Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
29
Metodología de variables continuas para la estimación de espesores
de arena neta en yacimientos arcillosos
Continuous variables methodology to estimate net sand thickness in shaly
sands
Franklyn Javier Angel Saéz
1
Resumen:
La presente investigación tuvo como objetivo el diseño de un algoritmo para la
estimación de espesores de Arena Neta (AN) y Arena Neta Petrolífera (ANP) en
arenas arcillosas, tomando en cuenta la heterogeneidad tanto lateral como vertical
de la formación, mediante el uso de relaciones entre propiedades petrofísicas
básicas, en sustitución de parámetros de corte constantes, cuyos métodos de
determinación tienden a ser subjetivos. La definición del Índice de Propiedades
Petrofísicas Básicas (IPPB) e Índice de Arena Neta (IAN) permitió establecer una
relación directa entre Porosidad Efectiva (PIGN), Porosidad Total (PHIT) y Volumen
de Arcilla (VSH) con los valores de Net To Gross (NTG). Además, la determinación
de una Saturación de Agua de Corte (SWCORTE) en función de PHIT y PIGN resultó
en la definición de un Índice de Arena Neta Petrolífera (IANP) capaz de estimar el
Net To Oil Gross (NTOG). La metodología IAN-IANP se probó utilizando datos de
producción y también se comparó exitosamente con otras metodologías
tradicionales de parámetros de corte, tales como: 1) Gráficos cruzados de
propiedades (PXP) y 2) Sensibilidad de la Columna de Hidrocarburos a los
Parámetros de Corte (SCH). Los nuevos métodos cotejaron correctamente con los
intervalos de producción en 97% para los espesores de AN y 75% para los
espesores de ANP. Finalmente, la ecuación directa propuesta en este trabajo para
una SWCORTE arrojó resultados similares al de los métodos constantes como el PXP
y el valor de SW en el punto de Irrupción de Agua en una Curva de Flujo Fraccional.
Palabras clave: Arena neta, arena neta petrolífera, parámetros de corte,
propiedades petrofísicas básicas, saturación de agua de corte.
Abstract:
We present a methodology to estimate Net Reservoir Thickness (NRT) and Net Pay
Thickness (NPT) in shaly sands, taking into account the formation heterogeneity,
both lateral and vertical, by use of basic petrophysical properties relationships, thus
substituting constant cutoff parameters whose determination methods tend to be ver
subjective. The definition of a Basic Petrophysical Properties Index (BPPI) and a Net
1
Ecopetro Bogota, Magister Geofisico de Yacimientos, https://orcid.org/0009-0000-9118-7373
franklynangel@hotmail.com
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
30
Reservoir Index (NRI) allowed us establish a direct releation between Effective
Porosity (PIGN), Total Porosity (PHIT) and Shale Volume (VSH) within Net To Gross
(NTG) values. Moreover, the determination of a Cutoff Water Saturation (SWCUTOFF)
as a function of PHIT and PIGN resulted in the definition of a Net Pay Index (NPI) as
a criterion to estimate Net To Oil Gross (NTOG). The NRI–NPI methodology was
proven by using production data and was also succesfully compared to other
traditional cutoff parameters methodologies, such as: 1) Properties Crossplots (PXP)
and 2) Hydrocarbon Column Sensitivity to Cutoff Parameters (HCS). Cross checking
with real data, the new methods correctly match with production intervals in 97% of
the cases for NRT and 75% for NPT. Finally, the straight forward equation proposed
in this work for a variable SWCUTOFF yielded to very similar values to those expected
from the PXP method and the SW value at Breakthrough condition on a Fractional
Flow curve.
Keywords: Basic petrophysical properties, cutoff parameters, cutoff water saturation,
net pay, net reservoir.
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
31
Introducción
Los parámetros de corte son de fundamental importancia en el establecimiento
del modelo petrofísico y en la elaboración de mapas isópacos y de isopropiedades,
tradicionalmente son fijados como valores constantes para el espesor total de la unidad
productora e igualmente constantes para todos los pozos o extensión areal del campo
(Castro y Mederos, 2016).
Los métodos convencionales por medio de los cuales se establecen estos
constantes parámetros de corte (Porosidad, Volumen de arcilla, Permeabilidad o
Saturación de agua de corte) se basan en interpretaciones visuales de gráficos
cruzados de propiedades básicas (Método PXP) y sus correspondientes estadísticas
relacionadas con los datos de producción; o interpretaciones de gráficos de
Sensibilidad de la Columna de Hidrocarburos a las distintas propiedades que se
desean establecer como parámetros de corte (Método SCH) (FAO, s/f). Estas
interpretaciones generalmente están sujetas a la experiencia del intérprete en el área
en estudio, a conveniencias desde el punto de vista de datos de producción y a
subjetividades visuales de los gráficos desde el punto de vista del intérprete mismo.
