Desarrollo de un nuevo método de interpretación de registros de resonancia magnética nuclear en pozos petrolíferos basado en la definición de espectrofacies y la incorporación de criterios geológicos Sánchez de Bustamante, Alvaro Diego 2015 08 05

Tesis Doctoral

Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Universidad de Buenos Aires www.digital.bl.fcen.uba.ar Contacto: [email protected] Este documento forma parte de la colección de tesis doctorales y de maestría de la Biblioteca Central Dr. Luis Federico Leloir. Su utilización debe ser acompañada por la cita bibliográfica con reconocimiento de la fuente. This document is part of the doctoral theses collection of the Central Library Dr. Luis Federico Leloir. It should be used accompanied by the corresponding citation acknowledging the source. Fuente / source: Biblioteca Digital de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales - Universidad de Buenos Aires

UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Departamento de Ciencias Geológicas

Desarrollo de un nuevo método de interpretación de registros de resonancia magnética nuclear en pozos petrolíferos basado en la definición de espectrofacies y la incorporación de criterios geológicos Tesis presentada para optar al título de Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Geología Álvaro Diego Sánchez de Bustamante Consejero y Director de Tesis: Dr. José Selles Martínez

Lugar de trabajo: Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales

Buenos Aires, 2015

DEDICATORIA

A MI AMADA VICTORIA… COMPAÑERA, AMIGA, AMANTE PRESENTE EN TODOS LOS MOMENTOS EN LO“ DURO“…..OIDO PARA MI“ PENA“ Y ALIENTO PARA SUPERARLOS EN LO“ FELICE“….EL DI“FRUTE EN “U MAXIMA EXPRESION -PORQUE SOMOS UNO SOLO -PORQUE SIN ELLA NO HUBIERA PODIDO HACERLO -SIMPLEMENTE PORQUE LA AMO Y -PORQUE QUIERO TERMINAR MIS DIAS JUNTO A ELLA

A MI AMADA“ HIJA“… -PORQUE HAN SIDO Y SON LA RAZON DE MI VIDA -PORQUE ALIMENTAN MI ALMA DESDE HACE DECADAS Y AGRADEZCO A DIOS POR ELLO

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AGRADECIMIENTOS

Tengo varios y diferentes:  A mis padres, que me enseñaron que el esfuerzo honesto y sincero vale la pena y que la perseverancia es una virtud.  A mi colega y amigo, el Dr. José Selles Martínez, con quien tengo una profunda deuda de gratitud, porque fue un excelente guía, tuvo siempre una crítica constructiva y supo darle rigor académico a mi trabajo.  A aquellos antiguos y nuevos profesores, que me hicieron amar la Geología.  A todos los compañeros de duros trabajos petrofísicos, con los cuales compartimos enseñanzas y de los cuales aprendí mucho.  A quien sin saberlo, en los primeros años de mi carrera, me recomendó especializarme en Petrofísica, porque no sabe el gran favor que me hizo.  Fi al e te, a is ue idos a igos los ingenieros , po ue a pesa de que en esta Tesis los critico, en realidad admiro profundamente su trabajo. Nosotros no podríamos darle un criterio geológico a la Petrofísica, si no existieran Ingenieros que crean estas fabulosas herramientas y sientan las bases teóricas de sus edicio es…po ello…..GRACIAS

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Desarrollo de un nuevo método de interpretación de registros de resonancia magnética nuclear en pozos petrolíferos basado en la definición de espectrofacies y la incorporación de criterios geológicos

RESUMEN El registro de resonancia magnética nuclear se ha usado extensivamente para determinar porosidad, permeabilidad y swi. Sin embargo, han surgido una serie de limitaciones y problemas relacionados a la calibración con datos de laboratorio, a la adquisición, al control de calidad y fundamentalmente, a la interpretación. La causa de estos últimos problemas es el enfoque ingenieril, demasiado simple para la complejidad de la roca. Para solucionarlos, se incorporaron criterios geológicos en la interpretación de perfiles de seis pozos de la cuenca del Golfo de San Jorge, pertenecientes a las Formaciones Comodoro Rivadavia y Mina el Carmen. Específicamente se ha incorporado la técnica de identificación de las espectrofacies de la secuencia. Se testearon un conjunto de procedimientos nuevos y modificaciones de los convencionales, que resolvieron gran parte de los problemas existentes. Se pueden citar: el filtrado de los datos sin perder resolución vertical; una nueva manera de analizar la distribución de tamaños porales; otra forma de determinar los parámetros de resonancia (T2 cut off, BVI, FFI) que integra cortes delgados, imágenes SEM, presión capilar y difracción de rayos X; un control de calidad más efectivo que el utilizado rutinariamente; el uso de electrofacies permitió, además, estimar la permeabilidad en forma mucho más exacta y, completando la propuesta, un método no convencional para predecir los fluidos a obtener en el ensayo de las capas. Como resultado se ha obtenido: a) una mejora en la estimación de todos los parámetros críticos, b) mayor coherencia en las propiedades petrofísicas de las muestras pertenecientes a las clases definidas y c) aumento del acierto en la predicción de los fluidos a recuperar en los ensayos a realizar en los pozos. En síntesis, la identificación de las espectrofacies y las mejoras introducidas en los métodos convencionales han demostrado brindar una gran robustez a la interpretación, como resultado de la incorporación a la misma de criterios geológicos que respetan la variación de las propiedades de las rocas.

PALABRAS CLAVES Criterios geológicos - Resonancia magnética – Métodos no convencionales Espectrofacies – Integración de datos – Control de calidad – Electrofacies – Permeabilidad – Predicción de fluidos 3

Development of a new method of interpretation of nuclear magnetic resonance logs in oil wells based on spectrofacies definition and incorporation of geological criteria

ABSTRACT The nuclear magnetic resonance log has been used extensively to determine porosity, permeability and swi. However, there have been a number of limitations and problems related to calibration with laboratory data, the acquisition, the quality control and fundamentally, to interpretation. The cause of these problems is the engineering approach, too simple for the complexity of the rock. To remedy geological criteria were incorporated in the interpretation of logs from six wells, corresponding to Formations Comodoro Rivadavia and Mina El Carmen, basin San Jorge Gulf. Specifically, it has incorporated the technique of identifying espectrofacies in the sequence. Were tested a set of new procedures and modifications of the conventional ones, which solved many of the problems. It may include: data filtering without losing vertical resolution; a new way of analyzing the poral sizes distribution; another way to determine resonance parameters (T2cutoff, BVI, FFI), that integrates thin sections, SEM images, capillary pressure and X-ray diffraction; a quality control more effective than routinely used; the use of electrofacies also allowed estimate permeability in a much more accurate way and, completing the proposal, an unconventional method to predict fluid obtained in the test of the layers. As a result is obtained: a) an improvement in the estimation of all critical parameters, b) consistency in the petrophysical properties of the samples belonging to the defined classes and c) increased accuracy in the prediction of fluids to be recovered in the tests to be performed on the wells. In summary, the identification of espectrofacies and improvements in conventional methods has proven to provide great strength to interpretation, as a result of the incorporation of geological criteria that respect the variation of rock properties.

KEYWORDS Geological criteria - Magnetic resonance - Unconventional methods - Espectrofacies Data integration - Quality control - Electrofacies - Permeability - Fluid prediction

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INDICE Dedicatoria

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Agradecimientos

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Resumen español

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Resumen inglés

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Índice

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Glosario

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Capítulo I Aspectos generales Planteamiento del problema Objetivo general Objetivos específicos Limitaciones Marco geológico  Cuenca del Golfo de San Jorge o Marco Regional y Evolución o Estratigrafía o Basamento Pre-Cretácico o Basamento Económico o Ciclo Neocomiano ฀ Formación Pozo Anticlinal Aguada Bandera ฀ Formación Pozo Cerro Guadal o Ciclo Chubutiano ฀ Formación Pozo D-129 ฀ Formación Mina el Carmen y Castillo ฀ Formaciones C.Rivadavia, C. Seco y B. Barreal ฀ Formaciones Yac. El Trebol, M. Espinosa y BB o Ciclo Terciario ฀ Formación Salamanca ฀ Formación Rio Chico ฀ Formación Sarmiento ฀ Formación Patagonia ฀ Formación Santa Cruz o Ciclo Cuaternario o Estructura ฀ Estructuras Extensionales ฀ Estructuras Compresionales o Características de los Reservorios

9 10 10 10 11 11 12 13 14 15 16 16 16 17 17 18 18 18 19 19 19 19 19 20 20 20 20 20 21 21

Marco teórico  Introducción  Principios físicos o Mecanismos de relajamiento RMN  Relajamiento en bruto  Relajamiento por superficie

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Capítulo II

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 Relajamiento inducido por difusión Modos de adquisición Efectos de fluidos. o Agua y petróleo liviano o Agua y petróleo viscoso o Efecto viscosidad y humectabilidad o Efecto del gas en diversas condiciones  Agua y gas  Agua, petróleo liviano y gas Modelo de la roca Medición Áreas de aplicación o Porosidad o Determinación de fluido no móvil __ o Permeabilidad o Propiedades RMN de los fluidos

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Capítulo III Evaluación convencional  Herramientas utilizadas  Planificación del trabajo o Determinación propiedades RMN de los fluidos o Selección de la activación o Análisis complementarios o Análisis de laboratorio           

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Soluciones basadas solo en la RMN Método del espectro diferencial Análisis en el dominio del tiempo o Adquisición de datos Análisis de difusión o Adquisición de datos Método del espectro corrido Método del balance de materia Método de subpolarizacion Método de difusión realzada Análisis cuantitativo de difusión Soluciones basadas en el RMN con otros perfiles Método Combinado o Modelo doble agua  Calculo de swb  Control de calidad de swb  Estimación exponente w  Calculo de swt Ejemplos métodos convencionales o Prognosis TDA o Prognosis EDM Control de Calidad o Chequeo Nivel Q o Chequeo B1 o Chequeo niveles ruido

56 61 62 63 65 66 67 68 68 69 70 70 71 72 72 73 73 74 74 75 76 76 76 77 79 80 81 81 81 82 6

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o Chequeo fase señal o Comparación porosidades Conclusiones del capítulo

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Capítulo IV

Capítulo V

Metodología propuesta  Antecedentes  Objetivos  Limitaciones y problemas del método convencional o En los análisis de laboratorio o En la adquisición o En la evaluación o Control de calidad no suficiente Planteamiento nueva metodología  Bases del método o Eliminación del ruido  Filtrado convencional  Filtrado propuesto o Distribución tamaños porales  Espectrofacies  Integración de la información  Distribuciones T2  Petrografía  Imágenes SEM  Presiones capilares  Gargantas porales  Estudios XRD  Tipos de arcillas  Minerales principales  Composición mineral total  Análisis Integración Figuras  Muestras adicionales  Determinación parámetros reservorio  Integración de estudios  Estimación calidad de reservorio  Determinación parámetros  Control de calidad: método alternativo  Generación de electrofacies  Determinación de permeabilidad  Identificación de fluidos  Conclusiones del Capítulo

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Discusión de resultados y conclusiones Recomendaciones Bibliografía

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Glosario Bo μ f

: Campo magnético estático : Momento magnético : Frecuencia larmor : Radio giromagnetico Mo : Momento magnético neto por unidad de volumen T1 : Tiempo de relajación longitudinal M : Magnetización Mz (t) : Magnitud de la magnetización en un tiempo t B1 : Amplitud del campo oscilante θ : Angulo de inflexión Π : Tiempo durante el cual el campo oscilante es aplicado T2* : Free induction decay time constant TE : Espaciamiento intereco T2 : Tiempo de relajación transversal TW : Tiempo de polarización MPHI : Porosidad efectiva MBVI : Volumen de fluido irreductible MFFI : Índice de fluido libre MCBW : Volumen agua asociada a las arcillas PHIT : Porosidad total CBVI : Cutoff BVI SBVI : BVI espectral : Relaxividad de superficie (S/V) pore: Radio de superficie a volumen poral D : Coeficiente de difusión molecular G : Field-strength gradient T2cutoff : T2 cutoff ke : Permeabilidad estimada T2gm : Media geométrica de la distribución T2 a,m,n : Constantes usadas en FFI T2bulk : Relajación en bruto de fluido T2surface : Relajación superficial T2diffusion: Relajación por difusión Pc : Presión capilar Pnw : Presión de la fase no mojante Pw : Presión de la fase mojante F : Factor de formación Ro : Resistividad de la roca saturada con salmuera Rw : Resistividad del agua de formación Rpore : Radio del cuerpo poral Rneck : Radio de la garganta poral kNMR : Permeabilidad estimada por RMN kcore : Permeabilidad Klinkenberg

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Capítulo I Aspectos generales: Uno de los mayores desafíos que se tienen en la Geología de subsuelo, es la incertidumbre asociada a los diferentes métodos y procedimientos indirectos desarrollados para estimar el tamaño y potencial productivo de un reservorio. Dentro de los datos obtenidos en una perforación, podemos diferenciar las muestras de roca (cuttings, coronas, testigos laterales), las muestras de fluidos (ensayos y mediciones de presión) y las variables físicas de los perfiles. Cada pieza de información, considerando un campo específico, no adquiere su máxima relevancia hasta que es integrada con otras piezas de información. Este concepto se aplicó desde el origen a la caracterización de reservorios, que comenzó hace varias décadas y continúa hoy día. De estas piezas de información, una de las más importantes son las propiedades petrofísicas de las rocas. Las coronas y los testigos laterales tienen la dificultad de ser de escaso tamaño y la imposibilidad de obtenerlas en forma continua por su elevado costo. Esto mismo puede aplicarse a los ensayos y mediciones de presión. El cutting, si bien puede cubrir todo el intervalo de interés, siempre tiene asociada una alta incertidumbre no solo porque se lo obtiene cada varios metros sino porque la asignación del intervalo al cual pertenecen depende de una formula en la que varios datos pueden ser erróneos. Por lo tanto, los perfiles se han ido convirtiendo en el complemento ideal de los datos geológicos, a partir de la diversidad de mediciones que se pueden hacer y de las completas interpretaciones que se obtienen. Si bien los sensores comenzaron a desarrollarse en la década de 1920, recién en los 90 aparecen herramientas basadas en conceptos electromagnéticos diferentes, lo que sumado al mejoramiento tecnológico de sensores, procesadores y velocidades de transmisión, trajeron aparejada una mayor calidad de información, el manejo de una enorme cantidad de datos y la corrección simultánea de los mismos. Entre las herramientas más modernas que se desarrollaron en los ´90, se destaca la resonancia magnética nuclear, que ha permitido obtener valores más seguros y con menor grado de incertidumbre, especialmente de porosidad. Sin embargo, a más de una década del comienzo de su utilización, hay problemas y limitaciones que aun no han podido resolverse. Entre las varias causas que podríamos destacar, y quizás una de las más importantes, es ue esta te ología o ha pe et ado p ofu da e te e las disciplinas geológicas. Su aplicación actual está en manos de especialistas que solo periféricamente están interesados en ella. Cabe preguntarse por que los sedimentologos y los geólogos de reservorio no se han involucrado más en esta técnica, ya que las facies y la geometría poral que se obtienen utilizándola, son importantes aspectos en la caracterización de un reservorio. El propósito de este trabajo es comenzar a establecer un puente que nos permita interpretar los resultados obtenidos mediante sensores desde un punto de vista geológico y no exclusivamente ingenieril. Para ello, se analiza el proceso de interpretación actualmente en uso y se propone la modificación de algunos procesos, de manera que los nuevos resultados obtenidos respeten más la complejidad que tienen las rocas. Para ello es necesario, además, combinar los registros de resonancia magnética nuclear con otros perfiles, como asimismo utilizar herramientas matemáticas, de manera de lograr un resultado más cercano a lo que el enfoque geológico requiere.

