Resumen:

Sobre la base de un trabajo integrado se obtienen los mejores resultados al momento de describir un yacimiento permitiendo maximizar la vida económica del activo y generando el máximo valor de los datos disponibles. Es conocido que los ingenieros de yacimientos son los responsables de describir el yacimiento sobre la base de pruebas de presión, sin embargo, los petrofísicos pueden usar este dato para validar la permeabilidad y los tipos de rocas en una dimensión dinámica, en lugar de solo usar núcleos y registros de pozos que están en una dimensión estática. El objetivo de esta breve publicación es mostrar un flujo de trabajo conciso sobre cómo integrar los datos de pruebas de presión con guaya dentro de una caracterización petrofísica ilustrando los resultados obtenidos en 2 núcleos de yacimientos sílice clásticos de edad Eocena en formaciones consolidadas.

Introducción:

La presión y sus medidas asociadas (flujo de fondo) son interpretadas para estimar relevantes parámetros dinámicos del yacimiento en términos del flujo de fluidos, tales como la permeabilidad de la formación y daño de formación. Las pruebas de presión con guaya (wireline formation tester, WFT) establecen comunicación con el yacimiento a través de uno o varios probadores. Para garantizar buenos resultados el pulso de presión que es propagado debe extenderse más allá de la vecindad del pozo, la viscosidad del fluido investigado debe ser conocida y el daño de la formación debe poder ser estimado. De esta forma la movilidad obtenida de la interpretación es independiente del factor de daño.

Flujo de trabajo:

Es importante mencionar que para garantizar una estimación confiable de la movilidad de la unidad de flujo que está siendo investigada es necesario contar con un número de datos representativos, de buena calidad y que presenten repetitividad.

El flujo de trabajo a seguir será el siguiente:

Figura 1. Flujo de trabajo propuesto para validar clasificación por tipo de roca y permeabilidad a partir de los datos de WFT

  1. Llevar a cabo un control exhaustivo y riguroso de la calidad de los datos: Las pruebas secas y con pérdida de sellos deben ser descartadas, pruebas donde difiera la presión hidrostática antes y después también deben ser descartadas, al igual que las pruebas que se interpreten como sobrecargadas. Más de un período de drawdown es deseable, repetitividad de las pruebas es un importante valor agregado. Finalmente, se debe tener presente que mientras más alto sea el recobro de fluidos más alto será el nivel de confianza y que períodos largos períodos de duración de las pruebas serán preferibles a períodos de corta duración.
  2. Analizar los regímenes de fluido, y posteriormente convertir movilidad a permeabilidad: Convertir de movilidad a permeabilidad requiere tener como dato de entrada la viscosidad de la fase nativa que está siendo investigada y, dependiendo del tipo de prueba, el espesor de la capa bajo estudio.
  3. La permeabilidad determinada a través de las pruebas de presión debe compararse con la permeabilidad derivada a partir de registros ya sea por ecuaciones, correlaciones empíricas o sistemas inteligentes se debe establecer una comparación usando un gráfico 1 a 1.
  4. La permeabilidad determinada a través de las pruebas de presión debe compararse con la clasificación por tipos de rocas existentes usando histogramas de frecuencia para cada tipo de roca se puede deducir la coherencia entre ambos modelos.

Resultados:

A continuación se presenta la evaluación petrofísica de dos pozos con núcleo. En el track número 1 se encuentra el registro Gamma Ray del pozo. En el track número 2 están los registros de resistividad. En el track número 3 se encuentran los registros de porosidad del pozo. En el track número 4 se presentan los cálculos de porosidad derivados de los registros y los datos de porosidad de núcleo. En el track número 5 se encuentra el cálculo de volumen de arcilla derivado a partir del registro gamma ray usando el modelo de Larionov 2.En el track número 6 de la siguiente figura se pueden observar los datos de permeabilidad de núcleo (puntos color negro), los datos de permeabilidad derivados de WFT (puntos color cyan) y la permeabilidad predicha usando inteligencia artificial (línea color negra). La idea es comparar los resultados obtenidos. En estos dos pozos con núcleo los resultados son excelentes considerando la diferencia de naturaleza de ambas medidas. Los resultados obtenidos en el pozo con núcleo A son aún mejores que en el pozo B.

Figura 2.Evaluación petrofísica de 2 pozos con núcleo para comparar la permeabilidad obtenida de núcleo (puntos color negro) con la permeabilidad derivada de los WFT ( puntos color cyan)

Figura 3. Histograma de frecuencia de la permeabilidad de WFT rellena de acuerdo a los tipos de roca presentes en el yacimiento

 

 

Cuatro tipos de rocas se identificaron en el yacimiento usando análisis de clusters basados en el algoritmo disponible en Geolog 7 Multiresolution Graph Based Clustering (MRGC). El color amarillo representa la roca de mejor calidad (UH1) y el color verde a la roca de menor calidad (UH4). El histograma de frecuencia de la permeabilidad de WFT, coloreada de acuerdo a los tipos de roca identificados, muestra resultados coherentes entre los tipos de rocas propagados a lo largo del pozo con respecto a la permeabilidad derivada de los WFT para el pozo A y B. Mientras más alta es la permeabilidad del WFT más aparecen la UH1 y UH2.

 

 

 


Conclusiones:

Un cotejo perfecto entre estas dos fuentes de información es muy difícil de encontrar. La permeabilidad de núcleo es una medida que corresponde a una muy pequeña fracción del yacimiento, mientras, que la permeabilidad de los probadores de formación corresponde a un volumen mayor del yacimiento y por tanto está más afectada por heterogeneidades. Diferencias importantes entre las dos fuentes de información no deben ser ignoradas y deben ser reconciliadas en el modelo geológico y de yacimiento.

Bibliografía:

  • SPE169307_MS “Hydraulic Unit Determination and Permeability Prediction Based On Flow Zone Indicator Using Cluster Analysis”.
  • SPE-WVS305.”Flow unit determination using FZI and PTR. Core VLE-XX54, Reservoir C-X2 VLE-XX96 area, Block V Maracaibo Lake
  • Rabiller, P and Ye, S. A New Tool   for Electro-Facies Analysis: MultiResolution-Graph-Based Clustering. SPWLA 41th Annual Logging Symposium, June 4-7,2000. 11. Rabiller, P and Ye, S.
  • The Iterative Use of Clustering and Modeling to Improve Permeability Prediction. SPWLA 42nd Annual Logging Symposium, June 17-20, 2001.
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