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Daniel Delgado Uriarte

Ingeniería de petróleo · datos de perforación, simulación geotérmica y de yacimientos, modelado molecular.

Estudiante de M.S. en Petroleum Engineering (con tesis) · Texas A&M University · me gradúo en agosto de 2027
Graduate researcher con el Dr. Roman Shor · College Station, Texas

Ahora: comprobando qué pueden y qué no pueden detectar en el fondo del pozo los datos de perforación de superficie, en Volve y Utah FORGE · simulación geotérmica con open-DARTS y surrogates de ML · abstract enviado al 52nd Stanford Geothermal Workshop.

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Investigación y proyectos. Simulaciones, software e investigación en curso.
Cada proyecto indica en qué estado está.

Experimentos interactivos con los datos de la investigación (en inglés).

Polímeros y materiales moleculares

Construir materiales, prepararlos para la simulación y estudiar qué se mueve a través de ellos.

  • Transporte de H₂/CH₄ en polietileno. Dinámica molecular de la difusión de gases en polietileno amorfo, comparando temperatura y ensembles de simulación. Artículo · Código. Publicado en ACS Applied Polymer Materials, 2026.
  • POLYMER-FLOW. Todo estudio de dinámica molecular de un polímero empieza construyendo y equilibrando el material otra vez, y peleando hasta que alcanza la densidad correcta. POLYMER-FLOW lo convierte en una sola especificación declarativa (polímero, longitud de cadena, número de cadenas, force field, temperatura, presión y criterios de aceptación). Hace crecer y empaqueta las cadenas, las comprime y hace el annealing, comprueba la densidad, la estacionariedad y los enlaces, y devuelve un data file de LAMMPS listo para simular. Prototipo — por ahora solo polietileno; pendientes más polímeros y la validación frente a densidades experimentales.
  • Nanocomposites reforzados con asfaltenos. Comportamiento mecánico de composites poliméricos con asfaltenos, negro de carbono y fillers híbridos. Estudio de simulación y manuscrito en revisión.
  • Barreras a gases en nanocomposites. Un estudio complementario sobre cómo afectan esos fillers a la difusión de gases a través de la matriz polimérica. Análisis y validación en curso.
  • Compatibilización PE/PP. Explorando los asfaltenos como aditivos interfaciales para mezclas de polietileno/polipropileno, con foco en la adhesión y la respuesta mecánica. Proyecto de investigación.

Perforación, producción y operaciones de pozo

Lo que pasa en el fondo del pozo, lo que la superficie puede contarnos de ello y herramientas para operar pozos.

Una columna de lodo de en un pozo de de profundidad empuja el fondo con 368 bar. Si la formación tiene de presión de poro, el pozo está en overbalance de 44 bar.

Cambia un número: escribe, usa las flechas del teclado o arrástralo hacia los lados. Solo columna de lodo estática, P = ρ·g·TVD; sin circulación, temperatura ni compresibilidad. La línea de fractura supone 1,75 sg y está ahí como escala, no viene de un pozo real.

  • ¿Qué pueden detectar en el fondo del pozo los datos de perforación de superficie? Con el Dr. Roman Shor: un benchmark abierto de detección de stick-slip a partir del torque y la velocidad de rotación en superficie, con datos públicos de campo de Volve (Equinor) y Utah FORGE, usando las medidas de fondo como ground truth. Compara un detector entrenado solo con simulaciones del modelo torsional de Aarsnes–Shor, machine learning supervisado y un índice sencillo de variabilidad del torque. Los espectros de fondo explican el techo que comparten: buena parte de lo que las herramientas de fondo registran como stick-slip en FORGE es high-frequency torsional oscillation, que los datos de superficie no pueden ver. Abstract enviado al 52nd Stanford Geothermal Workshop (febrero de 2027); artículo para revista en preparación.
  • Por qué la high-frequency torsional oscillation se queda en el BHA. Un modelo de ondas de la sarta de perforación en el que los tool joints forman una stop band torsional que atrapa los modos dominantes en el bottom-hole assembly, comparado con espectros de fondo segundo a segundo de Utah FORGE. Análisis en curso; se han pedido más datos de campo.
  • Simulador de perforación. Un motor en Rust en tiempo real y una interfaz de operador basados en el Mærsk Inspirer y los pozos de Volve, que cubren la dinámica de la sarta, la hidráulica y escenarios de well control. Prototipo.
  • Control de fractura hidráulica con ML. Un estudio exploratorio sobre si los controles de inyección y las observaciones disponibles permiten controlar la geometría de la fractura. Estudio de viabilidad — se han identificado limitaciones de datos y de observabilidad.
  • Petroleum Production Systems, reescrito. Una reescritura moderna del programa que acompaña al libro de Economides, Hill, Ehlig-Economides y Zhu: 63 cálculos de ingeniería de producción (PVT, inflow performance, flujo en el pozo, chokes, nodal analysis, well testing, gas lift, fracturing, acidizing, material balance), comprobados frente al programa original en Fortran de 1997 y los ejemplos resueltos del libro. Software que funciona.
  • Pore Pressure Lab. Lecciones interactivas, un simulador conceptual de compactación y ejercicios de interpretación de registros sobre presión de poro, esfuerzo efectivo y estimación de la presión de formación. Software educativo.
  • Autowell. Un concepto de pozo multiproducto o well hub cuyas decisiones de operación responden a las condiciones del mercado, incluida una vía de hidrógeno in situ. Estudio conceptual.
Figuras: pantalla del simulador e inventario de datos de campo
Pantalla del perforador durante un escenario de influjo con alarmas activas
La pantalla del perforador del simulador. Haz clic en cualquier imagen para verla a tamaño completo.
Número de muestras de stick-slip de fondo en doce wellbores de Volve
Inventario de datos de Volve de septiembre de 2026, antes de los filtros de evaluación posteriores.