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Planteamiento del problema: El conjunto de técnicas utilizadas actualmente en la interpretación de los registros de resonancia magnética, tiene muchas aristas positivas, ya que resuelve muy bien algunos parámetros. Tal es el caso de la porosidad, en el cual, si se han planteado correctamente los objetivos a buscar, se obtienen valores cercanos al correcto. Al respecto, debe tenerse en cuenta que para la metrología, que estudia la cuantificación de los errores, debemos reconocer y eliminar el error sistemático. En el caso del cálculo de porosidad con otros egist os, el e o siste áti o se ia asu i u a litología si ple pa a esti a la, lo ual o la resonancia magnética no es e esa io a ue, o o se e pli a ás adela te, solo e los fluidos dentro de la roca. Hay problemas si la activación seleccionada no es la adecuada, ya que puede producirse una polarización parcial, lo cual lleva a valores incorrectos de la porosidad. A lo largo de estos años de aplicación, se han desarrollado diferentes combinaciones y se han ido ajustando y mejorando las determinaciones, básicamente por un trabajo de equipo entre la empresa petrolera y la proveedora del servicio. Sin embargo, hay otros parámetros, como la permeabilidad, que no se han podido resolver de la misma manera. Eso se debe a que se sigue partiendo del concepto de que la misma está relacionada principalmente a la porosidad y a constantes de valor desconocido (modelos de Coates, del T2 medio, etc.). Lo mismo ocurre con los valores limites utilizados, tanto el que distingue los fluidos no móviles de los que sí lo son (BVI), como el que separa las respuesta del agua y del hidrocarburo, que han mostrado serias discrepancias con los valores reales, pues se calibran con datos de corona, lo que se ha demostrado es incorrecto. A esto se deben sumar una serie de limitaciones que se producen durante el registro, siendo el control incompleto de calidad el más destacable. Objetivos: Objetivo general El objetivo de esta tesis es resolver algunos de los problemas encontrados al aplicar estos métodos en la investigación de los reservorios. Para llevar a cabo esto, se decidió trabajar, no o la i fo a ió fi al p o esada ue e t ega las empresas que toman estos datos, sino con la original, ue a tie e i ge las edi io es ealizadas po el i st u e to. Se decidió, además, agregar a la secuencia de trabajo habitual otros procesos, unos para mejorar la calidad de los datos interpretados y otros para enriquecer la información geológica que se obtiene. Objetivos específicos Basado en el enunciado anterior, los objetivos concretos son: 1. Resolver la perdida de resolución vertical debida al proceso de apilamiento usado para la eliminación del ruido. 2. Obtener una distribución de tamaños porales no tan arbitraria como la usada actualmente, y poder asociarla a diferentes facies. No se discute el valor total de la porosidad obtenido usando la distribución T2, que ha demostrado ser bastante confiable. 3. Desarrollar un control de calidad, alternativo al propuesto por los prestadores del servicio, el que ha mostrado no ser efectivo. 4. Acotar la enorme variabilidad encontrada en los valores del T2Cut off, que demuestra que no deben usarse valores por defecto, ya que se aumenta la incertidumbre en la real aplicabilidad del método. 10

5. Desarrollar un modelo de permeabilidad con premisas más cercanas a las variaciones observadas en los reservorios, en lugar del utilizado (basado en dos o tres métodos reconocidos), que ha demostrado tener resultados poco confiables. 6. Disminuir la incoherencia en la identificación de hidrocarburos, que produce que dos distribuciones exactamente iguales sean interpretadas como dos fluidos diferentes. 7. Desarrollar una técnica de evaluación, alternativa a las existentes, mediante: o Integración con otros registros o Ajuste entre facies generadas a partir de datos de resonancia magnética con las obtenidas a partir de otras fuentes o El uso de modelos de permeabilidad no relacionados específicamente a la porosidad o El uso de nuevos métodos de determinación de fluidos, basados en métodos no convencionales Para poder llevar a cabo esto, se eligieron muestras de seis pozos de la cuenca del Golfo de San Jorge, combinadas con datos de laboratorio y diversos tipos de perfiles. La litología corresponde a areniscas con composiciones minerales variables, similar tipo de arcillas y estructuras porales y propiedades petrofísicas controladas por factores que responden a condiciones de depositación y diagénesis no totalmente comprendidas. Limitaciones

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Pocas muestras: se considera escaso el número para el estudio de caracterización para el que fueron originalmente extraídas, porque la complejidad litológica es alta. La selección hecha para esta Tesis trato de obtener una población lo más representativa posible. Más de un sistema de poros: existe porosidad intergranular con mayor o menor reducción por efecto diagenético, pero también porosidad secundaria (principalmente desarrollada por disolución parcial o total de granos de feldespatos potásicos). Existe, además, microporosidad asociada a las arcillas, principalmente a la clorita. Esto se refleja claramente en los estudios de presiones capilares. Litología muy compleja para los registros existentes: la existencia de arenas, limolitas, arcillas variadas y material piroclástico, con la enorme variedad mineral asociada, no puede ser correctamente resuelta por la escasa cantidad de perfiles registrados en esta zona.

Marco geológico Si bien las características de un reservorio son consecuencia de la serie de eventos geológicos que han afectado la cuenca a lo largo de su historia, la caracterización de un reservorio en particular no puede ser generalmente extrapolada a toda la cuenca sin la realización de estudios que avalen esa posibilidad. Ello es así debido a que diferentes sectores de las cuencas atraviesan muy diferentes procesos, no sólo en los períodos iniciales de acumulación sino, y sobre todo, al iniciarse los procesos de deformación de la misma. Es por ello que, a pesar de que el método que se desarrolla en esta Tesis es independiente del origen y características particulares del grupo de muestras y conjunto de datos utilizado, al estar el mismo basado en materiales provenientes de un sitio geológico particular, se realizará una breve descripción del marco geológico del sitio de localización de los datos, no tanto por su interés geológico puro sino para remarcar que se trata de una cuenca y de un conjunto de reservorios sumamente problemáticos y reconocidos como de difícil caracterización y pronóstico por la comunidad de estudiosos de los reservorios de petróleo y gas de nuestro 11

país. Dado que la formación del autor es la de geólogo de reservorio y no de geólogo regional y teniendo en cuenta que no está entre los objetivos de la Tesis contribuir al conocimiento geológico de la Cuenca del Golfo San Jorge en particular, sino contribuir al mejoramiento de las técnicas de caracterización de reservorios, sea este el que fuera, es que se ha elegido un trabajo en particular, Sylwan (2001) para abordar el tema, salvo mención en contrario, la información que se ofrece a continuación es entonces tomada de esta fuente. Cuenca del Golfo de San Jorge Esta cuenca se ubica en la zona central de la Patagonia, y cubre una superficie de 170.000 a 180.000 km2. Es actualmente la mayor productora de petróleo de la Argentina. Su orientación general es Este-Oeste, es intracratónica, fundamentalmente extensional, según muestra Sylwan (2001), en la figura I.1. Este mismo autor explica que el basamento económico es un complejo volcánicosedimentario, asociado a un rift de edad Jurásico Medio a Superior. El relleno del rift comienza con el denominado ciclo sedimentario Neocomiano, cuyos depósitos rellenan sintectónicamente los grábenes y hemigrábenes con sedimentos lacustres y con aisladas transgresiones marinas provenientes del Pacífico. Luego tiene lugar un basculamiento regional de la cuenca hacia el E, y comienza el desarrollo del ciclo llamado Chubutiano. Sylwan (2001) también señala que la Formación Pozo D-129 (edad Barremiano-Aptiano), principalmente lacustre, es la roca madre más importante de la cuenca, que sobreyacen a esta unidad sedimentos fluviales y lacustres someros que se depositan en condiciones de subsidencia termal generalizada y que estos depósitos son los que contienen los reservorios con las mayores acumulaciones de hidrocarburos de la cuenca. Una es de las características más destacadas de esta cuenca es el aporte de material volcánico durante todo su desarrollo. Este rasgo se evidencia por el alto contenido tobáceo en toda la columna sedimentaria, que además de complicar la evaluación de los reservorios, afecta su calidad.

Figura I.1 Orientación general de la cuenca del Golfo de San Jorge (Sylwan, 2001) Massif= Macizo, Western Sector= Sector Oeste, Basin Center= Centro De Cuenca, Offshore Sector= Sector Costa Afuera, North Flank= Flanco Norte, South Flank= Flanco Sur, Atlantic Ocean= Océano Atlántico, Andean Belt= Faja Andina, Province= Provincia, San Bernardo Foldbelt= Faja Plegada De San Bernardo

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Finaliza resumiendo Sylwan (2001), que la generación y posterior expulsión del petróleo comienza hace 80-50 Ma y que la migración se vió favorecida por fallas, que crearon una red a través de la cual los hidrocarburos alcanzaron los niveles reservorio. MARCO REGIONAL Y EVOLUCION Geotectónicamente, la Cuenca está localizada en el límite S de la Placa Sudamericana, la cual se mueve hacia el Oeste y colisiona contra las de Nazca y la Antártica, tal como señala Sylwan (2001), figura I.2. Diversos autores, basados en evidencias fosilíferas, plantearon una relación paleogeográfica con las Islas Malvinas en tiempos del Gondwana (Suero, 1962; Lesta et al., 1980). Ramos (1984, 1996), propuso que la Patagonia, y quizás la Península Antárctica, pudieron haber formado parte del Gondwana durante el Pérmico Medio y Superior.

Figura I.2 Marco geotectónico cuenca del Golfo de San Jorge, (Sylwan, 2001) Nazca Plate= Placa De Nazca, Antartic Plate= Placa Antártica, Drake Plate= Placa De Drake, Scottia Plate= Placa De Scottia, Sandwich Plate= Placa Sandwich, African Plate= Placa Africana, South American Plate= Placa Sudamericana, Malvinas Plateau= Meseta Malvinas, Malvinas Agulhas Fault= Falla Malvinas Agulhas

El primer evento de sedimentación, tal como señala Sylwan (2001), está probablemente relacionado a depocentros orientados Nornoroeste-Sursureste, originados durante el Carbonico-Permico (Ugarte, 1966; Lesta et al, 1980) y asociados a la evolución del margen Pacifico (Forsythe, 1982). Afirma dicho autor, que durante el Liásico se desarrolló una Cuenca marina, de orientación Nornoroeste-Sursureste y que subsecuentemente, el Dogger registra un periodo de procesos extensionales en toda la Patagonia, siendo los depocentros en general del tipo semi-graben, rellenos con material volcanoclástico y sedimentos lacustres y marinos, representando un estado tectónico de rift y constituyendo el armazón deposicional del Neocomiano. También señala que en el sector oriental se desarrollaron fallas extensionales con dirección este-oeste y que este fallamiento cesó en el tiempo en que la corteza oceánica comenzó a formar el Océano Atlántico Sur, alrededor de 120-130 Ma atrás (Fitzgerald et al., 1990). Sylwan (2001) interpreta que la fase tectónica Patagonídica inicial, fue responsable del subsecuente evento de erosión que afecto la cuenca entera y que se cree fue causado por una aceleración de la placa de Nazca (Barcat et al., 1989; Chelotti, 1997). También afirma que este 13

evento creo tanto el espacio como el influjo sedimentario necesario para comenzar el ciclo sedimentario Chubutiano (formalmente Grupo Chubut; Lesta, 1968) y que estos sedimentos se depositaron sobre una discordancia angular, con su depocentro localizado al oriente de los depocentros anteriores (Figari et al., 1999). Por su lado, Figari et al. (1999) interpretan que este ciclo es el resultado de esfuerzos transtensionales-extensionales diferentes a los previos, desarrollados entre el Cretácico Inferior y el Paleoceno, en condiciones de retro arco. Según Chelotti (1997), la geometría de la placa del Atlántico cambio drásticamente durante el Maastrichtiano, junto con una aceleración en la tasa de subsidencia (Nocioni, 1993) y con la transgresión representada por la Fm Salamanca (Paleoceno), con la que se inicia un nuevo ciclo sedimentario, Terciario.

ESTRATIGRAFIA En palabras de Sylwan (2001), a partir del inicio de los estudios de esta cuenca, la descripción y correlación de las unidades estratigráficas se hizo a partir de afloramientos y datos de pozo, y que la exploración en otras zonas de la cuenca (flanco Sur, sector Oeste) resultó en la des ip ió de ot as u idades est atig áfi as, ue luego de u a e isió fue o correlacionadas con las anteriores, pero que produjo una nomenclatura estratigráfica que no es homogénea en toda la cuenca. La columna estratigráfica en la figura I.3 (Sylwan, 2001), es una síntesis de la nomenclatura de la cuenca, de acuerdo al sector geográfico de ocurrencia. Está basada en el concepto de megasecuencias de Hubbard (1988), que representan fases de evolución de la cuenca y que puede ser dividida en secuencias que ajustan bastante bien con las unidades estratigráficas formales. Por lo tanto, se usara la siguiente nomenclatura (Figari et al., 1999), que Sylwan (2001) detalla como sigue: 

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Basamento económico (Megasecuencia 0), representa el estado de rift Mesozoico y su registro del Complejo Volcánico Sedimentario Jurásico superior. Ciclo Neocomiano (Megasecuencia I) es un estado de semigraben maduro, asociado a una típica cuenca hambrienta (Formación Pozo Anticlinal Aguada Bandera; Brown et al., 1982), seguido por una superficie de máxima inundación, influenciada por el Océano Pacifico (Formación Pozo Cerro Guadal; Barcat et al., 1989; Figari et al., 1999). De acuerdo a Fitzgerald et al. (1990), esto representa el ultimo estadio del rift de la cuenca. Ciclo Chubutiano (Megasecuencia II), suprayaciendo a una discordancia angular regional, representa una inclinación hacia el E del eje principal de la cuenca. Esto es observado en el espesor de la Formación Pozo D-129 y parcialmente en la Formación Castillo. Ciclo Terciario (Megasecuencia III), representa un periodo de eventos extensivos, los que juntos con oscilaciones eustáticas, causaron una serie de transgresiones y regresiones Atlánticas. Ciclo Cuaternario (Megasecuencia IV), que representa un periodo post-tectónico, cuyos mecanismos deposicionales fueron impulsados por drásticos cambios climáticos y caídas del nivel del mar, asociados a las glaciaciones Pleistocenas.

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Figura I.3 Columna estratigráfica cuenca Golfo de San Jorge (Sylwan, 2001) DEPOSITIONAL ENVIRONMENT= AMBIENTE DEPOSICIONAL, UNITS= UNIDADES, SOUTH= SUR, NORTH= NORTE WEST= OESTE, MEGASEQUENCE= MEGASECUENCIA, EVENT= EVENTO, MAX THICK.= MAXIMO ESPESOR, HC= HIDROCARBUROS, FLUVIAL-DELTAIC= DELTAICO FLUVIAL, SHALLOW MARINE= MARINO SOMERO, FLUVIAL LACUSTRINE= FLUVIAL LACUSTRE, ALLUVIAL= ALUVIAL, STARVED= HAMBRIENTA, VOLCANICLASTIC= VOLCANICLASTICA, GRANITE&METAMORPHIC ROCKS= GRANITO Y ROCAS METAMORFICAS

En los párrafos siguientes se presenta un resumen de los basamentos y de los distintos ciclos y sus formaciones principales, extraídos del trabajo de Sylwan (2001):

Basamento Pre-Cretácico La cuenca del Golfo San Jorge es intracratónica, ubicada entre los altos estructurales, uno al Norte (Macizo de Somuncurá o Norpatagónico) y otro al Sur (Macizo del Deseado), que representan el basamento Pre-Cretácico de la Cuenca. Son una serie de rocas que incluyen 15

metamórficas e intrusivas (Paleozoico inferior-Precámbrico), granitos y esquistos (Devónicos), sedimentarias (Carbonico-Permico), ígneas (Permo-Triasicas), pelitas, psamitas y piroclásticas (Triásico), sedimentarias y volcanoclásticas, marinas y sus equivalentes continentales (Liásico), y el Complejo Volcánico-Sedimentario (Jurásico Medio y Superior). Este último es considerado como el Basamento económico de la cuenca.

Basamento económico El Complejo Volcánico Sedimentario del Jurásico Superior es una unidad propuesta por Clavijo (1986). Son principalmente rocas volcánicas, volcanoclásticas y en menor grado sedimentarias, de edad jurasica media a superior. El Complejo está interestratificado con sedimentos marinos hacia el Oeste y con continentales hacia el Este (Scasso, 1989). Incluye una serie de unidades estratigráficas en diferentes lugares de la cuenca:  Fm Lago La Plata (sector Oeste; Ramos, 1976),  Grupo Lonco Trapial (flanco Norte; Lesta y Ferello, 1972),  Grupo Bahía Laura (flanco Sur; Feruglio, 1949), que fue posteriormente dividido por Stipanicic (1957), en las Fm Chon Aike y La Matilde. Está p ese te e toda la Patago ia, o la e ep ió de algu as e ta as , do de los sedimentos Cretácicos suprayacen unidades previas, probablemente antiguos altos. La Fm Chon Aike, consiste principalmente en tobas, riolitas, ignimbritas y aglomerados porfíricos, mientras la Fm La Matilde son rocas sedimentarias, conglomerados, tobas y areniscas, con abundantes fósiles continentales. El Grupo Lonco Trapial, presenta litologías de composición mesosilícica a básica, frecuentemente basaltos (Lesta et al., 1980). Hay datos paleontológicos y radimétricos que indican una edad jurásica media a superior. Es similar en edad y composición a la Serie Tobífera en la Cuenca Austral (Fitzgerald et al., 1990). Scasso (1989) sugiere que estas dos cuencas podrían haber estado conectadas por el Oeste, en actual territorio chileno.

Ciclo Neocomiano Está representado por los sedimentos que rellenan los grabens y semi-grabens, que comenzaron a desarrollarse durante la megasecuencia previa y que se depositaron sintectónicamente con los mismos. El máximo espesor de los sedimentos está en el Oeste de la cuenca mientras que hacia el Este son más finos y espaciados. La mayor parte de la información proviene de la sísmica, ya que son pocos los pozos que atravesaron estos depósitos. Hay dos unidades:  Formación Pozo Anticlinal Aguada Bandera (Lesta et al., 1980)  Formación Pozo Cerro Guadal (Ferello y Lesta, 1973). Originalmente Lesta et al. (1980) incluyó estas formaciones en el Grupo Las Heras, pero posteriormente Clavijo (1986), reconoció dos ciclos sedimentarios con distintas características litológicas, separados por una discordancia erosiva regional, por lo que propuso que la ultima unidad fuera separada del Grupo y por lo tanto incluida en el Grupo Chubut (Chelotti, 1997) o en el Chubutiano (Figari et al., 1997; 1999; Hechem, 1998). Formación Pozo Anticlinal Aguada Bandera Es la unidad más antigua. Consiste principalmente de areniscas grises, con matriz tobácea, intercalan lutitas negras laminadas, limolitas y arcilitas negras en su base. La sección media es rica en lutitas negras y arcilitas oscuras y hacia el tope aumenta la granulometría, con la presencia de arenas conglomerádicas y conglomerados, con intercalaciones de arcilita (Barcat et al., 1989). Fue depositada en semi-grabens, con lutitas interdigitadas y arenas agradacionales, con proveniencia relacionada al margen no fallado, colgante, del rift, y con areniscas gruesas, que 16

constituyen abanicos aluviales asociados al margen fallado (Figura I.4). Si bien es principalmente lacustre, hacia el Oeste muestra evidencias de origen marino. Esta formación es una roca madre cuya capacidad de generación ha sido probada en el sector Oeste de la Cuenca (Figari et al., 1999). En el flanco Sur hay buenas características geoquímicas, pero un estado inmaduro de evolución de la materia orgánica (Sylwan et al., 1998).

