La predicción del campo Simpson mediante la inversión geoestadística de datos sísmicos
El campo de Simpson se acerca al agotamiento. La mayor parte de los pozos de producción muestran relativamente cortes de agua. Basado en un mapa volumétrico y la perforación de pozos cercanos al campo, algunas reservas permanecen en el campo dentro de categorías separados por barreras de lutitas de baja permeabilidad. El desafío de este artículo fue establecer una metodología para identificar estas categorías y cuantificar el petróleo remanente.
La zona de depósito tiene tres tipos de litología distintos: arenisca saturada por petróleo, arenisca saturada por agua y lutita. Las lutitas encontradas en los pozos tienen un grosor típico de menos de 3 m, considerablemente debajo de la resolución sísmica. Sin embargo, estos tipos de litología muestran buena separación estadística de propiedades elásticas (por ejemplo PImpedance y Vp/Vs), la geoestadística puede ser usada para predecir las barreras de lutita relativamente delgadas.
La inversión geoestadística está basada en la Inferencia Bayesian y usa el método de Monte Carlo al azar para probar la probable distribución que proviene de todas las creencias o conocimientos de entrada. El resultado final es una múltiple propiedad elástica y realizaciones de litotipos. El análisis de la salida permitió obtener cálculos volumétricos y la identificación de barreras de lutitas probables.
La arenisca de bandera es compleja, donde una serie de campos petróleo y de gas han sido descubiertas en la arenisca de bandera. El yacimiento es principalmente arena con un porcentaje relativamente bajo de lutita (aproximadamente de 5-10 %). La orientación de las lutitas es incierta debido a la naturaleza del flujo de masas de deposición de la arenisca de bandera y podría bajar en cualquier dirección según la ubicación respecto a los canales principales.
El flujo de trabajo de inversión geoestadística consiste en tres partes: construcción de un modelo geológico, modelado de las características existente de los datos de los pozos, y ejecución la inversión en una manera iterativa para optimizar todos los parámetros.
El proceso de construcción del modelo se propone para reducir al mínimo un poco la incertidumbre, que a menudo implica el empleo de una inversión determinista. Ya que la arenisca bandera modela los objetivos que eran refinar la interpretación de bandera superior o tope (claramente definido sobre Vp/Vs) y obligar el contacto del petróleo de agua basado en consideraciones de cierre estructurales. La incertidumbre restante está con la posición de lutitas dentro del yacimiento, así se hace el foco principal de la inversión geoestadística.
La inversión geoestadística está basada en la Inferencia Bayesian. El método de Inferencia Bayesian para integrar múltiples fuentes de datos dispares en una manera imparcial confía en la expresión de toda la entrada como probable. Estas creencias pueden tomar una variedad de formas incluyendo gamas de variogramas, probabilidades de litotipos, funciones de densidad multivariante, entre otros. Tomado individualmente, estas creencias no proporcionan bastante información para generar los modelos detallados y realistas del yacimiento. Ninguno de estos es necesariamente perfecto, pero dan una representación intuitiva y realista de la incertidumbre subyacente asociada con el yacimiento.
En la Figura 1, la separación de arenisca y lutita es mostrada en un crossplot de P-impedancia y Vp/Vs para pozos en el área de estudio. Es claro que la arenisca y lutitas no se separan basado en la P-impedancia, solo la separación es clara si la P-impedancia y Vp/Vs son tomados en cuenta conjuntamente.
La zona de depósito tiene tres tipos de litología distintos: arenisca saturada por petróleo, arenisca saturada por agua y lutita. Las lutitas encontradas en los pozos tienen un grosor típico de menos de 3 m, considerablemente debajo de la resolución sísmica. Sin embargo, estos tipos de litología muestran buena separación estadística de propiedades elásticas (por ejemplo PImpedance y Vp/Vs), la geoestadística puede ser usada para predecir las barreras de lutita relativamente delgadas.
La inversión geoestadística está basada en la Inferencia Bayesian y usa el método de Monte Carlo al azar para probar la probable distribución que proviene de todas las creencias o conocimientos de entrada. El resultado final es una múltiple propiedad elástica y realizaciones de litotipos. El análisis de la salida permitió obtener cálculos volumétricos y la identificación de barreras de lutitas probables.
La arenisca de bandera es compleja, donde una serie de campos petróleo y de gas han sido descubiertas en la arenisca de bandera. El yacimiento es principalmente arena con un porcentaje relativamente bajo de lutita (aproximadamente de 5-10 %). La orientación de las lutitas es incierta debido a la naturaleza del flujo de masas de deposición de la arenisca de bandera y podría bajar en cualquier dirección según la ubicación respecto a los canales principales.
