Exploración y producción de los pozos petrolíferos en Brasil
Anahi Macias
2026-01-19
Modelo de Probabilidad de las Cuencas Petrolíferas en Brasil
1 Cargar datos
Se importa la base de datos de pozos petrolíferos de Brasil y se verifica la estructura de las variables para asegurar su correcta lectura.
setwd("C:/Users/majke/Downloads/Proyecto Estadistica/RMARKDOWN")
Datos <- read.csv("Pozos brasil 2.csv", header = TRUE, sep = ";", dec = ",", fileEncoding = "Latin1")
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 "Explotatório" "Exploratório" "Explotatório" "Explotatório" ...
## $ CATEGORIA : chr "Desenvolvimento" "Pioneiro" "Desenvolvimento" "Desenvolvimento" ...
## $ RECLASSIFICACAO : chr "PRODUTOR COMERCIAL DE PETRÓLEO" "PORTADOR DE PETRÓLEO" "ABANDONADO POR OUTRAS RAZÕES" "INDEFINIDO" ...
## $ SITUACAO : chr "PRODUTOR" "ABANDONADO POR LOGÍSTICA EXPLORATÓRIA" "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 "Público" "Público" "Público" "Público" ...
## $ 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 Tabla de distribución de frecuencia
Se calcula la frecuencia absoluta de los pozos según la cuenca petrolífera registrada.
Cuencas <- Datos$BACIA
TDFCuencas <- as.data.frame(table(Cuencas))
TDFCuencas## Cuencas Freq
## 1 Acre 11
## 2 Alagoas 935
## 3 Almada 24
## 4 Amazonas 218
## 5 Araripe 2
## 6 Barreirinhas 123
## 7 Bragança - Vizeu 2
## 8 Camamu 96
## 9 Campos 3418
## 10 Ceará 228
## 11 Cumuruxatiba 48
## 12 Espírito Santo 1997
## 13 Foz do Amazonas 95
## 14 Jacuípe 1
## 15 Jatobá 2
## 16 Jequitinhonha 40
## 17 Marajó 18
## 18 Mucuri 56
## 19 Pantanal 13
## 20 Pará - Maranhão 34
## 21 Paraná 125
## 22 Parecis - Alto Xingu 6
## 23 Parnaíba 163
## 24 Pelotas 20
## 25 Pernambuco - Paraíba 3
## 26 Potiguar 9187
## 27 Recôncavo 6694
## 28 Rio do Peixe 5
## 29 Santos 706
## 30 São Francisco 59
## 31 São Luís 19
## 32 Sergipe 4707
## 33 Solimões 364
## 34 Tacutu 2
## 35 Tucano Central 13
## 36 Tucano Norte 5
## 37 Tucano Sul 136Agrupación
library(dplyr)##
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionTDFCuencas$CUENCAS <- ifelse(TDFCuencas$Cuenca %in% c("Acre", "Amazonas", "Solimões", "Foz do Amazonas", "Marajó", "Tacutu", "Parecis - Alto Xingu"), "Cuencas del Norte",
ifelse(TDFCuencas$Cuenca %in% c("Alagoas", "Araripe", "Barreirinhas", "Bragança - Vizeu", "Camamu", "Ceará", "Cumuruxatiba", "Jatobá", "Parnaíba", "Pernambuco - Paraíba", "Potiguar", "Recôncavo", "Rio do Peixe", "Sergipe", "São Francisco", "São Luís", "Tucano Central", "Tucano Norte", "Tucano Sul"),"Cuencas del Nordeste",
ifelse(TDFCuencas$Cuenca %in% c("Campos", "Espírito Santo", "Santos"), "Cuencas del Sudeste",
ifelse(TDFCuencas$Cuenca %in% c("Paraná", "Pelotas"), "Cuencas del Sur",
ifelse(TDFCuencas$Cuenca %in% c("Pantanal", "Almada", "Mucuri", "Jequitinhonha", "Pará - Maranhão"),"Cuencas del Centro-Oeste", "Otros")))))
head(TDFCuencas$CUENCAS) ## [1] "Cuencas del Norte" "Cuencas del Nordeste"
## [3] "Cuencas del Centro-Oeste" "Cuencas del Norte"
## [5] "Cuencas del Nordeste" "Cuencas del Nordeste"3 Cálculo de frecuencias
Se obtienen las frecuencias absolutas (ni) y relativas (hi) por macrozona de cuencas como base del modelo probabilístico.
