En la industria del petróleo y el gas, el modelado de yacimientos implica la construcción de un modelo computacional de un yacimiento de petróleo , con el propósito de mejorar la estimación de reservas y tomar decisiones respecto al desarrollo del campo, predecir la producción futura, colocar pozos adicionales y evaluar escenarios alternativos de gestión de yacimientos.
Un modelo de yacimiento representa el espacio físico del yacimiento mediante una matriz de celdas discretas, delineadas 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 porosidad , permeabilidad y saturación de agua se asocian a cada celda. Se considera implícitamente que el valor de cada atributo se aplica de manera uniforme en todo el volumen del yacimiento representado por la celda.
Los modelos de yacimientos normalmente se dividen en dos categorías:
En ocasiones se utiliza un único "modelo de tierra compartida" para ambos fines. Lo más habitual es que se construya un modelo geológico 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 entonces del modelo geológico mediante un proceso de ampliación de escala. Alternativamente, si no existe un modelo geológico, los valores de los atributos para un modelo de simulación se pueden determinar mediante un proceso de muestreo de mapas geológicos.
La incertidumbre en los valores reales de las propiedades del yacimiento se investiga a veces construyendo varias realizaciones diferentes de los conjuntos de valores de los atributos. El comportamiento de los modelos de simulación resultantes puede indicar entonces el nivel asociado de incertidumbre económica.
La frase "caracterización del yacimiento" se utiliza a veces para referirse a las actividades de modelado del yacimiento hasta el punto en que un modelo de simulación está listo para simular el flujo de fluidos.
En la construcción, simulación y análisis de los modelos de yacimientos se utiliza software disponible comercialmente. [1]
Los procesos necesarios para construir modelos de yacimientos se describen con la frase Sísmica a simulación . El proceso es exitoso si el modelo refleja con precisión los registros de pozos originales , los datos sísmicos y el historial de producción.
Los modelos de yacimientos se construyen para obtener una mejor comprensión del subsuelo que permita la ubicación informada de los pozos, la estimación de las reservas y la planificación de la producción . Los modelos se basan en mediciones tomadas en el campo, incluidos registros de pozos, estudios sísmicos y el historial de producción. [2]
La simulación sísmica permite la integración cuantitativa de todos los datos de campo en un modelo de yacimiento actualizable creado por un equipo de geólogos , geofísicos e ingenieros. Las técnicas clave utilizadas en el proceso incluyen petrofísica integrada y física de rocas para determinar el rango de litotipos y propiedades de las rocas, inversión geoestadística para determinar un conjunto de modelos plausibles de propiedades de rocas derivadas de la sismología con suficiente resolución vertical y heterogeneidad para la simulación de flujo, transferencia de cuadrícula estratigráfica para mover con precisión los datos derivados de la sismología al modelo geológico y simulación de flujo para la validación y clasificación del modelo para determinar el modelo que mejor se ajusta a todos los datos.
El primer paso en la simulación sísmica 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 punto en común entre los registros de pozos y los datos sísmicos. [3]
Los registros de pozos se miden en profundidad y brindan datos verticales de alta resolución, pero no permiten conocer el espacio entre pozos. Los datos sísmicos se miden en el tiempo y brindan un gran detalle lateral, pero su resolución vertical es bastante limitada. Cuando se correlacionan, los registros de pozos y los datos sísmicos se pueden utilizar para crear un modelo 3D a escala fina del subsuelo.
El conocimiento de las propiedades de las rocas se obtiene combinando conocimientos geológicos básicos y mediciones de pozos. Con base en el conocimiento de cómo se formó la zona a lo largo del tiempo, los geólogos pueden predecir los tipos de rocas que probablemente estén presentes y la rapidez con la que varían espacialmente. Los registros de pozos y las mediciones de núcleos proporcionan muestras para verificar y afinar ese conocimiento.
Los datos sísmicos son utilizados por los petrofísicos para identificar las cimas de varios litotipos y la distribución de las propiedades de la roca en el espacio entre pozos utilizando atributos de inversión sísmica como la impedancia . Los estudios sísmicos miden los contrastes de impedancia acústica entre capas de roca. 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, se puede correlacionar con las propiedades de la roca utilizando relaciones de física de rocas 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 pozos están debidamente acondicionados y editados, se genera un modelo petrofísico de roca 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 de la estructura de la roca. Los parámetros del modelo se calibran mediante la comparación de los registros sónicos elásticos sintéticos con los disponibles . Los cálculos se realizan siguiendo una serie de algoritmos de física de rocas , entre ellos: Xu & White, Greenberg & Castagna, Gassmann, Gardner, Hashin-Shtrikman superior e inferior modificados, y Batzle & Wang.
