ISSN-e: 3006-9467; ISSN: 0016-7975 / 1011-9565
Petrofísica/Petrophysics/Petrofísica
Alfonso Quaglia
Ing°Geó°, MSc. Inter-Rock, C. A., Correo-e: quagliaa@inter-rock-ca.com
Miguel La Cruz
Ing°Geó°, Inter-Rock, C. A., Correo-e: mislap87@gmail.com
Alfredo Fernández
Ing°Geof°, MSc, Eliis Seismic Interpretation, Correo-e: Alfrefernandez86@gmail.com
Rafael Panesso
Ing°Geó°, Esp, Inter-Rock, C. A., Correo-e: panessor@inter-rock-ca.com
Marlene Villalba
Ing°Petró°, PhD, Inter-Rock, C. A., Correo-e: Villalbam@inter-rock-ca.com
Recibido: 28-10-22; Aprobado: 25-11-22
Abstract
The main objective of this work was to develop a workflow that would allow clearly establishing steps for the optimization of petrophysical analysis results from the correction, editing, and preparation of well log data. For this purpose, conventional well profiles and original lithological logs were used, edited by means of computerized modules using the Interactive Petrophysics IP® tool, based on the Log Certification methodology applied by the Inter-Rock consulting company. Six (6) wells were considered for two projects: (A) “Reservoir Characterization” for the South American case study and (B) “Seismic Evaluation” for the North American case study, using 3 wells in each project. Anomalous values were identified in conventional records consisting of Gamma Rays (GR), Neutron (NPHI), Density (RHOB), Sonic (DT) and others, therefore, using methods such as normalization and probabilistic prediction, corrected records were generated and synthetics to perform petrophysical calculations in order to compare results that would demonstrate how inadequate data would affect the final answers in both projects. Finally, a workflow was documented that made it possible to determine a flowchart fully compatible with “machine learning” and artificial intelligence that would serve as the basis for trying to fully automate future “Certification of records” processes.
Resumen
El objetivo principal de este trabajo fue elaborar un flujo de trabajo que permitiera establecer claramente pasos para la optimización de los resultados de análisis petrofísicos a partir de la corrección, edición y preparación de datos de registros de pozos. Para tal fin, se utilizaron perfiles convencionales de pozo y registros litológicos originales, editados mediante módulos computarizados empleando la herramienta Interactive Petrophysics IP®, partiendo de la metodología para Certificación de Registros aplicada por la empresa consultora Inter-Rock. Se consideraron seis (6) pozos para dos proyectos: (A) “Caracterización de Yacimientos” para el caso de estudio de Suramérica y (B) “Evaluación Sísmica” para el caso de estudio de Norteamérica, utilizando 3 pozos en cada proyecto. Valores anómalos fueron identificados en los registros convencionales que constaban de Rayos Gamma (GR), Neutrón (NPHI), Densidad (RHOB), Sónico (DT) y otros, por lo que, mediante métodos como normalización y predicción probabilística se generaron registros corregidos y sintéticos para realizar cálculos petrofísicos de manera de poder comparar resultados que demostrarían la manera en la que datos inadecuados afectarían las respuestas finales en ambos proyectos. Finalmente, se documentó un flujo de trabajo que permitió determinar un flujograma totalmente compatible con “aprendizaje de maquina” e inteligencia artificial que serviría de base para tratar de automatizar completamente futuros procesos de “Certificación de registros”.
Resumo
O principal objetivo deste trabalho foi desenvolver um fluxo de trabalho que permitisse estabelecer claramente etapas para a otimização dos resultados de análises petrofísicas a partir da correção, edição e preparação de dados de perfil de poço. Para tanto, foram utilizados perfis de poços convencionais e perfis litológicos originais, editados por meio de módulos computadorizados utilizando a ferramenta Interactive Petrophysics IP®, baseada na metodologia Log Certification aplicada pela consultoria Inter-Rock. Seis (6) poços foram considerados para dois projetos: (A) “Caracterização do Reservatório” para o estudo de caso da América do Sul e (B) “Avaliação Sísmica” para o estudo de caso da América do Norte, utilizando 3 poços em cada projeto. Valores anômalos foram identificados em registros convencionais constituídos por Raios Gama (GR), Nêutrons (NPHI), Densidade (RHOB), Sônicos (DT) e outros, portanto, utilizando métodos como normalização e previsão probabilística, foram gerados registros corrigidos e sintéticos para realizar cálculos petrofísicos a fim de comparar resultados que demonstrariam como dados inadequados afetariam as respostas finais em ambos os projetos. Por fim, foi documentado um fluxo de trabalho que permitiu determinar um fluxograma totalmente compatível com "aprendizado de máquina" e inteligência artificial que serviria de base para tentar automatizar totalmente os futuros processos de "Certificação de registros".
Palabras clave/Keywords/Palabras-chave:
Adaptation and preparation of data, adecuación y preparación de datos, adequação e preparação de dados, aprendizagem automatizada, aprendizaje automatizado, artificial intelligence, caracterização de yacimientos, caracterización de yacimientos, certificação de registros, certificación de registros, certification of records, characterization of deposits, estudios petrofísicos, estudios sísmicos, estudos petrofísicos, estudos sísmicos, inteligencia artificial, inteligência artificial, machine learning, optimización de resultados de análisis petrofísicos, optimization of petrophysical analysis results, otimização de resultados de análises petrofísicas, petrophysical properties, petrophysical studies, propiedades petrofísicas, propriedades petrofísicas, seismic studies.
Citar así/Cite like this/Citação assim: Quaglia et al. (2022) o (Quaglia et al., 2022).
Referenciar así/Reference like this/Referência como esta:
Quaglia, A., La Cruz, M., Fernández, A., Panesso, R., Villalba, M. (2022, diciembre). Flujo de trabajo para el control de calidad, adecuación y preparación de datos de registros de pozos en proyectos de caracterización de yacimientos y análisis sísmico. Casos de estudio en norte y sur América. Geominas 50(89). 77-103.
Introducción
Los registros de pozos son el resultado del uso de herramientas en pozos perforados con el fin común de obtener una descripción de la litología presente en el pozo, así como la presencia de material de valor económico encontrado en zonas prospectivas de las formaciones presentes. La información de registros se recibe comúnmente en formato (.LAS), los cuales contienen respuestas de las distintas herramientas que reciben información a partir de diversos estímulos transmitidos desde el pozo y en contacto con la formación, según su naturaleza y clasificación. El principio de cada herramienta se ha de cumplir en cada caso según el ambiente de perforación, a lo largo de un hoyo que se asemeja al tamaño de la mecha utilizada, formaciones saturadas con fluidos de yacimientos y fluidos de formación. Los datos y valores adquiridos a partir de herramientas de grabación con frecuencia son afectados y presentan “ruidos” a consecuencia de factores ambientales. Estos factores, a pesar de que no pueden ser evitados en su totalidad debido a la naturaleza cambiante de la corteza terrestre y sus distintos procesos diagenéticos de formaciones, pueden ser sorteados y minimizados mediante correcciones aplicadas a datos obtenidos para obtener valores más ajustados a resultados verosímiles o esperados según el conocimiento que se tenga del área de estudio. Precisamente por esto, esta investigación se fundamenta en un flujo de trabajo en el cual se han establecidos una serie de pasos e indicaciones a tomar en cuenta durante la corrección de datos afectados por varios factores que ocurren durante la perforación de pozos y grabación de datos de registros, y así obtener el mejor resultado posible de un estudio geológico o caracterización de yacimientos en el menor tiempo posible, sin descuidar la calidad del mismo y tomando en cuenta la importancia que tienen los resultados que reflejen la naturaleza del subsuelo y su potencial económico. Con el fin de tener una integración óptima de la información disponible para este proyecto se planteó de manera explícita la situación objeto de la investigación y los objetivos a desarrollar. También se mencionaron los rasgos característicos y los fundamentos teóricos de la zona de interés. Los datos suministrados por la empresa Inter-Rock están sujetos a políticas de confidencialidad, por lo tanto, no se darán detalles de ubicación geográfica exacta, ni nombres reales de los pozos objeto de estudio. Sin embargo, se puede comentar que los yacimientos del área de estudio se encuentran ubicados geográficamente en Norte América y Sur América. En el caso de los pozos ubicados geográficamente en América del Sur, el marco estratigráfico está formado por tres formaciones; dos de ellas pertenecientes al Carbonífero Pensilvánico y que hemos denominado con las letras “X” y “Y”, y la tercera perteneciente al Carbonífero Misisipiense representado por la letra “Z”, Las formaciones “X” y “Y” presentan litologías variadas entre areniscas y rocas calcáreas. La formación “Z” se caracteriza por mayor contenido calcáreo. En el caso de los pozos ubicados geográficamente en América del Norte se denotan tres formaciones, nombradas por razones de confidencialidad “A” (Paleoceno), “B” (Paleoceno), y “C” (Pérmico), con una formación de sal de casi 1.000 pies de espesor y presencia de calizas y dolomitas en menor medida en sus distintas profundidades. El ambiente de formación es probablemente marino cerrado a semicerrado, al haber una extensa formación de sal y anhidrita en menor medida, precedida y sucedida por material calcáreo.
