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Chihuido de la Sierra NegraUna descripción mejorada mediante el concepto de Unidades de Flujo
Jude Amaefule, Vince Eleri (de VRMT Int. Inc. Houston), Marta E. Valenzuela, Gustavo Fernández(Repsol-YPF S.A., Exploración y Desarrollo Sur).
Objetivo
Caracterizar al conjunto de los reservorios en base al concepto de unidades de flujo, yutilizar esta tecnología para obtener un conocimiento mas detallado de los mismos, en una etapamadura en la explotación del área.
Introducción.
Uno de los desafíos más importantes que enfrentan geólogos e ingenieros es mejorar lastécnicas de descripción de los reservorios. La determinación precisa de los atributos de poros ygargantas porales y la distribución de fluídos son elementos fundamentales en esta descripción,ya que los mismos controlan las saturaciones iniciales de fluídos y sus flujos. Distintasherramientas de perfilaje han sido utilizadas tradicionalmente para inferir litología, secuenciasdepositacionales y diagenéticas, parámetros petrofísicos y contenido de fluídos. A menudo estaaproximación supone reservorios homogéneos a escala macroscópica. La clave para mejorar ladescripción de los rerservorios es establecer relaciones causales entre parámetros microscópicosde las gargantas porales (obtenidos de las coronas) y atributos macroscópicos derivados de losperfiles.
Durante mucho tiempo se han presentado diferentes intentos de obtener la permeabilidad apartir de perfiles. Estos incluyen:a) Permeabilidad derivada de la porosidad de perfil y la relación porosidad-permeabilidad de
corona,logK = a * φ + b.
Esta metodología clásica tiene diversas desventajas. Supone que el reservorio es homogéneo yno uniforme, lo cual no condice con la dispersión que se observa generalmente en el gráficologaritmo de permeabilidad (logK) versus porosidad (Phi). ( Fig.1)
b) Modelos de regresión múltiple de la permeabilidad como función de la respuesta de distintasherramientas de perfilaje. Este intento tiene las mismas desventajas del párrafo anterior. Laporosidad es independiente del tamaño de grano, excepto en las fracciones limoarcilla, y eneste modelo la selección comúnmente se mantiene constante. En realidad la permeabilidadtiene una estrecha y causal relación con el tamaño de grano y con el material y tipo decementación, como se ve en los reservorios de Chihuido de la Sierra Negra.
c) Modelos empíricos, mostrando la permeabilidad en función de la porosidad y saturaciones deagua connata de los intervalos coroneados. (Timur, Wyllies and Rose). El problema aquí es lasuposición implícita que la roca es homogénea y no uniforme y que porosidad y permeabilidadestán directamente relacionadas. Los autores suponen invariabilidad vertical y horizontal de lacalidad de la roca. Por lo tanto, esto implica la existencia de un único contacto agua petróleo yque la saturación de agua irreductible puede determinarse precisamente en la zona de
2
hidrocarburo; a partir de los datos de perfiles y con los factores m y n de Archie obtenidos porestudios de testigo corona o aproximados por correlación.
Metodología.
La metodología de unidades de flujo reconoce que el reservorio es heterogéneo nouniforme. Dentro de un reservorio determinado, la existencia de múltiples unidades de flujo esevidencia de las heterogeneidades microscópicas que controlan la distribución de permeabilidad.La zonificación de los reservorios en diferentes unidades de flujo permite el desarrollo demodelos de permeabilidad más precisos y la asignación de relaciones petrofísicas únicas paracada unidad de flujo.
Se aplicó la metodología descripta por Amaefule et. al. ( 1993) para definir y caracterizarlas diferentes familias de unidades de flujo.
Se define como FZI (Indicador de Zona de Flujo):
FZI = 1/(Fs x τ 2 Sgv2) 0.5
Siendo el Indice de calidad de reservorio (RQI):
RQI = 0.0314 x (K / Φ)0.5 , K [mD]
y PHIZ ( Φz) la relación entre porosidad y volumen de grano:
Φz = Φ/ (1-Φ)
En síntesis:
FZI = RQI / Φz
Si en estas relaciones fundamentales, despejamos la permeabilidad y definiendo:
PHIR ( ΦR ) = Φ3 / ( 1-Φ)2
K [mD] = 1014 (FZI)2 ΦR
Una vez calculados los valores de FZI con los datos de corona y clasificados en diezfamilias, se obtuvo la permeabilidad en función del valor de FZI medio de cada familia. Como seaprecia en la Fig. 1B disponiendo del valor de porosidad y del FZI se obtiene con excelenteprecisión el valor de permeabilidad.