Figura I.4 Paleogeografía y modelo sedimentario para el Neocomiano (Sylwan, 2001) UPTHROWN BLOCK SOURCED FANS= ABANICOS DE BLOQUE ALTO, AXIAL MARGIN DELTA= DELTA DE MARGEN AXIAL, ALLUVIAL PLAN= PLANICIE ALUVIAL, VOLCANIC SEDIMENTARY COMPLEX= COMPLEJO VOLCANICO SEDIMENTARIO, LAKE= LAGO

Formación Pozo Cerro Guadal La Formación Pozo Cerro Guadal (Ferello y Lesta, 1973) suprayace a la unidad anterior en contacto discordante. Son areniscas cuarzosas, compactas, con matriz tobácea; limolitas tobáceas, tobas de colores claros y lutitas negras silicificadas. Barcat et al. (1989) y Figari et al. (1999), sostienen que esta unidad podría representar un estado de máxima inundación proveniente del Pacifico y que fue depositada en ambientes lacustres someros. Los depósitos inferiores tienen riqueza orgánica, corresponden a aguas anóxicas profundas, salobres, de clima húmedo. Los superiores tienen facies orgánicas menos ricas, representan lagos someros, aguas salobres a salinas, climas semiáridos (Peroni et al., 1995). Respecto a la edad, existen las siguientes propuestas:   

Los afloramientos del Oeste indican Valanginiano-Hauteriviano (Barcat et al., 1989). Fitzgerald et al. (1990) le asignan edad valanginiana. Parte de la biota del pozo EZ.x-1 (El Zanjón) es de edad berriasiana (Seiler y Viña, 1996).

Ciclo Chubutiano Este ciclo está compuesto por cuatro Formaciones:  Formación Pozo D-129 (equivalente a la Formación Matasiete en el sector Oeste)  Formación Mina El Carmen" (equivalente a la Formación Castillo en el sector O) 17



Formación Comodoro Rivadavia (equivalente a la Formación Cañadón Seco en el Flanco Sur y Formación Bajo Barreal Inferior en el sector Oeste)  Formación Yacimiento El Trébol (equivalente a la Formación Meseta Espinosa en el Flanco Sur y Formación Bajo Barreal en el sector Oeste). El Ciclo Chubutiano representa el primer estado de la evolución de una cuenca intracratónica (Fitzgerald et al., 1990) y coincide con la inclinación del eje de la Cuenca y el desplazamiento del depocentro hacia el Este (Hechem et al., 1990; Figari et al., 1999). Estas unidades contienen la mayor parte de los hidrocarburos descubiertos hasta hoy en la cuenca. Formación Pozo D-129 Es la más antigua del ciclo (Lesta, 1968) siendo su base una discordancia angular regional, que Figari et al (1999) interpretan como representando la inclinación del eje de la cuenca y al movimiento del depocentro hacia el Este, hecho corroborado por los rápidos cambios de facies y espesor en la base (Gómez Omil et al., 1990 en Figari et al., 1999). Está dominada por clásticos finos, con contribución piroclástica y pequeñas cantidades de oolitas. El ambiente deposicional grada desde lacustre profundo a fluvial, estando representado el primero por lutitas oscuras a negras y arcilitas, con contenido piroclástico fino. El alto contenido de materia orgánica la caracteriza como la roca madre más importante de la cuenca. El ambiente fluvial está representado por limolitas, tobas limolíticas y/o arenosas, arcilitas, areniscas y calizas, con colores gris hasta verde, y matriz tobácea frecuente. Está desarrollada en toda la cuenca, con espesores que varían entre 1,5km en el centro hasta pocos cientos de metros en posiciones marginales. Si bien tiene predominante origen continental pero hay reportes de fósiles marinos (Archangelsky y Seiler, 1980; Lesta et al., 1980; Fitzgerald et al., 1990), que sugieren una conexión con el mar en la zona NorteNoroeste. Se le asigna edad barremiana a aptiana (Archangelsky y Seiler, 1980; Archangelsky et al., 1981; Cortiñas y Arbe, 1981; Laffite y Villar, 1982; Hechem et al., 1987). Como roca generadora tiene un promedio de TOC de 1%, pero con máximos de 3%.Su caracterización es Rock Eval I-II a II-III (Uliana et al., 1999; Figari et al., 1999). Formación Mina El Carmen y Castillo Fue definida por Lesta (1968) y está caracterizada en el centro de la cuenca, por tobas gris verdosas y lutitas, con intercalaciones de areniscas tobáceas. Hacia los flancos dominan las areniscas fluvio-deltaicas, delgadas, irregularmente distribuidas, con lóbulos aluviales en las áreas proximales de los flancos y cinturones de meandros y lagos efímeros en los sectores distales (Vela y Hechem, 1997). En el sector Oeste aflora y se la llama Formación Castillo (Ferello y Tealdi, 1950 en Lesta y Ferello, 1972). Son tobas líticas verdes y amarillas, areniscas tobáceas marrones, amarillas y rosas. La base y el techo han sido descriptos como discordancias (Barcat et al., 1984). Son importantes reservorios, siendo productivas en la mayoría de los yacimientos. Su edad se considera albiana (Barcat et al., 1989; Figari et al., 1999) pero con dudas o aptiana-albiana (Fitzgerald et al., 1990). Formaciones Comodoro Rivadavia, Cañadón Seco y Bajo Barreal Inferior La Formación Comodoro Rivadavia fue descripta por Lesta (1968) en el Flanco Norte de la cuenca siendo su equivalente en el Flanco Sur la Formación Cañadón Seco (Lesta, 1968). Está caracterizada por tobas líticas blancas, estratificadas con areniscas blanco grisáceas y conglomerados, con clastos volcánicos, areniscas tobáceas y lutitas rojas y amarillas. Los cuerpos arenosos corresponden a sistemas fluviales efímeros. Hechem (1998) identificó capas arenosas que fueron interpretadas como depositadas en la base de las pendientes de fallas normales sinsedimentarias y también definió cuerpos arenosos originados por corrientes 18

tractivas canalizadas. Fitzgerald et al. (1990), reportan edad cenomaniana-coniaciana mientras que Bellosi et al. (1997) le asignan edad albiana-cenomaniana con niveles superiores que podrían ser del Turoniano temprano. Son el más importante reservorio de la cuenca, pues participan en la producción de casi todos los yacimientos. Formaciones Yacimiento El Trébol, Meseta Espinosa y Bajo Barreal Superior En el Cretácico tardío hay una reactivación de la subsidencia y una expansión de la cuenca con facies más finas que en las unidades infrayacentes. Las unidades depositadas en este episodio son:  Formación Yacimiento El Trébol (flanco Norte)  Formación Meseta Espinosa (Flanco Sur; Lesta, 1968)  Miembro Superior Formación Bajo Barreal (sector Oeste). Estas unidades son predominantemente pelíticas. En zonas distales son lutitas rojas, verdes y grises, con escasas areniscas turbidíticas de agua someras (Brown et al., 1982). Hacia el Oeste, son limolitas y mudstones grises y marrones, escasas capas de arena y variable contenido piroclástico (Barcat et al., 1989). Su edad es coniaciana-maastrichtiana tardía. Hacia el tope muestran una discordancia erosiva (Lesta, 1968). Se explotan hidrocarburos en ellas, pero de escasa importancia.

Ciclo Terciario Son arcillas y tobas, con ocasionales intercalaciones de areniscas continentales que alternan con lenguas de depósitos marinos someros, que representan transgresiones episódicas Atlánticas. Son cinco unidades:  Formación Salamanca  Formación Rio Chico  Formación Sarmiento  Formación Patagonia  Formación Santa Cruz. Formación Salamanca Representa la primera transgresión marina Terciaria del Atlántico. Fue descripta por Ihering (1903 en Feruglio, 1949), y luego por Windhausen (1924), pero Lesta y Ferello (1972) le dieron el nombre actual. Son lutitas, areniscas y conglomerados. Lesta et al. (1980) puntualizó que la litología varía ampliamente de acuerdo a la posición de la línea de costa, por lo que al Oeste hay conglomerados, areniscas y ocasionales lutitas tobáceas, y hacia el Este hay lutitas, limolitas y areniscas, conglomerádicas. Su edad es paleocena (Lesta et al., 1980) y en el Flanco Norte tiene un nivel glauconítico que produce hidrocarburos. Formación Río Chico Sigue concordantemente a la anterior unidad (Simpson, 1933) pero con un pase gradual (Feruglio, 1949), que hace dificultosa la identificación del límite. Son lutitas multicolores, tobas finas, areniscas y conglomerados tobáceos, friables. Se le asigna edad Paleoceno Superior (Pascual y Odreman, 1973). Formación Sarmiento Fue descripta por Lesta et al (1980) y reconocida en afloramientos y en subsuelo. Su base es una discordancia erosiva. Son tobas blancas, amarillas, marrón claro, finas y con 6 flujos basálticos. Se le asigna edad paleógena tardía.

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Formación Patagonia Descripta por Zambrano y Urien (1970) y corresponden a una nueva transgresión Atlántica. Su base es una inconformidad, y suprayace tanto a la Formación Sarmiento como a la Río Chico. Se originó en un ambiente marino litoral nerítico, con presencia de restos de organismos marinos y también por la ocurrencia de glauconita. Hay capas de toba y material piroclástico en los niveles de areniscas. La edad es ooligocena superior-miocena inferior (Bellosi, 1990). Formación Santa Cruz Fue descripta por Zambrano y Urien (1970) y consiste de sedimentos continentales y piroclásticos. Su base tiene una relación de inconformidad con la unidad anterior. Son areniscas azul grisáceas, friables, conglomerados, tobas y lutitas tobáceas. El ambiente deposicional varia desde dunas eólicas hasta sistemas fluviales sinuosos en planicies aluviales, pequeños lagos y costas estuarinas. Se le asigna una edad miocena. (Feruglio, 1949). Ciclo Cuaternario Está representado por depósitos marinos y continentales. Los marinos están muy pobremente desarrollados mientras que los continentales indican un drástico cambio climático, con glaciaciones y caída del nivel del mar. La Formación Rodados Patagónicos (Windhausen, 1914) está desarrollada en toda la Patagonia y son clastos con tamaños variables, con superficies pulidas que indican largas distancias de transporte. Composicionalmente son rocas volcánicas y pórfiros de variados colores, matriz arenosa y cemento calcáreo. Su origen no es claro, pero se los asigna a procesos fluvio-glaciales con posteriores redeposiciones. Su edad parece ser pleistocena por su relación con las glaciaciones (Ton-Taht et al., 1999). ESTRUCTURA Según reporta Sylwan (2001), se reconocen tres estilos estructurales en diferentes sectores, definidos por Barcat et al. (1989); Fitzgerald et al. (1990) y Figari et al. (1999): 1. Sector Oriental: deformación tensional. Las fallas normales tienen alineamiento EsteOeste y EsteSureste-OesteNoroeste. En general las mayores inclinan 60-65° y afectan al basamento económico. La evolución de las fallas es sincrónica con la depositación. 2. Faja Plegada de San Bernardo: deformación compresional. Se desarrolla en dirección Norte-Sur, afectando también niveles antiguos de los Macizos Somuncurá (Figari y Courtade, 1993) y Deseado (Homovc et al., 1996). La compresión terciaria afecta antiguos depocentros y es el principal mecanismo de esta deformación. Produjo inversión tectónica y levantamiento de la faja de San Bernardo. Este evento, con fase principal en el Mioceno medio (Chelotti, 1997), solo tuvo expresión donde los esfuerzos compresivos (Oeste-Este) encontraron estructuras preexistentes perpendiculares y alineamientos de orientación Norte-Sur (Figari et al., 1999). 3. Sector Occidental: es cercano a la faja Andina, pero ha sido afectado por deformación extensional. El alineamiento las fallas normales es en general Noroeste-Sureste. Las trampas son en general estructurales, aunque dada las complejas mineralogías, el factor estratigráfico también juega un rol importante. ESTRUCTURAS EXTENSIONALES Continua Sylwan (2001) afirmando que las fallas normales son las trampas más comunes y económicamente las más importantes. Tal como se muestra en la figura I.4, las principales son: 



Rollovers en el bloque bajo. Se desarrollan en general, asociados a fallas mayores sintéticas pero también en el caso de antitéticas. Bloques fallados y volcados, con cierre contra la falla, también son trampas efectivas. 20





Estructuras horst, limitadas por fallas normales de inclinación opuesta y relacionadas a la presencia cercana de semigrabens. Zonas de interferencia, no comunes, constituyen, sin embargo, un importante objetivo exploratorio (Figari et al., 1999). Desarrolladas entre fallas normales regionales, generan un compleja porosidad de microfractura y disolución, como el caso del Yacimiento El Tordillo (Boll et al., 2000).

ESTRUCTURAS COMPRESIONALES Tal como señala Sylwan (2001) estas estructuras se desarrollan en la faja plegada de San Bernardo. Tienen dirección Norte-Sur. Indica dicho autor que las fallas inversas de alto ángulo son resultado de la reactivación de fallas normales con desarrollo de anticlinales de tipo cajón (Sciutto, 1981) así como fore- y backthrusts (Figura I.5). Estas estructuras no involucran al basamento económico de la cuenca.

Figura I.5 Diferentes Estructuras: A) Rollovers – B) Bloques fallados y basculados – C) Horsts D) Zona de Interferencia – E) Anticlinales Tipo Cajón – F) Anticlinales producidos po fallas de Tipo fo eth usts – G) Anticlinales asociados a fallas de retrocarga – H) Anticlinales producidos por fallas de despegue – (Sylwan, 2001)

Características de los reservorios: Sylwan (2001), resume las principales características de las unidades que constituyen rocas reservorio en la Cuenca del Golfo de San Jorge en los siguientes puntos:  Los reservorios más importantes pertenecen ciclo Chubutiano.  Son areniscas fluviales, sin continuidad lateral  Presentan características petrofísicas pobres por presencia de materiales tobáceos y arcillas hidratables.  Estas características sedimentarias, sumadas a la a menudo compleja estructura, resulta en capas con diferentes contactos agua-petróleo.  Las trampas son estructurales y combinadas.  Las fallas primarias y las reactivadas posteriormente, originaron una red de vías para los hidrocarburos generados y expulsados de la roca madre, que presentan un amplio rango de madurez.  Hay una baja relación entre gas y petróleo, por lo que ssegún Fitzgerald et al. (1990) la mayoría de los líquidos fueron drenados de la roca madre antes de alcanzar el estado de gas.  El ciclo Neocomiano permanece aún inexplorado, por lo que no debe subestimarse su potencial. 21

Capítulo II Marco teórico Introducción: Los perfiles convencionales permiten estimar los valores de porosidad y saturación, pero no la permeabilidad. La resonancia magnética, por su parte, no solo permite calcular la porosidad sin tener que considerar la litología, sino que además permite aplicar modelos de permeabilidad con cierto grado de éxito. Esta diferencia con respecto a los otros registros, fue lo que motivó el interés al hacer su aparición a fines de los 60. Desgraciadamente, la tecnología de esa época no pudo proveer la suficiente potencia de magnetización como para obtener una medición confiable, y la técnica fue dejada de lado. Los primeros experimentos de resonancia magnética nuclear, fueron realizados por Bloch et al. (1946) y por Carr y Purcell (1954), si bien previamente, Hahn (1950), había publicado un estudio sobre resonancia magnética nuclear pulsada. Inicialmente fue usada como espectroscopia y aplicada principalmente en la determinación de la estructura y composición molecular. Desde los 50 se ha usado extensivamente en la industria del petróleo, para determinar diversos parámetros petrofísicos, aunque la mayoría de estos estudios se hicieron sobre muestras de coronas, en condiciones de laboratorio. Por fin, en los 90 se lograron las condiciones tecnológicas necesarias como para desarrollar toda la potencialidad de esta técnica. Hoy día se obtienen también datos tan importantes como porosidad total independiente de la roca, saturación independiente de perfiles de otro tipo, tamaño poral, etc. Esta técnica de resonancia, conjuntamente con otras mediciones petrofísicas, tales como presiones capilares, registros convencionales, análisis de laboratorio, etc., proveen información clave para la correcta caracterización del reservorio, de ahí su importancia. Respecto a la bibliografía sobre esta técnica, no es mucho lo que puede encontrarse debido fundamentalmente al secreto industrial. Las empresas de servicios petroleros que desarrollaron las herramientas han publicado muy poca información detallada. El material disponible generalmente se circunscribe a las propiedades de las herramientas, formas de adquisición de los datos, capacidades para distintas condiciones de reservorio, condiciones de uso, etc. Existe bibliografía sobre la teoría de la resonancia magnética y sus posibles aplicaciones (por ejemplo Macomber, 1998), pero no está específicamente relacionada a su uso práctico, por lo que no puede ser usada en una investigación dirigida a analizar su aplicabilidad en la caracterización de un reservorio. Debido a esto, se seleccionó como material principal de referencia para describir la física de la resonancia, los fundamentos de la petrofísica de la resonancia, los de la tipificación de hidrocarburos con resonancia, etc., el trabajo de Coates et al (1999), que además de explicar con gran detalle las características de la herramienta para el cual fue escrito, hace un completo desarrollo de la teoría de la resonancia magnética, pero en este caso aplicada específicamente a caracterizar reservorios. Asimismo, y debido a la relación personal con el Dr. Paul Basan, docente universitario por muchos años y reconocido consultor internacional en el tema, se incorporaron muchos comentarios y gráficos de trabajos compartidos con él por el autor. Esencialmente, el método consiste en colocar un imán en el centro de la herramienta a fin de producir un campo para magnetizar los materiales de la Formación. Existe, además, una antena que rodea al imán y que transmite energía de radiofrecuencia hacia la Formación en fo a o t olada, ea do u a po ag éti o os ilato io. E el lapso e t e pulsa io es , la 22

a te a es u ha la señal del e o de ade te de los p oto es de hid óge o e eso a ia con el campo del imán. La frecuencia, tanto de la energía transmitida como recibida, puede ser ajustada de manera de limitar el campo de investigación. Principios Físicos: Un núcleo atómico está compuesto de protones y neutrones. Un protón es una pequeña partícula con una carga positiva, mientras que un neutrón no tiene carga eléctrica pero una masa similar a la de aquel. El protón tiene, además, un movimiento de rotación similar al de la Tierra sobre su eje. Debido a que tiene carga eléctrica, esto produce un dipolo magnético, que crea una corriente que da lugar a un momento magnético, como se ve en la figura II.1.