Adicionalmente, la determinación de parámetros de corte constantes para cada
propiedad independiente enfrenta el problema de que una mínima diferencia en la
estimación de alguno de estos parámetros en particular podría significar una
sistemática diferencia entre un NTG igual a 1 o a 0, que en el caso de que tal error de
estimación sea muy frecuente, alteraría el conteo de espesores de AN, ANP y por ende
el cálculo de reservas (Moret-Fernández y Latorre, 2021).
El objetivo del presente trabajo fue diseñar un algoritmo para la estimación de
espesores de Arena Neta (AN) y Arena Neta Petrolífera (ANP). Se muestra en este
trabajo una metodología sencilla que utiliza las propiedades básicas de una
interpretación de registros convencional para lograr una rápida y acertada definición
de espesores de AN y ANP, respetando la variabilidad de tales propiedades tanto
vertical como lateralmente, lo cual es característica fundamental de la heterogeneidad
asociada a la presencia de arcillas dispersas en yacimientos compuestos por arenas
arcillosas.
Metodología
La investigación tuvo una metodología empírica de enfoque cuantitativo que
utiliza las propiedades básicas de una interpretación de registros convencional para
lograr una rápida y acertada definición de espesores de AN y ANP, respetando la
variabilidad de tales propiedades tanto vertical como lateralmente, lo cual, es
característica fundamental de la heterogeneidad asociada a la presencia de arcillas
dispersas en yacimientos compuestos por arenas arcillosas.
A continuación, en la Figura 1 se exhibe el diagrama de flujo correspondiente a
los pasos de la metodología del algoritmo.
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
32
Figura 1
Diagrama de flujo de la Metodología IAN-IANP
Definición del IPPB y el IAN
Las litofacies de las formaciones meramente siliciclásticas, pueden ser muy
fáciles de predecir a partir de un simple registro de rayos gamma. Sin embargo, el alto
grado de heterogeneidad en formaciones arcillosas, en función del volumen y tipo de
arcilla presente, hicieron necesaria la integración de diferentes registros que
permitieran reconocer al menos 3 electrofacies principales, tales como: arenas limpias,
arenas arcillosas y arcillas. Esta integración de registros de pozos se logró a través de
la estimación de un parámetro llamado IPPB (Índice de Propiedades Petrofísicas
Básicas), definido en este trabajo en la Ecuación 1. Las 3 curvas utilizadas para la
estimación del IPPB (VSH, PHIT y PIGN) fueron calculadas como resultado de una
interpretación convencional de registros de pozos llevada a cabo para la mayoría de
los pozos del área de estudio.
(1)
El primer factor de la Ecuación 1: PIGN/(1-PHIT) sería una clase de porosidad
normalizada que representa la relación entre el volumen de fluidos en el espacio intergranular
y el volumen de roca sólida (Matriz + Arcilla seca). El segundo factor de la Ecuación 1: (1-VSH)
sería un multiplicador que hace que el valor de IPPB incremente con la disminución del VSH, y
representa la adición volumétrica de fluidos intergranulares y granos de arena.
Al desplegar los valores del IPPB en un template de registros de pozos (ver Figura 2),
donde las litofacies descritas en núcleos están en la segunda pista de derecha a izquierda,
observamos en la tercera pista de derecha a izquierda que los intervalos donde el IPPB (curva
roja) es mayor a PIGN (curva azul) corresponde a Arena Neta (relleno verde), mientras que
PIGN
IPPB
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
33
aquellos intervalos donde el IPPB es menor a PIGN corresponde a Roca No-Yacimiento (sin
relleno).
Figura 2
Interpretación convencional del Pozo B. En rojo (tercera pista de derecha a izquierda) vemos la
curva de IPPB
Según las observaciones de la Figura 2, la relación entre el IPPB y la PIGN
puede ayudar a determinar los espesores de AN o el NTG, ya que la ocurrencia de AN
o NTG igual a 1, se define por la condición mostrada en la Ecuación 2.
IPPB > PIGN (2)
Sustituyendo la Ecuación 1 en la Ecuación 2, y definiendo un nuevo parámetro,
llamado en este trabajo Índice de Arena Neta (IAN), obtenemos la Ecuación 3.
(3)
Simplificando la Ecuación 3, la definición del IAN resultaría en la expresión de
la Ecuación 4.