El flujo de trabajo de inversión geoestadística consiste en tres partes: construcción de un modelo geológico, modelado de las características existente de los datos de los pozos, y ejecución la inversión en una manera iterativa para optimizar todos los parámetros.
El proceso de construcción del modelo se propone para reducir al mínimo un poco la incertidumbre, que a menudo implica el empleo de una inversión determinista. Ya que la arenisca bandera modela los objetivos que eran refinar la interpretación de bandera superior o tope (claramente definido sobre Vp/Vs) y obligar el contacto del petróleo de agua basado en consideraciones de cierre estructurales. La incertidumbre restante está con la posición de lutitas dentro del yacimiento, así se hace el foco principal de la inversión geoestadística.
La inversión geoestadística está basada en la Inferencia Bayesian. El método de Inferencia Bayesian para integrar múltiples fuentes de datos dispares en una manera imparcial confía en la expresión de toda la entrada como probable. Estas creencias pueden tomar una variedad de formas incluyendo gamas de variogramas, probabilidades de litotipos, funciones de densidad multivariante, entre otros. Tomado individualmente, estas creencias no proporcionan bastante información para generar los modelos detallados y realistas del yacimiento. Ninguno de estos es necesariamente perfecto, pero dan una representación intuitiva y realista de la incertidumbre subyacente asociada con el yacimiento.
En la Figura 1, la separación de arenisca y lutita es mostrada en un crossplot de P-impedancia y Vp/Vs para pozos en el área de estudio. Es claro que la arenisca y lutitas no se separan basado en la P-impedancia, solo la separación es clara si la P-impedancia y Vp/Vs son tomados en cuenta conjuntamente.
Figura 1. Separación de arenisca de bandera litotipos basado en propiedades elásticas P-impedancia y Vp/Vs.
Uno de los motivos fundamentales de aplicar una inversión geoestadística es obtener el mayor detalle que lo que puede ser obtenido usando por ejemplo en una inversión determinista. Muestran este aumento detalladamente en la Figura 2, en la cual la P-impedancia de una inversión determinista es comparada a una realización sola de P-impedancia de la inversión geoestadística.
Figura 2. La comparación de P-impedancia detalla de la inversión geoestadística (superior) con una inversión determinista (inferior) para una línea arbitraria en 8 pozos. Los rasgos de escala son grandes y similares, pero los resultados de inversión geoestadística son más agudos, más realistas y contienen mucho más detalle.
La respuesta de la inversión consiste en múltiples juegos de propiedades elásticas y arenisca/lutita. Un ejemplo en la figura 3, que claramente muestra la importancia del tope y del contacto de los horizontes y del petróleo- agua.
El modelado del yacimiento con la lutita en un contexto de inversión geoestadística tiene dos ventajas significativas: el cálculo volumétrico puede ser estimado con la alta exactitud, y la posibilidad de predecir la presencia de las barreras de lutitas que pueden categorizar el yacimiento.
Figura3. Un ejemplo la realización de inversión geoestadística que consiste en la P-impedancia (superior), Vp/Vs (medio) y litología (inferior), con registro de los pozos asociados.
Un acercamiento tradicional para el cálculo volumétrico en un campo con un control relativamente denso de los pozos consiste en hacer un promedio. Esto puede ser aceptable para casos en los cuales los pozos son representativos del yacimiento entero, pero tal condición no necesariamente es encontrada en la arenisca bandera donde los pozos han sido perforados sobre la cresta de las estructuras y pocos pozos han sido perforados cerca de las franjas de canal.
Con una inversión geoestadística, las realizaciones cumplen las variaciones en amplitudes sísmicas lejos del control de pozos, entonces los cambios cerca de las franjas de la estructura fueron incorporados al modelo total. En un resumen de los resultados de inversión geoestadística en la figura 4 muestra una comparación del cálculo volumétrico usando sólo los pozos contra el calculado de las realizaciones de inversión en la tabla 1.
Figura 4
Volumen basado en análisis de pozos= 8.3x106 m3
Volumen de la inversión geoestadística= 7.4x106 m3
Tabla 1. Comparación del cálculo volumétrico
Ellos concluyen finalmente que la separación estadística de los litologías basado en propiedades elásticas proporciona el potencial para identificar capas delgadas (debajo de la resolución estándar sísmica).
Y muestra que para un yacimiento de arena la identificación de lutitas probables intercaladas permite para cómputos exactos volumétricos y la predicción de compartimentos de yacimiento y potencial petróleo remanente. La ventaja clave es usar una metodología de inversión Bayesian para la integración imparcial de todos los datos disponibles para levantar un juego de respuestas.
Referencia:
• Estudio realizado por: Kevin Jarvis, Amanda Folkers y Denis Saussus. ASEG 2007 – Perth, Western Australia.