Antecedentes
Theys, P. (1999) en su libro “Log data adquisition and quality control” estipula que en cada uno de los pasos del ciclo de adquisición de data existen fuentes potenciales de error, listados en tres grupos: Errores aleatorios que afectan la precisión de la medición; errores sistemáticos que afectan la precisión de la medición y errores en la locación de sensores. Theys, explica que las correcciones de los registros por efectos ambientales son realizadas en diferentes pasos del ciclo de la data; algunos no pueden ser separados de la herramienta de registro, otras son realizadas en el momento en que la herramienta se encuentra en el hoyo, otras son realizadas en la superficie y algunas en el centro de computación mediante diversos pasos necesitando modelados que permitan la comprensión de efectos ambientales combinados que causen error. En este trabajo se puede evidenciar el tratamiento que debe recibir la data proveniente de registros de pozos y los diversos factores ambientales que pueden provocar errores en los registros.
Krygowski, D. (2003) en la “Guide to petrophysical interpretation” así como en el libro de Schlumberger “Principios/aplicaciones de la interpretación de registros” Se mencionan las correcciones que es posible realizar para los registros de pozos más comunes, permitiendo conocer qué efectos provocados por causa ambiental pueden ser corregidos, de manera individualizada.
Caparrini, N. (2006) en su trabajo de grado “Interpretación y correlación de registros geofísicos en sondeos de captación de aguas subterráneas para la caracterización hidrogeológica y la gestión de la explotación” enuncia la corrección de tendencias de los registros de pozos y explica que “Se denominan como tales a las variaciones de carácter global que sufren algunos registros geofísicos debido a cambios de ciertas características del entorno de medida a lo largo de los sondeos”. Explica a continuación que “Para una correcta interpretación de los registros se debe realizar un tratamiento previo para eliminar ciertos efectos derivados del sistema de medida, espesor de las capas, geometría del pozo, temperatura, densidad o conductividad del lodo, que apantallan los resultados de parámetros medidos”, señalando la importancia del tratamiento previo de los registros para su correcto aprovechamiento.
Barbato, R., Quaglia, A., Panesso, R., Porras, J., & Soria, J. (2006) en el Paper del SPE 104072-PP “Log data preparation: A real opportunity to save money and time!” introducen de manera sistemática y detallada cada uno de los pasos del proceso de “Certificación de registros” generado por la empresa Inter-Rock, estableciendo especificaciones precisas e indicando los beneficios que representa el aplicar este flujo de trabajo.
López, M. (2013) en su trabajo de grado “Petrofísica y efectos ambientales en registros geofísicos de pozos” manifiesta los efectos ambientales que afectan en mayor o menor medida a alguno o varios de los registros geofísicos de pozos como lo son el diámetro de pozo, la densidad del lodo, la salinidad del lodo, el espesor de enjarre, la excentricidad, el diámetro de invasión de filtrado, la salinidad de la formación, la presión, temperatura y espesor de capa.
Metodología
La presente investigación consiste en una investigación descriptiva; Arias, F. (2012), ya que se explica el comportamiento y los efectos que tiene un flujo de trabajo ya creado, probado, aplicado y establecido, como lo es el proceso de “Certificación de registros” desarrollado por la empresa Inter-Rock. Por otro lado, el diseño de investigación del presente estudio es de tipo documental y de campo. Según Arias, F. (2012) el cual afirma que “La investigación documental es un proceso basado en la búsqueda, recuperación, análisis, crítica e interpretación de datos secundarios, es decir, los obtenidos y registrados por otros investigadores en fuentes documentales: impresas, audiovisuales o electrónicas. Como en toda investigación, el propósito de este flujo de trabajo es el aporte de nuevos conocimientos. Para poder alcanzar los objetivos previstos fue necesario establecer un plan de trabajo el cual contempla los pasos siguientes ilustrados en la (Figura 1).
Figura 1. Flujograma de trabajo para la metodología.
Revisión de los flujos de trabajos preexistentes de la empresa Inter-Rock para el control de calidad y certificación de registros de pozos.
La empresa consultora Inter-Rock cuenta con un flujo de trabajo estandarizado y que ha sido optimizado a través de los años, el cual se toma como punto de partida para la elaboración del presente trabajo de investigación. Dicho flujo de trabajo consta de varias fases las cuales se muestran en la figura 2.
Inventario. El proceso de certificación de registros, de manera generalizada, comienza con el procedimiento de recopilación y organización de data e información en diversas carpetas para su manejo óptimo, mediante la aplicación de formatos preestablecidos que facilitan la estructuración y clasificación de la información de manera rápida. Este procedimiento se conoce como Inventario. En este proceso la información proveniente del cliente es obtenida y organizada, para luego extraer los datos esenciales de los registros a certificar, entre los cuales se encuentran los datos de cabezal. A medida que se extrae la información proveniente del cabezal del registro, se introduce en distintos formatos que pueden ser utilizados para generar un inventario sencillo o un inventario detallado. En la tabla de inventario detallado se agrega, además de la información colocada en el inventario sencillo, información como el código de la imagen (.TIF). Así como también, la formación, campo, compañía de servicio, fecha, unidades, profundidad de revestidor (casing), entre otros datos. Es conveniente no dejar por fuera ningún dato de cabezal, por más irrelevante que parezca, ya que podría ser de mucha utilidad a la hora de dilucidar incógnitas en cualquier estudio o proyecto.
Figura 2. Flujo de trabajo de Inter-Rock para certificación de registros.
Diagramación. A partir de este punto, puede realizarse un diagrama con la información de cada uno de los pozos involucrados en el estudio, con el objetivo de representar gráficamente y de manera práctica los datos disponibles.
Planificación. A continuación, se considera la información inventariada, la cual es suministrada mayormente en imágenes formato .tiff, y se organiza una estructura de trabajo a seguir según las condiciones y calidad de la data, para proceder de una manera óptima y rápida hacia la generación de archivos utilizables por cualquier plataforma de software.
Vectorización. Uno de los pasos primordiales en el proceso de certificación de registros lo constituye la vectorización de los registros o tramos/curvas de pozos requeridos, mediante la herramienta de software NeuraLog.
