Clasificación simultánea de atributos sísmicos a la escala del voxel para delimitar la roca yacimiento al sur de México.
El objetivo principal de este trabajo fue mostrar cómo un nuevo enfoque del análisis multiatributos sísmicos puede ayudar a los intérpretes a identificar patrones intrínsecos de los datos sísmicos; los cuales que están asociados a flujos turbidíticos donde yacen importantes acumulaciones de hidrocarburos.
Durante el estudio se utilizó el Análisis de Componentes Principales (ACP) y la clasificación mediante red neuronal de Mapas Auto Organizados de Kohonen (MAO); ambos, a la escala del tamaño del bin y del intervalo de muestreo del volumen sísmico (escala de cada voxel).
El volumen de clasificación obtenido puede tener diversas aplicaciones. Primero, ajuste o refinamiento del modelo sedimentario para identificar de manera más precisa la distribución lateral y vertical de las facies de interés económico. Esa aplicación permite plasmar las facies en los mapas finales de cada unidad estratigráfica.
La aplicación, además, se puede utilizar en la toma de decisiones al momento de proponer nuevas localizaciones y reducir la incertidumbre asociada a la explotación del campo.
En el presente trabajo, se clasificaron simultáneamente un conjunto de atributos sísmicos cuyo uso más frecuente es la detección de contrastes litológicos; siendo los resultados cotejados con el modelo regional sedimentario del área y calibrado con los datos de pozos mediante análisis estadístico.
Asimismo, se realizó una comparación con atributos de inversión sísmica simultánea para comparar ambas metodologías y determinar si con ambas técnicas, las áreas de oportunidad se identifican. La metodología se explicó a detalle en el presente artículo, y se mostrará cómo los resultados contribuyen al desarrollo del campo y sus áreas aledañas.
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Al aplicar este nuevo enfoque del análisis multiatributos sísmicos se logró reconocer rasgos en los datos sísmicos asociados a la roca almacén del Campo de estudio.
El Análisis de Componentes Principales (ACP) permitió identificar los atributos sísmicos más significativos. Los cuales posteriormente fueron clasificados mediante la red neuronal de Mapas Auto Organizados (MAO) a la escala de cada voxel; para detectar rasgos asociados a contraste litológico, reconociendo la extensión lateral y vertical de la Arena.
Asimismo, la interpretación del volumen de clasificación MAO obtenido estuvo sustentada por información multidisciplinaria tales como información geológica, petrofísica y de yacimientos.
De ese modo, los agrupamientos aislados por ciertas neuronas podrán ser los insumos para la interpretación de geocuerpos.
Las técnicas de visualización y análisis estadístico utilizados permitieron estimar las proporciones de Arena Neta y No Arena Neta para cada una de las neuronas o clases detectadas.
De igual modo, se clasificaron simultáneamente y también a la escala de cada voxel, atributos provenientes de inversión sísmica simultánea; que permitieron caracterizar sísmicamente el yacimiento y corroborar la extensión de los geocuerpos identificados por el volumen de clasificación obtenido a partir de atributos tradicionales.
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La técnica de análisis multiatributos descrita en esta publicación y la técnica de la inversión sísmica sirven para el ajuste o refinamiento del modelo sedimentario. Las cuales ayudad a identificar de manera más precisa la distribución lateral y vertical de las facies de interés económico.
Sin embargo, las técnicas también nos pueden ayudar en la toma de decisiones al momento de proponer nuevas localizaciones y reducir la incertidumbre en la explotación del campo.
Finalmente, la metodología puede ser aplicada utilizando atributos específicos para identificar fallas, zonas de fracturas, identificar fenómenos de absorción, cambios de porosidad; contrastes litológicos y rasgos indicadores directos de hidrocarburos que permitan apoyar en los flujos de caracterización de yacimientos actualmente implementados por Pemex.
El trabajo fue presentado por los ingenieros Leal Jonathan, Jerónimo Rafael, Roden Rocky, Rada Fabián y Viloria Reinaldo en el Congreso Mexicano del Petróleo.
