En la industria del petróleo y el gas, el modelado de yacimientos implica la construcción de un modelo informático de un yacimiento de petróleo , con el fin de mejorar la estimación de reservas y tomar decisiones sobre el desarrollo del campo, predecir la producción futura, colocar pozos adicionales y evaluar alternativas. escenarios de manejo de reservorios.
Un modelo de reservorio representa el espacio físico del reservorio mediante una matriz de celdas discretas, delimitadas por una cuadrícula que puede ser regular o irregular. La matriz de celdas suele ser tridimensional, aunque a veces se utilizan modelos 1D y 2D. Los valores de atributos como la porosidad , la permeabilidad y la saturación de agua están asociados con cada celda. Se considera implícitamente que el valor de cada atributo se aplica de manera uniforme en todo el volumen del depósito representado por la celda.
Tipos de modelo de yacimiento
Los modelos de yacimientos generalmente se dividen en dos categorías:
- Los modelos geológicos son creados por geólogos y geofísicos y tienen como objetivo proporcionar una descripción estática del yacimiento, antes de la producción.
- Los modelos de simulación de yacimientos son creados por ingenieros de yacimientos y utilizan métodos de diferencias finitas para simular el flujo de fluidos dentro del yacimiento durante su vida útil de producción.
A veces, se utiliza un único "modelo terrestre compartido" para ambos propósitos. Más comúnmente, un modelo geológico se construye con una resolución relativamente alta (fina). Se construye una cuadrícula más gruesa para el modelo de simulación del yacimiento, con quizás dos órdenes de magnitud menos de celdas. Los valores efectivos de los atributos para el modelo de simulación se derivan luego del modelo geológico mediante un proceso de ampliación. Alternativamente, si no existe un modelo geológico, los valores de atributo para un modelo de simulación pueden determinarse mediante un proceso de muestreo de mapas geológicos.
La incertidumbre en los valores reales de las propiedades del yacimiento a veces se investiga mediante la construcción de varias realizaciones diferentes de los conjuntos de valores de atributos. El comportamiento de los modelos de simulación resultantes puede indicar el nivel asociado de incertidumbre económica.
La frase "caracterización de yacimientos" se utiliza a veces para referirse a actividades de modelado de yacimientos hasta el punto en que un modelo de simulación está listo para simular el flujo de fluidos.
El software disponible comercialmente se utiliza en la construcción, simulación y análisis de los modelos de yacimientos. [1]
Sísmica a la simulación
Los procesos necesarios para construir modelos de yacimientos se describen con la frase Sísmica para simulación . El proceso es exitoso si el modelo refleja con precisión los registros de pozo originales , los datos sísmicos y el historial de producción.
Los modelos de yacimientos se construyen para obtener una mejor comprensión del subsuelo que conduce a una ubicación de pozos informada, estimación de reservas y planificación de la producción . Los modelos se basan en mediciones tomadas en el campo, incluidos registros de pozos, estudios sísmicos e historial de producción. [2]
De sísmica a simulación permite la integración cuantitativa de todos los datos de campo en un modelo de yacimiento actualizable construido por un equipo de geólogos, geofísicos e ingenieros. Las técnicas clave utilizadas en el proceso incluyen petrofísica y física de rocas integradas para determinar el rango de litotipos y propiedades de las rocas, inversión geoestadística para determinar un conjunto de modelos plausibles de propiedades de rocas derivados de la sísmica con suficiente resolución vertical y heterogeneidad para la simulación de flujo, transferencia de cuadrícula estratigráfica a mueva con precisión los datos derivados de la sísmica al modelo geológico y la simulación de flujo para la validación y clasificación del modelo para determinar el modelo que mejor se ajusta a todos los datos.