Certificación. Una vez caracterizada y completada la data disponible en los formatos requeridos, se tienen los elementos necesarios para planificar proceso medular de la Certificación de registros, el cual consta de las ediciones, reconstrucciones y empalme de curvas resultantes. Se procede a editar los registros generados por el programa NeuraLog en formato .LAS a partir de las imágenes en formato .tiff para eliminar tanto valores anómalos como valores nulos y negativos donde no se justifique su presencia, re-escalamiento, corrección de SP por deriva, etc. Luego se procede a realizar ajustes de profundidad y empalmes de curvas, entre otros. (Figura 3). Todo este proceso se realiza mediante el software Interactive Petrophysics, herramienta útil para la edición de los correspondientes archivos en formato .LAS.
Figura 3. Ajuste de profundidad de curvas mediante software Interactive Petrophysics (IP™).
Documentación. Por último, en esta etapa, se procede a archivar y documentar, estructurada y ordenadamente, las mejoras realizadas para de manera subsiguiente realizar la presentación del producto final. Mediante esta metodología se garantiza que el dato digital resultante sea reproducción más completa y fiel del dato original. (Barbato et al. Congreso Mexicano del petróleo. SPE. 2006). Como se mencionó anteriormente, este proceso se ha mejorado en los últimos años, integrando la experiencia con las tecnologías emergente de manera que los archivos de registros resultantes de este proceso sean cada vez más representativos de las características de las áreas de estudio sin sacrificar la calidad de los mismos. (Figura 4). Estos resultados serán sometidos a un flujo de trabajo complementario que hemos denominado “ediciones especiales”.
Figura 4. Flujo de trabajo de Certificación de Registros de Pozos, Inter-Rock.
La empresa Inter-Rock, C. A., cuenta en su base de datos con información de registros que provienen de estudios realizados en campos ubicados en diversas áreas geográficas a nivel global, entre las cuales se encuentran: Norte y Sur América, las cuales estaban previamente organizados e inventariados. Se evaluó la disponibilidad de registros convencionales (Rayos Gamma, Resistividad, Densidad, Neutrón y Acústicos); y registros de imágenes (o interpretaciones previas) como requisito mínimo para la selección de los pozos de estudio. Adicionalmente, se ubicó información de núcleos, topes de las unidades, informes finales, historias de pozos y sísmica de uno de los campos a estudiar para su posterior comparación vs sismograma sintético.
Análisis de causas que generan incertidumbre y alteraciones en las propiedades obtenidas a través de los registros de pozos y algunos métodos para corregir o mejorar dichas alteraciones.
Causas más comunes que generan incertidumbre: Existen numerosas fuentes de información e indicios a partir de los cuales se puede hacer un diagnóstico de la calidad de los registros y por consiguiente tener idea de la incertidumbre de estos. Entre estas fuentes están los problemas de calibración de las herramientas, los problemas operaciones donde se presenten irregularidades del hoyo de perforación, especificaciones no contempladas para el entorno del pozo tales como presión, temperatura, etc… En la actualidad, la evolución de la tecnología y el uso de un enfoque de factibilidad previo y preplanificación/conceptualización para los proyectos, hace posible generar técnicas y especificaciones técnicas precisas que permiten la generación de un “flujo de trabajo” que disminuyen o eliminan los efectos de los problemas antes mencionados y, además, agrega valor para cualquier proyecto que utilice estos resultados.
Para este trabajo fueron creados dos proyectos que denominamos: “Caracterización de Yacimientos (A)” y “Evaluación Sísmica (B)”, con el objetivo de evaluar la mejora de resultados de dichos proyectos mediante la aplicación de un flujograma que permitiera y facilitara la adecuación y corrección de registros. Por ejemplo, en los proyectos A y B se analizaron visualmente los registros de Caliper vs tamaño de la mecha (bit size) y se determinó la presencia de derrumbes importantes en los pozos seleccionados, en algunos ellos, se identificaron derrumbes de hasta 5 pulgadas, los cuales pueden afectar la calidad de registros, y consecuentemente la calidad de los resultados de estudios realizados.
Proyecto de Caracterización de yacimientos (A): para este proyecto se emplearon tres pozos denominados “Y”, “J” y “C”. Luego fueron cargadas cada una de las curvas de registros presentes en dichos pozos, siguiendo la plantilla con el formato usado por la empresa Inter-Rock en su metodología de trabajo, desplegando cada una de las curvas en pistas (tracks) según categorías como “Correlación” que contiene Registros de Caliper (CALI), Gamma Ray (GR) y Potencial Espontáneo (SP), “Resistividad” que contiene (RD,RM y RS), “DEN/NEUT” conteniendo (Densidad/Neutrón) y Acústico con curvas de (DT,DTS). Se utilizó el pozo designado con la letra “J” para ilustrar los procesos al ser el pozo más completo, ya que cuenta con registro sónico.
Algunos pozos no poseían el registro de tamaño de mecha (Bit Size), por lo cual se obtuvieron dichos valores a partir de los datos de cabezal de los archivos certificados o directamente de los archivos .tiff de cada pozo. Esto demuestra la importancia que tiene el cabezal del pozo. Posteriormente se generó dicho registro mediante el módulo del software Interactive Petrophysics “Calculation – User Formula” con el objetivo de analizar de manera visual la presencia de revoques y derrumbes con mayor facilidad, al comparar el registro de tamaño de mecha (bit size) con el registro de Caliper. La figura 5 muestra al pozo “J” según formato y plantilla de Inter Rock, C. A.
Figura. 5 Ilustración de curva de tamaño de mecha versus Caliper. Pozo “J”.
Proyecto de Evaluación Sísmica (B): Para este proyecto se emplearon tres pozos denominados Well-1, Well-2 y Well-3. Luego fueron cargadas cada una de las curvas de registros presentes en dichos pozos, siguiendo la plantilla con el formato usado por la empresa Inter-Rock en su metodología de trabajo, desplegando cada una de las curvas en pistas (tracks) según categorías como “Correlación”, “Resistividad”, “Densidad/Neutrón” y “Acústico”. (Figura 6).
Figura 6. Registros convencionales tipo GR, RT, RHOB, NPHI DT y descripción Mineralógica para el Proyecto de Evaluación Sísmica (B).
En este proyecto, y con el objetivo de analizar de manera visual la presencia de revoques y derrumbes, se comparó el registro de tamaño de mecha (bit size) con el registro de Caliper, (Figura 7); la cual muestra como pozo objetivo o (target) al pozo ubicado a la derecha denominado Well-3. El motivo de haber seleccionado este pozo se debió a que estaba menos afectado por derrumbes y presentaba la mejor calidad de registros, conclusión obtenida al analizar los registros de corrección de densidad (DRHO), Caliper y registro de tensión, según plantilla empleada por Inter Rock.
Figura 7. Comparación de registros convencionales tipo GR, BS y Caliper. Pozos del proyecto de análisis sísmico (B). A la derecha Pozo Clave (Well-3).
Algunos métodos para corregir, mejorar o reconstruir curvas con alteraciones en la calidad de los registros:
En el caso de los proyectos “Caracterización de yacimientos” y “Evaluación sísmica” se utilizaron una serie de procesamientos basados en predicción probabilística y reconstrucción de curvas de registros, que a efectos de flujo de trabajo llamaremos “Ediciones especiales”. Cada uno de dichos procesamientos dio un resultado distinto, por lo cual procedemos a efectuar todos ellos con el objetivo de utilizar los datos resultantes como datos de entrada (inputs) para comparar cada uno y seleccionar el resultado más consistente, basándose en la interpretación de dichos resultados. Entre las ediciones especiales se encuentran las regresiones simples y múltiples, redes neuronales, lógica difusa y mapas auto-organizados.
