El texto aborda el diagnóstico de la dinámica de fluidos en yacimientos naturalmente fracturados gigantes de aceite pesado a través de su gravedad específica.
En la literatura técnica se cuenta con precedentes del uso de °API para realizar análisis de ingeniería de yacimientos. En dichas publicaciones los estudios realizados fueron llevados a cabo en yacimientos de aceite volátil con un valor promedio de 40° API. Por lo que no se cuenta con un trabajo que demuestre su aplicación para yacimientos de aceite pesado.
Dicho lo anterior, en este trabajo se utilizaron técnicas de análisis de datos para analizar el comportamiento de los °API obtenidos de las muestras de aceite de los pozos productores de los yacimientos K, M y Z para evaluar la factibilidad de aplicar el monitoreo de los °API como una herramienta útil para los estudios de ingeniería de yacimientos.
Para este trabajo fue necesario implementar los procesos básicos de la ciencia de datos, los cuales se enlistan a continuación:
-Recopilación y análisis de la información
-Procesamiento de la información
-Aplicación de algoritmos de análisis de datos
-Interpretación de los resultados utilizando ingeniería de yacimientos
Como resultado del trabajo se identificaron tendencias claras en el comportamiento de los °API que fueron utilizados para:
-Identificación de áreas con potencial de desarrollo y zonas con alta probabilidad de producir con alta RGA.
-Detección de zonas con diferente comportamiento dinámico.
-Evaluación del impacto en la distribución de la inyección de nitrógeno
-Identificación de zonas preferenciales de entrada del acuífero.
Finalmente, en este trabajo se demuestra que el monitoreo de los °API puede ser una herramienta que genere valor agregado en los análisis de ingeniería de yacimientos.
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El proyecto KMZ inició su producción con el Campo K hace 41 años. Seguido del campo M hace 36 años y por último el campo Z con 28 años. Pese a su longevidad continúa siendo el principal proyecto de producción de la MNE con una producción diaria de 620 Mbls de aceite, representando el 40% de la producción nacional.
Los yacimientos del proyecto son productores de aceite pesado en la formación Cretácico Superior. Se encuentran comunicados hidráulicamente a través de un acuífero de baja intensidad. Las diferencias de presión estática entre estos yacimientos son mínimas debido a una transmisibilidad hidráulica producto de altos valores de permeabilidad en el medio fracturado
La formación cretácica de los campos se comprende de brechas dolomitizadas con porosidades de 9-10%, saturación de agua entre 11-21%. Estos yacimientos presentan un comportamiento dinámico muy particular. Debido principalmente a los altos valores de permeabilidad vertical de las fracturas que favorecen la segregación de fases de forma prácticamente inmediata. Observándose fenómenos como la formación de conos de agua y gas al incorporar los pozos a producción y un avance uniforme de los contactos gas-aceite y agua- aceite.
La inyección de nitrógeno se realiza en el casquete de gas de los yacimientos, provocando un incremento en la concentración molar de nitrógeno del casquete de gas. Adicional al mantenimiento de presión de los yacimientos, la inyección de nitrógeno tiene como objetivo reducir el avance del contacto agua-aceite. Lo cual solo es posible si se logra alcanzar un factor de reemplazo del 100%. La inyección de nitrógeno, la entrada de agua a los yacimientos y el abatimiento de presión son aspectos que influyen en el comportamiento de la ventana dinámica de aceite. La cual debe ser monitoreada de forma muy precisa, utilizando toda la información disponible.
Conclusiones
El análisis del comportamiento de los grados API puede proporcionar información valiosa, incluso en yacimientos de aceite pesado.
En este trabajo se utilizaron los o API para:
-Identificación de áreas con potencial de desarrollo y zonas con alta probabilidad
de producir con alta RGA.
-Identificación de zonas con diferentes características dinámicas. o Evaluación de la distribución de inyección de nitrógeno.
-Identificación de zonas preferenciales de entrada del acuífero
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser utilizados para el manejo de gran cantidad de información e identificación rápida de tendencias.
Es importante contar con el conocimiento básico de comportamiento de fluidos para poder interpretar los resultados de los algoritmos de aprendizaje automático. De otra forma se pueden emitir conclusiones que no aporten valor al desarrollo de los yacimientos.
El método de KNN vecinos es una técnica de aprendizaje no supervisado que permite reemplazar valores nulos por el valor considerado más “probable” utilizando la información de la base de datos. En la siguiente figura se resume el funcionamiento del algoritmo, junto con una representación esquemática.
Los Ingenieros Carol Areli Bautista Rosales, Jorge Enrique Paredes Enciso, Humberto Ivan Santiago Reyes, Yuliana Ivette Torres García y César Israel Mendez Torres presentaron el trabajo en la reciente edición del Congreso Mexicano del Petróleo (CMP).
