El texto técnico aborda la optimización multidimensional de atributos sísmicos mediante algoritmos evolutivos para la predicción de propiedades: aplicación en yacimientos no convencionales.
La predicción espacial de propiedades petrofísicas desempeña un papel fundamental en la industria de Exploración y Producción (E&P) de hidrocarburos. Estas propiedades no solo proporcionan información esencial para identificar las zonas más productivas, sino que también sirven como base para la identificación de nuevos prospectos.
En yacimientos no convencionales, es preponderante evaluar la calidad de la roca generadora y determinar sus condiciones geomecánicas. Consiguiendo así identificar sweet spots con mayor certidumbre y diseñar programas piloto y de desarrollo rentables.
En ese sentido, el contenido de Carbono Orgánico Total (COT) y la Fragilidad, representan dos de los parámetros más importantes. Actualmente, diversas metodologías se dedican a abordar el desafío de predicción de propiedades petrofísicas desde enfoques variados, que incluyen la aplicación de modelos empíricos, geoestadística y algoritmos de aprendizaje automático.
Sin embargo, muchas metodologías presentan limitaciones al no enfrentar el problema con un enfoque no lineal, multidimensional y ante la presencia de no unicidad. Estas características son inherentes entre propiedades físicas y demandan una aproximación más integral y compleja para su correcta interpretación.
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En este trabajo se presenta una técnica basada en un algoritmo evolutivo que utiliza un proceso de optimización natural (evolución) para predecir propiedades petrofísicas a partir de atributos elásticos, aplicada en yacimientos no convencionales.
La metodología consiste en establecer modelos predictivos multidimensionales a nivel de pozo. Y posteriormente, derivar volúmenes de propiedades petrofísicas a partir de la aplicación de los modelos sobre volúmenes de inversión sísmica simultánea.
Los resultados demuestran la alta precisión del algoritmo a nivel de pozo y de forma espacial, permitiendo así que el método pueda emplearse con confianza para derivar volúmenes de COT, Fragilidad y otras propiedades petrofísicas. Los cuales pueden ser utilizados como variables secundarias en los modelos geoestadísticos estáticos con mayor confianza que atributos sísmicos convencionales o elásticos.
El interés en los yacimientos no convencionales ha ido aumentado debido a la alta demanda de hidrocarburos a nivel mundial. Para la industria de E&P es preponderante maximizar el valor de estos yacimientos y reducir la incertidumbre a partir de la identificación precisa de sweet spots. Que permita posicionar pozos de forma apropiada para optimizar la producción y diseñar una adecuada estrategia de desarrollo. Por tal motivo, para este tipo de reservorios, evaluar la calidad de la roca almacén es fundamental.
Conclusiones
EMAA ha demostrado ser una herramienta robusta para predecir con alta certidumbre propiedades petrofísicas en yacimientos no convencionales a partir de la combinación inteligente de atributos elásticos y registros de pozo.
Los volúmenes obtenidos permiten caracterizar de manera integral los yacimientos no convencionales de una manera rápida y confiable, honrando el dato sísmico y de pozo en todo momento.
Es posible diseñar programas piloto y de desarrollo que maximicen la rentabilidad de los campos en función de los modelos multivariados.
La derivación de volúmenes de propiedades petrofísicas mediante EMAA representa una herramienta competitiva de Pemex con algoritmos comerciales. Se recomienda emplear los volúmenes de propiedades petrofísicas obtenidos como variables secundarias en la caracterización estática de yacimientos no convencionales. Dado que garantiza de entrada una mayor correlación, siendo ésta una premisa intrínseca de la mayoría de los modelos geoestadísticos.
La dirección de los ángulos de rotación determinados por EMAA en los modelos multivariados, poseen un significado estadístico en lo que respecta a la máxima varianza de la propiedad petrofísica de interés en el espacio multidimensional de los atributos. Estudiar estos ángulos podrían apoyar a comprender la física detrás de los modelos.
Los Ingenieros Ernesto G. López Briceño, Dámaso F. Contreras Tébar, José A. Guerrero Castro, Luis H. Santiago Garcia, Arnulfo Díaz Marín y Martín A. Díaz Viera (IMP) presentaron el trabajo en la reciente edición del Congreso Mexicano del Petróleo (CMP).