Como punto de partida se empleó el procedimiento de certificación establecido por la empresa consultora Inter-Rock, el cual ha sido optimizado a través de los años; luego describiremos a continuación una serie de métodos (REF. Margaret Rouse. Inteligencia artificial o IA), que se han agregado en función de las necesidades de los proyectos estudiados, tanto el de caracterización de yacimientos (A) como el de análisis sísmico (B), con la idea de complementar y generar un flujo de trabajo integral para el control de calidad, adecuación y preparación de datos de registros de pozos.
Regresiones simples: Los modelos de regresión lineal se utilizan para mostrar o anticipar la conexión entre dos factores. El factor que se anticipa (el factor que la condición entiende) se conoce como la variable necesitada. Los componentes que se utilizan para prever la estimación de la variable dependiente se conocen como variables independientes.
Regresiones Lineales Múltiples: la Regresión lineal múltiple representa un modelo de relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes mediante una función lineal, una función que no será necesariamente una recta, como sucedía con la Regresión lineal simple, sino un plano (si tenemos dos variables independientes) o un hiperplano (si tenemos más de dos variables independientes).
Inteligencia Artificial (IA): En términos simples, inteligencia artificial (IA) se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y podrían mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan. La inteligencia artificial o IA (Artificial Intelligence, o AI en inglés) es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para el uso de la información), el razonamiento (usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección. Las aplicaciones particulares de la AI incluyen sistemas expertos, reconocimiento de voz y visión artificial empleando redes neuronales, aprendizaje de máquina, etc.
Lógica Difusa: La lógica difusa es un enfoque computacional basado en “grados de verdad o pertenencia” a diferencia de la tradicional lógica booleana de “verdadero o falso” (1 o 0), en la que se basa la computación moderna. El concepto de lógica difusa fue propuesto por primera vez en la década de 1960 por el Dr. Lotfy Zadeh cuando se encontraba trabajando en el problema de la comprensión del lenguaje natural o humano por parte de los computadores.
Mapas Auto-organizados (SOM) IPTM: Un mapa autoorganizado (SOM) o mapa de características autoorganizadas (SOFM) es una técnica de aprendizaje automático no supervisada que se utiliza para producir una representación de baja dimensión (típicamente bidimensional) de un conjunto de datos de mayor dimensión mientras se preserva la estructura topológica de los datos. Por ejemplo, un conjunto de datos con variables medidas en observaciones podría representarse como grupos de observaciones con valores similares para las variables. Estos grupos luego podrían visualizarse como un "mapa" bidimensional de modo que las observaciones en los grupos proximales tengan valores más similares que las observaciones en los grupos distales. Esto puede hacer que los datos de alta dimensión sean más fáciles de visualizar y analizar.
En el caso de los registros de resistividad, estos no son incluidos en la generación de registros sintéticos ni en los procesos de normalización debido a su naturaleza y valores que dependen del tipo de fluido contenido en las rocas.
No podemos dejar de mencionar la “Normalización de registros”, proceso que se emplea para identificar y eliminar errores sistemáticos de los datos de registro de pozos, de manera que se puedan obtener resultados confiables para la evaluación de yacimientos, resolviendo problemas difíciles de correlación y modelado sísmico. Para ello hay que definir “pozos clave” que están relacionados con patrones litológicos regionales. Las comparaciones entre pozos se realizan mediante histogramas, gráficos cruzados, gráficos de profundidad y mediciones estadísticas. Los factores a considerar en la planificación de un proyecto de normalización incluyen los tipos de rocas y los patrones de compactación en el área de estudio, la rugosidad del pozo, los tipos de curvas y la estratigrafía. Adicionalmente, se proporcionan pautas para evitar la introducción de inexactitudes eventuales. (SPWLA)
En los proyectos considerados para esta investigación se llevaron a cabo una serie de correcciones y normalizaciones de curvas con respecto a un pozo control (target) previamente seleccionado donde se consideró necesario y se pudo observar profundidades similares. Estos pozos clave son los que mejor representaban la formación estudiada, tenían menor afectación por derrumbes y poseían la mejor calidad de registros de corrección de densidad (DRHO), Caliper y registro de tensión. Al analizar visualmente los registros de Caliper vs tamaño de la mecha (bit size) se determinó la presencia de derrumbes importantes en varios pozos de ambos proyectos, designando el Pozo “J” como pozo clave para el proyecto de Caracterización de Yacimientos por el hecho de tener registros acústicos a lo largo de toda la sección de interés y el pozo “Well-3” como pozo clave para el proyecto de análisis sísmico por las mejores condiciones de hoyo y mayor sección atravesada.
Para la normalización fueron seleccionados los registros GR (Rayos Gamma), RHOB (Densidad), NPHI (Neutrón), y DT (Sónico). Como se mencionó anteriormente, se excluyeron los registros de resistividad, ya que en gran medida las respuestas de los registros eléctricos debido a las diferencias en las saturaciones de fluidos suelen ser variables. Ejemplos de ediciones y normalización en figuras 8 y 9.
Figura 8. Curvas de frecuencia de registros de densidad original y corregida en Pozo “C” del Proyecto de Caracterización de Yacimientos.
Figura 9. Distribución de frecuencia de registro de densidad RHOB en pozos Well-1, Well-2 y Well-3 del Proyecto de Análisis Sísmico antes y después de la normalización.
Como parte importante de la metodología que debe tomarse en cuenta para el control de calidad y preparación de datos de registros para proyectos integrados debemos establecer un proceso de selección, del método de predicción probabilística para edición de registros, los cuales pueden variar de un proyecto a otro.
Al editar registros mediante inteligencia artificial y predicción probabilística se obtienen resultados diversos, por lo cual es importante seleccionar aquel o aquellos que reflejen más adecuadamente la naturaleza geológica del área, haciendo necesario realizar una serie de evaluaciones previas para optar por un resultado u otro:
a) En función de la disponibilidad de datos de núcleos o registros de litología, comparar (Calibrar) los valores de registros editados vs valores de núcleo.
b) Comparar las zonas fuera de tendencia vs los registros de Caliper, corrección de Densidad y tensión para determinar las posibles causas de la anomalía.
c) Anomalías causadas por litología específica o por fluidos presentes en la formación, deben ser tomadas en cuenta para la subsecuente evaluación petrofísica.
d) Anomalías causadas por derrumbes, revoques, aumentos de tensión en la herramienta, presencia de revestidor (casing) u otras provenientes del proceso de adquisición de registros, deben ser omitidas para la realización de la evaluación petrofísica.
e) Realizar gráficos cruzados (crossplots) de cada uno de los resultados obtenidos mediante los distintos procedimientos de edición a través de inteligencia artificial y predicción probabilística vs los registros originales.
f) Identificar y resaltar los valores fuera de tendencia.
g) Observar, en los registros, las características de las zonas que causarían la existencia de datos fuera de tendencia.
h) Será seleccionado como procedimiento más satisfactorio aquel que elimine con mayor precisión, en el registro, las respuestas anómalas identificadas en el proceso de adquisición de registros y que no sigan la tendencia esperada.
Evaluaciones petrofísicas:
Luego de los procedimientos de adecuación y reconstrucción de los registros de pozos en ambos proyectos, se describen a continuación, de manera general, los métodos y ecuaciones empleadas para las evaluaciones petrofísicas.
Cálculo de volumen de arcilla: El volumen de arcilla es calculado a través del módulo del software IP™ “Clay Volume Analysis”, el cual permite calcular el volumen de arcillosidad basándose en un solo indicador o indicadores combinados o dobles. Ambos métodos son utilizados para posterior comparación de resultados entre ambos. Para el método de un solo indicador, se empleó el registro de Gamma Ray (GR), el cual resulto ser el seleccionado luego de compararlo con todos los indicadores, tales como: Neutrón (NPHI), Resistividad (ILD) y Potencial Espontáneo (SP) y la combinación de los registros de Densidad (RHOB) vs Neutrón (NPHI).
