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Servicio 03

Digitalización del sector Upstream.

Automatizamos los flujos técnicos que hoy consumen días de trabajo manual. Python + OpenServer + APIs para integrar datos, validar modelos y generar reportes reproducibles — sin cajas negras.

El sector Upstream mexicano gasta miles de horas al año en flujos manuales de datos técnicos: cargar reportes de laboratorio, correr sensibilidades pozo por pozo, exportar tablas, formatear reportes regulatorios. Todo eso puede — y debería — estar automatizado.

Construimos pipelines en Python conectados directamente al stack Petroleum Experts vía OpenServer, más tableros y reportes que reducen tiempos de entrega y errores humanos. El código se entrega documentado, versionado y ejecutable por el equipo del cliente.

No trabajamos con cajas negras. Todo lo que construimos se puede leer, auditar y modificar internamente — lo contrario de comprar una licencia que nadie entiende.

Componentes

Qué automatizamos.

Cuatro tipos de flujos que aparecen una y otra vez en las áreas técnicas de operadores E&P.

01

Validación de PVT

Validación automatizada de datos de laboratorio con correlaciones múltiples (Standing, Vasquez-Beggs, Al-Marhoun, Whitson-Torp), regresión EOS y detección de inconsistencias en reportes SGS.

02

Integración con Petroleum Experts

Conexión Python ↔ PROSPER/GAP/PVTp vía OpenServer. Ejecución masiva de sensibilidades, extracción estructurada de resultados y automatización de estudios paramétricos.

03

Tableros y monitoreo

Dashboards web interactivos con datos actualizados: KPIs de producción, comparativos multi-pozo, evolución de reservas. Alojamiento propio o cloud según requerimiento.

04

Reportes regulatorios

Generación automatizada de reportes CNH, SENER y anexos técnicos con formatos oficiales — con la ventaja de que el próximo ciclo se corre con un solo comando.

Ejemplo

Cómo se ve el código.

Extracto real (simplificado) de un flujo de validación PVT multi-pozo con conexión a PVTp.

# validacion_pvt.py — Rahxion from rahxion.pvt import ValidadorPVT, cargar_reporte_sgs from rahxion.openserver import Conexion # 1. Cargar datos de laboratorio datos = cargar_reporte_sgs("Niquita-1EXP.pdf") # 2. Conectar a PVTp vía OpenServer with Conexion("PVTp") as pvtp: modelo = pvtp.construir_modelo(datos, eos="SRK") ajuste = modelo.regresion_lm(pseudocomponentes=9) # 3. Validar con correlaciones cruzadas val = ValidadorPVT(datos, ajuste) val.correr(["standing", "al_marhoun", "vasquez_beggs"]) # 4. Exportar resultados y reporte LaTeX val.reporte_tex("chapters/03_validacion.tex")

Video

Véalo en acción.

Un vistazo directo a cómo se ve la digitalización aplicada en el trabajo diario.

Miniatura del video de Rahxion

Aplicaciones

Para qué se usa.

Casos concretos donde la digitalización devuelve tiempo y reduce errores desde el primer ciclo.

01
Validación masiva de PVT — procesamiento de decenas de pozos en horas en lugar de semanas, con detección temprana de inconsistencias.
02
Automatización de reportes mensuales — el primer ciclo toma tiempo, los siguientes se corren con un solo comando.
03
Integración entre sistemas — conexión de bases de datos operacionales con software técnico y herramientas de reporte.
04
Reducción de tiempo de ciclo — flujos repetitivos que hoy toman días se convierten en procesos de minutos, con documentación reproducible.

¿Qué flujo técnico le está robando semanas?

Cuéntenos qué proceso quiere automatizar y en una llamada inicial evaluamos si tiene sentido técnico y económico atacarlo.

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