Física de rocas y petrofísica
El primer paso de la sísmica a la simulación es establecer una relación entre las propiedades petrofísicas clave de la roca y las propiedades elásticas de la roca. Esto es necesario para encontrar un terreno común entre los registros de pozo y los datos sísmicos. [3]
Los registros de pozos se miden en profundidad y proporcionan datos verticales de alta resolución, pero sin información sobre el espacio entre pozos. Los sísmicos se miden en el tiempo y proporcionan un gran detalle lateral, pero su resolución vertical es bastante limitada. Cuando se correlacionan, los registros de pozos y la sísmica se pueden utilizar para crear un modelo 3D a escala fina del subsuelo.
La comprensión de las propiedades de las rocas proviene de una combinación de conocimientos geológicos básicos y mediciones de pozos. Con base en una comprensión de cómo se formó el área a lo largo del tiempo, los geólogos pueden predecir los tipos de rocas que probablemente estarán presentes y con qué rapidez varían espacialmente. Las mediciones de núcleos y registros de pozos proporcionan muestras para verificar y ajustar esa comprensión.
Los petrofísicos utilizan los datos sísmicos para identificar las cimas de varios litotipos y la distribución de las propiedades de las rocas en el espacio entre pozos utilizando atributos de inversión sísmica como la impedancia . Los levantamientos sísmicos miden los contrastes de impedancia acústica entre capas de rocas. A medida que se encuentran diferentes estructuras geológicas, la onda de sonido se refleja y refracta en función del contraste de impedancia entre las capas. La impedancia acústica varía según el tipo de roca y, por lo tanto, puede correlacionarse con las propiedades de la roca mediante las relaciones físicas de la roca entre los atributos de inversión y las propiedades petrofísicas como la porosidad , la litología , la saturación de agua y la permeabilidad .
Una vez que los registros de pozo se acondicionan y editan adecuadamente, se genera un modelo de roca petrofísica que se puede utilizar para derivar las propiedades elásticas efectivas de la roca a partir de parámetros de fluidos y minerales, así como de información sobre la estructura de la roca. Los parámetros del modelo se calibran comparando los registros sónicos sintéticos con los elásticos disponibles . Los cálculos se realizan siguiendo una serie de algoritmos de física de rocas que incluyen: Xu & White, Greenberg & Castagna, Gassmann, Gardner, Hashin-Shtrikman superior e inferior modificado y Batzle & Wang.
Cuando se completa el modelo de roca petrofísica, se crea una base de datos estadística para describir los tipos de roca y sus propiedades conocidas, como la porosidad y la permeabilidad. Se describen los litotipos, junto con sus distintas propiedades elásticas.
Inversión geoestadística MCMC
En el siguiente paso de la sísmica a la simulación, las técnicas de inversión sísmica combinan datos sísmicos y de pozo para producir múltiples modelos 3D igualmente plausibles de las propiedades elásticas del yacimiento. Los datos sísmicos se transforman en registros de propiedades elásticas en cada traza. Las técnicas de inversión determinista se utilizan para proporcionar una buena visión general de la porosidad sobre el campo y sirven como verificación de control de calidad. Para obtener el mayor detalle necesario para la geología compleja, se emplea una inversión estocástica adicional. [4]
Los procedimientos de inversión geoestadística detectan y delimitan depósitos delgados que de otro modo estarían mal definidos. [5] La inversión geoestadística basada en la cadena de Markov Monte Carlo (MCMC) aborda el problema de la escala vertical mediante la creación de propiedades de rocas derivadas de la sísmica con muestreo vertical compatible con los modelos geológicos.
Todos los datos de campo se incorporan al proceso de inversión geoestadística mediante el uso de funciones de distribución de probabilidad (PDF). Cada PDF describe un dato de entrada particular en términos geoestadísticos utilizando histogramas y variogramas , que identifican las probabilidades de un valor dado en un lugar específico y la escala y textura general esperada según la información geológica.
Una vez construidos, los PDF se combinan mediante inferencia bayesiana , lo que da como resultado un PDF posterior que se ajusta a todo lo que se conoce sobre el campo. [6] Se utiliza un sistema de ponderación dentro del algoritmo, lo que hace que el proceso sea más objetivo.