Una vez finalizado el modelo petrofísico de la roca, se crea una base de datos estadística para describir los tipos de roca y sus propiedades conocidas, como porosidad y permeabilidad. Se describen los litotipos, junto con sus distintas propiedades elásticas.
En el siguiente paso de la simulación sísmica, las técnicas de inversión sísmica combinan datos de pozos y sísmicos 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. Se utilizan técnicas de inversión determinista para proporcionar una buena visión general de la porosidad en el campo y sirven como control de calidad. Para obtener mayores detalles necesarios para la geología compleja , se emplea luego una inversión estocástica adicional. [4]
Los procedimientos de inversión geoestadística detectan y delinean yacimientos delgados que de otro modo estarían mal definidos. [5] La inversión geoestadística basada en el método Monte Carlo de cadena de Markov (MCMC) aborda el problema de escala vertical mediante la creación de propiedades de roca 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 mediante histogramas y variogramas , que identifican las probabilidades de un valor dado en un lugar específico y la escala y textura generales esperadas en función de la información geológica.
Una vez construidas, las PDF se combinan mediante inferencia bayesiana , lo que da como resultado una PDF posterior que se ajusta a todo lo que se sabe sobre el campo. [6] Se utiliza un sistema de ponderación dentro del algoritmo, lo que hace que el proceso sea más objetivo.
A partir de la PDF posterior, se generan realizaciones utilizando un algoritmo de Monte Carlo de cadena de Markov. Estas realizaciones son estadísticamente justas y producen modelos de alto nivel de detalle, precisión y realismo. Las propiedades de la roca, 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 un modelo que se ajuste mejor.
Los parámetros de inversión se ajustan ejecutando la inversión muchas veces con y sin datos de pozo. Sin los datos de pozo, las inversiones se ejecutan 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 equiprobables que son coherentes con la geología, los pozos y la sísmica. La inversión geoestadística invierte simultáneamente los tipos de impedancia y propiedades discretas, y otras propiedades petrofísicas como la porosidad pueden luego cosimularse en forma conjunta.
Los volúmenes de salida se encuentran a una frecuencia de muestreo consistente con el modelo del yacimiento, ya que la generación de modelos sintéticos de muestras finas es lo mismo que la de registros de pozos. Las propiedades de inversión son consistentes con las propiedades de registros de pozos, ya que los histogramas utilizados para generar las propiedades de roca de salida a partir de la inversión se basan en valores de registros de pozos para esas propiedades de roca.
La incertidumbre se cuantifica mediante el uso de semillas aleatorias para generar resultados ligeramente diferentes, en particular para las áreas de interés. Este proceso mejora la comprensión de la incertidumbre y el riesgo dentro del modelo.
Después de la inversión geoestadística y como preparación para la comparación de la historia y la simulación de flujo, el modelo estático se vuelve a cuadricular y se amplía. La transferencia convierte simultáneamente el tiempo en profundidad para las distintas 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 datos sísmicos es típicamente ortogonal, pero los simuladores de flujo esperan cuadrículas de puntos de esquina. La cuadrícula de puntos de esquina consiste en 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 directa de ortogonal a punto de esquina puede causar problemas, como la creación de discontinuidad en el flujo de fluido .
Una cuadrícula estratigráfica intermedia garantiza que las estructuras importantes no se representen de forma errónea en la transferencia. La cuadrícula estratigráfica tiene la misma cantidad 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 que utiliza la interpretación sísmica para definir las capas. Luego, el modelo de cuadrícula estratigráfica se asigna a la cuadrícula de puntos de esquina ajustando las zonas.
Utilizando los modelos de porosidad y permeabilidad y una función de altura de saturación, se construyen los modelos de saturación iniciales. 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 lograr una mayor compartimentación.
En el último paso de la simulación sísmica, 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 históricamente con los datos de producción. Si las propiedades en el modelo son realistas, el comportamiento simulado de la presión en el fondo del pozo debe coincidir con la presión histórica (medida) en el fondo del pozo. [7] Los caudales de producción y otros datos de ingeniería también deben coincidir.
En función de la calidad de la coincidencia, se eliminan algunos modelos. Después del proceso inicial de comparación de historial, se ajustan los parámetros dinámicos del pozo según sea necesario para cada uno de los modelos restantes a fin de mejorar la coincidencia. El modelo final representa la mejor coincidencia con las mediciones de campo y los datos de producción originales y luego se utiliza en las decisiones de perforación y la planificación de la producción.