Registros de imagen

Una mirada precisa al yacimiento

Por: César Aguilar


 

Resumen:

Los registros de imágenes son reconocidos dentro de la comunidad geocientífica como una de las herramientas de perfilaje más valiosas que se pueden capturar debido a sus múltiples bondades. Estas le confieren la posibilidad de contribuir en caracterización de yacimientos desde el punto de vista sedimentológico, estructural, petrofísico y geomecánico. El objetivo de esta publicación es mostrar algunas de sus múltiples posibilidades, a través de 05 sencillos ejemplos, para que el lector de manera amena pueda conocer su valor, especialmente quienes se inician como geocientificos y no están familiarizado con su uso y desean acelerar su proceso de formación.

Introducción:

Obtener el máximo valor de la data que adquirimos es probablemente la función más importante que cómo petrofísico se nos demanda. Por esa razón, a manera de introducción, se diseñó un mapa mental para visualizar los múltiples beneficios que obtienen diferentes disciplinas de las geociencias mediante los datos generados por un registro de imágenes, permitiéndonos obtener una mirada precisa del yacimiento.

Figura 1. Múltiples beneficios que aportan los registros de imágenes a diferentes disciplinas dentro de la caracterización de yacimientos

 

Desarrollo:

Chitale expresa que “luego de los núcleos, los registros de imágenes revelan la verdadera heterogeneidad de un yacimiento. Formaciones que lucen homogéneas y gruesas en realidad están compuestas de capas delgadas altamente heterogéneas. El no capturar correctamente estas heterogeneidades es la causa de subestimar zonas potencialmente productoras de hidrocarburos. También, de sobreestimar la conectividad vertical de muchas formaciones comprometiendo el éxito de proyectos de recuperación mejorada de hidrocarburo”.

Para ilustrar lo cierto de la aseveración propuesta por Chitale, observemos detenidamente la siguiente figura:

Figura 2. Sección de 15 pies de un yacimiento carbonatico de baja porosidad donde se observa la contribución de los registros de imágenes a la identificación de facies, estilolitas e identificación del esfuerzo horizontal mínimo y máximo

Las herramientas de imagen permiten identificar diferentes texturas dentro de una roca carbonática: En conjunto con datos de núcleo permitirá a los geocientificos determinar las facies y la naturaleza e importancia de eventos diagenéticos. El hecho de poder además contribuir al modelo geomecánico le confiere mucho valor al registro de imagen. Observe que los breakout son fáciles de confundir con vugas interconectadas: Para su correcta interpretación, adicionalmente al hecho de que Cali 1>>Cali2 se requiere constatar que existe 180° de separación entre las 02 rupturas que se presumen son breakout. Es conveniente comparar con fracturas inducidas (si las hubiere) y ambos eventos deben ser perpendiculares entre sí. Los breakout indican la dirección del esfuerzo mínimo (N-S en este caso) y las fracturas inducidas la dirección del esfuerzo máximo (E-O en este caso). Finalmente, también podemos decir que las estilolitas son fáciles de confundir con capas delgadas o pequeñas fracturas conductivas: Aunque su probabilidad de ocurrencia es mayor cuando el grado de compactación es bastante elevado, calibración con datos de núcleos es requerido muchas veces para poder atribuir con exactitud a estos eventos propiedades geológicas. Todos estos aspectos se extrajeron analizando solo 15 pies de registro de imágenes.

El siguiente ejemplo es de otro yacimiento carbonatico de baja porosidad y permeabilidad. En este yacimiento tipo 2 (de acuerdo a la clasificación de Nelson) es de vital importancia poder definir las zonas de fracturas, ya que las mismas son las encargadas de transportar los hidrocarburos contenidos en la matriz al pozo. Por ende, registro de imágenes microresistivas son cargados y procesados en un software comercial de última generación. En este pozo perforado con lodo base agua, las zonas con fracturas abiertas naturales conductivas son de aspecto sinusoidal y lucen de color oscuro. Por otra parte, las fracturas inducidas durante la perforación tienen un aspecto vertical, corto e irregular, también de color oscuro pero no poseen ninguna contribución al flujo.