Recuperación mejorada de petróleo, a través de escalas

De las interacciones moleculares al comportamiento del yacimiento.

  • Gas EOR del nanoporo al yacimiento. Conectando simulaciones moleculares en LAMMPS con modelos de OPM Flow para investigar el confinamiento, la adsorción y el agua en el huff-n-puff de CO₂. En curso.
  • Nanofluidos de MOF para EOR. Modelando nanopartículas de UiO-66, salmuera, petróleo y superficies minerales envejecidas con asfaltenos. Rehaciendo el flujo de trabajo con validación de cada componente tras auditar las simulaciones originales. Modelo en redesarrollo.
Figura: perfil de densidad en un nanoporo
Perfiles de densidad de componentes de shale oil dentro de un poro de grafeno de cuatro nanómetros
Del estudio de reproducción en nanoporos.

Almacenamiento de CO₂, recuperación y economía de proyectos

Un conjunto de estudios relacionados, de los mecanismos del yacimiento a la selección de campos.

  • Almacenamiento de CO₂ en yacimientos depletados de crudo pesado. Simulaciones de yacimiento de los mecanismos de trapping y del compromiso entre almacenamiento y recuperación. Primera pasada completa; se está relanzando con una descripción de CO₂ como gas real antes de publicar ningún resultado.
  • CO₂-EOR en distintos tipos de crudo. Una extensión propuesta que compara la recuperación de petróleo y el almacenamiento de CO₂ a lo largo del espectro de gravedad API. Plan de investigación.
  • ¿Qué campos reales son viables para CO₂-EOR? Un flujo de screening propuesto que combina datos públicos de campos, simulación y economía para estudiar dónde podría tener sentido inyectar. Plan de investigación.
  • Proyectos de CCS y de energía baja en carbono. Estudios técnicos y de negocio sobre oportunidades de almacenamiento, integración de proyectos y activos candidatos. Estudios exploratorios.

Geotermia y simulación térmica de yacimientos

Yacimientos calientes donde el agua hierve cerca del pozo, y cómo estudiarlos en minutos en lugar de días.

  • Simulación geotérmica con open-DARTS. Un modelo presión–entalpía que sigue funcionando donde el agua se vaporiza (flash) alrededor del productor. Migra a open-DARTS un modelo de ECLIPSE 300 THERMAL de un yacimiento a 310 °C, ajustando el caudal másico del productor con un error del 0,3–0,8 %, y reproduce benchmarks térmicos clásicos: el problema radial de ebullición de Stanford de 1980 y los problemas de cyclic steam y steamflood del SPE 4. Investigación en curso.
  • Surrogates de ML para estudios geotérmicos. Surrogates de procesos gaussianos con active learning, para que un estudio necesite unas pocas decenas de simulaciones en lugar de cientos. Con el dataset público de Brady Hot Springs del NREL (101 casos), un surrogate de PCA + proceso gaussiano obtuvo un error de validación cruzada menor que la red neuronal publicada. Se están regenerando los datasets de entrenamiento tras una corrección de las propiedades del fluido; los resultados mostrados son sobre benchmarks públicos.
  • Automatización de estudios térmicos. Un lector y comprobador de decks de ECLIPSE, un traductor de deck a DARTS, un validador automático y una fábrica de casos: los pasos que suelen llevar horas de edición manual entre corridas del simulador. Herramientas que funcionan, en desarrollo.

Simulación molecular reactiva

  • Interacción del H₂S con el hierro. Simulaciones moleculares reactivas con ReaxFF, con corridas a distintas temperaturas y análisis de la difusión del hidrógeno. Ficheros de simulación y resultados; revisión científica pendiente.

Publicaciones

  1. Delgado Uriarte, D., & Shor, R. J. Stick-slip and HFTO at Utah FORGE: what surface drilling data can and cannot detect. Abstract enviado al 52nd Stanford Geothermal Workshop, Stanford, CA, febrero de 2027. Enviado.
  2. Delgado-Uriarte, D., & López, A. (2026). Ensemble-dependent diffusivity selectivity in amorphous polyethylene: a statistically validated molecular dynamics study of H₂/CH₄ transport. ACS Applied Polymer Materials. doi:10.1021/acsapm.6c00287 · código Publicado.
  3. Delgado Uriarte, D. (2023). Device for detection of hydrogen leaks in pipe systems and installations. Modelo de utilidad español ES U202330768, publicado el 7 de septiembre de 2023. Publicado.

Los manuscritos en preparación aparecen con sus proyectos más arriba, no aquí.

Contacto y colaboración

Estoy abierto a colaborar en preguntas relacionadas; me interesa especialmente conectar la simulación molecular, el modelado de yacimientos y las herramientas de physics–ML.

Cuéntame qué proyecto te ha llamado la atención, en qué estás trabajando y cómo podríamos colaborar. También son bienvenidas las preguntas sobre el código y la investigación.

danieldelgadouriarte [at] gmail [dot] com

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