El estudio abordó la tipificación de rocas mediante unidades hidráulicas, empleando métodos de agrupamiento en el yacimiento Vivian y Chonta.
Ante la complejidad que representa la tipificación de rocas o el “rock typing”, asociada a la cantidad de datos que se pose, ;se propone la integración de algoritmos para el análisis de datos y la interpretación petrofísica como una alternativa innovadora, rápida y confiable.
En la propuesta se utilizó Machine Learning K-means, para el agrupamiento de los datos y el análisis de silueta. La herramienta nos ayudó a determinar el número de grupos para las unidades de flujo hidráulico basados en datos obtenidos de registros de pozo.
Se analizó el pozo 04 de Capahuari Sur, en el cual se determinó la presencia de 3 unidades de flujo hidráulico para los yacimientos Vivian y Chonta; utilizando datos de porosidad y permeabilidad en base a un método de clustering propuesto comparado con el método convencional plot de Lorentz.
La caracterización de reservorios fue vital para comprender la heterogeneidad del reservorio y obtener una predicción con menor incertidumbre.
Los datos de petrofísica que se obtienen de registros de pozo debe se analizaron con innovadoras soluciones; mientras que la aplicación de K-means nos brindó una clasificación de Unidades de Flujo más rápida y confiable.
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El rock typing nos indicó la presencia de 3 unidades de flujo hidráulica para cada reservorio Vivian y Chonta. Basados en datos de porosidad y permeabilidad, es consistente y validada para el método de clustering propuesto con respecto a un workflow convencional de rock typing.
La metodología propuesta ofreció una manera rápida, sencilla e innovadora con resultados verídicos y confiables que se ajustan a la realidad.
Los ingenieros Victor Paul Ricaldi Justo, Joel Emanuel Pezo Paredes, Tania Maruly Laupa Antay; Nelson Miguel Torres Aguirre y Marielle Allice Martínez Meléndez presentaron el trabajo en la reciente edición del Congreso Mexicano del Petróleo (CMP).
