Campos" "Lagoa Feia" "Campos" "Campos" ...
## $ GEOLOGIA_FORMACAO_FINAL : chr "Carapebus" "Macabu" "Ubatuba" "Ubatuba" ...
## $ GEOLOGIA_MEMBRO_FINAL : chr "" "" "" "" ...
## $ CDPE : chr "Existe" "Existe" "Existe" "" ...
## $ AGP : chr "" "" "" "" ...
## $ PC : chr "" "Existe" "" "" ...
## $ PAG : chr "" "" "" "" ...
## $ PERFIS_CONVENCIONAIS : chr "" "Existe" "" "" ...
## $ DURANTE_PERFURACAO : chr "Existe" "Existe" "Existe" "Existe" ...
## $ PERFIS_DIGITAIS : chr "" "" "" "" ...
## $ PERFIS_PROCESSADOS : chr "" "" "" "" ...
## $ PERFIS_ESPECIAIS : chr "" "" "" "" ...
## $ AMOSTRA_LATERAL : chr "" "Existe" "" "" ...
## $ SISMICA : chr "" "Existe" "" "" ...
## $ TABELA_TEMPO_PROFUNDIDADE : chr "" "" "" "" ...
## $ DADOS_DIRECIONAIS : chr "Existe" "Existe" "Existe" "Existe" ...
## $ TESTE_A_CABO : chr "Existe" "Existe" "" "" ...
## $ TESTE_DE_FORMACAO : chr "" "" "" "" ...
## $ CANHONEIO : chr "" "" "" "" ...
## $ TESTEMUNHO : chr "" "" "" "" ...
## $ GEOQUIMICA : chr "" "" "" "" ...
## $ SIG_SONDA : chr "SS-49" "DS4" "NB2" "NB2" ...
## $ NOM_SONDA : chr "SEDCO 707" "Deep Ocean Clarion" "Bully 2" "Bully 2" ...
## $ DHA_ATUALIZACAO : chr "28/1/18 5:00" "28/1/18 5:00" "28/1/18 5:00" "28/1/18 5:00" ...2 Construcción de la tabla de distribución inicial
Se obtiene la variable TERRA_MAR y se genera la tabla base de frecuencias.
Ubicación <- Datos$TERRA_MAR
TDFUbicación <- as.data.frame(table(Ubicación))
TDFUbicación## Ubicación Freq
## 1 M 6649
## 2 T 229263 Creación de la clasificación Mar–Tierra
Se recodifican los valores “M” y “T” a sus descripciones correspondientes.
library(dplyr)##
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionTDFUbicación$Sitio <- ifelse(TDFUbicación$Ubicación %in% c("M"), "Mar",
ifelse(TDFUbicación$Ubicación %in% c("T"), "Tierra", NA))
head(TDFUbicación$Sitio)## [1] "Mar" "Tierra"4 Conversión de frecuencias y agrupación por categoría
Se convierte la frecuencia a numérica y se obtiene ni y hi por sitio.
TDFUbicación$Freq <- as.numeric(as.character(TDFUbicación$Freq))
library(dplyr)
TDFUbicación1 <- Datos$TDFUbicación
TDFUbicación1 <- TDFUbicación %>%
group_by(Sitio) %>%
summarise(
ni = sum(Freq),
hi = round(sum(Freq) / sum(TDFUbicación$Freq)*100, 5))
TDFUbicación1 <- data.frame(TDFUbicación1)5 Incorporación de fila de totales
Se agregan los totales de frecuencia absoluta y relativa.
library(dplyr)
TDFUbicación1 <- TDFUbicación1[, c("Sitio", "ni", "hi")]
orden_importancia <- c("Tierra", "Mar")
TDFUbicación1$Sitio <- factor(
TDFUbicación1$Sitio,
levels = orden_importancia)
TDFUbicación1 <- TDFUbicación1 %>%
arrange(Sitio)
fila_total <- data.frame(
Sitio = "Total",
ni = sum(TDFUbicación1$ni),
hi = sum(TDFUbicación1$hi))
TDFUbicacióncompleta <- rbind(
TDFUbicación1,
fila_total)
print(TDFUbicacióncompleta)## Sitio ni hi
## 1 Tierra 22926 77.51817
## 2 Mar 6649 22.48183
## 3 Total 29575 100.000006 Construcción del cuadro final mediante gt
Se genera la tabla final con título y subtítulo formales.
library(gt)
gt(TDFUbicacióncompleta) %>%
tab_header(
title = md("**DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DE POZOS PETROLEROS DE BRASIL**"),
subtitle = "Clasificación de los pozos petrolíferos según ubicación (mar y tierra)") %>%
fmt_number(
columns = hi,
decimals = 2) %>%
cols_align(align = "center", columns = everything()) %>%
tab_style(
style = list(cell_fill(color = "#2E4053"), cell_text(color = "white", weight = "bold")),
locations = cells_title()
) %>%
tab_style(
style = list(cell_fill(color = "#F2F3F4"), cell_text(weight = "bold", color = "#2E4053")),
locations = cells_column_labels()
) %>%
tab_options(
table.border.top.color = "#2E4053",
table.border.bottom.color = "#2E4053",
column_labels.border.bottom.color = "#2E4053",
data_row.padding = px(6))| DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DE POZOS PETROLEROS DE BRASIL | ||
| Clasificación de los pozos petrolíferos según ubicación (mar y tierra) | ||
| Sitio | ni | hi |
|---|---|---|
| Tierra | 22926 | 77.52 |
| Mar | 6649 | 22.48 |
| Total | 29575 | 100.00 |
7 Gráficas
7.1 Histograma de frecuencia absoluta local (ni)
Representa la cantidad interna de pozos según sitio.