El aspecto principal de este estudio es la integración de todos los datos disponibles, derocas, perfiles y fluídos para delinear los diferentes reservorios en zonas con similares cualidades.En este trabajo se integraron los datos de testigos coronas de cuarenta pozos, involucrando a losreservorios miembro Avilé, Miembro Agrio Sup. y Troncoso Inf. Se usaron estos para desarrollarclases y distribución de unidades de flujo para cada reservorio. Se correlacionaron las respuestasde los distintos perfiles con los FZI, y se seleccionaron los perfiles adecuados para establecer lasunidades de flujo en los intervalos no coroneados y predecir las permeabilidades. Este procesofue realizado mediante técnicas probabilísticas controladas por un modelo determinístico.
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En síntesis el organigrama del trabajo es el siguiente:
1- Determinación de unidades de flujot Puesta en profundidad corona-perfil.t Evaluar efectos de compactación en porosidad y permeabilidad.t Corrección de permeabilidad por efectos Klinkenberg, stress, e inerciales.t Calcular FZI en función de profundidad.t Determinar familias de unidades de flujo y sus características. (Fig. 2)t evaluar estadísticamente los valores de FZI calculados y analizar la homogeneidad de los
reservorios en función de estos. (Fig. 3)
2- Caracterización de las unidades de flujot Evaluación de atributos mineralógicos y texturales. (Fig. 4 - 4B)t Evaluación de los datos de presión capilar.t Computar Radio hidráulico medio para las diferentes unidades de flujo.t Relacionar estas variables con FZI y permeabilidad.t Desarrollar relaciones entre FZI, Sw y altura por encima de la tabla de agua. (Fig 5 – 5B)t Comparación de saturaciones de agua obtenidas por el modelo con las saturaciones de agua
obtenidas de coronas. (Fig 6)t Comparación de saturaciones de agua obtenidas por el modelo con las saturaciones de agua
derivadas de perfiles y los resultados obtenidos en ensayos de terminación. (Fig 7 - 8)t Desarrollar modelos de permeabilidad relativa sobre la base de las saturaciones inicial-
residual y FZI.
3- Predicción de permeabilidad a partir de coronas y perfiles.t Correlación de las respuestas de perfiles con FZI en los intervalos coroneados.t Evaluar FZI reales vs predichos en los intervalos coroneados.t Predecir FZI a partir de perfiles en los tramos no coroneados.t Computar permeabilidad a partir de FZI y porosidad.t Predicción de permeabilidades. (Fig. 9)
4- Modelado Geocelular 3Dt Interpolado y extrapolado de propiedades petrofísicas. (Fig. 10)t Cálculos volumétricos (OOIP).
Conclusiones
Se aplicó una metodología que permitió diferenciar en los reservorios Miembro Avilé,Miembro Agrio Sup. y Miembro Troncoso Inf. del Area Chihuido de la Sierra Negra diezunidades hidráulicas diferentes. Cada unidad de flujo posee cualidades características quepermiten predecir adecuadamente permeabilidad, saturación de agua inicial y permeabilidadesrelativas. Con estos datos se pueden estimar capacidad relativa de flujo, índices de producción einyección por capa y por pozo.
Se dispone de volúmenes de hidrocarburo in-situ considerados más realistas que losobtenidos mediante cálculos de perfiles.
El modelo geocelular obtenido es la base de los nuevos modelos numéricos.
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Agradecimientos:
Los autores agradecen a Repsol- YPF S.A. la autorización para publicar este trabajo y alIng. Mario G. Grinberg por la revisión crítica del mismo.
NomenclaturaFs: factor de forma [adim]τ: tortuosidad [adim]Sgv: superficie específica [1/L]K: permeabilidad [L2]Sw: saturación de agua [%]FU: unidades de flujo [adim]
Bibliografía
AMAEFULE, J.O. ET AL. “ENHANCED RESERVOIR DESCRIPTION USING CORE AND LOG DATA TOIDENTIFY HYDRAULIC (FLOW) UNITS AND PREDICT PERMEABILITYIN UNCOREDINTERVALS/WELLS.” SPE 26436, OCT. 1993 AT SPE ANNUAL MEETING, HOUSTON TEXAS.
COMERON,R.E Y M.E.VALENZUELA “CHIHUIDO DE LA SIERRA NEGRA : A SUCCESFULLDEVELOPMENT OF SUBTLE TRAPS”.AAPG,CARACAS 1996.