Figura II.1 Núcleo de hidrógeno alineado magnéticamente por presencia de un campo (izquierda) Núcleos sin alineamiento por ausencia de un campo magnético (derecha) (Coates et al, 1999)

El momento magnético es colineal con la dirección del eje del spin. El esfuerzo asociado con el momento magnético de la carga del spin, depende del tipo de núcleo. El del Hidrogeno posee el mayor momento magnético. La abundancia de este elemento en la mayoría de los fluidos, es lo que lo hace muy adecuado para el perfil de resonancia magnética. En ausencia de cualquier campo magnético externo, los momentos individuales se alinean con el de la Tierra. Sin embargo, si se aplica uno externo (llamado B0), hay una tendencia a que los momentos magnéticos se alineen con el aplicado. Como se ve en la figura II.2, los protones o ie za a suf i u o i ie to o o ido o o P e esió gi o le to del eje de otación, dibujando un cono, con un momento angular a lo largo del eje del spin). La frecuencia de p e esió de ada p otó , de o i ada F e ue ia de La o f), esta expresada en la ecuación: f = . 23

En la que es el radio giromagnético, que es una medida de la fuerza del magnetismo nuclear y es constante para cada núcleo. Los elementos, por lo tanto, pueden diferenciarse sobre la base de su frecuencia Larmor. Keller (1991), mostro que el momento magnético de un protón en el átomo de Hidrogeno, puede tener una o dos orientaciones permitidas: paralela o antiparalela al campo magnético estático. Para el Hidrógeno el valor de  = 4258 Hz/Gauss. Como se ve en la figura II.2, el alineamiento paralelo a B0 es el estado de menor energía, mientras que el antiparalelo es el de mayor energía, siendo el primero el más común en la naturaleza, y el que mayor población de protones tiene. Esta diferencia en población resulta en un momento magnético neto, que es colinear con el campo B0. Los spines asociados con cada protón no se alinean exactamente paralelos o antiparalelos a B0, sino en un ángulo θ. El spin asociado con el momento magnético causa que el momento haga precesión alrededor del eje de B0.

Figura II.2 Estados de energía con respecto al campo B 0 (Coates et al, 1999)

El momento magnético es un vector que tiene magnitud y dirección, y por lo tanto puede ser resuelto en componentes. Para un largo grupo de spines distribuidos aleatoriamente, los componentes perpendiculares a B0 se cancelaran, dejando solo los componentes paralelos, que resulta en un momento magnético Mo. Este momento es el que puede detectarse con las técnicas de resonancia magnética. La magnetización macroscópica Mo, es definida como el momento magnético por unidad de volumen: Mo = N. γ2.h2.l. (I + 1). B0

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3. (4π2).k.T

En la que k es la constante de Boltzman, T es la temperatura absoluta (Kelvin), h es la constante de Planck e I es el numero de spin del núcleo. Después que los protones son alineados en el campo magnético, se dice que están polarizados, pero la polarización no ocurre inmediatamente, sino que crece exponencialmente con una constante de tiempo conocida como tiempo longitudinal de relajación, T1. La magnetización 24

Mz está relacionada al tiempo de relajación longitudinal, de acuerdo con la siguiente expresión: Mz(t) = Mo.(1-e4/T1) (3) Donde Mz (t) es la magnitud de la magnetización al tiempo t, t es el tiempo que los protones están expuestos al campo magnético B0 y Mo es la magnetización final y máxima. La regla general es que 3T1 es el tiempo al cual el 95% de la polarización es alcanzada. La figura II.3 muestra una curva T1 típica:

Figura II.3 Curva T1 indicando el grado de magnetización (Coates et al, 1999)

Para poder detectar una señal, necesita establecerse la resonancia (Keller, 1991). El termino resonancia implica la aplicación alternante de campos magnéticos perpendiculares entre si, a través de pulsos de radio frecuencia (RF). Cuando una señal RF (llamada B1), perpendicular al campo magnético es activada, la magnetización neta del protón comienza a precesar a lo largo del eje B1. El ángulo a través del cual la magnetización es conducida, esta dado por θ = .B .

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Donde θ es el ángulo de inflexión, B1 es la amplitud de la señal RF y es el tiempo durante el cual el campo oscilatorio es aplicado. Incrementando la amplitud o el tiempo de aplicación, aumentara el ángulo (figura II.4).

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Figura II.4 A gulo θ ue depe de de la fue za del a po apli ado y del tie po (Coates et al, 1999)

Un pulso de 90° llevara la magnetización del plano longitudinal al transversal. Los protones continúan precesando a lo largo del eje B1 mientras giran alrededor del eje Bo. Para una efectiva inflexión, la frecuencia de B1 debe ser igual a la de Larmor. Este campo magnético rotatorio induce una corriente alterna en la bobina receptora, ubicada en el plano transversal. La magnitud de esta corriente es proporcional a la suma de los momentos magnéticos de todos los átomos de hidrogeno. Cuando la señal RF es apagada, la población de protones comienza a perder coherencia y como resultado, la señal inducida en la bobina decae. Esto es llamado decaimiento libre inducido y es usualmente exponencial en naturaleza. Se lo denomina T2 y está en el orden de unas pocas decenas de microsegundos. El decaimiento es debido a la no uniformidad del campo magnético Bo, resultando en protones en diferentes ubicaciones, precesando a diferentes frecuencias de Larmor. Esta No uniformidad en el campo magnético estático puede ser suprimida empleando técnicas de momento rotacional. El desfasaje debido a la inhomogeneidad en el campo Bo, puede ser revertido aplicando un pulso de 180°. El mismo es aplicado luego de un corto atraso de tiempo conocido como espaciamiento intereco (TE, denotado como π). Debido a la aplicación de este pulso, el ángulo de fase de la magnetización transversal será revertido. El resultado es que el vector más lento (S) se moverá por delante del rápido (F), como se ve en la figura II.5:

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Figura II.5 Corrección del desfasaje y efecto sobre los vectores (Keller, 1991) RF Signal= Señal de Radio Frecuencia, Spin Echo= Momento Rotacional, Time= Tiempo, Transverse Plane= Plano Transversal

En el tiempo intereco (TE), el vector F estará en fase con el vector S y se generara una señal en la bobina receptora, llamada momento rotacional. Una vez que el pulso de 180° es eliminado, los vectores comienzan a desfasarse. La magnitud del momento rotacional decae exponencialmente con una constante de tiempo conocida como tiempo de relajación transversal, T2. La amplitud esta descripta por: Mx(t) = Mox.(1-e-t/T2)

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Donde Mx(t) es la magnitud de la magnetización transversal en el tiempo t, t es el tiempo que los protones están expuestos al pulso de 180° y Mox es la magnitud de la magnetización transversal al t=0. El tiempo al cual la magnetización transversal decae al 37% de su máximo valor, es llamado T2. Dado que un momento rotacional solo decae muy rápidamente, una serie de pulsos de 180° puede ser aplicada para generar un tren de momentos rotacionales. La secuencia entera de pulsos a 90°, seguidos por una serie de pulsos a 180°, es conocida como secuencia CPMG, por sus inventores: Carr, Purcell, Melboom y Gill. Una secuencia idealizada seria:

Figura II.6 Secuencia entera de pulsos (CPMG) (Keller, 1991) Time= Tiempo, Volts= Voltios, Free Induction Decay= Decaimiento Exponencial

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La curva de decaimiento T2, contiene la mayoría de la información petrofísica de la Formación y es mucho más fácil de medir que T1. Los factores petrofísicos que influyen sobre T1 y T2 son el tamaño poral y la viscosidad del fluido. La amplitud del primer eco recibido es proporcional a la porosidad y se calibra al 100% si se mide en un tanque con agua. Gráficamente, este conjunto de procesos se podría resumir así (figura II.7):

Figura II.7 Secuencia completa de polarización - decaimiento (Keller, 1991) Time= Tiempo, Signal Amplitud= Amplitud de Señal, Free Induction Decay= Decaimiento Exponencial, Spin-echo Signal= Señal de Momento Rotacional, RF Field= Campo de Radio Frecuencia, Resonance= Resonancia, 90 degree tip= Pulso de 90 grados

El relajamiento transversal es siempre más rápido que el relajamiento longitudinal; en consecuencia, T2 es siempre menor o igual a T1. En general,

 

Para protones en sólidos, T2 es mucho menor que T1 Para protones en fluidos de yacimiento, 28







Si está en un campo magnético estático homogéneo, T2 es aproximadamente igual a T1. Cuando el fluido está en un campo magnético de gradiente y se utiliza un proceso de mediciones con CPMG, T2 es menor que T1. La diferencia está controlada en gran parte por el gradiente de campo, el espaciamiento entre ecos, y la difusividad del fluido. Cuando un fluido humectante ocupa un medio poroso, tal como el de una roca, tanto T2 como T1 decrecen dramáticamente, y los mecanismos de relajamiento son diferentes a los de los protones tanto en sólidos como en fluidos.

Para fluidos en los poros de una roca, hay tres mecanismos de relajamiento independientes asociados con esto:  



Proceso del fluido en bruto, que afecta el relajamiento tanto de T1 como de T2 Proceso de relajamiento por superficie, que afecta el relajamiento tanto de T1 como de T2 Proceso de difusión en presencia de gradientes de campo magnético, que sólo afecta el relajamiento T2.

Estos tres procesos trabajan en paralelo; por lo tanto, los tiempos T1 y T2 de fluidos porales están dados por: 1 = 1 + 1 + 1 T2m T2b T2s T2d

(6)

1 = 1 + 1 T1m T1b T1s

(7)

Siendo  T2 = tiempo de relajamiento transversal del fluido poral según la medición hecha por una secuencia CPMG  T2bulk = tiempo de relajamiento T2 del fluido poral si estuviera medido en un recipiente tan amplio que los efectos del recipiente serían despreciables  T2surface = tiempo de relajamiento T2 del fluido poral que proviene del relajamiento de superficie  T2difusion = tiempo de relajamiento T2 del fluido poral según es inducido por difusión en el gradiente de campo magnético  T1 = el tiempo de relajamiento longitudinal medido del fluido poral  T1bulk = tiempo de relajamiento T1 del fluido poral si estuviera medido en un recipiente tan amplio que los efectos del recipiente serían despreciables  T1surface = tiempo de relajamiento T1 del fluido poral que proviene del relajamiento por superficie Aunque todos estos efectos estén presentes, no siempre se pueden distinguir y separar, pues depende de cuál de ellos predomine. Los dos primeros son propiedades de las rocas y de los fluidos respectivamente, mientras que el último (difusión inducida), depende del instrumento y puede ser ajustado para que domine sobre los demás, aunque cuando se mide porosidad su valor es inducido a un mínimo. La importancia también depende del tipo de fluido que hay en los poros (agua, petróleo, gas), los tamaños porales, la potencia del relajamiento por superficie, y la humectabilidad de la superficie de la roca. En general, para una roca humectada con agua, 

Para salmuera, T2 está dominado por T2surface. 29

  

Para petróleo pesado, T2 tiene a T2bulk como su principal contribuyente. Para petróleo de viscosidad mediana y liviano, T2 es una combinación de T2bulk y T2difusion y es dependiente de la viscosidad. Para gas, T2 está dominado por T2diffusion.

Relajación por efecto en bruto (T2B): es una propiedad de los fluidos y es independiente del tamaño de poro o el tipo de roca. Es el tiempo de desmagnetización cuando los fluidos están confinados en espacios grandes o en espacios porales sin contacto con la roca. Este efecto viene determinado por la viscosidad del fluido por lo que debe tenerse en cuenta la temperatura y el gas en solución. Otras condiciones ambientales, tales como temperatura y presión, afectan el relajamiento bruto de un fluido. Los tiempos de relajamiento (en segundos) para agua, gas, y petróleo están dados por: Agua: T2bulk = T1bulk

(8)

T1bulk = 2.5x10 g/ Tk ) T2bulk = T1bulk Petróleo Inerte: T1bulk = 0.00713. (Tk/η) T2bulk = T1bulk

(9)

T1bulk = 3(Tk/298η) Gas: 4

1.17

(10)

siendo TK = temperatura (°K) η = viscosidad del fluido (cp) g = densidad del gas (gm/cm3) Relajación por efecto de superficie (T2S): el primer parámetro petrofísico que influye es la geometría del espacio poroso, incluyendo el tamaño de los granos y su textura. La figura II.8 muestra como en rocas saturadas con agua los poros más pequeños se desmagnetizan más rápido que los grandes. El factor r llamado relaxividad depende de la litología, del fluido y de si el proceso es polarización o relajación. El factor (S/V) representa el radio poral y la capacidad de la roca de retener agua por capilaridad. Como en la roca hay diversidad de tamaño poral, esta relajación se distribuye a lo largo de todo el espectro T2. Un análisis teórico muestra que en el límite de difusión rápido, el factor dominante en los tiempos de relajamiento T2 y T1 está dado por: 1/T2Superficie = r2. (S/V) poro 1/T1Superficie = r1. (S/V) poro

(11) (12)

siendo r2 = relaxividad por superficie para T2 (poder de relajamiento T2 de las superficies de los granos) r1 = relaxividad por superficie para T1 (poder de relajamiento T1 de las superficies de los granos) (S/V) poro = relación entre superficie del poro y volumen de fluido Para formas simples, S/V es una medida del tamaño poral. Por ejemplo, para una esfera, la relación entre superficie y volumen es 3/r, siendo r el radio de la esfera. Las superficies de los carbonatos muestran una relaxividad por superficie más débil que las superficies de cuarzo. Los fluidos controlados por relajamiento por superficie muestran tiempos T2 que no son dependientes de la temperatura y la presión. Como el proceso de adquisición de mediciones utilizado en laboratorio es idéntico al proceso de adquisición de mediciones utilizado durante el perfilaje, los modelos determinados a partir de mediciones de laboratorio se pueden 30

transferir directamente a la interpretación de datos de perfiles RMN, simplificando así el proceso de interpretación. Cuando existen Hidrocarburos y agua mezclados, este efecto predomina para el agua por estar en contacto con las paredes del poro, mientras que para el hidrocarburo (que no está en o ta to di e to p edo i a el efe to e uto . U a e ep ió so las a idades , a que o o sus di e sio es so e o es espe to a los po os, el agua ta ié elaja e uto .

Figura II.8 Velocidad de desmagnetizacion y tamaño de poro (Coates et al, 1999)

Relajación por efecto de difusión inducida (T2D): la difusión es el grado de movilidad molecular, por lo que es grande en los gases, menor en el agua y aún menor en los hidrocarburos. Como puede verse en la fórmula, este efecto no sólo depende de la difusión del fluido (Do), sino del gradiente magnético (G) y del tiempo entre ecos (TE). Este efecto se minimiza durante las mediciones de porosidad, seleccionando un TE corto (= 1.2 mseg). Se puede resumir todo en las fórmulas siguientes:

31

En síntesis: 1.Para el agua el T2 depende del tamaño poral y puede distribuirse a lo largo de todo el rango T2. 2.Para el petróleo (en rocas mojadas con agua), el T2 es función de la viscosidad y la temperatura 3.Para el gas, el T2 depende del tiempo entre ecos y del gradiente de la herramienta. Para estos fluidos la constante de tiempo de relajamiento T2diffusion, asociada con el mecanismo de difusión, se convierte en una importante herramienta para su detección. El índice de relajamiento inducido por difusión (1/T2diffusion) está dado por: 1/T2Difusion = D. ( .G.TE)2/12

(13)

siendo D = coeficiente de difusión molecular γ = relación giromagnética de un protón G = gradiente del campo magnético (G/cm) TE = espaciamiento entre ecos Al igual que con el relajamiento en bruto, las propiedades físicas tales como la viscosidad y la composición molecular controlan el coeficiente de difusión. Nuevamente, las condiciones ambientales, temperatura y presión, afectan la difusión. Los coeficientes de difusión del gas, petróleo, y agua están dados por: Agua: Dw = 1.2x (Tk/298η).10-5 cm2/s

(14)

Gas: Dg = 8.5x10-2(Tk0.9/ g) .10-5 cm2/s Petróleo: Do = 1.3x (Tk/298η).10-5 cm2/s

(15) (16)

Los coeficientes de difusión para gas, petróleo y agua aumentan con la temperatura. El coeficiente de difusión para el gas disminuye con un aumento de la presión porque la densidad del gas aumenta con la presión. El coeficiente de difusión de los petróleos varía considerablemente porque diferentes petróleos muestran un amplio rango de composiciones moleculares, lo cual genera un amplio rango de viscosidades. Tres factores controlan la magnitud del gradiente de campo magnético G en una formación cuando ésta es perfilada con el instrumento: 1. Diseño y configuración del instrumento. 2. Condiciones ambientales. 3. Gradientes inducidos por el B0 aplicado. 32

El movimiento molecular en fluidos humectantes está frecuentemente restringido por la interfase entre granos de rocas y fluidos y/o por la tensión interfacial (figura II.9). Por lo tanto, el coeficiente de difusión para un fluido en una roca difiere del coeficiente de difusión del fluido en bruto, a la misma presión y temperatura. Los efectos de la difusión son irrelevantes a TE cortos para la mayoría de los fluidos, salvo el gas, que muestra características considerables de difusión aún a pequeños TE. Debido a esto, los efectos de la difusión se pueden realzar o reducir al mínimo seleccionando el espaciamiento entre ecos adecuado para la aplicación deseada.

