Modelo petrofísico de la permeabilidad para el Campo Travi

• Vicmar Carolina Orozco Araujo: Departamento de Geofísica, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Concepción, Concepción, Chile
• José Gregorio Teixeira: Instituto Tecnológico Venezolano del Petróleo (INTEVEP), PDVSA Exploración y Producción, Los Teques, Edo. Miranda, Venezuela
• Pedro Franceschini: Departamento de Física, Facultad de Ciencias, Universidad del Zulia, Maracaibo, Edo. Zulia, Venezuela, Centro de Modelado Científico (CMC), Ciudad Universitaria, Facultad de Ciencias, Universidad del Zulia, Maracaibo, Edo. Zulia, Venezuela
• Arlis Machado: Instituto Tecnológico Venezolano del Petróleo (INTEVEP), PDVSA Exploración y Producción, Los Teques, Edo. Miranda, Venezuela

Resumen
El área de estudio de esta investigación fue el Campo Travi, el cual se localiza en la Cuenca Oriental de Venezuela al norte del estado Monagas, el objetivo consistió en realizar un modelo petrofísico de la permeabilidad para la Formación geológica Naricual Superior (NarSup) de dicho campo, debido a que el modelo realizado por la ecuación de Timur no proporcionó los resultados esperados. De este modo, en este estudio fue aplicado el método de Electrofacies, con el propósito de obtener mejores resultados para modelar la permeabilidad de los pozos del Campo Travi. El método de electrofacies calculó curvas de permeabilidad que mostraron mayor correlación con la permeabilidad de las muestras de núcleos extraídas de los pozos TRV-3X y TRV-2X. Se propone el modelo_5E realizado por electrofacies para el cálculo de la permeabilidad para el Campo Travi como un modelo de permeabilidad baja y para el cual se recomienda contar con el perfil DTST (registro de onda stoneley).

Palabras Clave: Electrofacies, Permeabilidad, Campo Travi.

Introducción
La caracterización general de un campo petrolífero es muy importante en la ingeniería del petróleo. La principal preocupación en cada campo en el mundo es la distribución espacial de las propiedades petrofísicas como porosidad, permeabilidad, saturación de agua, etcétera. Para la industria del petróleo, lo más importante es conocer el potencial de las rocas de una formación para producir hidrocarburos, por lo que la evaluación cuantitativa de las características petrofísicas es necesaria, especialmente de la permeabilidad, debido a que calcula la tasa de flujo de los hidrocarburos. Hoy en día, existen muchos métodos para determinar la permeabilidad como Wyllie, M. R. J. y Rose, W. D. (1950), Timur, A. (1968), Coates, George R. and Dumanoir, J. L. (1973) y Al-Bazzaz, W.H., Al-Mehanna y Gupta, A., (2007).

El Campo Travi fue donde el estudio se desarrolló, está localizado al norte del estado Monagas en Venezuela, en la sub-cuenca de Maturín y tienen 25.540 Km2 de área, trabajamos con los pozos TRV-2X and TRV-3X (González, A. et al., 2007; Rosario, O., 2011; Rosario, O. y Hernández, J., 2011 y Hernández, J., 2011). El objetivo fue determinar un modelo petrofísico de la permeabilidad para la Formación Naricual Superior (NarSup) del Campo Travi mediante electrofacies.

Método de electrofacies
El método de electrofacies calcula una curva de facies en la formación de interés, y una curva de permeabilidad, así, la permeabilidad calculada se relaciona con las facies y con el volumen de arcilla. Las facies fueron llamadas Arena Limpia, Arena 2, Arena Sucia y Lutita.

El modelo fue llamado modelo_5E, y puede observarse en la Figura 1, la curva de permeabilidad fue realizada con los registros NPHI, PHIE, GR y DTST, se debe notar que la curva de permeabilidad calculada muestra permeabilidad alta en zonas con Arena Limpia y Arena 2, además estas zonas también muestran volumen de arcilla bajo y porosidad efectiva alta. La curva de permeabilidad calculada muestra permeabilidad baja en zonas con Arena Sucia y Lutita, lo que coincide con zonas de volumen de arcilla alto y porosidad efectiva baja o inexistente, además, en zonas sin valores de permeabilidad de muestras de núcleos, donde la porosidad efectiva es alta, la curva de permeabilidad calculada muestra permeabilidad alta y esta coincide con la Arena Limpia y la Arena 2.

