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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

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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.

3

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