Figura II.9 Mecanismos de relajamiento (Coates et al, 1999)

Modos Adquisición: Para la adquisición de los datos de la resonancia magnética, se establecen diferentes relaciones entre los parámetros involucrados (TE, TW, NE, etc.), a las cuales se denomina A ti a io es . Los t es tipos de a ti a io es ás comunes son: porosidad total, doble TW y doble TE.

33

1. Porosidad total adquiere dos trenes de ecos para obtener la porosidad total: a. Uno con TE = 0.9 ó 1.2 ms y TW largo que logra polarización completa. Este provee la po osidad efe ti a MPHI. b. Otro con TE = 0.6 ms y TW corto que es sólo suficiente como para lograr polarización completa de los fluidos en los poros pequeños. Provee la porosidad MCBW de arcilla. 2. Doble-TW se usa para identificar hidrocarburos livianos (gas y petróleo liviano). Se hacen con TW = 1 y 8s, y con TE = 0.9 ó 1.2 ms. La señal de agua está en ambas activaciones, pero los hidrocarburos livianos (con valores de T1 largos) tienen una señal suprimida en TW = 1 s. La señal en la diferencia de las mediciones es un indicador de gas o petróleos livianos. 3. Doble-TE se usa para identificar petróleo viscoso, que tiene un índice de difusión pequeño en relación con el agua. Este tiene un TW largo y valores de TE de 0.9 ó 1.2 ms y 3.6 ó 4.8 ms. En este caso, el fluido con mayor índice de difusión (agua) tiene un espectro corrido hacia tiempos menores que el fluido con el menor índice de difusión (petróleo viscoso). La presencia de una porción con mínimo corrimiento identifica petróleo de alta viscosidad. Efectos de fluidos: Los ejemplos que se detallan a continuación han sido resumidos del trabajo de Coates et al (1999), porque son una excelente síntesis del comportamiento de estas herramientas ante la presencia de diferentes combinaciones de fluidos. Agua y petróleo liviano: En la sección superior de la figura II.10, se observa un modelo de una roca con lodo base agua, con agua y petróleo liviano. La separación entre los fluidos del modelo no necesariamente va a verse reproducida en los espectros de decaimiento respectivos. Para ejemplificar esto se usan dos gráficos distintos, uno para un TEcorto y otro para un TW largo, donde se ve que el agua tiene una amplia distribución T2, mientras que el petróleo liviano tiene una mucho más estrecha alrededor de un determinado valor del T2. Si se considera la difusión, hay poca diferencia entre la del agua y la del petróleo liviano, por lo que no hay un contraste muy obvio. En cambio, el T1 de ambos fluidos es muy diferente, por lo que en este caso el contraste si será detectable. Debido a esto el agua desaparecerá cuando las T2 (TWcorto y TWlargo) se sustraen. El espe t o esulta te o te d á sólo la señal de pet óleo li ia o, u a a plitud depe de á de la diferencia del T1 entre los dos fluidos y entre TWcorto y TWlargo que normalmente se seleccionan para que TWcorto> 3T1bulk water y TWlargo > T1light oil. En la sección media de la figura II.10 se muestra el ejemplo de un lodo base petróleo, en la que se ve una señal del filtrado de lodo en la distribución T2, que no existe en el ejemplo anterior, en aproximadamente 200 ms, mientras que el del petróleo liviano está en aproximadamente 500 ms. A diferencia del caso anterior, ambas señales permanecen en el espectro diferencial. Es difícil distinguir estas dos señales de petróleo, por su mezcla y a sus valores semejantes.

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Figura II.10 Modelo volumétrico de roca con agua y petróleo liviano (Coates et al, 1999)

Agua y petróleo viscoso: Otra posibilidad que desarrolla Coates et al (1999), es si agua y petróleo viscoso ocupan los poros de una roca humectada con agua. En la figura II.11 se muestra el modelo volumétrico. Si se combina un TEcorto con un TWlargo, la señal del agua y la del petróleo viscoso tendrán una amplia distribución T2. Los diferentes efectos de relajación (en bruto y por superficie) no son muy diferentes, por lo que la única manera de detectar el contraste entre ambos fluidos son los coeficientes de difusión. Debido a esto, si se usa un doble-TE se puede distinguir entre agua y petróleo viscoso, ya que la T2 medida con el TElargo tendrá mayor corrimiento hacia la izquierda para el agua que para petróleo viscoso. En el caso del lodo base petróleo, con un TEcorto, el T2 del filtrado del lodo será más largo que el del petróleo viscoso, tal como se va en la sección media de la figura II.11. Si en cambio se usa un TElargo, el T2 del filtrado del lodo será más corto que el del petróleo viscoso. De estas dos comparaciones se desprende que el uso del TElargo permite separar las T2 de petróleo viscoso y agua, sin importar si el lodo es base agua o petróleo.

35

Figura II.11 Modelo volumétrico de roca con agua y petróleo viscoso (Coates et al, 1999)

Efecto viscosidad y humectabilidad sobre señal HC en una distribución T2: El siguiente caso que explica Coates et al (1999) es cuando la roca no está humectada solo con agua sino que está parcial o totalmente humectada con petróleo. Esto produce que los valores del T2 del petróleo y las distribuciones T2 serán diferentes a las de los casos anteriores. Este fenómeno se da generalmente cuando el petróleo ha quedado atrapado y en contacto con los granos, por lo que forma una película sobre estos. En los poros pequeños la roca permanece humectada con agua. El contacto del petróleo con los granos produce que sus moléculas exhiban relaxividad por superficie. Si la humectabilidad es completamente con petróleo, se cambian los roles con el agua pero con un comportamiento similar aunque los espectros pueden variar muchísimo debido a que las relaxividades de ambos fluidos son muy diferentes. Finalmente, si la humectabilidad es mixta, se tendrá una situación más compleja y una muy difícil diferenciación. En la figura II.12 se muestran varias combinaciones de tipos de petróleo (liviano a pesado) y de humectabilidades. Es evidente que esta propiedad y la viscosidad determinan la ubicación de los fluidos en la distribución T2. El análisis de esta figura permite hacer los siguientes comentarios: 36

o Para cualquier tipo de humectabilidad, la T2 del petróleo pesado es amplia y se sobrepone a la porción del BVI ===> difícil detección directa. o Para una humectabilidad mixta, las distribuciones T2 del petróleo y del agua son amplias y se superponen ===> esto no afecta la estimación de porosidad pero si BVI, del FFI y del tipo de hidrocarburo. o Para una humectabilidad con petróleo, el agua estará siempre en la zona del FFI y el petróleo variará de acuerdo a su viscosidad, pero en el caso valor mediano y pesado estará en la zona del BVI.

Figura II.12 Efecto de humectabilidad y viscosidad del petróleo sobre la distribución T2 (Coates et al, 1999)

Efecto del gas en diversas condiciones: Tal como lo señala Coates et al (1999), el gas siempre será fase no humectante en el poro, por lo que el T1 del gas es más largo que el del agua en contacto con la pared del poro. El citado autor explica los siguientes casos: Agua y gas: La figura II.13 presenta rocas saturadas con agua y gas en los casos del uso de lodos base agua y base petróleo. Como se ve, tanto para un TWcorto o TWlargo, el agua tendrá una amplia distribución T2 pero el gas tendrá casi un valor único. Los T1 para agua y gas son muy diferentes, por lo que su contraste sirve para diferenciarlos. 37

Si se usan doble-TW y las dos distribuciones T2 se sustraen entre sí el agua será eliminada y parte del gas permanecerá en el espectro diferencial, siendo su amplitud dependiente de la diferencia entre el T1gas y T1agus y de la diferencia entre el TWcorto y TWlargo. Los parámetros se ajustan de modo que TWlargo > T1gas y TWcorto > 3T1agua. En el caso del lodo base petróleo, aparece una señal adicional correspondiente al filtrado del lodo. Se observa que la T2 del gas se concentra en 40 ms, y la del filtrado de lodo en 200 ms. Ambas señales permanecerán en el espectro diferencial.

Figura II.13 Modelo volumétrico de roca con agua y gas (Coates et al, 1999)

Agua, petróleo liviano y gas: Cuando todos los fluidos (agua, petróleo liviano y gas) ocupan el espacio poral de una roca, los hidrocarburos se pueden detectar por sus contrastes del T1. Aunque la diferencia en difusividad entre gas y líquido es grande, este contraste rara vez se aplica para separar las señales de dos fluidos. El análisis de la figura II.14 permite hacer los siguientes comentarios:   

En la mayoría de los casos la T2 del gas se encuentra en la zona del BVI. Si se usa un TE más largo, el gas puede desaparecer de la T2. Seleccionando adecuadamente el TE, la señal del gas se puede separar del BVI, del petróleo liviano y del filtrado de lodo base petróleo. 38

Figura II.14 Modelo volumétrico de roca con agua, petróleo liviano y gas (Coates et al, 1999)

Modelo de la roca: El modelo de la figura II.15, muestra que el agua asociada a las arcillas, al ser conductiva, afecta la medida de la resistividad. Durante décadas no fue posible corregir correctamente este efecto para poder usar el modelo Doble Agua. A partir del registro de resonancia magnética, que mide directamente la saturación del agua asociada a las arcillas, se pueden conciliar las interpretaciones basadas en porosidad y resistividad y usar el modelo Doble Agua adaptado a estas nuevas herramientas.

39

Figura II.15 Modelo de roca con resonancia magnética (Basan, 2010)

En la figura II.16, la línea superior es el decaimiento compuesto observado por el receptor. En realidad es la suma de varios decaimientos provenientes del hidrógeno de diferentes fluidos de rocas complejas con varios tamaños de poros, tal como se explica en el diagrama. Por lo tanto, hay una separación suficiente como para saber de dónde proviene la señal y ajustar la herramienta para sólo medir lo que se requiere. En el caso de la porosidad, se hace que lea milisegundos, con lo cual se eliminan las otras señales. Es posible invertir la exponencial compuesta a sus componentes originales, eligiendo grupos de ecos y por regresión matemática, hallar una exponencial parcial. Si se usan los últimos ecos, la exponencial representa la parte más lenta en magnetizarse o sea los poros más grandes con los fluidos más móviles. Si se usan los más tempranos serán los poros más pequeños con fluidos casi inmovilizados por fuerzas capilares (figura II.16). Si se usan los primeros ecos tendremos los microporos con fluidos retenidos por fuerzas electroquímicas. La extrapolación de cada exponencial parcial al tiempo cero nos da la porosidad asociada con cada fluido en diferentes estados físicos (libre, capilar, catiónico). La extrapolación de la exponencial compuesta es directamente proporcional a la porosidad total y como tal se calibra.

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Figura II.16 Decaimiento compuesto por diversos tamaños porales (Basan, 2010)

Las ecuaciones suponen que la roca está humectada con agua y que los decaimientos de ecos tanto del petróleo como del gas se pueden caracterizar usando una sola expresión exponencial que representa las propiedades de relajamiento en bruto y de difusión de los fluidos no humectantes. En realidad, muchos petróleos se componen de diferentes clases de hidrocarburos y tienen complejos espectros de decaimiento, que se deben representar mediante sumatorias multiexponenciales. Medición: En síntesis, lo que estas herramientas permiten estimar es:

Porosidad total Porosidad del agua de las arcillas Porosidad efectiva Porosidad de fluido libre Porosidad de agua irreductible Distribución poral en acuíferos o zonas invadidas con filtrado Saturación residual en la zona lavada

La medida de estos registros, como ya se ha dicho, es independiente de la litología. Sin embargo, la separación existente entre las porosidades asociadas al agua libre y al agua irreductible, sí es propia de cada tipo de roca y de su textura. Esto es porque la relaxividad y la presión capilar son función de la mineralogía y de su morfología respectivamente. Por lo tanto la forma correcta para elegir los límites de separación entre las distintas litologías, es a partir de un análisis de laboratorio de la resonancia magnética. La medida obtenida es confiable en las siguientes condiciones: Formaciones limpias, arcillosas o complejas Zonas productivas de alta o baja resistividad

41

Aguas de Formación saladas, dulces o variables Zonas productivas de petróleo o gas Lodos de base agua o petróleo La calidad de la medida es afectada por varios factores, entre los que podemos citar:

Parámetros de adquisición (tiempo de polarización, tiempo entre ecos, número de ecos, frecuencia de operación, intervalo de muestreo y velocidad de registro) Tamaño del pozo, diámetro de invasión y agrandamiento del pozo, si se excede el diámetro de investigación a la frecuencia y temperatura de operación (14-

Por otro lado, si parte del poro está ocupado por otro fluido, el volumen de agua en el poro se reduce. Si el volumen de agua disminuye y el de la superficie específica permanece igual, la relación V/S se reduce. Por lo tanto, cuando hay presente un fluido no humectante, el espectro de T2 no representa más una distribución de tamaño poral. Los poros que contienen el fluido no humectante o aparecen en el espectro a un tiempo de decaimiento más rápido que el asociado con los poros, o no aparecen si la capa superficial es demasiado delgada. En la práctica es difícil considerar a cada poro individualmente, por lo que todos los poros con relaciones de superficie a volumen similares y fluidos no humectantes con valores de T2 similares, se agrupan juntos. Así, las sumatorias en las ecuaciones de magnetización tienen un número manejable de factores. Áreas de aplicación: Hay 4 áreas de aplicación del perfil de resonancia magnética nuclear: Medición y caracterización de la porosidad Estimación del corte de agua Estimación de la calidad de la roca Medición directa de la saturación en la zona invadida Además, hay aplicaciones específicas, tales como:

Porosidad total, efectiva, irreductible, de fluido libre y asociada a arcillas Volumen de fluidos producibles y no producibles Evaluación de reservorios de baja resistividad Evaluación de reservorios de baja salinidad Detección de gas en reservorios arcillosos o de litología compleja Cálculo de sw con porosidad RMN y Rt corregida por conductividad de arcillas Detección, movilidad y permeabilidad de petróleos pesados Determinación de contactos A-P y G-P en Formaciones de baja salinidad, baja porosidad o litología compleja. Predicción de la productividad (natural o por estimulación) a partir de las distribuciones porales, Índice de productividad y clasificación de arcillas. Detección de hidrocarburos con procesamiento en el dominio del tiempo real.

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Porosidad: En una roca saturada de agua, la porosidad es proporcional al número de protones de Hidrogeno en el fluido. A su vez, el número de protones es proporcional a la densidad de los mismos, la cual está directamente relacionada con la amplitud inicial de la curva de decaimiento de un tren de ecos.

Figura II.17 A) Tren de ecos – B) Inversión para calculo porosidad (Basan, 2010)

Esta herramienta trabaja en dos tiempos diferentes:

En el tiempo REAL, donde se inducen y miden los ecos En el tiempo de RELAJACION o velocidad de DECAIMIENTO de los ecos

En laboratorio se ha demostrado que en rocas mojadas y saturadas con agua, a cada tamaño de poro le corresponde un tiempo de relajación T2. En la figura II.8 se mostró la relación entre el tiempo cronológico y el de relajación. Los poros grandes tienen una tasa de decaimiento lenta o sea una constante de tiempo T2 larga, pero a medida que disminuye el tamaño poral, la tasa de decaimiento se hace más rápida y el tiempo T2 más corto. En una roca real, con una mezcla de los distintos tipos de poros, el decaimiento es compuesto, que al transformar los dominios del tiempo, se convierte en un espectro de porosidades parciales en función del tiempo T2. Tal o o señala Coates et al , …u a de las etapas ás i po ta te e el p o esa ie to de resonancia magnética es el de establecer la distribución de T2, que produce la ag etiza ió o se ada… . Lo ue se ha e es u a i e sió ate ática. Las figuras II.17 y II.18 ilustran este proceso.

Figura II.18 Conversión del tren de ecos a porosidad (Coates et al, 1999)

43

El siguiente sistema de ecuaciones se utiliza para determinar cada eco:

Siendo e i = ,… n, es el tiempo al que se obtuvo el imo eco. La figura II.19 muestra lo obtenido en laboratorio, o sea la distribución de la porosidad por tamaño de poro, por lo tanto la porosidad total es la suma de las porosidades parciales asociadas a cada tamaño de poro, que matemáticamente no es más que el área bajo la curva (o integral del espectro T2).

Figura II.19 Distribución de los tamaños porales (Basan, 2010)

También se pueden separar las distintas aguas con este registro:

Móviles: asociadas a los poros grandes (T2 largos) Irreducibles: a medida que los poros disminuyen, entran en acción las fuerzas capilares y las aguas pueden quedar retenidas Arcillosas: corresponden a la escala microporosa, donde dominan las fuerzas electroquímicas, y el agua se asocia a las arcillas por intercambio catiónico.