TDFCuencas$Freq <- as.numeric(as.character(TDFCuencas$Freq))
library(dplyr)
TDFCuencas1 <- Datos$TDFCuencas
TDFCuencas1 <- TDFCuencas %>%
group_by(CUENCAS) %>%
summarise(
ni = sum(Freq),
hi = round(sum(Freq) / sum(TDFCuencas$Freq)*100, 5))
TDFCuencas1 <- data.frame(TDFCuencas1)Agregar Totales
TDFCuencas1 <- TDFCuencas1 [, c("CUENCAS", "ni", "hi")]
total_ni <- sum(TDFCuencas1$ni)
total_hi <- sum(TDFCuencas1$hi)
TDFCuencas1.1 <- rbind(TDFCuencas1, data.frame( CUENCAS = "Total",
ni = total_ni,
hi = total_hi))
print(TDFCuencas1.1)## CUENCAS ni hi
## 1 Cuencas del Centro-Oeste 167 0.56467
## 2 Cuencas del Nordeste 22427 75.83094
## 3 Cuencas del Norte 714 2.41420
## 4 Cuencas del Sudeste 6121 20.69653
## 5 Cuencas del Sur 145 0.49028
## 6 Otros 1 0.00338
## 7 Total 29575 100.00000library(gt)
gt(TDFCuencas1.1) %>%
tab_header(
title = md("**DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DE POZOS PETROLEROS DE BRASIL**"),
subtitle = "Cuencas Petrolíferas en Brasil") %>%
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 | ||
| Cuencas Petrolíferas en Brasil | ||
| CUENCAS | ni | hi |
|---|---|---|
| Cuencas del Centro-Oeste | 167 | 0.56 |
| Cuencas del Nordeste | 22427 | 75.83 |
| Cuencas del Norte | 714 | 2.41 |
| Cuencas del Sudeste | 6121 | 20.70 |
| Cuencas del Sur | 145 | 0.49 |
| Otros | 1 | 0.00 |
| Total | 29575 | 100.00 |
4 Gráficas
4.1 Histograma de frecuencia absoluta local
Muestra la cantidad de pozos por macrozona de cuencas, excluyendo el total general.
TDFCuencas1.1 <- TDFCuencas1.1[TDFCuencas1.1$CUENCAS != "Total", ]
par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(TDFCuencas1.1$ni,
main = "Gráfica N°1: Distribución en cantidad de cuencas por región",
ylab = "Cantidad",
col = "#2E4053", names.arg = TDFCuencas1.1$CUENCAS,
las = 2, cex.names = 0.8, cex.axis = 0.8, cex.main = 1)
mtext("Cuencas", side = 1, line = 7)
4.2 Histograma de frecuencia relativa local
Presenta el porcentaje de pozos por macrozona de cuencas, permitiendo interpretación probabilística.
par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(TDFCuencas1.1$hi,
main = "Gráfica N°2: Distribución porcentual de cuencas por región",
ylab = "Porcentaje",
col = "#2E4053", names.arg = TDFCuencas1.1$CUENCAS,
las = 2, cex.names = 0.8, cex.axis = 0.8, cex.main = 1)
mtext("Cuencas", side = 1, line = 7)
5 Modelo de probabilidad
Se construye un modelo empírico de probabilidad a partir de las frecuencias relativas por macrozona de cuencas.
P_Ubicación <- TDFCuencas1.1$ni / sum(TDFCuencas1.1$ni)
par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(P_Ubicación,
main = "Gráfica N°3: Distribución de Probabilidad de la Ubicación de los pozos",
ylab = "Probabilidad",
col = "#2E4053", names.arg = TDFCuencas1.1$CUENCAS,
las = 2, cex.names = 0.8, cex.axis = 0.8, cex.main = 1)
mtext("Cuencas", side = 1, line = 7)
5.1 Probabilidad
¿Cuál es la probabilidad de que las cuencas se encuentren en el Sudeste?
x <- round(
(TDFCuencas1.1$ni[TDFCuencas1.1$CUENCAS == "Cuencas del Sudeste"] /
sum(TDFCuencas1.1$ni)) * 100, 1)
print(paste("La probabilidad es de:", x, "%"))## [1] "La probabilidad es de: 20.7 %"La probabilidad obtenida indica que aproximadamente el 20.7% de las cuencas estan ubicadas en el Sudeste.
¿Cuántas cuencas pueden estar situadas en el Sudeste?.
p <- x / 100
n <- 1000
cantidad_esperada <- n * p
Cuenca_objetivo <- "Cuencas del Sudeste"
cat("Para n =", n, "cuencas, cantidad esperada en", Cuenca_objetivo, "=", round(cantidad_esperada, 2), "\n")## Para n = 1000 cuencas, cantidad esperada en Cuencas del Sudeste = 207Se espera que aproximadamente 207 de las cuencas estén ubicadas en el Sudeste, por cada 1000 pozos considerados