La Figura 2 muestra una correlación lineal excelente para la curva de permeabilidad generada por el modelo_5E versus los valores de permeabilidad de los núcleos, con un coeficiente de correlación de 1.0. Lo que indica que el modelo_5E es un buen modelo petrofísico de la permeabilidad para el pozo TRV-3X. Por lo que, fue propagado hacia el pozo TRV-2X y podemos ver los resultados en las Figuras 3 y 4.

Las Figuras 3 y 4 muestran la curva de permeabilidad calculada por el modelo_5E, la cual no es capaz de modelar exactamente la permeabilidad de los núcleos, sin embargo, se debe notar que la curva de permeabilidad calculada exhibe permeabilidad alta en zonas que coinciden con volumen de arcilla bajo, porosidad efectiva alta, registro de DTST bajo y la curva de facies exhibe Arena Limpia. Mientras que, en zonas con permeabilidad baja se puede encontrar que el volumen de arcilla es alto, la porosidad efectiva es baja o inexistente, el registro DTST aumenta, y la curva de facies exhibe Arena Sucia o Lutita.

Figura 3. (A) Propagación de la curva de permeabilidad PERM_45PRED, modelo_5E, pozo TRV-2X, mediante electrofacies

El gráfico de dispersión de la Figura 5 refleja la curva de permeabilidad calculada versus la permeabilidad de los núcleos, por el modelo_5E para el pozo TRV-2X, donde se puede observar una buena relación lineal, y un coeficiente de correlación de 0.67, el cual es el mejor resultado obtenido por electrofacies.

Figure 4. (B) Continuación de la figura (A), modelo_5E, pozo TRV-2X, mediante electrofacies

Figura 5. Gráfico de dispersión de PERM_45PRED versus la permeabilidad de los núcleos, modelo_5E, pozo TRV-2X, mediante electrofacies

La curva de permeabilidad calculada para el pozo TRV-2X es un buen modelo para calcular la permeabilidad, especialmente permeabilidades bajas. Finalmente, concluimos que el modelo_5E da una mejor correlación con valores de permeabilidad bajos provenientes de núcleos, y muestra una mejor capacidad para representar la permeabilidad en la formación de interés para pozos con o sin núcleos.

Bibliografía

• Al-Bazzaz, W.H.; Al-Mehanna, Y.W. y Gupta, A., 2007. Permeability modeling using neural-network approach for complex Mauddud-Burgan carbonate reservoir. SPE 105337, 1-15.
• Balan, B.; Mohaghegh, S. y Ameri, S., 1995. State of the art in permeability determination from well log data: Part 2 – verifiable, accurate permeability predictions, the touch-stone of all models. SPE. 30979, 1-5.
• Coates, G. R. y Dumanoir, J. L., 1973. A new approach to improved log-derived permeability. SPWLA. 1973-R.
• González, A et al., 2007. Final Report on Travi area blocks TRV-2X, TRV-3X and TRV-4X. PDVSA. Venezuela.
• Hernández, J., 2011. Analysis of natural fractures, Travi Field. Integration of core and image logs. PDVSA. Venezuela.
• Rosario, O. y Hernández, J., 2011. Estimation of POES and reserves associated with the deposits belonging to Travi Field. PDVSA. Venezuela.
• Rosario, O., 2011. Analysis of correlation core-profile – PLT borehole TRV-3, Naricual Upper Formation, Travi Field. PDVSA. Venezuela.
• Timur, A., 1968. An investigation of permeability, porosity, & residual water saturation relationships for sandstone reservoirs. Chevron Research Company, 8-17.
• Wyllie, M. R. J. y Rose, W. D., 1950. Some theoretical considerations related to the quantitative evaluation of the physical characteristics of reservoir rock from electrical log data. Trans., AIME, 189, 105-118.