Los resultados son obtenidos a partir del modelo lineal para cálculo de volumen de arcilla, definido por la siguiente ecuación:
Donde:
Vsh = Volumen de arcilla.
GRlog = Valores de rayos gamma leídos en el registro (GAPI).
GRClean = Valor de rayos gamma limpio o mínimo (GAPI).
GRShale = Máximo valor de rayos gamma (GAPI).
Cálculo de porosidad y saturación de agua: los valores de porosidad y saturación de agua son calculados a través del módulo del software IP™ “Porosity and water saturation”. Para realizar los cálculos correspondientes a porosidad y posteriormente de saturación de agua son utilizados los registros de neutrón (NPHI) calibrado en matriz caliza, densidad (RHOB), sónico (DT), factor fotoeléctrico (PEF) y resistividad (RD), así como el registro de valores de volumen de arcilla calculado previamente y el registro de temperatura. Como modelo inicial de porosidad se utiliza la porosidad a partir de la densidad y se establecen como parámetros la presencia de arena, caliza y dolomita para ejecutar un análisis multi-mineral. Para el cálculo de saturación de agua se utilizó el modelo de Archie:
Donde: Sw = Saturación (%).
m = Factor de cementación; n = Exponente de saturación. Se asume = 2
Rw = Resistividad de agua de formación (Ohmm).
Ø = Porosidad de formación (%).
Rt = Resistividad de formación (Ohmm).
Discusión de resultados
Luego de revisar e implementar el flujo de trabajo elaborado por Inter-Rock, se obtuvieron resultados favorables que permiten corroborar la utilidad de dicho flujo de trabajo, al poder proporcionar a los proyectos con la reproducción más fiel de los datos analógicos disponibles, de manera que los intérpretes pudieran contar con la mayor cantidad de datos y la mejor calidad posible. En este caso se utilizó el pozo designado con la letra “J”, perteneciente al proyecto (A) para ilustrar el producto de los procesos. Este pozo es uno de los más completos, ya que cuenta con el registro sónico compresional DT. (Figura 10).
Siguiendo la plantilla con el formato (template) usado por la empresa Inter-Rock en su metodología de trabajo, se distribuyeron cada una de las curvas en pistas (tracks) según categorías como “Correlación” (Registros de Caliper CALI, Gamma Ray GR y Potencial Espontáneo SP), “Resistividad” (Resistividad profunda ILD – Resistividad Media ILM – Resistividad Somera ILS), “Porosidad” “DEN/NEUT” (Densidad RHOB / Neutrón NPHI) y “Acústicos” Tiempo de tránsito de Onda Compresional DT y Tiempo de Tránsito de Onda de Corte DTS si se tiene disponible).
La certificación de registros permitió aplicar correcciones de manera efectiva, al hacer un control de calidad previo para luego proceder con el proceso de ediciones especiales. El proceso de certificación de perfiles de pozos se aplicó tanto para los tres pozos del proyecto de “Caracterización de Yacimientos” (A) como para los tres pozos del proyecto de “Evaluación Sísmica” (B).
Figura 10. Ilustración de Pozo como ejemplo de producto generado por flujo de trabajo de Certificación de Inter Rock, el cual ha sido desplegado según formato y plantilla utilizados por la misma empresa.
Proyecto de Caracterización de Yacimientos (A):
Mediante el análisis del registro Caliper se observaron varias secciones afectadas por irregularidades de hoyo en todos los pozos del proyecto (A): “Y”, “J” y “C” donde el valor de dicho registro aumenta significativamente, concluyendo que estas secciones han sido afectadas principalmente por derrumbes. A ciertas profundidades, el registro Caliper indica valores de hasta 5 pulgadas por encima del valor del tamaño de la mecha (Bit Size), lo cual señala importantes derrumbes que afectan negativamente la fiabilidad y subsecuentemente la interpretación de los valores observados en los registros a la misma profundidad. Por ejemplo, en el pozo “C”, el registro de Neutrón NPHI es afectado de manera considerable por los derrumbes debido a la sensibilidad de la herramienta utilizada. De la misma manera, el registro de Densidad RHOB evidencia importantes atenuaciones por la misma causa (Figura 11).
Figura 11. Registros de neutrón NPHI y Densidad RHOB del pozo “C” afectados por efecto de derrumbes. (Zonas resaltadas en azul).
En ocasiones el registro de tensión indica “pegas” de la herramienta en el hoyo, lo cual es indicativo de que los valores registrados pueden no ser totalmente confiables. En la figura 12, resaltado en el pequeño ovalo rojo se indica irregularidades en la curva de tensión, observándose variaciones importantes en el registro de densidad (Línea roja) y variaciones moderadas en otros registros. Luego de haber evaluado la incidencia de factores ambientales como derrumbes o “pegas” de la herramienta, se determina la necesidad de proceder con las correcciones y ediciones de los registros afectados tal como se explicó anteriormente en la metodología. Estas correcciones se basarían principalmente en reconstrucciones y predicciones estadísticas.
Figura 12. Registro de tensión indicando variaciones o picos comunes durante “pegas” de la herramienta en el hoyo. Zonas resaltadas en azul.
Una vez identificados los problemas presentes en los registros y la consecuente aparición de valores anómalos, se procedió a aplicar las correcciones correspondientes. Los registros resultantes serán comparados con registros originales y otros factores que nos ayuden a dilucidar la eliminación de valores anómalos presentes. En este caso fue posible observar valores anómalos en los registros de Neutrón NPHI y de Densidad RHOB. Como ejemplo, se muestran los registros de densidad RHOB, figuras 11 y 12, cuyos valores, en muchos casos atenuados, se evidenciaban en ciertas zonas con derrumbes y rugosidad de hoyo.
Una vez identificados los valores anómalos, se procede a corregir el registro de Densidad RHOB mediante la aplicación de varios métodos, siendo uno de los más efectivos, en este caso, el de mapas auto-organizados, donde se pudieron obtener registros de RHOB con menos picos anómalos de valores atenuados y exagerados. Es posible apreciar los valores anómalos del registro de Densidad original en la pista 3 entre los 9.500 a 10.000 pies de profundidad (Atenuación de densidad) debido a los derrumbes. Esto se refleja en las curvas de frecuencia del registro original (Gráfico superior derecho) más pronunciada en sus valores mínimos y máximos con respecto a la curva corregida (Gráfico inferior derecho) (Figura 13).
Figura 13. Registro de Densidad original y corregido.
En el registro de porosidad calculado (DPHI) a partir de la curva de RHOB se observa la presencia de valores anómalos cuando esta es calculada del registro de densidad sin corregir. Una vez corregida, se comparan ambas curvas, antes (color azul oscuro a trazos) y después (color azul claro), notándose marcadas diferencias en las zonas afectadas. (Figura 14).
Figura 14. Registros de porosidad de Densidad original (azul oscuro a trazos) y corregido (azul claro) desplegados en pista 3.
Una vez culminado el proceso de correcciones, normalizaciones y reconstrucciones, donde han sido utilizados métodos tales como: regresiones, inteligencia artificial, lógica difusa y mapas auto organizados, se obtuvo un nuevo set de curvas adecuadas por cada pozo y al comparar todos los registros corregidos vs. originales se puede observar las variaciones favorables que se han generado en las curvas seleccionadas, las cuales estarían en mejores condiciones para ser empleadas en proyectos de interpretación. (Figura 15).
Figura 15. Registros originales (Segmentados) y corregidos/reconstruidos (Continuos) en el pozo clave “C” del proyecto de caracterización de yacimientos (A).