A partir del PDF posterior, las realizaciones se generan utilizando un algoritmo de Monte Carlo de cadena de Markov. Estas realizaciones son estadísticamente justas y producen modelos de gran detalle, precisión y realismo. Las propiedades de las rocas, como la porosidad, se pueden cosimular a partir de las propiedades elásticas determinadas por la inversión geoestadística. Este proceso se repite hasta que se identifica el modelo que mejor se ajusta.
Los parámetros de inversión se ajustan ejecutando la inversión muchas veces con y sin datos de pozo. Sin los datos del pozo, las inversiones se están ejecutando en modo de pozo ciego. Estas inversiones en modo de pozo ciego prueban la confiabilidad de la inversión restringida y eliminan el sesgo potencial.
Este enfoque estadístico crea múltiples modelos equi-probables consistentes con la sísmica, los pozos y la geología. La inversión geoestadística se invierte simultáneamente para los tipos de impedancia y propiedades discretas, y otras propiedades petrofísicas, como la porosidad, pueden entonces cosimularse conjuntamente.
Los volúmenes de salida tienen una frecuencia de muestreo consistente con el modelo de yacimiento porque la producción de sintéticos de modelos finamente muestreados es la misma que a partir de registros de pozo. Las propiedades de inversión son consistentes con las propiedades del registro de pozo porque los histogramas utilizados para generar las propiedades de la roca de salida a partir de la inversión se basan en los valores del registro de pozo para esas propiedades de la roca.
La incertidumbre se cuantifica utilizando semillas aleatorias para generar realizaciones ligeramente diferentes, particularmente para áreas de interés. Este proceso mejora la comprensión de la incertidumbre y el riesgo dentro del modelo.
Transferencia de cuadrícula estratigráfica
Después de la inversión geoestadística y en preparación para el emparejamiento histórico y la simulación de flujo, el modelo estático se vuelve a cuadricular y se escala. La transferencia convierte simultáneamente el tiempo en profundidad para las diversas propiedades y las transfiere en 3D desde la cuadrícula sísmica a una cuadrícula de puntos de esquina . Las ubicaciones relativas de las propiedades se conservan, lo que garantiza que los puntos de datos en la cuadrícula sísmica lleguen a la capa estratigráfica correcta en la cuadrícula de puntos de esquina. [6]
El modelo estático construido a partir de sísmica es típicamente ortogonal, pero los simuladores de flujo esperan cuadrículas de puntos de esquina. La cuadrícula de puntos de esquina consta de cubos que suelen ser mucho más gruesos en la dirección horizontal y cada esquina del cubo se define arbitrariamente para seguir las características principales de la cuadrícula. La conversión directamente de ortogonal a punto de esquina puede causar problemas como la creación de discontinuidad en el flujo de fluido.
Una cuadrícula estratigráfica intermedia asegura que las estructuras importantes no se tergiversen en la transferencia. La cuadrícula estratigráfica tiene el mismo número de celdas que la cuadrícula sísmica ortogonal, pero los límites están definidos por superficies estratigráficas y las celdas siguen la organización estratigráfica. Esta es una representación estratigráfica de los datos sísmicos utilizando la interpretación sísmica para definir las capas. El modelo de cuadrícula estratigráfica se mapea luego a la cuadrícula de puntos de esquina ajustando las zonas.
Usando los modelos de porosidad y permeabilidad y una función de altura de saturación, se construyen modelos de saturación inicial. Si los cálculos volumétricos identifican problemas en el modelo, se realizan cambios en el modelo petrofísico sin que el modelo se desvíe de los datos de entrada originales. Por ejemplo, se agregan fallas de sellado para una mayor compartimentación.
Validación y clasificación de modelos
En el último paso de la sísmica a la simulación, la simulación de flujo continúa el proceso de integración incorporando el historial de producción. Esto proporciona una validación adicional del modelo estático frente al historial. Un conjunto representativo de las realizaciones del modelo a partir de la inversión geoestadística se compara con el historial de los datos de producción. Si las propiedades del modelo son realistas, el comportamiento de la presión de fondo de pozo de pozo simulado debe coincidir con la presión de fondo de pozo histórica (medida). [7] Las tasas de flujo de producción y otros datos de ingeniería también deben coincidir.