Fig. 1: LOGARITMO DE PERMEABILIDAD vs POROSIDAD PARA MB. AVILE, AGRIO SUP. TRONCOSO INF. YACIMIENTO CHIHUIDO DE LA SIERRA NEGRA
0,01
0,10
1,00
10,00
100,00
1000,00
10000,00
0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35
POROSIDAD
PE
RM
EA
BIL
IDA
D K
LIN
KE
NB
ER
G
FU 10FU 9FU 8FU 7FU 6FU 5FU 4FU 3FU 2FU 1
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
FZ
I (m
icro
nes
)
Fig 2: VALORES MEDIOS DE FZI PARA CADA UNIDAD DE FLUJO EN MB. AVILE, AGRIO SUP. Y TRONCOSO INF. - YAC. CHIHUIDO DE LA SIERRA NEGRA
Fig 3 : DISTRIBUCION ACUMULADA DE UNIDADES DE FLUJO EN MB. AVILE, AGRIO SUP. Y TRONCOSO INF EN YAC. CHIHUIDO DE LA SIERRA NEGRA
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0,1 1,0 10,0
FZI
Fre
cuen
cia
Acu
mu
lad
a
All Rsvr
Agrio Rsvr
Avile Rsvr
Tr Inf Rsvr
FU 2FU 4 FU 3 FU 1FU 5FU 6FU 7FU 8FU 9FU 10
Fig 4: CARACTERIZACION PETROLOGICA PARA FU 2 EN YAC. CHIHUIDO S. NEGRA
67010
23
50
0
34
16
62
1
14
23
59
2
26
13
690
18
52
0
27
21
50
1
26
13
23
Clastos matriz cmts porosid.
Fig 4B: CARACTERIZACION PETROLOGICA PARA FU 10 EN YAC. CHIHUIDO S. NEGRA
648
24
427
0
70
3
32
065
3
58
0
37
5
49
0
47
4
Clastos matriz cmts porosid.
65
43
21
FZI (microns)
1000100
101
0.1
H (m)
0 0
20 20
40 40
60 60
80 80
100 100
Sw
(%
)
Sw
(%
)
Fig 5: WATER SATURATION vs FZI & HEIGHT ABOVE FWL FOR CHIHUIDO S. NEGRA FIELDSw (%)= A +( A-100 )*EXP( -B *LN( H / C ))
r2=0.90388606 DF Adj r2=0.90360025 FitStdErr=6.4107444 Fstat=3691.195
Fig 6: SATURACION DE AGUA PRONOSTICADA vs SATURACION DE AGUA DE CORONA EN MB.
TRONCOSO INF. EN YACIMIENTOCHIHUIDO SIERRA NEGRA FIELD
-185
-180
-175
-170
-165
-160
050100
Sw (%)
Pro
fun
did
ad (
mb
bp
)MEASURED
PREDICTED
MB. AVILE - YAC. CHIHUIDO DE LA SIERRA NEGRAFig 7: SW obtenidas por perfiles vs SW obtenidas por modelo en
Sw(GF) Sw(100%WC)
Sw(FZI)
FZI
1290
1295
1300
1305
1310
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
rhob
1290
1295
1300
1305
1310
2 2,5 3
Rt
1290
1295
1300
1305
1310
0,1 1 10 100 1000
GR
1290
1295
1300
1305
1310
0 100 200
SW
1290
1295
1300
1305
1310
00,51
GR Prof. RHOB FZI (µm) Sw(FU)(API) (m) (g/cc) RFC*10 Sw(log)
2884 Lts/hOIL (98.5%)( WC: 1.5%)
3200 Lts/hOIL (100%)(WC: 0%)
Ensayo terminación
Fig 8: SW obtenidas por perfiles vs SW obtenidas por modelo enMiembro Troncoso Inf. - Yac. Chihuido de la Sierra Negra
PARAMETROS DERIVADOS DE FURt(ohm-m)K(mD)
1070
1075
1080
1085
1090
1095
1100
1105
1110
1115
0 100 200 0,1 1 10 100 1000 2 2,5 3 0 2 4 6 8 10 00,51
FZI med. Sw(FZI)FZI pred. Sw(GF)
Sw(100%WC)
Fig. 9: Comparación entre Permeabilidades medidas y pronosticadasen MB. TRONCOS INF. - YAC. CHIHUIDO DE LA SIERRA NEGRA
SW
1105
1115
1125
1135
1145
1155
1165
00,51
FZI
1105
1115
1125
1135
1145
1155
1165
0 1 10
K
1105
1115
1125
1135
1145
1155
1165
0,1 1 10 100 1000
Rhob
1105
1115
1125
1135
1145
1155
1165
2 2,5 3
Rt
1105
1115
1125
1135
1145
1155
1165
0,1 1 10 100 1000
GR
1105
1115
1125
1135
1145
1155
1165
0 100 200
0
.04
.07
.11
.15
.18
.22
.26
0.247E+07
2480000Easting 0.587E+07
0.587E+07
Northing
-700
-600
-500
-400
-300
3D DISTRIBUTION OF POROSITY FOR AVILE
GridstatPro Oct13 99
Fig. 10: Distribución 3D de porosidad para el MB. AVILE del YACIMIENTO CHIHUIDO DE LA SIERRA NEGRA
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