(4)
Estimación de NTG a partir del IPPB y el IAN
Cuando IAN tenga un valor positivo (IPPB-PIGN>0) definiríamos un NTG=1
(ocurrencia de un intervalo de AN) y cuando IAN sea negativo definiríamos un NTG=0
(ausencia de AN) (ver Figura 3). A partir de la Ecuación 4 deducimos que el cambio de
signo del parámetro IAN dependerá exclusivamente del signo de (PHIT-VSH), ya que
(1-PHIT) y PIGN son siempre factores positivos; por lo tanto, el cálculo de NTG se
VSH
IAN
PIGN
PHIT
XX40’
XX60’
XX70’
XX80’
XX90’
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
34
propone en este trabajo como una función lógica, expresada en la Ecuación 5.
NTG = SI (PHIT-VSH > 0 ; 1 ; 0) (5)
Figura 3
Definición del NTG de acuerdo con el signo del IAN
Considerando a PHIT como el volumen de todos los fluidos presentes en la roca
(fluidos intergranulares más el agua ligada a las arcillas) y al VSH como el volumen de
las arcillas húmedas (arcillas secas más al agua ligada a las arcillas), podríamos
interpretar que la condición PHIT>VSH tiene una explicación física obvia cuando nos
deshacemos del agua ligada a las arcillas a ambos lados de la inecuación: si el
volumen de fluidos intergranulares es mayor que el volumen de arcillas secas, habrá
un flujo dentro de la roca (NTG=1), de lo contrario un volumen de arcilla seca mayor
obstruirá el flujo de este volumen limitado de fluidos intergranulares, así, la roca ya no
será considerada como un intervalo de AN (NTG=0).
Finalmente, podríamos concluir que la condición lógica de la Ecuación 5
substituye el uso de los tradicionales parámetros de corte para estimar espesores de
AN y, como consecuencia, el valor de NTG para yacimientos siliciclásticos contentivos
de petróleo liviano, escenario bajo el cual se elaboró el presente trabajo.
Clasificación de electrofacies utilizando los valores de IAN
Adicionalmente a la diferenciación entre rocas yacimiento y no-yacimiento
lograda con la Ecuación 5, si observamos el histograma de frecuencias de la Figura 3
y filtramos solo los valores positivos del IAN (ver la Figura 4), podríamos distinguir dos
clases principales según los cambios abruptos en las pendientes del histograma: una
para valores inferiores a 0,02 y otra para valores mayores a 0,02. La primera clase
corresponde a una litología intermedia entre arenas y arcillas (arenas arcillosas) y la
otra clase corresponde a arenas limpias.
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
35
Figura 4
Definición de electrofacies según el valor del pa
El gráfico de la Figura 5 muestra la relación entre el VSH en la abscisa y la PIGN
en la ordenada, con la definición de electrofacies lograda con la metodología IAN en el
eje Z.
Obsérvese que según la Ecuación 5, tanto las arenas limpias como las arenas
arcillosas tendrían un NTG=1, mientras que las arcillas, NTG=0; sin embargo, con los
parámetros de corte constantes del método tradicional (0,15 y 0,35 para la PIGN y el
VSH, respectivamente) tendríamos valores de NTG de 1 para todos los puntos en el
rectángulo rojo superior izquierdo del gráfico cruzado de la Figura 5. Este rectángulo
incluye una gran cantidad de puntos de arcilla, los cuales asumirían un valor de NTG
de 1, sobre estimando de esta manera los espesores de AN y, por lo tanto, el posterior
cálculo de POES.
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
36
Figura 5
Gráfico cruzado VSH-PIGN mostrando la definición de electrofacies sobre la base del valor del IAN
En vez de seguir estrictos valores constantes de difícil estimación, se debería
esperar, desde un punto de vista sedimentológico y petrofísico, que los límites de
electrofacies obedezcan más a una tenencia perpendicular relacionada con la relación
inversamente proporcional del gráfico cruzado mostrado en la Figura 5, dando así un
sentido de gradación, justo como el tamaño de granos en un sistema depositacional
siliciclástico: desde el tamaño de grano más grueso (bajo VSH y alta PIGN en la parte
superior izquierda del gráfico cruzado) hacia el tamaño de grano más fino (alto VSH y
baja PIGN en la parte inferior derecha del gráfico cruzado).
Si comparamos los métodos de estimación de AN (Parámetros de Corte Vs.
