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Inversión sísmica estocástica y Redes Neuronales para la predicción de Litotipos y Porosidad

Inversión sísmica estocástica y Redes Neuronales para la predicción de Litotipos y Porosidad

Inversión sísmica estocástica y Redes Neuronales para la predicción de Litotipos y Porosidad en un yacimiento carbonatado de edad Cretácico Medio.

 

Generalmente los yacimientos petroleros relacionados a ambientes carbonatados de edad Cretácico-Jurásico en México y alrededor del mundo, tienen una respuesta sísmica limitada para lograr caracterizar la variación del medio poroso.

 

Esto se debe principalmente a dos razones: 1. El pobre contraste de impedancias entre la roca-fluido presente en el yacimiento y el medio que lo rodea (background). 2. las limitantes del dato sísmico para dar respuesta a las variaciones acústicas y elásticas del medio.

 

En el presente caso de estudio, se tiene un yacimiento carbonatado de edad Cretácico Medio. El cual, debido al tipo de ambiente sedimentario relacionado a arrecifes de plataforma, presenta porosidades de hasta 15 %. Lo cual desde el punto de vista petroelástico, genera una respuesta acústica para discretizar tanto las rocas en el yacimiento como la variación de porosidad. Con esto es posible estimar a partir del dato sísmico la Impedancia acústica y con ella lograr caracterizar tanto el medio poroso como los contrastes litológicos del yacimiento.

 

De esta forma, se llevó a cabo una inversión sísmica estocástica de Impedancia acústica con la que se estimó utilizando Redes Neuronales. Y probabilidad Bayesiana la porosidad efectiva del medio y posteriormente se generaron volúmenes de litofacies.

 

Con ello fue posible contar con la caracterización del yacimiento y determinar sus variaciones litológicas y de porosidad.

 

Asimismo, con el presente trabajo se logró identificar zonas de buenas condiciones petrofísicas para el futuro desarrollo del yacimiento.

 

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El campo de estudio se localiza en la Región Norte de México. Corresponde a un crecimiento arrecifal (buildup) de edad Cretácico Medio con producción de gas y condensado en rocas de porosidad entre 4-16%. Cuya variación depende de dos aspectos principales: 1. La complejidad sedimentología, donde las rocas varían de mudstone a wackstone de bancos de bioclastos y facies lagunares a rudistas de sistemas arrecifales. 2. Los procesos diagenéticos evidenciando porosidades de origen intrafosilar, intercristalina, por disolución y de fractura.

 

El dato sísmico que cubre el área de estudio fue adquirido en 2013. A la fecha cuenta con dos procesamientos en tiempo y cuatro reprocesos sísmicos en profundidad. Dos de los cuales están enfocados al yacimiento en estudio el cual ha sido probado por pozos que han perforado hasta 660 ms de columna geológica de edades Cretácico-Jurásico.

 

Las principales unidades productoras son tres, las cuales corresponden a edades que van del Cretácico Inferior al Cretácico Medio.

 

Se cuenta con información de registros de pozo, en particular sónico-densidad y un set completo para realizar análisis de física de rocas. Modelos petrofísicos y sismogramas sintéticos en pozos distribuidos a lo largo de la estructura de los yacimientos petroleros.

 

Tanto la información sísmica como la de pozos, se usaron para llevar a cabo una inversión sísmica estocástica de Impedancia. Posteriormente con el producto de Impedancia se realizaron las estimaciones de la porosidad y litotipos mediante la implementación de una red neuronal supervisada con información de pozos y paralelamente la aplicación de probabilidad Bayesiana.

 

Conclusiones

 

Tal como se esperaba, los resultados obtenidos concuerdan con los pozos involucrados en el proceso de inversión estocástica para representar la impedancia acústica. La porosidad y litotipos estimados con redes neuronales y probabilidad Bayesiana. Pero aun de mayor relevancia es el nivel de predicción de Impedancia, Porosidad y Litotipos para aquellos pozos que no fueron involucrados en el proceso. Lo cual representa una alta capacidad de predicción tanto de Redes Neuronales como de la probabilidad Bayesiana. No solo para un futuro desarrollo y propuesta de nuevas localizaciones si no también para la correcta caracterización y distribución de propiedades geológicas presentes en el subsuelo.

 

El presente estudio mostró la aplicación de inversión sísmica estocástica para la estimación de Impedancia acústica sobre datos sísmicos de reflexión.

 

Mediante la implementación de probabilidad Bayesiana y Redes Neuronales Supervisadas, se estimaron las propiedades de Porosidad y Litotipos a nivel del área de interés.

 

Se mostró la superioridad de la probabilidad Bayesiana sobre Redes Neuronales supervisadas en relación con la predicción de Porosidad y Litotipos.

 

Utilizando pozos de control que no fueron involucrados durante el proceso de inversión estocástica, se verificó y eligieron los escenarios que mejor predecían la Porosidad y los Litotipos.

 

Los mapas de Porosidad extraída para stratal slices correspondientes a la unidad estratigráfica 2. Muestran consistencia con datos de producción acumulada, evidenciando aquellas zonas de mejores condiciones de calidad de roca y probabilidad de contener Hc ́s.

 

Los Ingenieros Erik Camacho Ramirez y Norma Elizabeth Garrido Martinez presentaron el trabajo en la reciente edición del Congreso Mexicano del Petróleo (CMP).

 

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