Geo-Predicción: Inversión simultánea en impedancia y facies sísmicas para caracterizar contenido de roca/fluido en yacimientos de carbonatos.
El sureste de México está compuesto por formaciones carbonatadas de alto interés para la producción de hidrocarburos en la región. Principalmente formaciones de carbonatos dolomitizados que contienen aceite ligero.
La profundidad a la que se encuentran estos yacimientos esta alrededor de los 6,300 metros a 7,000 metros; con un espesor variado que puede ir desde los 50 metros a los 150 metros.
Asimismo, la caracterización de estos yacimientos se convierte en un reto para los tomadores de decisiones; y este es solucionado mediante la integración de información geológica, geofísica e información de producción del área de interés.
Durante el trabajo se implementó el algoritmo de inversión sísmica Ji-FI (Joint Inversion–Facies Inversión); en un campo con formaciones dolomitizadas y que presenta las condiciones peculiares del Sureste de México.
Ji-Fi, asimismo, es un algoritmo de inversión sísmica el cual considera en su solución los fenómenos discretos (facies); y continuos (impedancia en función de las facies) que son parte de la inversión sísmica.
Por lo tanto, los resultados obtenidos son una representación más precisa del fenómeno ocurrido en el subsuelo de yacimiento de carbonatos.
Te puede interesar: Datos sísmicos y reproducibilidad computacional
El enfoque de inversión sísmica que se describe en el flujo de trabajo propuesto es Inversión conjunta de facies e impedancia. El enfoque Ji-Fi, asimismo, es una inversión bayesiana realizada en los datos apilados por ángulos y que posee los siguientes beneficios:
No se requiere un modelo de baja frecuencia convencional. Otros enfoques de inversión sísmica requieren un modelo de baja frecuencia para compensar la información no presente dentro del ancho de banda sísmico.
La construcción, en tanto, de estos modelos de baja frecuencia requiere mucho tiempo y es vulnerable a generar un sesgo en los resultados finales de la inversión.
De acuerdo con el estudio, el enfoque Ji-Fi evitó estos problemas mediante el desarrollo iterativo del modelo de baja frecuencia; a partir de un conjunto de tendencias de la física de la roca que describen las propiedades elásticas de las facies individuales.
Las actualizaciones a la inversión basadas en nuevos datos de pozos pueden hacerse mucho más rápidamente usando el enfoque Ji-Fi; ya que todo lo que se requiere es una revisión de las tendencias de física de roca.
Sigue leyendo: Mejora de resolución sísmica con LMSi
Mayor uso de la información de física de las rocas de registros de pozos. Los modelos de física de roca por cada una de las facies litológicas de interés son insumos del algoritmo de inversión Ji-Fi.
Como resultado de la inversión Ji-fi se obtiene en un solo paso los volúmenes de Impedancia volúmenes de Facies Sísmicas con sentido geológico; y sin tener que aplicar ningún proceso matemático post-inversión.
Un aumento aparente de la resolución sísmica. El incremento aparente en la resolución también viene del enfoque mejorado para construir el modelo de baja frecuencia.
El desenfoque (smearing) de la información de baja frecuencia en el enfoque convencional resulta en un efecto de halo para el evento correspondiente en la arena con salmuera; y alrededor de los yacimientos de arenisca de gas objetivo.
Sin embargo, la estimación exacta de la información de baja frecuencia utilizando el método Ji-Fi resulta en capas mejor definidas.
Los ingenieros Dante Granados, Alejandro Salas, Adrien Caudron, Marco Vázquez, Alan Mur; Gabriela D’Aubeterre y Simón Payne presentaron el trabajo en la reciente edición del Congreso Mexicano del Petróleo (CMP).