IAN), veremos que el intervalo XX46’-XX49’ en la Figura 2 tiene un VSH<0,35 y una
PIGN>0,15, resultando como un intervalo de AN según el método de Parámetros de
Corte; sin embargo, la segunda pista de derecha a izquierda, mostrando las litofacies
descritas en el núcleo, muestra al mencionado intervalo como un depósito de llanura
de inundación, la cual se corresponde mejor con la interpretación de electrofacies
lograda con el método de IAN, ya que IPPB < PIG
Definición de una SWCORTE variable
Considerando que el campo en estudio está comprendido por yacimientos
heterogéneos y anisotrópicos debido a la variabilidad en el contenido de arcilla, no es
representativo utilizar un valor constante para la SWCORTE de tope a base del
yacimiento, como tradicionalmente se hace; por el contrario, deberíamos definir una
SWCORTE variable en profundidad como una función de propiedades petrofísicas
básicas, teniendo en cuenta la variabilidad de la Saturación de Agua Irreducible
(SWirr).
Para determinar el valor al cual se espera que el petróleo fluya dentro del
yacimiento es necesario asumir que la permeabilidad relativa al petróleo sea mayor a
la permeabilidad relativa al agua. Esta condición implica otra asunción expresada por
la Ecuación 6: de que el Volumen de Hidrocarburos (BVH) tenga que ser mayor al
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
37
Volumen de Agua en el espacio intergranular (BVW), este último representado por el
agua libre más el agua capilar irreducible.
BVH > BVW (6)
La Saturación de Agua Total (SWt), como se expresa conceptualmente en la
Ecuación 7, representa la SW más fácil y más común calculada por los petrofísicos, de
manera tal que ésta es la que vamos a considerar para la estimación de la SWCORTE.
(7)
Entre otras definiciones conceptuales podemos ver a la porosidad intergranular
en la Ecuación 8 y al Agua Ligada a las Arcillas (CBW) en la Ecuación 9.
(8)
(9)
Sustituyendo la ecuación 9 en la Ecuación 7 y despejando a BVW, se obtiene
la Ecuación 10.
(10)
Sustituyendo la Ecuación 10 en la Ecuación 8 y despejando a BVH, se obtiene
la Ecuación 11.
(11)
Entonces, si forzamos la condición de la Ecuación 6 y sustituimos la Ecuación
10 y la Ecuación 11 dentro de ella, y despejando la SWt, que se convertiría en SWCORTE
debido a la condición asumida en la Ecuación 6, obtendríamos la Ecuación 12.
(12)
Obsérvese en la Ecuación 12 que, para arenas realmente limpias, “Areniscas
Tipo Archie”, donde el VSH es muy cercano a 0 y consecuentemente PHIT≈PIGN,
entonces SWCORTE = 0,5; como típicamente utilizan los petrofísicos en todo el mundo
cuando se dispone de pocos datos.
Para arenas arcillosas, y según la misma Ecuación 12, podemos ver que
mientras mayor sea el VSH, consecuentemente mayor será la diferencia entre PHIT y
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
38
PIGN, y por ende, será mayor a 0,5 el valor de SWCORTE, dando como resultado de
esta manera un mayor valor de ANP y evitando las típicas sub estimaciones de
reservas en arenas arcillosas. Por ejemplo, si utilizamos los valores promedios típicos
de PHIT y PIGN para los yacimientos del área de estudio (0,265 y 0,245,
respectivamente) obtenemos una SWCORTE de 0,538, un valor muy cercano a la
constante reportada por Rosario, R y Ángel, F en el 2015 (Trabajo No Publicado) para
yacimientos similares, utilizando los métodos de Espesor de la Columna de
Hidrocarburos y las Curvas de Flujo Fraccional para la SWCORTE. Los últimos dos
métodos consumen mucho tiempo en su ejecución, involucran una secuencia de
actividades más complejas, necesitan muchos más datos que el método propuesto en
este trabajo y dan un único valor constante para la SWCORTE, en vez de un valor variable
en profundidad, como debería esperarse para formaciones heterogéneas.
Definición del IANP
Una vez deducidos nuevos términos como IPPB, IAN y SWCORTE, estamos listos
para definir otro índice para diferenciar a las arenas de agua de las arenas de petróleo.
Este índice fue llamado en este trabajo Índice de Arena Neta Petrolífera (IANP) y su
valor puede ser utilizado para jerarquizar las zonas más atractivas desde un punto de
vista de productividad, ya que su definición, según la Ecuación 13, incluye en cierta
manera a la electrofacies de la roca (roca yacimiento o no-yacimiento), las propiedades
petrofísicas básicas y la saturación de agua en el medio poroso.