Si bien se podría hacer esta misma separación aplicando umbrales al espectro de T2, la práctica ha demostrado que esto no es realmente factible. En laboratorio se ha visto que por debajo de los 4.0 mseg de T2 se encuentran las porosidades asociadas a arcilla y limos y por encima de 33 mseg las asociadas a aguas móviles. Entre estas dos las asociadas a fuerzas capilares. Con esto, supuestamente, se puede estimar la porción de saturación asociada a cada tipo de agua. 44

Para lograr algo con mejor visualización desde el punto de vista del tamaño poral, se dividió el espectro en 9/10 ventanas de T2, con centros en 4 – 8 – 16 – 32 – 64 – 128 – 257 – 512 – 1024 – 2048 milisegundos, tal como se observa en las figuras II.20 y II.21. A cada zona se le asigna un color y para cubrir un amplio rango el tiempo crece en forma logarítmica. En el perfil, se grafica en forma de bandas y con un espesor proporcional a la contribución de dicho tamaño poral a la porosidad total. Así es fácil ver, por el predominio de determinados tamaños si la roca es buen reservorio o no, y también diferenciar entre rocas con la misma porosidad pero diferente permeabilidad.

Figura II.20 División del espectro poral en valores T2 (Basan, 2010)

Figura II.21 División del espectro poral en valores de porosidad (Basan, 2010)

45

La forma general para una roca mezcla se ilustra en la figura II.22. Típicamente abarca diversos tamaños porales; el agua puede aparecer a lo largo de todo el espectro e igual los hidrocarburos, dependiendo de sus propiedades físico-químicas (por ejemplo, diferentes viscosidades). Usualmente presentan un pico dominante y una cola que se extiende hacia los T2 cortos.

Figura II.22 Forma general de la distribución T2 de una roca (Basan, 2010)

Existen una serie de combinaciones de condiciones (lodos base agua, lodos base petróleo) que dificultan la interpretación:

En lodos con base agua, hay usualmente contraste de T1 y T2 entre filtrado y petróleo, por lo que pueden separarse en la distribución T2. En lodos base petróleo hay picos agudos en valores altos de T2 (1 ó 2 segundos) debido a su baja viscosidad. En lodos base petróleo puede haber contraste T2 entre filtrado y petróleo aunque puede haber en T1 si el petróleo tiene gas en solución pues varía la viscosidad y aumenta T1.

Explica Coates et al (1999) que es posible comparar la distribución de T2 de una roca saturada con agua con la distribución de tamaños de gargantas porales obtenidos a partir de inyección de mercurio (figura II.23). Como se observa en la figura, cuando se aplica un desplazamiento (por factores tales como relaxividad), la distribución de T2 muestra un notable ajuste con la distribución de tamaños de gargantas porales.

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Figura II.23 Correlación entre distribución T2 y distribución gargantas porales (Coates et al, 1999)

Sin embargo, afirma dicho autor que las distribuciones representan propiedades diferentes de las rocas, ya que la resonancia magnética responde al volumen del poro mientras que la presión capilar está controlada por el tamaño de las gargantas porales. También ejemplifica las comparaciones para distintas litologías (figura II.24), concluyendo que la relaxividad de las areniscas es mayor que la de los carbonatos (figura II.25).

Figura II.24 Comparación resonancia – presión capilar para distintas litologías (Coates et al, 1999)

47

Areniscas

Carbonatos Figura II.25 Comparación resonancia – presión capilar para distintas litologías y propiedades petrofísicas (Coates et al, 1999)

48

Determinación del fluido no móvil: Usando registros convencionales, tales como resistividad, SP, etc., es dificultoso estimar el porcentaje de fluidos no móviles en el espacio poral, el que puede ser subdividido en dos partes: uno como libre (FFI) y otro como fluido connato (BVI). De acuerdo a la literatura sobre resonancia magnética (Coates et al., 1999), el concepto de agua connata es definido como el volumen de agua que no fluirá durante la producción o el volumen de agua que no puede ser desplazada por los hidrocarburos durante el llenado del reservorio. El BVI dependerá de las propiedades capilares de la roca y FFI dependerá tanto de las propiedades capilares como de la posición respecto al contacto. Actualmente hay dos métodos para determinar BVI: Cutoff BVI (CBVI) y BVI espectral (SBVI) (Coates et al., 1999). De acuerdo al método CBVI, los fluidos producibles están en los poros grandes mientras que los no móviles están en los pequeños. En la presencia de un campo magnético uniforme, la relajación superficial domina mientras que la en bruto es despreciable y la de difusión es cero. Por lo tanto, para el método CBVI un determinado valor de T2 puede ser seleccionado, por encima del cual los fluidos residen conceptualmente en grandes poros y por debajo del cual residen en poros pequeños (Coates et al, 1999). Este valor de T2 es conocido como T2 cutoff y divide la porosidad total en FFI y BVI. Antes de que pueda ser empleado en el campo, este valor límite debe ser calibrado para una Formación en particular. Afirma Coates et al (1999), el T2 cutoff depende no solo de la litología sino de otros factores, tales como la química de la pared poral, componentes secundarios paramagnéticos o ferro magnéticos, textura, relación garganta poral a cuerpo poral, etc. Los valores empíricos convencionales para areniscas y carbonatos son 33 ms y 92 ms, respectivamente. Coates et al. (1999), sugirieron una nueva manera de estimar BVI, mediante el método espectral. Este concepto está basado en el hecho que todos los poros contienen una capa de agua no móvil. Por lo tanto, la contribución total del agua no móvil es debido a todos los poros y no solo a los de cierto tamaño. Por otro lado, explica Coates et al (1999), que los poros no son simples en geometría. La microporosidad en la pared del poro, causa que el agua se mantenga aun cuando haya desplazamiento por hidrocarburos. Esto causa una subestimación de la cantidad de BVI por el método del cutoff. Para enfrentar este problema, se introdujo el método SBVI. El modelo SBVI (Coates et al., 1999), está basado en dos conceptos: 1. Cada componente en el espectro T2 representa el fluido contenido en los poros dentro de un rango particular estrecho de tamaños porales. 2. Cada grupo de tamaño poral contiene al menos algo de agua connata. Por lo tanto, cada componente T2 tiene su propio Swirr (Agua irreductible). Este método define un conjunto de pesos para cada poro, el cual define el limite FFI-BVI. Diversos métodos han sido propuestos para determinar estos pesos (Chen, 1998 y Kleinberg y Boyd, 1997). El peso puede ser calculado usando la siguiente relación: 1 = m.T2i + b

(17)

Wi

Donde T2i es el tiempo de relajación T2 asociado con el ith bin y m y b son parámetros que dependen de la Geometría poral y de la altura sobre el contacto Agua-Petróleo. El SBVI resultante es: 49

n

“BVI = ∑ W .ϕ1

(18)

I=1

Donde n es el numero de bines y ϕ1 es la porosidad asociada a cada bin. Para su aplicación en perfilaje, el MBVI es igual al máximo de SBVI y CBVI. Permeabilidad: Históricamente, los perfiles se usaron para predecir permeabilidad en su relación con la porosidad y el factor de formación. Sin embargo, esta predicción siempre falló por la imposibilidad de los registros convencionales de determinar la conexión entre poros. Esto es fundamental porque puede existir porosidad sin permeabilidad cuando los poros no están conectados (microporosidad y cavidades). El caso contrario sería el de las fisuras naturales o inducidas en rocas con muy baja porosidad intergranular. En la figura II.26 se ve que T2 es directamente proporcional al radio del poro, donde T2 es una dimensión de longitud y es en milisegundos. En el mismo grafico, el termino ( .T2)2 tiene dimensiones de longitud al cuadrado y se sabe que la permeabilidad tiene dimensiones del mismo tipo, por lo que (micrones)2 = millidarcies. Por lo tanto, midiendo T2 se halla una conexión con la permeabilidad y lo único que resta para completar la medida es juntar el factor de porosidad con el factor de tamaño poral y aplicar un factor de escala.

Figura II.26 Relación del T2 con la porosidad y la permeabilidad (Basan, 2010)

La permeabilidad depende del tamaño de los canales de conexión (gargantas porales). Para el núcleo de hidrogeno, en un medio poroso, la relajación T1 está influenciada por las paredes porales. Seevers (1966) primero estimo la permeabilidad = ϕT12, donde ϕ es la porosidad. Timur (1968) alcanzo una mejor estimación de la permeabilidad, usando un parámetro llamado índice de fluido libre (FFI), determinado a partir de mediciones de resonancia magnética de laboratorio. Kenyon (1992), estudio un conjunto de muestras de areniscas y propuso una estimación mejorada de la permeabilidad, ke ke = C.φa.T1b

(19)

Donde ϕ es la porosidad efectiva y ke es la permeabilidad medida en md. La mejor estimación de a y b fueron 4 y 2, respectivamente (Kenyon, 1992). Prammer (1994) propuso dos modelos de estimación de permeabilidad basados en la ecuación de Kenyon (1992), para la distribución continua de T2 como: ½

k =

T2 bulk

∫ P2. (T2).T2.d (T2)

(20)

T2=0

50

Donde P (T2) es el espectro de relajación T2. Este modelo es consistente con el de Kenyon (1992), basado en T1. Este odelo e i ió luego el o e de Modelo de T Medio o Modelo SDR. Está dado por: k = aϕ4 T2gm

(21)

Donde ϕ es la porosidad efectiva, T2gm es la media geométrica de la distribución T2 y a es una constante igual a 4. El principal problema de este modelo es su sensibilidad a los hid o a u os. Pa a eli i a este p o le a se desa ollo el odelo FFI/BVI . Este odelo o de Coates & Denoo) está dado por: k = [(a.φNMR)m.(FFI/BVI)]n

(22)

Donde k es la permeabilidad estimada en md, ϕ es la porosidad efectiva, FFI/BVI es el radio del volumen de fluido libre al fluido no libre y a, m y n son constantes y son usualmente 1, 2 y 2, respectivamente. Este modelo es más flexible y puede ser calibrado a diferentes formaciones. El único requerimiento es la determinación de FFI y BVI. Propiedades RMN de los fluidos: Las figuras II.27, II.28 y II.29, muestran cómo el índice de Hidrógeno, el coeficiente de difusión, y los tiempos de relajamiento T1 y T2 del metano respectivamente, varían con la presión y la temperatura.

Figura II.27 Variación de índice Hidrogeno, coeficiente de difusión Y tiempos de relajamiento T1 y T2 con la temperatura (Coates et al, 1999)

51

Figura II.28 Variación de tiempo de relajamiento T1 con la temperatura (Basan, 2010 - personal)

Figura II.29 Variación de tiempo de relajamiento T2 con la temperatura (Basan, 2010 - personal)

52

La Tabla II.1 muestra las propiedades de resonancia magnética de los fluidos en bruto en condiciones de yacimiento. Las diferencias entre T1, T2, y D, forman el fundamento del método para la identificación de fluidos (Coates et al, 1999). Explica dicho autor que se han desarrollado dos técnicas de identificación de hidrocarburos: Doble-TW y Doble-TE. El primero se basa en el contraste del T1 entre agua e hidrocarburos livianos, mientras que el segundo en la diferencia de difusividad entre agua y petróleo de viscosidad mediana o entre líquido y gas.

Tabla II.1 Diferencia de valores de resonancia entre agua, petróleo y gas (Coates et al, 1999)

Figura II.30 Diferencia de valores de resonancia entre agua, petróleo y gas (Basan, personal)

Las coordenadas o contrastes de la figura II.30 se utilizan de la siguiente manera:

El contraste T1 entre agua e hidrocarburos identifica la zona productora y los contactos El contraste T2 separa los fluidos y permite calcular los volúmenes individuales El contraste de difusión permite separar el gas de los líquidos y el agua del petróleo

En la figura II.31, se ve como los hidrocarburos necesitan más tiempo que el agua para polarizarse completamente. Por lo tanto, si no se espera lo suficiente, la porosidad ocupada por el gas y el petróleo sería muy baja o pesimista.

53

Figura II.31 Tiempos de polarización del agua, petróleo (petróleo) y gas (Basan, 2010)

Las variaciones de los parámetros de resonancia magnética en función de las condiciones de reservorio y del fluido, son: 



Propiedades RMN del agua (T1 o T2-Agua): la polarización del agua en bruto es función directa de la temperatura o en condiciones normales igual a la variación de profundidad (figura II.32). Los valores normales están por encima de 10 segundos. Sin embargo, cuando está confinada en un medio poroso, estos valores se reducen porque entra en acción la relajación superficial. Al combinarse los dos efectos, para el agua predomina el efecto superficial y se extiende a lo largo de toda la distribución T2. Es decir T2S necesitan un TW más largo para la polarización total.  Si hay petróleo liviano, el MFFI del TWlargo > TWcorto.  Si hay gas, el BVI y el MFFI de un TWlargo > TWcorto.

69

Figura III.16 Principio del doble-TW (Coates et al, 1999)

Análisis de difusión La tercera técnica desarrollada por Coates et al (1999), es el análisis de difusión, que se basa en el contraste de difusión entre fluidos y es aplicable a petróleos con viscosidades entre 0.5/35 cp a por lo menos 200oF y 2,000 psi. El autor señala que el T2 de un fluido cambia con el TE y que depende del gradiente de campo magnético G, de la constante giroscópica g de los núcleos de hidrógeno, del TE y del coeficiente de difusión aparente Da: 1/T2= 1/T2int + [C Da (GγTE)2/12]

(1)

siendo T2int = tiempo de relajamiento cuando el gradiente de campo es cero. C = factor relacionado a los efectos combinados de difusión restringida y dinámica de momentos rotacionales, asociados con la mezcla de ecos directos y estimulados en el campo magnético (depende de cada herramienta). Adquisición de datos Los datos del análisis de difusión se adquieren con una activación doble-TE, según explica Coates et al (1999). Se utilizan un TEcorto y un TElargo con un solo TW. La figura III.17, ilustra el doble-TE, donde con una selección cuidadosa del TE largo, se pueden separar las señales del agua y de los petróleos. Según el citado autor, en el TEcorto el T2 del agua se superpone en gran parte al del petróleo y que los resultados del doble-TE son dos distribuciones de T2, MPHI y BVI. Se obtiene información útil comparando las distribuciones de T2, ya que el gas tiene una alta difusividad, el petróleo viscoso la tiene baja y la del agua está entre ambas, por lo que ofrecerán diferentes corrimientos.

70

Figura III.17 Principio del doble-TE (Coates et al, 1999)

Método del espectro corrido La cuarta metodología explicada por Coates et al (1999) es la del espectro corrido (o SSM), que es una técnica cualitativa utilizada para ver cambios en los valores de T2 cuando se usan espaciamientos entre ecos diferentes. Cuando el TE se incrementa, la difusión disminuirá el T2 del agua más que el del petróleo, por lo que la reducción en valores se pueden utilizar para separar agua de petróleo. Es importante tener en cuenta que: 



Las señales del agua en el T2 dependen sólo de los tamaños de los poros. Es decir, a menos que se induzca difusión voluntariamente con tiempos entre ecos largos, el efecto predominante es el superficial. Las señales de HC en el T2 dependen sólo de la viscosidad y de la temperatura. O sea que a menos que se induzca difusión voluntariamente con tiempos entre ecos largos, el efecto predominante es el bruto.

Con este método se puede analizar también el caso agua–gas. Nuevamente se hace una medida larga y una corta. En la Figura III.18, izquierda, el gas difunde mucho y su señal se corre hacia la izquierda en el espectro T2. En la derecha, el agua difunde mucho más que el petróleo y su espectro se comprime separándose del petróleo. Es decir, que con parámetros de ad uisi ió ade uada e te sele io ados se puede log a i isi iliza el gas ue sólo se detecten líquidos.

71

Figura III.18 Principio del espectro corrido (Basan, 2010 - Personal)

Método del balance de materia El método MBM compara los volúmenes del RMN con los estimados con la densidad y la resistividad. Se desarrolló para determinar hidrocarburos pesados con viscosidades superiores a los 50 cp. Esto es debido a que a medida que la viscosidad aumenta, sus señales en el espectro T2 interfieren sucesivamente, de derecha a izquierda, con el agua Irreductible, la arcilla o quedan fuera de escala, con lo cual se subestima la porosidad. Método de subpolarización Finalmente, el SPM se utiliza para separar petróleos livianos y pesados cuando se perfora con lodo inverso, pues no existe una separación adecuada en el espectro T2. Sin embargo, es posible que exista contraste T1 ya que en general el filtrado del petróleo no absorbe gas en solución y su viscosidad suele ser mayor que la del petróleo liviano. Lo que se hace es adquirir dos porosidades simultáneas usando dos TW diferentes a fin de producir una separación de las curvas frente a zonas con petróleo más liviano que el del filtrado. Además, este método permite distinguir agua dulce de petróleo pesado en poros comunes o de petróleos livianos en poros muy grandes. La ventaja de este método es que es independiente de la salinidad del agua y es aplicable en reservorios multicapa, porque permite excluir de los programas de terminación las zonas acuíferas (figura III.19).