De los cálculos de arcillosidad para el proyecto de Caracterización de yacimientos (A)
Para el proyecto de Caracterización de Yacimientos (A) se determinó el volumen de arcillosidad a partir de varios registros GR, NPHI, SP, ILD y la comparación entre el registro de Densidad RHOB vs Neutrón NPHI como mecanismo de validación y obtención de resultados verosímiles al no contar con datos duros de laboratorio (XRD). Utilizamos el pozo “C” como pozo clave para describir los resultados obtenidos. Luego de zonificar en distintas profundidades a los registros y establecer los parámetros para formaciones limpias y con mayor cantidad de arcilla como se explicó anteriormente en la parte metodológica, se obtuvieron curvas resultantes a partir de los distintos indicadores utilizados; en la última pista (Track 8) se muestran los registros de cálculo de arcillosidad resultante a partir de cada uno de los indicadores utilizados (Figura 16). A continuación, se muestra mediante histograma, los valores de arcillosidad obtenidos a partir de los registros editados y sin editar a partir de los registros de Densidad RHOB y Neutrón NPHI (Figura 17), aunque para la interpretación final se utilizó el valor de volumen de arcilla a partir del registro de rayos gamma (GR).
Figura 16. Formato (Template) para la visualización del cálculo de arcillosidad.
Figura 17. Histograma de frecuencia de valores de volumen de arcilla a partir de registros de Densidad-Neutrón sin editar y editado.
Figura 18. Valores de porosidad, volumen de agua total y litología a partir de registros originales (Izquierda) comparados con los calculados a partir de los registros editados (Derecha) y a su vez relacionados con las zonas de derrumbes en la pista #1 (Correlación) resaltadas en azul claro.
La comparación de valores de volumen de arcilla a partir del registro de Densidad RHOB vs Neutrón NPHI sin editar y editados indica la mayor cantidad de valores en 24,8 % durante la utilización de los registros editados, diferenciándose de valores de 15,2 en el caso de los registros sin editar (Figura 17).
De los cálculos de porosidad (PHI) y saturación de agua (Sw) para el proyecto Caracterización de Yacimientos (A)
En el caso del proyecto Caracterización de Yacimientos (A) se utilizaron los registros de neutrón NPHI, densidad RHOB, sónico DT (reconstruido para el pozo “C”), factor fotoeléctrico PEF, de resistividad ILD además de los valores de temperatura y arcillosidad calculados a partir de registros corregidos. Luego de aplicar el procedimiento descrito en la metodología y evaluar los valores de porosidad total y efectiva, así como de saturación de agua, seleccionamos la zona 10 (Figura 16) por presentar características indicativas de posible presencia de hidrocarburos. En la figura 18 se muestran valores que permiten observar tanto las zonas de derrumbes, como valores de porosidad total (Curva azul obscuro), porosidad efectiva (curva roja) y secundaria (Curva fucsia) las cuales presentan picos abruptos en los resultados a partir de registros originales, siendo visiblemente suavizados en los resultados a partir de registros corregidos. Adicionalmente se muestran valores de volumen de agua total (Bulk Volumen Water) e hidrocarburos (HC) representados en áreas de color blanco y verde respectivamente dentro del área envolvente de la curva roja de porosidad efectiva. También se muestran registros de litología en la pista/Track de Litología, obtenidos mediante un modelo multi-mineral tal como se mencionó en la metodología.
Se procedió al cálculo de espesores útiles mediante el uso del módulo “Cutoff and Summation” de Interactive Petrophysics IP®, generando un registro de zonas que indican los posibles prospectos o “reservorios”, los cuales cumplen con parámetros pre-establecidos de volumen de arcilla, porosidad y saturación de agua, dando como resultado zonas de “intervalos netos hidrocarburíferos”. Estos intervalos se localizaron en calizas desarrolladas en la columna litológica estudiada mejor definida luego de la incorporación de los registros corregidos en la interpretación. (Pista 3 y 4 – Porosity y Lithology) lado derecho. Las curvas de porosidad y Lithology al lado izquierdo (Pistas 1 y 2) representan las curvas originales sin corregir. Figura 19
Figura 19. Zonas de reservorio y de intervalo neto hidrocarburífero en registros interpretados tanto originales (Izquierda) como corregidos (derecha).
De la interpretación se generó un reporte en el cual se observan las diferencias entre propiedades a partir de los registros originales y de registros corregidos. (Tabla 1).
Tabla 1. Estadísticas en zonas de intervalos de reservorio neto.
Las zonas de intervalos netos e hidrocarburíferos generadas a partir de registros originales subestiman la capacidad productora del pozo, al indicar espesores netos menores de 25 pies, además de profundidades erradas sin correspondencia litológica. Mientras que los resultados obtenidos relacionados a los espesores netos de los cálculos hechos a partir de los registros corregidos son más optimistas al cuantificar 58,5 pies. En este caso, para el proyecto de Caracterización de Yacimientos (A), el hecho de haber corregido los registros hizo posible el incremento de espesores útiles. Es importante hacer notar que esto no necesariamente siempre es así, por el contrario, cuando los cálculos son sincerados vía control de calidad de los datos, puede muy bien obtenerse espesores útiles menores.
Proyecto de evaluación sísmica (B):
Luego de la carga de datos al proyecto de Evaluación Sísmica (B) y posterior diagnóstico de la calidad de los registros de Densidad RHOB, Neutrón NPHI y Sónico DT, se observaron diversas causas probables de irregularidades y de valores anómalos como densidades excesivamente bajas, valores negativos en el registro de neutrón y valores de DT muy atenuados, muy probablemente por la presencia de derrumbes en distintas secciones de los pozos (Well-1, Well-2 y Well-3). En el caso del pozo Well-3, este presenta derrumbes con un promedio de 2 pulgadas a lo largo de una de las secciones de interés, lo cual afecta principalmente a registros sensibles como lo es el registro de densidad RHOB, donde los picos o valores anómalos (Delineados con franjas delgadas azules) los cuales se corresponden con zonas de derrumbes (resaltadas en azul claro), tanto en lutitas como en areniscas, y que aunque de poca espesor son considerablemente profundas. (Figura 20).
Figura 20. Registro de densidad RHOB afectado por mal hoyo en pozo Well-3.
Otro ejemplo de irregularidades de hoyo lo tenemos en el pozo Well-1, en el cual se observan derrumbes de hasta un poco más de 4 pulgadas en algunas zonas y es afectado de manera considerable en la totalidad de su profundidad evidenciándose, en este caso, valores anómalos en el registro de Neutrón NPHI. (Figura 21). Adicionalmente podemos comentar que, en el pozo Well-2, existe también una afectación de la calidad de los datos principalmente atribuido a la presencia de una formación salina presente en todos los pozos, los cuales veremos más adelante y que puede ser apreciada en los registros litológicos originales e interpretados.
Figura 21. Registro de Neutrón NPHI en el pozo Well-1 afectado por efecto de derrumbe de las paredes del hoyo.
Luego de confirmar la presencia de valores anómalos, se implementó el proceso de correcciones, normalizaciones y reconstrucciones, donde han sido utilizados métodos tales como: regresiones simples y múltiples, inteligencia artificial, lógica difusa y mapas autoorganizados. Como se indicó anteriormente en la sección metodológica, se aplicó el proceso de normalización de registros donde se consideró necesario, tomando el pozo (Well-3), el cual se consideró menos afectado por las irregularidades mencionadas hasta ahora. Fueron objeto de normalización los registros GR (Rayos gamma), RHOB (Densidad), NPHI (Neutrón), y DT (Sónico) de los pozos Well-1 y Well-2. (Figura 22) Este proceso es fundamental para generar el flujo de trabajo integral de preparación de datos para proyectos integrales, para los cuales se debe obtener un nuevo set de curvas adecuadas por cada pozo, de manera que sea factible comparar todos los registros corregidos vs. originales, y asegurarse de que las variaciones favorables que obtengan en dichas curvas, luego del proceso integral de ediciones y correcciones, estén en óptimas condiciones para ser empleadas por los usuarios o intérpretes. Figura 23.