(13)
Según la Ecuación 13, la presencia de ANP, o la ocurrencia de un valor de
NTOG=1, estaría indicada por valores positivos de IANP, ya que SW<SWCORTE y
ambos NTG e IPPB son siempre positivos; igualmente, mientras mayor el valor de
IANP más atractiva será la roca desde el punto de vista productivo debido a los altos
valores de IPPB y bajos valores de SW. Los valores negativos de IANP indicarían la
presencia de arenas de agua (NTOG=0) en vista de que SW>SWCORTE y NTG sigue
siendo igual a 1; mientras que las arcillas, o las rocas no- yacimiento, implicarían
inevitablemente un valor de IANP=0, indiferentemente de los valores de SW y de IPPB,
debido a que NTG=0.
La Figura 6 muestra una comparación del método IANP y el método de los
tradicionales parámetros de corte constantes para la determinación del espesor de
ANP en el Pozo B, obsérvese que en el intervalo XX13’-XX16’ tanto el método de los
parámetros de corte como el IAN coinciden en que este intervalo corresponde a AN;
sin embargo, si consideramos un valor de uso común de SWCORTE de 0,5 (línea negra,
vertical y discontinua de la tercera pista de derecha a izquierda), ese intervalo XX13’-
XX16’ correspondería a una arena de agua y no a una zona de ANP, subestimando de
esta manera las reservas de hidrocarburos. Por otro lado, tal interpretación lograda
con el SWCORTE de 0,5 estaría indicando erróneamente la presencia de una zona de
agua en medio de dos zonas de petróleo (una por arriba y otra por debajo), sin la
presencia aparente de sellos locales verticales que permitan tal separación de fluidos
dentro de un mismo yacimiento continuo, pero heterogéneo, de tope a base.
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
39
El apropiado uso de una curva de SWCORTE permitió interpretar al intervalo
XX13-‘XX16’ de la Figura 6 como una ANP, gracias a la deflexión que muestra esa
curva hacia la derecha en ese mismo intervalo, alcanzando valores hasta de 0,57,
como consecuencia del alto VSH y la correspondiente disminución de porosidades.
Aun utilizando los valores de SWCORTE de los métodos PXP y SCH, los cuales oscilan
entre 0,51 y 0,55, respectivamente, el intervalo XX07’- XX53’ no hubiese sido
interpretado completamente como una zona de 46’ continuos de ANP, como sí se logra
con la curva de SWCORTE y el resultante valor de IANP, desplegado en la primera pista
de derecha a izquierda de la Figura 6.
Figura 6
Interpretación convencional de registros para el Pozo B. En rojo (tercera pista de derecha a izquierda)
vemos la curva de SWCORTE
Por otro lado, la curva de resistividad (en azul) de la tercera pista de izquierda
a derecha muestra en el intervalo XX67’-XX79’ una marcada zona de transición dentro
de una arena continua con excelentes propiedades de yacimientos, como lo evidencian
las curvas de IPPB (en rojo, tercera pista de derecha a izquierda) y los altos valores
de la curva de IAN (en naranja, segunda pista de derecha a izquierda). La curva de
IANP (en verde, primera pista de derecha a izquierda) permite entonces decidir con
exactitud que a la profundidad de XX71’ es donde la SW en el espacio intergranular
empieza a ser mayor a la Saturación de Petróleo (SO) y por ende la arena deja de ser
petrolífera desde un punto de vista meramente petrofísico.
Finalmente, es posible también utilizar estos valores de IANP para jerarquizar
intervalos a la hora de decidir la completación del pozo; por ejemplo, en el caso del
Pozo B de la Figura 6, el intervalo más atractivo, desde un punto de vista productivo,
sería el intervalo XX32’-XX35’, ya que por sus altos valores de IANP, se asume que la
integración de las propiedades petrofísicas básicas es la más óptima para esperar los
mayores caudales y los cortes de agua más bajos de todo el pozo; aun cuando por
razones estratégicas el intervalo a cañonear esté evidentemente ubicado hacia el tope
de la arena para una mayor recuperación de petróleo.
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
40
Resultados
La factibilidad de la metodología propuesta en este trabajo se realizó
comparando los resultados que se obtuvieron al aplicar ésta en los pozos del área en
estudio, con los espesores ya obtenidos previamente por medio de los métodos
tradicionales: a) Sensibilidad de la columna de hidrocarburos a los parámetros de corte
(SCH) y b) Gráficos cruzados de propiedades petrofísicas (PXP). Ambas metodologías
tradicionales fueron aplicadas para evaluaciones petrofísicas hechas en diferentes
momentos y por diferentes intérpretes (las del método PXP más antiguas que las del
SCH); por lo tanto, para cada set de curvas (VSH, PHIT, PIGN y SW) se obtuvieron
diferentes valores de IAN e IANP con la metodología propuesta; sin embargo, la
intención es comparar estos resultados con cada método tradicional por separado.