Figura 3. Diferencias entre fracturas naturales y fracturas inducidas durante la perforación

Los registros de imágenes pueden ser usados para determinar el buzamiento estructural de un yacimiento. De acuerdo a Oberto Serra, el buzamiento estructural se considera como la tendencia natural de las capas. Una práctica valiosa y recomendada es comparar los resultados obtenidos con las secciones sísmicas, cómo se observa en la siguiente figura. El registro de imágenes es solo una herramienta más, que requiere ser integrada con los registros convencionales, sedimentología, presiones, fluidos y geofísica para obtener los mejores resultados. En este ejemplo un registro de imágenes acústicas es usado para determinar el buzamiento estructural en un yacimiento de areniscas y calizas de porosidad limitada.

Figura 4. Comparación de buzamiento estructural de un registro de imágenes con una sección sísmica

En este otro ejemplo, en un pozo perforado con lodo base agua, una serie de estilolitas pueden ser observadas como eventos conductivos, ondulados y oscuros, con desplazamiento vertical abrupto y errático. Una foto de núcleo del pozo corrobora su presencia y gran numero (4 en un pie de núcleo, marcadas con una pequeña flecha celeste). Ellas indican un fuerte proceso de presión solución. Serra ha establecido que “estilolitas pueden drenar el yacimiento en dirección paralela a su plano”. Por otra parte, ellas constituyen una barrera al flujo perpendicular a su plano. Un registro probador de formación con doble empacadura fue tomado entre 15603´y 15618´, y luego de 2 horas restauró, obteniéndose una medida de 7000 psi de presión. La contribución de flujo puede provenir de las fracturas conductivas ubicadas a 15616´o de las estilolitas.

Figura 5. Descripción de estilolitas en un yacimiento de baja porosidad

 

Finalmente, se ilustrará la determinación de parámetros texturales a partir de un registro de imágenes. Mediante un algoritmo de reconocimiento de patrones, usando atributos de la imagen, se discrimina en este caso 5 tipos de rocas en un mapa textural. Este mapa textural puede ser usado para clasificar los tipos de rocas presentes en el yacimiento. O como en este caso, se usó solamente para refinar una caracterización por tipo de rocas ya previamente disponible, basada en registros convencionales. Observamos que el mayor aporte está en la mejor definición de zonas de baja calidad las cuales no pueden ser resueltas adecuadamente con registros convencionales.

Figura 6. Uso de mapas texturales para refinar una clasificación de tipos de rocas

Conclusiones

Los registros de imágenes son un insumo importante que permite la mejora de la descripción y caracterización de un yacimiento. Poseen dos ventajas importantes: En primer lugar su alta resolución y en segundo lugar son fácilmente integrables con otros registros. Por este motivo las empresas operadoras deben aprovechar estas ventajas e incorporar este registro integralmente dentro de su modelo de yacimiento. Las mejores prácticas indican que la interpretación entregada por la compañía de servicio debe ser considerada solamente una guía, hasta no ser integrada y cotejada por el operador con el resto de la información disponible en el área.

 

Bibliografía

1. Serra, O. Formation MicroScanner Image Interpretation. Schulumberger Educational Services.1989.

2. SPWLA 45th Annual Logging Symposium, June 6-9, 2004. D. V. (Vivek) Chitale, John Quirein, Tegwyn Perkins George B. Lambert and James C. Cooper, Application of a new borehole imager and technique to characterize secondary porosity and net-to-gross in vugular and fractured carbonate reservoirs in permian basin.

3. Ye S, “Automatic high resolution texture analysis in borehole imagery” .SPWLA 39th annual symposium.(1998).

4. Leonora Knecht, Benoit Mathis, Jean-Pierre Leduc, Thibault Vandenabeele and Raffaele Di Cuia. “Electrofacies and permeability modeling in carbonate reservoirs using image texture analysis and clustering tools. SPWLA 44th annual symposium.(2003).

5. T.A. Ma, V. Lincecum, Natural and induced fracture classification using image analysis. SPWLA 34th annual symposium.(1993).