Figura III.19 Principio del método SPM (Basan, 2010 - Personal)

72

Método de difusión realzada El siguiente método explicado por Coates et al (1999) es el de la difusión realzada (o EDM), que identifica y cuantifica petróleos con rangos de viscosidades entre 1 y 50 cp y que se basa en los contrastes de difusión, ya que mediante el uso de un TElargo se mejora este efecto durante la adquisición de datos. Esto permite que el agua y el petróleo sean separados en una distribución de T2, lo que se logra con las siguientes activaciones:   

Perfilaje T2 con un TE largo Perfilaje doble-TE con un solo TW largo Perfilaje doble-TW con un solo TE largo

Sostiene el citado autor que el uso del EDM es bastante directo. No es necesario un contraste en T1, y el procesamiento se puede realizar en el dominio de T2 o en el del tiempo. Las opciones son:  Si el objetivo es discriminar entre producción y no producción, un TWlargo y un TElargo es suficiente.  Si el objetivo es cuantificar fluidos, será necesario un perfilaje de doble-TE. Análisis cuantitativo de difusión Este método fue desarrollado para los casos en que no hay suficiente contraste T1 para usar el TDA o el contraste de difusión no es suficiente como para usar doble-TE o EDM (Coates et al, 1999), y utiliza el corrimiento de valores de T2 para diferentes fluidos producido por la difusión. Advierte el autor que el método no es recomendable para hidrocarburos con viscosidades extremas (bajas o altas) porque las diferencias de difusión son demasiado pequeñas. Detalla Coates et al (1999) que se generan dos distribuciones de T2, se calculan las medias geométricas de T2 de fluido libre (T2L y T2S) y que luego las dos medias se correlacionan con los parámetros de difusión mediante las siguientes ecuaciones: 1/T2s = 1/T2int + [C Da GγTEs)2/12] (2) 2

1/T2L = 1/T2int + [C Da (GγTEL) /12] siendo T2int = el tiempo de relajamiento cuando el gradiente de campo es cero (1/T2int = 1/T2bulk + 1/T2surface) Da = coeficiente de difusión aparente del fluido poral C = factor relacionado a los efectos combinados de difusión restringida y dinámica de momentos rotacionales, asociados con la mezcla de ecos directos y estimulados en el campo magnético (depende de cada herramienta). T2S, T2L, TES, TEL, G, g, y C se conocen, por lo que las ecuaciones se resuelven simultáneamente y se obtienen T2int y Da. Con estos parámetros se construye un gráfico entre 1/T2int y Da/Dw (figura III.20) en el cual se determina Swa para luego calcular Sw. Señala el citado autor que antes de dibujar los puntos (Da/Dw, 1/T2int), se construyen las líneas de Swa = 100% y Swa = 0% y que para ello se deben conocer Dw, Doil, y T2bulk, oil.

73

Figura III.20 Determinación de swa (Coates et al, 1999)

Continua explicando Coates et al (1999), que la línea de Swa = 100% es la que forma el límite superior en una roca saturada con agua y que pasa por el punto de agua libre (Da/Dw = 1) en un extremo y por 0.04 ms-1 o T2int = 25 ms, aunque su ubicación no es crítica para la mayoría de las rocas con hidrocarburos porque los cambios en saturación son una función de Da/Dw. Sigue indicando el citado autor que para determinar la línea de swa = 0%, se debe considerar a la roca en condiciones de agua irreductible, por lo que el fluido libre será petróleo y T2int será entonces igual a T2bulkoil, y Da será igual a Doi. Esto implica que el punto (Doil/Dw, 1/T2bulkoil) estará en la línea de swa = 0%, y debe ser paralela a la línea de swa = 100%. Asimismo, explica que para dibujar swa entre las líneas de 0% y 100%, se trazan líneas igualmente distanciadas y paralelas a las líneas de 0% y 100% y que para calcular T2int y Da para una cierta profundidad, se dibuja el punto (Da/Dw, 1/T2int), y se determina swa a partir del gráfico ortogonal. Posteriormente, Sw se calcula mediante la fórmula: Sw = (Swa FFI+BVI)/FFI+BVI

(3)

Soluciones basadas en RMN con otros perfiles Método Combinado El último método desarrollado por Coates et al (1999) combina los datos de resonancia magnética y de resistividad y usa el modelo de doble agua para estimar el volumen de fluidos. Explica el citado autor que requiere datos de resistividad (Rt), porosidad total (φT), y saturación de agua asociada con la arcilla (Swb) y que la resonancia provee dos parámetros importantes: la porosidad asociada a la arcilla (MCBW) y la porosidad efectiva (MPHI). La evaluación final se hace con modelos como el de Archie o el de Waxman-Smits.

74

Modelo doble agua Tal como señala Coates et al (1999), este modelo se puede expresar mediante la siguiente la expresión: Ct = φTm.SwTn).[Cw(1-Swb/SwT)+Ccw.(Swb/SwT)]

(4)

En la que Ct = conductividad de la formación Cw = conductividad del agua de formación Ccw = conductividad del agua asociada con la arcilla φT = porosidad total (incluye fluidos libres, agua capilar, y agua asociada con la arcilla) SwT = saturación total de agua Swb = saturación de agua asociada con la arcilla m = exponente de cementación n = exponente de saturación Ccw depende de la temperatura y está dado por Ccw = 0.000216. (T-16.7). (T+504.4)

(5)

siendo T la temperatura de la formación (grados F). Coates et al (1999) introdujo el parámetro W, que reduce la incertidumbre de m y n y que se define como W = log φTm.SwTn /log φT.SwT)

(6)

El citado autor compara en la figura III.21 los modelos doble agua (izquierda), el de arenas limpias (Archie, derecha) y el de resonancia magnética (centro), donde se aprecia que este último brinda los parámetros necesarios en el modelo doble agua (MCBW y MPHI).

Figura III.21 Comparación de los modelos doble agua, arenas limpias y resonancia magnética (Coates et al, 1999)

Con el parámetro W, el modelo adopta la siguiente forma, dando como resultado SwT Ct = (φT.SwT)w[Cw.(1-Swb/SwT)+Ccw(Swb/SwT)]

(7) 75

Calculo de swb Continúa detallando Coates et al (1999), que la saturación de agua asociada a la arcilla (Swb), puede estimarse con las porosidades total y efectiva (φT = MSIG y φe = MPHI): Swb = φT-φe/φT

(8)

Aunque φT puede obtenerse también con perfiles densidad-neutrón. Aclara dicho autor, que estos valores pueden subestimarse si el IH es bajo (gas) o si los hidrocarburos livianos no están completamente polarizados, por lo que deben corregirse antes utilizarse. Control de calidad swb Coates et al (1999), explica que esto se hace mediante la construcción de un gráfico de conductividad aparente del agua (Cwa) versus swb calculada, por lo que Cwa se calcula: Cwa = 1/R.φw

(9)

siendo Rt la resistividad verdadera de la formación. Como se muestra en la figura III.22, los puntos deben quedar entre dos curvas, siendo la más alta swT = 100% y la más baja la condición de contener hidrocarburos. La curva superior se calcula con la ecuación: Cwa = Cw + Swb. (Ccw-Cw)

(10)

Y la inferior en condición irreductible, donde SwT = Swb = Swirr Cwa = (Swb)w.Ccw

(11)

Figura III.22 Grafico cwb vs. swb para control de calidad (Coates et al, 1999)

Estimación del exponente W De acuerdo con Coates et al (1999) este parámetro se determina automáticamente en este procesamiento mediante el uso de la siguiente ecuación: 76

W = log(Ct/Cw(1-Swb/SwT)+Ccw.(Swb/SwT /log φT.SwT)

(12)

Donde W quedará entre dos condiciones extremas:  

100% de saturación de agua Hidrocarburos en condición de agua irreductible

Luego, a 100% de Saturación de agua, se denomina Ww y se calcula usando SwT = 1.0: Ww = log(Ct/Cw+Swb.(Ccw-Cw /log φT)

(13)

Y en condición irreductible, se denomina Wi y se calcula usando SwT = Swirr: Wt = log(Ct/Cw+Swb.(Ccw-Cw)/Swirr /log φT.Swirr)

(14)

Siendo Swirr = φT.Swb+BVI/φT

(15)

con el BVI obtenido a partir de un perfil de resonancia. En una formación normal que contiene hidrocarburos, la relación será: Wi < W < Ww siendo la relación empírica para calcular W: W = WQ = 1.65 + 0.4 (MPHI/ BVI) Calculo de swT Coates et al (1999) utiliza swb y WQ para calcular la swT, luego calcula la Porosidad con agua (φwT), el volumen de agua en la porosidad efectiva (CBVWE), y el volumen poral con hidrocarburos (φh): φwT = SwT.φT

(16)

CBVWE = φwT-MCBW

(17)

Φh = φe-CBVWE

(18)

El Rw es uno de los parámetros más críticos en cuanto a su influencia sobre los cálculos, por lo que debe ser estimado lo más ajustadamente posible.

77

EJEMPLOS DE ALGUNOS DE LOS METODOS EXPLICADOS Se presentan dos ejemplos, uno del método TDA y el otro del EDM, aplicados al mismo pozo, para apreciar las diferencias en los resultados. Las prognosis del cuadro III.1 son aplicadas a ambos casos. PROGNOSIS TDA La prognosis correspondiente a este método se presenta en el Cuadro III.1: Pozo XXXXX

Fm XX

Punzado 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Q Total Fluido 57.60 A 4.80 O+A 6.72 A 0.00 S/E 2.16 A 0.00 S/E 19.20 A 6.72 A+O 57.60 A 10.56 O+A

Prognosis HO LO HO O O A LO O A LO

Cuadro III.1 Resumen de Fluidos Pronosticados y Recuperados

Siendo A O+A S/E A+O HO LO O

= Agua = Petróleo + agua = Sin entrada = Agua + petróleo = Petróleo pesado = Petróleo liviano = Petróleo

En el punto de Limitaciones y Problemas del Capítulo IV serán sintetizadas las falencias en los resultados mediante el uso de cuadros integradores. En forma gráfica, los resultados obtenidos para los intervalos del cuadro III.1 pueden apreciarse en la figura III.23:

78

Figura III.23 Ejemplos de Interpretación del método TDA - De izquierda a derecha: Carril 1 (calibre, SP, bines) - Carril 2 (resistividades, permeabilidad del TDA) Carril 3 (espectro total) - Carril 4 (espectro diferencial) Carril 5 (volumen y porosidad fluido irreductible) - Carril 6 (volúmenes de fluidos)

79

PROGNOSIS EDM Con los datos del Cuadro III.1, los mismos intervalos tendrían los siguientes resultados:

Figura III.24 Ejemplos de interpretación del método EDM - De izquierda a derecha: Carril 1 (calibre, SP, bines) - Carril 2 (resistividades, permeabilidad del EDM) Carril 3 (viscosidad petróleo, volúmenes fluidos, porosidad y volumen fluido no móvil) - Carril 4 (TE corto) Carril 5 (TE largo) - Carril 6 y 7 (espectros diferenciales cortos y largos)

80

CONTROL DE CALIDAD Existen diferentes formas de encarar un control de calidad y el que se resume en los siguientes puntos, ha sido desarrollado para la herramienta MRIL y es explicado extensamente por Coates et al (1999). Se señala allí que este tipo de control es esencial para obtener información precisa con el perfil de resonancia, y para ello se utiliza un conjunto de indicadores de la integridad del instrumento y de la calidad del perfil. El procedimiento incluye:      

Calibración Verificación antes y después del registro Montaje operativo Grabación de perfiles Presentación de los indicadores de calidad Inspección final de calidad.

Los indicadores son los siguientes: Chequeo Nivel Q (Ganancia): La ganancia depende de los fluidos del pozo y de la roca y se lo registra en forma continua. También depende de la frecuencia. El valor debe ser constante y se lo establece de acuerdo a los valores señalados en la tabla III.2 Ganancia

Nivel Q

> 300

Alta

200 – 300

Mediano

a este valor, en zona limpia y porosa, se establece como 1

Comentarios sobre este indicador: Según explica Coates et al (1999), el raw data son trenes de ecos medidos en dos canales cuadráticos (X e Y) y la fase de cada eco se calcula usando: Φ = ta

-1

. (My/Mx)

(19)

Siendo Mx y My = amplitudes de los ecos de cada canal Señala el citado autor que la fase de cada eco individual debería permanecer constante en buenas condiciones de perfilaje y que el ángulo de fase es usado para extraer la señal y el ruido de cada componente x e y, y para generar el tren de ecos usado para definir la distribución T2. En intervalos porosos la señal de fase debe permanecer relativamente constante (+/- 100) y en zonas arcillosas de baja porosidad el ruido es difícil de precisar por la baja relación señal/ruido Comparación porosidades:

82

Para esta última comparación, es necesario que las porosidades hayan sido calculadas con anterioridad (Coates et al, 1999). Los valores que se obtienen son: 1. Diff = diferencia entre MSIG y MPHI 2. DifAB = diferencia entre MPHITA y MPHITB 3. DifDN = diferencia entre MPHI y PHIDN Comentarios sobre este indicador:     

MPHI siempre < MSIG salvo en Formaciones muy limpias MPHI tiempos cortos < MPHI tiempos largos En doble TE, puede ocurrir que MPHI tiempos cortos > MPHI tiempos largos MPHI similar a PHIDN en zonas limpias En zonas con gas parecido al neutrón y en zonas arcillosas

CONCLUSIONES DEL CAPITULO En este capítulo se ha hecho una revisión del conocimiento actual sobre la resonancia magnética nuclear aplicada a la evaluación de reservorios petrolíferos. Se resumieron las características principales de las herramientas comerciales existentes en el mercado, indicando la forma de adquisición, profundidades de investigación, los límites de trabajo, velocidades de registración, nivel de precisión, resolución vertical, etc. Se concluyó, que a pesar de tener configuraciones diferentes, modos de adquisición distintos y activaciones específicas para los objetivos que se plantean, los principios aplicados son exactamente los mismos. Por otro lado, se detallaron los diferentes pasos que se deben dar para conocer las propiedades de los fluidos y de la Formación y en base a estos diseñar un esquema de adquisición para obtener los datos necesarios para responder al desafío que se enfrenta. Se detallaron las características y casos de aplicación de las distintas combinaciones o activaciones que es posible utilizar con este tipo de herramientas. La selección de la más adecuada depende de las propiedades determinadas en la planificación del trabajo. En cuanto a los análisis de laboratorio se puntualizaron otras cuestiones que es necesario conocer para una mejor caracterización de las propiedades, tales como el tipo de roca, la mojabilidad y el tipo de lodo utilizado en la perforación del pozo. Por supuesto se indicaron cuales son los estudios específicos para utilizar los registros de resonancia magnética, cuando es necesario hacerlos, que información se obtiene de ellos y la metodología que debe utilizarse. En cuanto a las evaluaciones propiamente dichas, se dieron detalles de todos los métodos conocidos en los cuales solo se utilizan los registros de resonancia magnética tales como cuando deben aplicarse, la fundamentación teórica, el proceso que se lleva a cabo y de los resultados que se obtienen. Como en muchos casos la información de resonancia magnética sola no resuelve las incógnitas, es necesario agregar otros registros, por lo que se detallaron los métodos combinados. Se presentaron ejemplos de los métodos explicados, partiendo de las prognosis hechas a partir de la aplicación de los mismos, aunque las limitaciones y problemas serán tratados en el próximo capítulo. Se cierra el capítulo con un detalle del control de calidad utilizado en la evaluación convencional, sus diferentes parámetros y los valores límites utilizados. 83

Capítulo IV Metodología Propuesta ANTECEDENTES Desde que comenzó a utilizarse masivamente la resonancia magnética se han desarrollado diversas técnicas, con el claro objetivo de solucionar los problemas asociados a la evaluación convencional creada por los inventores de las herramientas. Algunas tratan de adecuar las respuestas a casos específicos que están en el límite de resolución de la técnica, como se explica en el trabajo Combining NMR and Conventional Logs to Determine Fluid Volumes and Oil Viscosity in Heavy-Oil Reservoirs (J. E. Galford y D. M. Marschall, 2000). En este caso para resolver el problema de interpretación en hidrocarburos pesados, ya que su señal se confunde con la del agua no móvil y por tanto no se pueden estimar propiedades petrofísicas como fluidos y permeabilidad, se combinan registros convencionales y de resonancia, con lo que se puede predecir la perdida de la porosidad a partir de la viscosidad y del espaciamiento intereco utilizado. Otros trabajos se refieren a la litología y a la permeabilidad, como A new method for separating lithologies and estimating thickness-weighted permeability using nmr logs (B. Lowden, 2003), que es un método para determinar la distribución espacial de los tamaños porales, basado en la división del espectro T2 en partes que responden a las distintas litologías y para cada una de las cuales se estiman las propiedades petrofísicas características. Esto se hace combinando registros convencionales con los de resonancia magnética nuclear y calibrando los coeficientes de las ecuaciones con datos de corona. También se abordado desde el enfoque matemático como en Multidimensional NMR inverse Laplace spectroscopy in petrophysics (C. H. Arns, K. E. Washburn, y P. T. Callaghan, 2006), donde se indica que la interpretación clásica usa una transformada inversa de Laplace 1D para derivar la distribución de los tiempos de relajación a partir del decaimiento magnético, discriminando agua no móvil de móvil a partir de un valor límite. El método propuesto utiliza una relajación codificada por propiedades de la difusión y gradientes internos generando una transformada inversa de Laplace 3D con la cual se obtienen mapas de correlación entre T1, T2 y Difusión que permite manejar diferentes fluidos, caracterizar la mojabilidad y ajustar mejor las permeabilidades relativas. La mayor diferencia entre los métodos citados y el propuesto en esta tesis es que los primeros son intentos de modificar algunos aspectos de la evaluación convencional sin dejar de utilizar la misma conceptualmente, mientras que la segunda es un enfoque diferente, parte de otra información, no utiliza los mismos conceptos sino que se desarrolla a partir del punto de vista geológico, integrando datos de distinto origen buscando una mayor coherencia en los resultados. OBJETIVOS El objetivo del método propuesto es resolver algunos de los problemas encontrados, tal como se detallan en el punto siguiente. Esto no significa descartar todo el proceso utilizado sino refinar algunos de sus pasos, establecer aquellos que requieren mayor trabajo y reemplazar otros. Para mostrar los problemas, plantear y desarrollar la nueva metodología, se eligieron muestras de 6 pozos de la cuenca del Golfo de San Jorge, con datos de laboratorio y diversas combinaciones de perfiles. La litología comprende areniscas con composiciones minerales 84

variables, similar tipo de arcillas y estructuras porales y propiedades petrofísicas diferentes. En el cuadro IV.I se resume toda la información disponible, utilizada en el estudio.