La Figura 7 muestra los cálculos realizados para el NTG (para representar a
AN) y NTOG (para representar a ANP) tanto por el método de SCH como por la
metodología IAN-IANP en el Pozo C que cuenta con descripción de núcleos y con tres
intervalos cañoneados a producción. Obsérvese en primer lugar que todos los
intervalos con NTG=1, según ambos métodos, (barras de color rojo, pistas 6 y 7 de
izquierda a derecha en la Figura 7) coincidieron con la descripción de facies arenosas
hecha en el núcleo (S1, S3 y S11), salvo aquellos intervalos donde no se recuperó
núcleo (Facies de color gris). La pista 3, de derecha a izquierda, representa la
comparación entre los resultados obtenidos por el método SCH y el IAN-IANP, donde
el color azul significa que ambas metodologías coinciden en su interpretación, el color
verde muestra los intervalos donde el método IAN-IANP sobreestima los espesores de
AN con respecto al método SCH y el color rojo donde el primero subestima tales
espesores del segundo.
Figura 7
Set de registros del Pozo C y los respectivos cálculos de NTG y NTOG según la metodología
IAN-IANP y la SCH.
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
41
Igualmente, las pistas 8 y 9, de izquierda a derecha en la Figura 7, muestran los
valores obtenidos del NTOG para ambos métodos, donde resalta el hecho de que por
debajo del marcado Contacto Agua-Petróleo (CAP) a X957’, ambos métodos aún
siguen mostrando ocurrencia de ANP, el método SCH en mayor medida que el IAN-
IANP. Este efecto puede estar relacionado a subestimaciones en los valores de SW
por parte del intérprete y por ende se sobreestiman los espesores de ANP. La pista 2
de derecha a izquierda muestra la comparación del cálculo de NTOG entre ambos
métodos, notándose claramente que por debajo del X957’ existe una tendencia del
método IAN-IANP a subestimar los valores de NTOG del método SCH; sin embargo,
considerando la presencia de un CAP a X957’, como se había mencionado
anteriormente, podríamos asegurar que es el método SCH quien sobreestima los
valores reales de NTOG.
Teniendo en cuenta a todos los pozos interpretados del campo resultó que el
método IAN-IANP resulta idéntico al SCH en un 94,5% para los valores de AN y un
94,8% para los valores de ANP. Las diferencias tienden a ser mayores hacia la
sobreestimación en el caso del NTG y hacia la subestimación en caso del NTOG.
Siguiendo el mismo esquema se estableció la comparación entre el método IAN-
IANP y el método PXP, constatándose que los espesores del método IAN-IANP nunca
son mayores a los del PXP, salvo por un minoritario 0,1% en el caso de los espesores
de ANP. Cabe resaltar que tanto para los espesores de AN como para los de ANP el
método propuesto reproduce en un 82,5% los espesores logrados por el método
tradicional.
Discusión
Para la Validación de la metodología IAN-IANP con datos de producción, se
podría inferir que los resultados obtenidos por el método IAN-IANP, elaborado con el
set de curvas interpretadas para la aplicación del método PXP son los que mejor
ajustan a la realidad observada en el pozo en cuanto a la relación entre espesores e
intervalos cañoneados; es por ello que para la validación de la metodología propuesta,
éstos fueron los resultados que se verificaron con los datos de producción arrojados
por los distintos pozos de toda el área (Ángel y Brett, 2017).
En la primera pista de derecha a izquierda de la Figura 7 se observa una escala
de colores que representa la validez de las estimaciones de espesores con respecto a
los datos de producción, disponible solo para los intervalos cañoneados; razón por la
cual al resto de los intervalos se les cataloga como “No conclusivo”, en color gris.
Para la interpretación de la escala de validación se empleó una función que
asignara valores discretos a distintos casos asociados al resultado del NTG y/o NTOG
en combinación con los datos de producción disponibles; de manera tal que en color
verde oscuro se representaran aquellos intervalos donde efectivamente la metodología
interpreta ocurrencia de ANP y que aún están abiertos produciendo petróleo; mientras
que el verde claro representa la misma condición de ocurrencia de ANP pero con
intervalos que han sido cerrados por declinación en la producción de petróleo; es decir,
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
42
que en estos dos casos se podría decir que la metodología está siendo validada, sin
lugar a dudas, por los datos de producción.