Figura 22. Registro de Densidad del pozo Well-2 antes y después de la Normalización vs el pozo Well-3.
Figura 23. Registros originales (Segmentados) y corregidos/reconstruidos (Continuos) en pozo “Well-1” del proyecto de Análisis Sísmico (B).
En la figura 24, se muestra la sección atravesada por el pozo (Well-1) donde en la pista (track) 1-Correlación se evidencia las irregularidades del hoyo, en la pista (track) 2-profundidad, en la pista (track) 3 se observa el registro de Neutrón original (curva azul oscuro a trazos) vs el Neutrón corregido (curva continua azul claro) y en la pista (track) 4-Litologia, las descripciones litológicas. Así como es de suma importancia la adecuación y control de calidad de los registros, también es conveniente tomar en cuenta los cambios aparentes de litología para subdividir o zonificar la sección del pozo objeto del estudio para así establecer los parámetros que permitan calibrar un modelo multimineral de baja incertidumbre. Para ello, es indispensable contar con un set mínimo de curvas de registros clave tales como: el registro de rayos gamma GR para identificar presuntas zonas arcillosas, además de los registros de Densidad RHOB, Sónico DT, y factor fotoeléctrico PEF.
Figura 24. Gráfico perteneciente al pozo (Well-1), que muestra de izquierda a derecha los registros de GR, Bit Size y Caliper en el primer track, seguido del track de profundidad, luego registro Neutrón NPHI original vs. editado y por último el track con descripciones litológicas variadas que van desde lutitas, areniscas, calizas, mineral de sal y dolomitas.
De los cálculos de arcillosidad para el proyecto de Análisis sísmico (B)
Como se hizo en el proyecto de caracterización de yacimientos (A), se calculó el volumen de arcilla a partir de indicadores simples o dobles, seleccionando zonas en las cuales se establecieron parámetros de valores mínimos y máximos para los registros a partir de los cuales se obtuvieron valores de arcillosidad. Para este proyecto de Análisis Sísmico se empleó, de manera preliminar, un modelo lineal de arcillosidad que nos permitió observar la diferencia entre registros de entrada no editados u originales y registros de entrada corregidos, sin embargo, dependiendo de la naturaleza de la formación, será necesario aplicar modelos de cálculo de volumen de arcilla no lineales como el modelo de Clavier, de Stieber, Curvo o de Larionov para Rocas Jóvenes (Young Rock) o Rocas Antiguas (Old Rock), empleando registros de rayos gamma GR.
Luego de realizar una serie de pasos preliminares descritos en la metodología, el volumen de arcillosidad fue calculado mediante la aplicación del modelo lineal a partir de los registros de rayos gamma GR; también se consideraron, como control de calidad, los
registros de Neutrón NPHI, resistividad RD y la relación entre el registro de Densidad RHOB vs. Neutrón NPHI. Al comparar las curvas de frecuencia de los registros de volumen de arcilla a partir del registro de rayos gamma GR originales vs. editados, observamos una variación de los valores mínimos, pasando de una moda mayor al 2 % (a partir de registro original) a una menor de 2 % (a partir de registros editados). Estos valores mínimos de arcillosidad se corresponden, en su mayoría, a la sección salina atravesada por los pozos seleccionados para el proyecto de análisis sísmico (B). A continuación, se muestra, mediante un histograma de frecuencia, los valores de arcillosidad a partir de los registros editados y sin editar (Figura 25).
De los cálculos de porosidad (PHI) y saturación de agua (Sw) para el proyecto de Análisis Sísmico (B).
En este proyecto se utilizaron los registros de neutrón NPHI, densidad RHOB, sónico DT, factor fotoeléctrico PEF, de resistividad ILD además de los valores de arcillosidad, temperatura y salinidad de agua, la cual fue determinada a partir de los valores de resistividad de formación, filtrado de lodo y resistividad de agua de formación calculados a partir de registros corregidos. El valor de matriz de roca fue establecido como caliza basándonos en los registros litológicos. La porosidad es
Figura 25. Histograma de frecuencia de valores resultantes de volumen de arcilla a partir de registro de rayos gamma GR original y editado en el pozo “Well-1”.
calculada utilizando el registro de densidad como registro de entrada principal para este proyecto. Luego de aplicar el procedimiento descrito en la metodología y evaluar los valores de porosidad total y efectiva, así como de saturación de agua, se pueden observar características indicativas de posible presencia de hidrocarburos.
En la figura 26 se muestran valores de porosidad, volumen de agua total y litología a partir de registros originales comparados con los calculados a partir de los registros editados, ambos relacionados con las zonas de derrumbes en la pista #1 (Correlación) resaltadas en azul claro. Los registros originales presentan picos abruptos representados en las (Pistas 2 y 3), siendo visiblemente suavizados en los resultados a partir de registros corregidos (Pistas 5 y 6), así como litologías mejor ajustadas en la pista 5 en relación con las litologías directamente descritas y analizadas de los ripios en la pista 6.
Luego de aplicar el procedimiento descrito en la metodología y obtener los valores de porosidad total y efectiva, así como de saturación de agua, se determinaron zonas de interés al contar con características indicativas de posible presencia de hidrocarburos.
Adicionalmente se muestran valores de volumen de agua total (Bulk Volumen Water) e hidrocarburos (HC) representados en áreas de color blanco y verde respectivamente dentro del área envolvente de la curva azul de porosidad efectiva.
También se muestran registros de litología en las pistas/Tracks de Litología, obtenidos mediante un modelo multimineral tal como se mencionó en la metodología. De manera visual es posible comparar las litologías resultantes a partir de registros originales y corregidos con los registros de litología proporcionados inicialmente provenientes de descripciones hechas en pozo durante la perforación, notando que los registros litológicos a partir de registros corregidos presentan mejor correspondencia con las interpretaciones iniciales realizadas a partir de los registros originales (sin corregir). Esta mejora, representada por los registros editados, permitió descartar litologías previamente interpretadas y que no tenían soporte físico en los reportes de perforación, tales como algunas areniscas y dolomitas en ciertos sectores de la columna geológica atravesada.
Se aplicó lógica para minerales salinos en el cálculo de porosidad y saturación de la zona comprendida entre las profundidades de 6.029 pies y 7.702 pies ya que los registros litológicos, así como valores típicos de registro Sónico de DT y Densidad RHOB para sales indican la presencia de una formación salina.
Se procedió al cálculo de espesores útiles mediante el uso del módulo “Cutoff and Summation” de Interactive Petrophysics IP®, generando un registro por zonas que indican los posibles prospectos o “reservorios”, los cuales cumplen con parámetros pre-establecidos de volumen de arcilla, porosidad y saturación de agua, dando como resultado zonas de “intervalos netos hidrocarburíferos”.
Estos intervalos se localizaron en calizas desarrolladas en la columna litológica estudiada, la cual se observó mejor definida luego de la incorporación de los registros corregidos en la interpretación. (Pista 4 y 5 – Porosity y Lithology) lado derecho. Las curvas de porosidad y Lithology del lado izquierdo (Pistas 2 y 3) representan las curvas calculadas a partir de los registros originales sin corregir. Figura 27.
De la interpretación se generó un reporte en el cual se observan las diferencias entre propiedades a partir de los registros originales y de registros corregidos. (Tabla 2).
Figura 26. Interpretaciones y cálculos a lo largo del pozo (Well-1) que permiten observar tanto las zonas de derrumbes (áreas azul claro – track 1 Correlación), como variaciones en valores de porosidad total (Curva negro obscuro), porosidad efectiva (curva azul) y secundaria (Curva fucsia) y litologías a partir de registros originales vs. editados.