TDFUbicaciónfinal <- TDFUbicacióncompleta[TDFUbicacióncompleta$Sitio != "Total", ]
par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(TDFUbicaciónfinal$ni,
main = "Gráfico No. 1. Distribución de cantidad local de la ubicación de los pozos",
xlab = "Sitio" , ylab = "Cantidad",
col = "#5D6D7E", names.arg = TDFUbicaciónfinal$Sitio,
las = 1, cex.names = 1, cex.axis = 0.8, cex.main = 1)
7.2 Histograma de frecuencia absoluta global (ni)
Presenta la cantidad de pozos a escala ampliada.
par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(TDFUbicaciónfinal$ni,
main = "Gráfico No. 2. Distribución de cantidad global de la ubicación de los pozos",
xlab = "Sitio", ylab = "Cantidad",
col = "#5D6D7E", names.arg = TDFUbicaciónfinal$Sitio,
las = 1, cex.names = 1, cex.axis = 0.8, cex.main = 0.99,
ylim = c(0,30000)) 
7.3 Histograma de frecuencia porcentual local (hi)
Representa la proporción interna por sitio.
par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(TDFUbicaciónfinal$hi,
main = "Gráfico No. 3. Distribución porcentual local de la ubicación de los pozos",
xlab = "Sitio", ylab = "Porcentaje",
col = "#5D6D7E", names.arg = TDFUbicaciónfinal$Sitio,
las = 1, cex.names = 1, cex.axis = 0.8, cex.main = 1)
7.4 Histograma de frecuencia porcentual global (hi)
Representa las proporciones a escala global.
par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(TDFUbicaciónfinal$hi,
main = "Gráfico No. 4. Distribución porcentual global de la ubicación de los pozos",
xlab = "Sitio", ylab = "Porcentaje", ylim = c(0,100),
col = "#5D6D7E", names.arg = TDFUbicaciónfinal$Sitio,
las = 1, cex.names = 1, cex.axis = 0.8, cex.main = 1)
7.5 Diagrama circular de frecuencias relativas
Muestra la composición porcentual de cada sitio.
par(mar = c(6, 4, 8, 4))
pie(TDFUbicaciónfinal$hi,
main = "Gráfico No. 5. Distribución porcentual de la ubicación de los pozos",
radius = 0.9,
labels = paste0(round(TDFUbicaciónfinal$hi,2)),
col = c("#FFFFE5", "#ADDD8E"),
cex.main = 0.95,
init.angle = 90)
legend(x = -2, y =1,
legend = TDFUbicaciónfinal$Sitio,
fill = c("#FFFFE5", "#ADDD8E"),
cex = 1,
title = "Sitio")
8 Resumen Estadístico
8.1 Ordenamiento de la ubicación de los pozos según facilidad operativa
Las categorías se ordenan según la facilidad técnica y logística de explotación, priorizando los pozos terrestres frente a los marinos, debido a menores costos operativos y mayor accesibilidad.
Conclusiones <- data.frame(
Variable = "Ubicación de pozos M-T",
`Rango [Min; Max]` = "N/A",
`Media (X̄)` = "N/A",
`Mediana (Me)` = "N/A",
`Moda (Mo)` = "Definitiva",
`Varianza (S²)` = "N/A",
`Desv. Est. (S)` = "N/A",
`C.V. (%)` = "N/A",
`Asimetría (As)` = "N/A",
`Curtosis (K)` = "N/A",
`Valores Atípicos` = "N/A",
check.names = FALSE
)library(gt)
gt(Conclusiones) %>%
tab_header(
title = md("**CONCLUSIONES Y ESTADÍSTICOS**"),
subtitle = "Resumen de indicadores de las ubicaciones de los pozos Marinos y Terrestres") %>%
tab_source_note(source_note = "Autor: Anahi Macias") %>%
cols_align(align = "center", columns = everything()) %>%
tab_style(
style = list(cell_fill(color = "#2E4053"), cell_text(color = "white", weight = "bold")),
locations = cells_title()
) %>%
tab_style(
style = list(cell_fill(color = "#F2F3F4"), cell_text(weight = "bold", color = "#2E4053")),
locations = cells_column_labels()
) %>%
tab_options(
table.border.top.color = "#2E4053",
table.border.bottom.color = "#2E4053",
column_labels.border.bottom.color = "#2E4053",
data_row.padding = px(6))| CONCLUSIONES Y ESTADÍSTICOS | ||||||||||
| Resumen de indicadores de las ubicaciones de los pozos Marinos y Terrestres | ||||||||||
| Variable | Rango [Min; Max] | Media (X̄) | Mediana (Me) | Moda (Mo) | Varianza (S²) | Desv. Est. (S) | C.V. (%) | Asimetría (As) | Curtosis (K) | Valores Atípicos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ubicación de pozos M-T | N/A | N/A | N/A | Definitiva | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A |
| Autor: Anahi Macias | ||||||||||
8.2 Conclusiones
8.2.1 Análisis Descriptivo
La moda corresponde a la categoría Tierra, lo que evidencia que la mayoría de los pozos petrolíferos en Brasil se localizan en zonas terrestres, asociadas a una mayor facilidad de explotación y menor complejidad operativa.