En negro se resaltan los intervalos que estuvieron abiertos a producción en
algún momento, pero donde la interpretación de la metodología resultó sin AN y
obviamente sin ANP, infiriéndose de allí que esos intervalos no aportaron fluidos (ni
agua ni petróleo) y por ello el intervalo fue cerrado; posiblemente la poca producción
de petróleo recuperada provino de otras zonas dentro del mismo intervalo cañoneado.
El color azul representa el mismo caso anterior con la diferencia que aquí sí hay
AN, pero no ANP, es decir que son intervalos que probablemente produjeron agua y
por esa razón fueron posteriormente cerrados. El color rojo representa zonas que están
efectivamente produciendo, pero que no tienen AN interpretada por la metodología;
mientras que el color anaranjado es el mismo tipo de intervalo, con AN interpretada,
pero sin ocurrencia de ANP.
La Figura 8 muestra el resultado de las estadísticas de la validación de la
metodología IAN- IANP, solo en los intervalos cañoneados y con datos de producción.
Obsérvese que las dos clases predominantes son aquellas donde validan
perfectamente las estimaciones de AN y ANP, a saber, las clases 3 y 6. No obstante,
las clases 4 y 5 también podrían considerarse como validadas en vista de que
obedecen a intervalos que ya han sido cerrados bien por falta de aporte de fluidos
(color negro) o por altos cortes de agua (color azul), donde la poca producción de
petróleo obtenida pudo provenir de otras zonas, suprayacentes o infrayacentes, dentro
del mismo intervalo cañoneado.
Figura 8
Validación cuantitativa de los espesores interpretados para los intervalos cañoneados
En resumen, si consideramos las clases 3, 4, 5 y 6 como casos validados, y
sumamos sus frecuencias individuales, obtendríamos un porcentaje total superior al
75% de validación para los espesores de ANP interpretados por el método propuesto
en este trabajo.
Adicionalmente a esta automatizada validación cuantitativa, se decidió elaborar
una validación cualitativa observando detalladamente cada intervalo de cañoneo y
comparando la presencia de AN y ANP con los resultados de producción. Por ejemplo,
si un intervalo cañoneado probó producción de petróleo y por medio de la metodología
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
43
se no se estimaron espesores de ningún tipo, diríamos que la metodología “no validó”
en ese intervalo ni para AN ni para ANP; si efectivamente sí se interpretaron espesores
en la totalidad del intervalo cañoneado de AN y ANP, entonces “sí validó” para ambos
espesores; pero si esos espesores interpretados no cubren la totalidad del intervalo
cañoneado, entonces se dice que “validó parcialmente”; mientras que si no se dispone
de datos de producción confiables para un determinado intervalo, simplemente se dice
que es un intervalo “sin información” (Castro y Mederos, 2016).
Evidentemente se puede dar el caso de que se valide el AN pero no el ANP,
como por ejemplo si para el intervalo productor de petróleo se estimó presencia de AN
pero no de ANP; lo cual podría estar relacionado a sobreestimaciones de la curva de
SW por parte del intérprete.
Conclusiones
El parámetro IPPB (Índice de Propiedades Petrofísicas Básicas), propuesto en
este trabajo, logra integrar de manera sencilla a las propiedades petrofísicas básicas
como PHIT, PIGN y VSH, de manera que un único valor permita comparar y jerarquizar
a las rocas según su calidad como yacimiento.
El parámetro IAN (Índice de Arena Neta), propuesto en este trabajo, y calculado
a partir de la diferencia entre IPPB y PIGN, permite determinar para los yacimientos
del área de estudio espesores de AN a nivel de registros y calcular valores de NTG a
nivel del mallado geocelular, sin el uso de parámetros petrofísicos de cortes,
subjetivos, constantes y de tediosa determinación.
Las asociaciones de facies sedimentarias siliciclásticas fueron resumidas a 3
electrofacies por medio del uso del parámetro IAN (índice de Arena Neta), propuesto
en este trabajo; de manera tal que las asociaciones de facies como canales
distributarios asociados a llanura deltaica alta y baja fueron representados como
arenas limpias, las asociaciones de facies como barras deltaicas y mareales fueron
representadas como arenas arcillosas, y las asociaciones como llanuras
interdistributarias, de marea y de inundación fueron representadas como arcillas.
La determinación, propuesta en este estudio, de una SWCORTE variable en
profundidad como consecuencia de la heterogeneidad de los yacimientos, en función
de propiedades básicas de la roca como PHIT y PIGN, sustituye en el área de estudio
a las metodologías tradicionales que consideran un valor constante de 50% para
cualquier yacimiento o, en el mejor de los casos, estiman muy subjetivamente un valor
igualmente constante en función de los datos de producción.