Figura 27. Zonas de reservorio (segmentos de color verde) y de intervalo neto hidrocarburífero (segmentos de color rojo) en registros interpretados tanto originales (Izquierda) como corregidos (derecha).
Tabla 2. Estadísticas en zonas de intervalos de reservorio neto.
En este caso, las zonas de intervalos netos e hidrocarburíferos generadas a partir de registros originales subestiman apenas por 3 pies la capacidad productora del pozo estudiado en relación con los cálculos hechos a partir de los registros corregidos. La diferencia radica más en algunos espesores de intervalos específicos, como resulto en el intervalo (7.912-7.917) al indicar un decrecimiento del 50 %. En este caso, para el proyecto de Análisis Sísmico (B), el hecho de haber podido mejorar el carácter de los registros y haber tenido la posibilidad de generar sismogramas sintéticos que faciliten la calibración con la sísmica ha sido uno de los factores más beneficiosos y ventajosos de este procedimiento.
En el proyecto de análisis sísmico (B) se complementó el flujo de trabajo generando un sismograma sintético a partir de los registros objeto de estudio para compararlo con el sismograma original extraído de la sísmica disponible. El sismograma obtenido a partir de registros originales muestra inconsistencias con el registro grabado en campo debido a irregularidades en los valores de densidad y sónico (Figura 28), mientras que aquel obtenido a partir de registros corregidos posee una mejor correlación y se observa más balanceado, reproduciendo un comportamiento optimo y mejor correlación con los registros de densidad y sónico (Figura 29).
Figura 28. Sismograma sintético resultante de Registros originales de densidad y sónico comparados con sismograma extraído de la sísmica grabada en campo.
Figura 29. Sismograma sintético resultante de Registros editados de densidad y sónico comparados con sismograma extraído de la sísmica grabada en campo.
En la figura 28 se muestran no solo inconsistencias entre los registros de densidad y sónico, originales, vs. editados, sino también en la Impedancia Acústica calculada.
En la figura 29 se muestra que las ediciones y correcciones hechas a los registros objeto del estudio no solo subsanaron las inconsistencias entre los registros de densidad y sónico señaladas anteriormente, sino que también generan impedancias acústicas más lógicas y sismogramas mejor balanceados. Con este ejemplo, queda más que demostrado la importancia que tiene el proceso previo de control de calidad y adecuación de datos en la ejecución de proyectos integrados.
Un sismograma sintético se generó utilizando como datos de entrada tanto los registros de densidad y sónico, originales, como aquellos corregidos para luego ser comparado vs. un sismograma extraído de la sísmica adquirida en campo. Para ello, inicialmente se calcula la impedancia acústica mediante siguiente ecuación:
Donde:
Z = Impedancia acústica (kg/m2*s).
ρ = Densidad (kg/m3).
Vp = Velocidad del sónico compresional (m/s).
Posteriormente, es calculada una curva de coeficiente de reflexión a partir de la curva de impedancia generada utilizando la ecuación:
Donde:
R = Coeficiente de reflexión.
i2 = Impedancia acústica del medio 2 (kg/m2*s).
i1 = Impedancia acústica del medio 1 (kg/m2*s).
Para luego convolucionar la curva obtenida de coeficiente de reflexión con la ondícula de Ricker, ondícula de fase cero que para este proyecto se realizó con una frecuencia entre 5 Hz y 65 Hz. Por último, se aplicó un procedimiento de ajuste (“Squeeze” and “Stretch”) para obtener mejor correlación con el sismograma adquirido en campo.
Flujo de trabajo de corrección de registros generado a partir de los procedimientos desarrollados:
Luego de demostrar la utilidad e importancia de la edición de registros para obtener resultados de mayor precisión y que reflejen con mejor aproximación la naturaleza de una zona geológica o productora, se procede a establecer un flujograma de trabajo que incluya los pasos a seguir durante la preparación, adecuación y corrección de registros como guía para dicho proceso, procurando resultados de baja incertidumbre, optimizando el tiempo y, por ende, el rendimiento económico de un proyecto tanto de caracterización geológica de reservorios como de interpretación sísmica (Figuras 30 y 31).
Figura 30. Flujo de trabajo para la preparación, adecuación y corrección de datos de registros.
Figura 31. Continuación del flujograma de trabajo de preparación de datos de registros mostrando la subrutina de ediciones especiales y corrección de curvas.
Conclusiones y recomendaciones
Conclusiones
1. Los flujos de trabajos preexistentes aplicados por el grupo técnico Inter Rock para control de calidad y certificación de registros fueron de mucha utilidad para inicializar el proceso de corrección de curvas y adecuación de datos, los cuales fueron validados a partir de una base de datos preexistente, tanto para el proyecto de caracterización de yacimientos (A) como para el proyecto de Análisis sísmico (B).
2. Los factores ambientales como derrumbes, “pegas” de herramientas y presencia de lecturas a través del revestidor tienen como consecuencia valores erróneos y fuera de tendencia que no se correspondían con la naturaleza de las formaciones estudiadas.
3. La comparación de registros como el Caliper vs. el tamaño de mecha, la corrección del registro de densidad y la tensión, permitió identificar la presencia de valores anómalos en los registros convencionales evaluados tanto en el proyecto de Caracterización de Yacimientos (A) como de Evaluación Sísmica (B) mediante el uso de gráficos cruzados e histogramas de frecuencia.
4. Los valores fuera de tendencia influyen de manera negativa en los resultados de las evaluaciones petrofísicas y análisis sísmico, por lo que es necesario planificar un proceso de corrección y adecuación de datos de registros previo a un estudio de manera de poder obtener resultados de baja incertidumbre, de mayor calidad y sentido geológico.
5. Se diseñó un flujo de trabajo eficiente y compatible con el aprendizaje de máquina para la adecuación de registros de pozos, complementado con un flujograma prexistente conocido como “Certificación de registros”, el cual contempla un procedimiento detallado de preparación, adecuación y correcciones de curvas de registros para disminuir la incertidumbre en estudios geológicos de yacimientos.
6. En un proceso de edición y corrección de curvas de registros de pozos como el que se llevó a cabo en este trabajo, se determinó que no siempre los resultados obtenidos indicarán una mejora desde el punto de vista cuantitativo de “zonas reservorio o de interés”, mas sin embargo, se obtendrán resultados que mejoren la calidad y fidelidad de los datos, los cuales representarán de mejor manera la naturaleza del pozo estudiado.
Recomendaciones
1. Definitivamente, es altamente recomendable realizar un proceso previo de control de calidad y corrección de registros de pozos para todo proyecto de caracterización geológica o evaluación sísmica, con la primordial finalidad de generar resultados de baja incertidumbre. El tiempo que se lleve este proceso, no será tiempo perdido, por el contrario, evitará retardos frecuentes y generación de costos extra.
2. Comparar los valores anómalos con registros litológicos y estado del hoyo para establecer si en efecto los valores son causados por un factor ambiental, un problema de calibración de las herramientas o se trata de una característica natural de la formación.
3. Aplicar correcciones de registros de manera ordenada, siguiendo el flujo de trabajo recomendado en este artículo para identificar y eliminar anomalías de manera justificada y con una lógica secuencial.
4. Jerarquizar las correcciones, desde zonas o pozos de mayor importancia prospectiva y económica, planificando las categorías de datos afectados en función de las zonas o pozos que así lo requieran.
5. Para la aplicación de ediciones especiales, bien sea mediante inteligencia artificial o predicción probabilística, es importante seleccionar aquel o aquellos métodos que reproduzcan más adecuadamente los registros de entrada que provengan de pozos con las mejores condiciones de hoyo.
6. Analizar el sentido geológico de los resultados obtenidos a partir de registros corregidos, teniendo el cuidado de no eliminar datos que puedan representar características litológicas reales de la sección geológica atravesada por el o los pozos disponibles para cada proyecto.
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