Según la calidad del partido, se eliminan algunos modelos. Después del proceso inicial de emparejamiento histórico, los parámetros dinámicos del pozo se ajustan según sea necesario para cada uno de los modelos restantes para mejorar el emparejamiento. El modelo final representa la mejor coincidencia con las mediciones de campo originales y los datos de producción y luego se utiliza en las decisiones de perforación y la planificación de la producción.
Ver también
- Extracción de petróleo
- Ingeniería petrolera
- Simulación por ordenador
- Simulador de reservorio
- Subir en el núcleo
Referencias
- ^ Stephen Tyson. Introducción al modelado de yacimientos (2007), ISBN 978-1-906928-07-0 .
- ^ "Página de inicio de RETINA" .
- ^ "Beneficios de la integración de la física de rocas con la petrofísica: cinco razones clave para emplear un flujo de trabajo iterativo e integrado", Libro blanco de Fugro-Jason, 2007.
- ^ Francis, A., "Limitaciones de determinista y ventajas de la inversión sísmica estocástica", CSEG Records, febrero de 2005, p. 5-11.
- ^ Merletti, G., Torres-Verdin, C., "Detección precisa y delimitación espacial de secuencias sedimentarias de arena fina mediante inversión estocástica conjunta de registros de pozo y datos de amplitud sísmica 3D preapilado", SPE 102444.
- ^ a b "Incorporación de la geofísica en modelos geológicos: el nuevo enfoque hace que los modelos geofísicos estén disponibles para los ingenieros en una forma que puedan usar", Libro blanco de Fugro-Jason, 2008.
- ^ Castoro A., de Groot L., Forsyth D., Maguire R., Rijkers R., Webber R., "Modelado preciso de yacimientos mediante la integración optimizada de la inversión geoestadística y la simulación de flujo. Un estudio de caso del Mar del Norte", Petex, 2008 .
Otras lecturas
- "Creación de modelos numéricos 3D realistas y muy detallados de propiedades de rocas y yacimientos: la incorporación rigurosa de todos los datos reduce la incertidumbre", Libro blanco de Fugro-Jason, 2008.
- Contreras, A., Torres-Verdin, C., "Análisis de sensibilidad AVA e inversión de datos sísmicos 3D preapilado para delinear un yacimiento mixto carbonato-siliciclásico en la Cuenca Barinas-Apure, Venezuela".
- Contreras, A., Torres-Verdin, C., Kvien, K., Fasnacht, T., Chesters, W., "AVA Stochastic Inversion of Pre-Stack Sismic Data and Well Logs for 3D Reservoir Modelling", EAGE 2005.
- Pyrcz, MJ y Deutsch, C. Modelado de yacimientos geoestadísticos, Nueva York: Oxford University Press, 2014, 448 páginas.
- Jarvis, K., Folkers, A., Saussus, D., "Predicción del compartimiento del reservorio del campo Simpson a partir de la inversión geoestadística de datos sísmicos AVO", ASEG 2007.
- Leggett, M., Chesters, W., "Inversión conjunta AVO con simulación geoestadística", Convención Nacional CSEG, 2005.
- Sams, M., Saussus, D., "Comparación de estimaciones de incertidumbre a partir de inversiones deterministas y geoestadísticas", Conferencia anual de la SEG, 2008.
- Soni, S., Littmann, W., Timko, D., Karkooti, H., Karimi, S., Kazemshiroodi, S. "Un estudio de caso integrado de la sísmica a la simulación mediante inversión geoestadística", SPE 118178.
- Stephen, K., MacBeth, C. "Reducción de la incertidumbre en la predicción de yacimientos mediante la actualización de un modelo estocástico mediante el emparejamiento del historial sísmico", Evaluación e ingeniería de yacimientos de la SPE, diciembre de 2008.
- Zou, Y., Bentley, L., Lines, L. "Integración de la simulación de yacimientos con modelos sísmicos de lapso de tiempo", Convención Nacional CSEG 2004.