El parámetro IANP (Índice de Arena Neta Petrolífera) propuesto en este trabajo
y calculado a partir del NTG, IPPB, SW y SWCORTE permite, por un lado, determinar
espesores de ANP en los yacimientos del área de estudio y, por el otro, jerarquizar
desde un puno de vista meramente productivo las zonas que aportarán mayor flujo a
menor corte de agua.
Los resultados de la metodología IAN-IANP fueron más similares a los arrojados
por la metodología SCH (aproximadamente 95% de similitud) que los arrojados por la
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
44
PXP (aproximadamente 83%); sin embargo, el set de datos utilizados para la segunda
comparación ajusta mejor tanto a la geología del área como a los datos de producción
reportados por los pozos.
La metodología IAN-IANP demostró ser, con datos de producción, un 97%
efectiva a la hora de estimar espesores de AN y un 75% efectiva a la hora de estimar
espesores de ANP.
Se recomienda utilizar la metodología IAN-IANP, con una apropiada
interpretación convencional de registros, para la estimación de valores de NTG y
NTOG, bien a nivel de pozo o a nivel de modelos geocelulares, en cualquier yacimiento
de arenas arcillosas contentivas de crudo liviano, ya que definitivamente esta
metodología ahorra horas hombre en la ejecución de proyectos y probó ser en el
área de estudio tan o más efectiva que las metodologías tradicionales, pero de mucha
más fácil aplicación y de más objetiva determinación.
Recibido: 23 abril 2023
Aprobado 26 junio 2023
Volumen 2. Número 1. Año 2023, p.29-45
45
Referencias
Ángel, F y Brett, C. (2017). Modelo Estático del Miembro Arauca, Campo Guafita. (Informe
técnico PDVSA)
Buatois, L. A. (2006). Análisis de facies e interpretación paleoambiental, Campo Guafita
(núcleos GF-26 y GF-205X). (Informe técnico PDVSA)
Buckley, S. E. and Leverett, M. C. (February, 1941). Mechanism of Fluid Displacement in
Sands. [Resumen de la presentación de la conferencia]. New York
Castro N. y Mederos I. (2016). Generación de modelopetrofísico-estratigráfico del campo
Chimire, Venezuela. Revista Fuentes: El Reventón Energético Vol. 14 Nº 1 de 2016 -
Ene/Jun - pp 89/101.
Díaz, N. y Herrera, M. (2007). Estudio sedimentológico y estratigráfico del oligo-mioceno
en pozos con núcleos del Campo Guafita. [Tesis de pregrado, Universidad de los
Andes, Venezuela].
Dake, L. P. 1978. Fundamentals of reservoir engineering. Elsevier Science B.V.
Netherlands.
FAO (s/f). La permeabilidad del suelo. Disponible en:
https://www.fao.org/fishery/static/FAO_Training/FAO_Training/General/x6706s/x670
6s09.htm
Kiser, G. D. (1989). Relaciones estratigráficas de la Cuenca Apure-Llanos, con áreas
adyacentes, Venezuela Suroeste y Colombia Oriental. Monografía. Soc. Venez. Geol.,
(1): 77. (Informe técnico Corpoven).
Miranda, L. y Ángel, F. (Mayo de 2011). A Systematic Analysis to Select an Optimized
Perforating Interval as a Key Factor for Improved Oil Recovery: Impact of Dynamic and
Static Petrophysical Properties on Well Production. SPE 143609 [Resumen de la
presentación de la conferencia] EUROPEC/EAGE Annual Conference and
Exhibition, Vienna, Austria
Miranda, L. y Ángel, F. (Junio de 2010). Logging Under Harsh Conditions with New Shuttle-
Deployed Memory Tools and Impact on Log Quality, Time and Costs. SPE
131098 [Resumen de la presentación de la conferencia] SPE/EUROPEC/EAGE
Annual Conference and Exhibition, Barcelona, España
Moret-Fernández, D. y Latorre, B. (2021). Análisis de curvas de infiltración 3d medidas con
infiltrómetro de disco en perfiles de suelo heterogéneos: análisis secuencial de la
curva infiltración. Trabajos presentados en las XV Jornadas de Investigación en la
Zona No Saturada del Suelo. Universidad d la Coruña, 9 y 10 de noviembre de 2021.
Disponible en:
https://abe.ufl.edu/faculty/carpena/files/pdf/zona_no_saturada/estudios_de_la_zona_
v15/ZNS21.pdf
Rosario, R. y Ángel, F. (2015). Modelo petrofísico del Campo Guafita, Área Sur. [Tesis de
pregrado, Universidad Nacional Experimental de los Llanos Occidentales
Ezequiel Zamora, Venezuela].