Cuadro IV.I Conjunto de perfiles y estudios en los pozos

En estos pozos, se seleccionaron 18 muestras, 16 de las cuales corresponden a la Formación Comodoro Rivadavia y 2 a la Formación Mina El Carmen. No se puede dar una composición promedio de las muestras, porque a propósito se eligieron diferentes, buscando probar el procedimiento en rocas con distintas propiedades. El rango de porosidades es entre 7.3 y 23.7% y el de permeabilidades entre 0.195 y 678.98 mD. Composicionalmente varían entre 2 y 21% de arcillas, entre 1 y 30% de carbonatos y entre 41 y 91% de minerales principales (cuarzo, feldespatos, plagioclasas, etc.). Todas las muestras fueron interpretadas convencionalmente, estimándose todos los parámetros y curvas correspondientes (MPHI, BVI, FFI, MCBW, etc.). Se les hicieron mediciones de presiones capilares, cortes delgados, imágenes SEM y difracción de rayos X. En la figura IV.1a/c se puede observar los seis pozos estudiados y en la figura IV.1d todos juntos. En dichos gráficos se han marcado las zonas a las que pertenecen las muestras analizadas: DEPTH (1150M - 2154M)

1

2 3

1

4

SPB (MV) 0.

DEPTH 150. (M) 0. PORCOR 100. 60 0 0. Top es

GR (GAPI) 0.

HDRS (OHMM)

SPB (MV)

10.

0.

2 DEPTH 150. (M) PORCO 100. 60 0

3 Topes

GR (GAPI) 0.

4 HDRS (OHMM) 0.

50. HMRS (OHMM)

0.

50. DFL (OHMM)

HMRS (OHMM)

0.

50.

10. DFL (OHMM)

0.

10. 1200

1300

1600

C.Rivadavia

C.Rivadavia 1400

1500

1600

C.Ri v adav i a

1700

1800

C.Ri v adav i a

1700

1800

1900

1900

2000

2000

Mina del Carmen

2100

2100

Pozo 1

Mi na del Car men

Mina del Carmen

Pozo 2 Figura IV.1a

85

DEPTH (1600M - 2600M) DEPTH (1200M - 2200M) 2

3

1 GR (GAPI)

4 0.

SPB (MV) 0.

DEPTH 150. (M) PORCO 100. 60 0

Topes

GR (GAPI) 0.

HDRS (OHMM) 0.

50.

SPB (MV) 0.

2 DEPTH 150. (M) PORCO 100. 60 0

3 Topes

1

4 HDRS (OHMM) 0.

0.

50. HMRS (OHMM)

0.

HMRS (OHMM)

50. DFL (OHMM)

50.

0.

50.

DFL (OHMM) 0.

50.

1700 1300

1800

1900

1600

C.Ri v adav i a

1500

C.Ri v adav i a

1400

2000

2100 1700

Mina del Carmen

Mina del Carmen 2200

1800

2300

Mina del Carmen

Mina del Carmen 2400

2100

Mi na del Car men

2000

Mi na del Car men

1900

2500

2600

Pozo 3

Pozo 4 Figura IV.1b

DEPTH (1500M - 2150M) 1

2 3

DEPTH (1500M - 2469M)

DB : Tesis Doctoral (9)

1

4

SPB (MV) 0.

Topes

0.

DEPTH 150. (M) 0. PORCO 100. 60 0 0.

0.

HDRS (OHMM) 50.

SPB (MV) 0.

2 DEPTH 150. (M) PORCO 100. 60 0

3 Topes

GR (GAPI)

GR (GAPI)

27/11/2014 22:47

4 HDRS (OHMM) 0.

50. HMRS (OHMM)

0.

HMRS (OHMM)

50. DFL (OHMM)

0.

50.

50.

DFL (OHMM) 0.

50.

1600

C.Rivadavia

C.Rivadavia

1600 1700

1800

1800

C.Ri v adav i a

1900

C.Ri v adav i a

1700

2000

2100

1900

Mina del Carmen

2200

Mina del Carmen

2300

2100

Mi na del Car men

2000

2400

Pozo 5

Pozo 6 Figura IV.1c Pozos analizados e intervalos seleccionados para el estudio En la pista 1 se grafican las curvas SP y GR y en la pista 2 las resistividades. Los puntos rojos en la pista de profundidad indican las profundidades de todas las muestras tomadas y los recuadros las muestras seleccionadas.

86

Pozos Estudiados Pozo 1

Pozo 2

Pozo 3

DEPTH (1150M - 2154M)

2 3

1

4

SPB (MV)

10.

0.

1 GR (GAPI) 50.

0.

50.

0.

HMRS (OHMM) 0.

SPB (MV)

2 DEPTH 150. (M) PORCO 100. 60 0

3

0.

GR (GAPI) 50.

0.

50.

0.

SPB (MV)

HMRS (OHMM) 0.

DFL (OHMM)

HMRS (OHMM)

1

4 HDRS (OHMM) 0.

2 DEPTH 150. (M) PORCO 100. 60 0

3

4

0.

HMRS (OHMM) 50.

GR (GAPI) 0.

DFL (OHMM) 0.

50.

50.

10.

2 3

SPB (MV) 0.

1

4

DEPTH 150. (M) 0. PORCO 100. 60 0 0.

0.

HDRS (OHMM) 50.

SPB (MV) 0.

2 DEPTH 150. (M) PORCO 100. 60 0

27/11/2014 22:47

3

4 HDRS (OHMM) 0.

50. HMRS (OHMM)

0.

50. DFL (OHMM)

HMRS (OHMM)

0.

50.

50.

DFL (OHMM)

DFL (OHMM) 0.

DEPTH (1500M - 2469M)

DB : Tesis Doctoral (9)

GR (GAPI)

50.

0.

DFL (OHMM) 50.

1

HDRS (OHMM) 0.

Topes

HDRS (OHMM)

4 HDRS (OHMM) 0.

Topes

DEPTH 150. (M) 0. PORCOR 100. 60 0 0.

3

Topes

SPB (MV) 0.

Top es

GR (GAPI) 0.

2 DEPTH 150. (M) PORCO 100. 60 0

Topes

GR (GAPI) 0.

Pozo 6

DEPTH (1500M - 2150M)

DEPTH (1600M - 2600M)

Topes

1

Pozo 5

Pozo 4

DEPTH (1200M - 2200M)

0.

10.

50.

1200

1700

1300

1600

C.Rivadavia

C.Rivadavia

1300

1600

C.Rivadavia

1400

1800

1500

1900

1600 1700

C.Rivadavia

1800

2000

1900

1800 1700

2100

1800 1700 C.Ri v adav i a

Mina del Carmen

C.Ri v adav i a

C.Ri v adav i a

1600

2000

Mina del Carmen 2200

1800

C.Ri v adav i a

1700

C.Ri v adav i a

1700

1500

1600

C.Ri v adav i a

1400

2100

1900 1800

1900 2300

1900

2400

2000

Mina del Carmen

2100

2100

Mi na del Car men

Mina del Carmen

2100

Mi na del Car men

2000

2000

Mina del Carmen

2200

Mina del Carmen

Mina del Carmen

2000 2300

2500

2400

2100

2600

87

Figura IV.1d Pozos analizados e intervalos seleccionados para el estudio En la pista 1 se grafican las curvas SP y GR y en la pista 2 las resistividades. Los puntos rojos en la pista de profundidad indican las profundidades de todas las muestras tomadas y los recuadros las muestras seleccionadas.

Mi na del Car men

Mina del Carmen

Mi na del Car men

1900

LIMITACIONES Y PROBLEMAS DEL METODO CONVENCIONAL En los análisis de laboratorio Las respuestas del registro de resonancia magnética nuclear contienen la misma información petrofísica fundamental que las muestras de laboratorio, pero las condiciones físico-químicas del pozo muchas veces impiden obtener valores confiables de algunas de esas propiedades (figura IV.2).

Figura IV.2 Diferencia de tiempo de relajación para el mismo volumen de fluido en la roca y en el laboratorio (Basan, 2010 - Personal) Relataxion time= tiempo de relajación, brine in test tube= Salmuera en tubo de ensayo, Same brine, same volume in rock sample= misma salmuera, mismo volumen en muestra de roca, surface relataxion= relajación superficial; bulk relataxion= relajación en bruto.

Tal como se ha explicado en el Capítulo III, los estudios de laboratorio se hacen en diversas situaciones, buscando básicamente ajustar los parámetros a utilizar en la interpretación. Sin embargo, es necesario remarcar lo siguiente: 1. Son solo un punto de partida, ya que no es posible hacer una comparación directa, como cuando calibramos porosidades de coronas con las de los registros. 2. Tampoco se pueden reemplazar directamente parámetros de laboratorio con valores por defecto, como en el caso de los factores a, m y n de la conocida ecuación de Archie. Por otro lado, hay importantes aspectos a destacar, que hacen que la medición en laboratorio no sea siempre aplicable a los registros. Entre las más importantes están: 1. La forma de adquisición del dato es totalmente distinta (figura IV.3) 2. El constante movimiento de la herramienta a través del volumen de la roca, impide que se puedan colectar tantos datos como en el laboratorio, además de que el valor obtenido es siempre un promedio. 3. La interferencia sobre la señal es también muy diferente (en el campo 10 veces menor). 4. Los volúmenes de roca investigados son completamente diferentes. 5. El muestreo discontinuo del laboratorio impide poder registrar todas las variaciones.

88

Figura IV.3 Diferencias en las mediciones de resonancia entre el laboratorio y el pozo (Basan, 2010 - Personal) Formation= formación, Borehole= pozo, Tool with coil= herramienta con bobina, sample= muestra, port= pared

En la adquisición Existen varios problemas en la adquisición que tienen que ver con: 

Filtrado inadecuado de las curvas, que produce perdida de resolución

Diferencias de filtrado B1 Mod Campo

B1 Mod Filtro Bajo

B1 Mod Filtro Alto

Figura IV.4a Diferencias entre el filtro de campo y el procesado Pozo 1 En la pista 1 se observa la curva B1Mod de campo tal como se registra. En la pista 2se le ha aplicado un filtro adecuado y en la pista 3 un filtro mayor al necesario.



Mal calibre del pozo, que produce lecturas asimilables al lodo y no a la Formación (figura IV.4b y 4c). Esto debe ser advertido porque pueden inducir a una errónea interpretación del tipo de fluido (ver explicación en la página 64). 89

Figura IV.4b Señal de lodo que no debe malinterpretarse como fluido Pozo 3 En la pista 1 se observa la distribución de tamaños porales arbitrarios de la evaluación convencional, donde cada color corresponde a un rango determinado. En la pista 2se grafican las resistividades y la permeabilidad. En la pista 3 se representa los diferentes volúmenes de fluido no móvil y móvil, así como la diferenciación entre agua y petróleo. En la pista 4 se grafican los espectros con TE corto y en la pista 5 los espectros de TE largo.

90

Lodo de la Caverna

Señal de Petróleo

Figura IV.4c Pozo 2 Señal de lodo que no debe malinterpretarse como fluido En la pista 1 se observa la distribución de tamaños porales arbitrarios de la evaluación convencional, donde cada color corresponde a un rango determinado. En la pista 2se grafican las resistividades y la permeabilidad. En la pista 3 se representa los diferentes volúmenes de fluido no móvil y móvil, así como la diferenciación entre agua y petróleo. En la pista 4 se grafican los espectros con TE corto y en la pista 5 los espectros de TE largo.



Posición de la herramienta en el pozo, que da lugar a lectura del lodo y estima una porosidad efectiva excesivamente alta y un gran BVI, tal como se ve en la figura IV.5 (ver explicación en las páginas 63 y 64).

91

Curva Diam

Figura IV.5 Pozo 2 Zonas de lodo con altos BVI En la pista 1 se observan los gráficos de forma del pozo (u ovalización) a diferentes profundidades. En la pista 2 y 3 se grafican las calibres en planos transversales. En la pista 4 se representa la profundidad y en las pistas 5 a 8 los cuatro brazos del calibre en forma independiente. En las zonas de cavernas (azules) la forma del pozo es superior al diámetro máximo. La curva DIAM es un procesamiento que indica el diámetro de lectura de la herramienta. En la zona de cavernas es menor que los brazos individuales del calibre, lo que indica que la lectura proviene de lodo y no d la formación y por lo tanto los altos valores de porosidad no deben ser tenidos en cuenta.

En la evaluación En las interpretaciones analizadas, se han detectado varios problemas, alguno de los cuales se tratan de resolver con la metodología propuesta en esta tesis. Entre los más importantes podemos destacar: 1. Relación entre fluido pronosticado y fluido ensayado: es el porcentaje de acierto de las prognosis. Si bien no se puede establecer una regla al utilizar solo un muestreo pequeño, este análisis nos puede dar tendencias y eventualmente ideas del porque del éxito o fracaso en las predicciones. En el cuadro IV.II, se han volcado los resultados de todo el conjunto de pozos que se analizaron. Se ha dividido el área analizada en zonas (columna 1), que pueden involucrar más de un pozo. El conjunto total de pronósticos realizados en cada zona se muestra en la columna 2, mientras que en las columna 3, 4 y 5 se totalizan las calificaciones de cada pronóstico de acuerdo a los resultados de los respectivos ensayos, según se explica luego del cuadro. Los pozos seleccionados para el estudio, corresponden a las zonas que tienen números a su costado.

92

Zona XXX1 (2)(5) XXX2 (3) XXX3 XXX4 XXX5 XXX6 (1) XXX7 XXX8 XXX9 (4) XXX10 XXX11 XXX12 XXX13 XXX14 (6) Totales %

Total 24 40 1 16 10 14 3 17 35 7 23 20 9 55 274 100

Dudosos 3 2 0 3 4 2 3 0 2 1 0 1 0 10 32 11.32

Negativos 18 28 1 9 4 5 0 9 27 3 15 14 5 31 169 61.68

Aciertos 3 10 0 4 2 7 0 8 6 3 8 5 4 14 73 27.00

Cuadro IV.II Relación fluido pronosticado-ensayado

La calificación como dudoso, negativo o acierto, se basa en las siguientes consideraciones: 





Dudoso o Prognosis de petróleo pesado ==> el ensayo produjo agua. o Prognosis de contacto agua-petróleo ==> el ensayo produjo agua o Capa sin prognosis o Capa fracturada sin ensayo anterior o Capa con más de una prognosis o Capa con Prognosis de mal pozo o Prognosis de petróleo pesado ==> el ensayo produjo agua + petróleo Negativo o Fluidos pronosticados y producidos no coinciden o Fluido pronosticado es producido en porcentaje menor al predominante, que no fue pronosticado:  Prognosis petróleo ==> produce agua + petróleo  Pronostico petróleo + agua ==> produce agua+petroleo  Pronostico petroleo+agua ==> produce agua o Pronostico baja permeabilidad pero produjo fluido (a veces con caudales importantes) o Prognosis petróleo liviano ==> produce petróleo + agua o agua Acierto o Fluidos pronosticados y producidos coinciden o Prognosis tiene más de un fluido pero el producido es el predominante.

2. Variabilidad de los cut off: como ya se explico, este concepto se basa en suponer que los fluidos no móviles residen en poros pequeños y los móviles en poros grandes, o en el hecho de que el tamaño de la garganta poral y el tamaño del cuerpo del poro están a menudo relacionados. Como los valores de T2 se pueden relacionar con el tamaño del 93

cuerpo del poro, se puede elegir un valor de T2 por debajo del cual se espera que los fluidos sean inmóviles, y por encima del cual se puedan mover. El T2cutoff divide MPHI en dos partes, BVI y FFI. El T2cutoff se puede determinar en el laboratorio con mediciones RMN en muestras de núcleos. Estas se analizan en dos condiciones de saturación, sw = 100% y sw = irreductible (por centrifugado o por placa porosa, a la presión capilar especificada). Cuando no se tienen datos de laboratorio, se usan valores por defecto, basados en litología: 33 ms para areniscas y 92 ms para carbonatos. Sin embargo, los valores de T2cutoff están afectados también por otros factores, tales como la química de la pared del poro, los componentes paramagnéticos o ferromagnéticos, la textura, las relaciones entre garganta poral y cuerpo del poro y otros no del todo claros. Algunos intérpretes directamente ignoran los valores de laboratorio y usan los por defecto, lo cual es ciertamente peligroso. En otros casos, se trata de forzar la medición de laboratorio para que ajuste con la interpretación, lo cual es incorrecto. Para ejemplificar lo anterior, se puede observar en la figura IV.6 la variabilidad encontrada en una serie de muestras de distintas cuencas y reservorios. Cada línea de color corresponde a un caso específico, para cada uno de los cuales el valor de T2cutoff es diferente. La línea vertical celeste dibujada representa el valor por defecto promedio (37ms), mientras que el rango observado de las muestras es de 184ms.

Figura IV.6 Valores de T2Cut Off de distintas cuencas (Basan, 2010 - Personal) Porosity= porosidad, Relaxation time= tiempo de ralajación

3. Relación caudal ensayo-permeabilidad RMN: uno de los grandes problemas de la evaluación convencional, es la predicción de las permeabilidades. Las empresas que prestan este servicio sostienen que los llamados modelos de Coates I y III que ellos crearon, ajustan bien con los resultados de los ensayos, dependiendo de la Formación que se compare. Sin embargo, en los ejemplos que se muestran en la figura IV.7, que corresponden a la zona estudiada, se puede observar que la respuesta para una Formación en una misma zona, no es predecible con las ecuaciones de permeabilidad citadas, ya que puede tener buena correlación, ninguna, mala e incluso inversa.

94

C. Rivadavia 120.00

K Mril

100.00 80.00 60.00

Pozo 2

40.00 20.00 0.00 0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

Q Total

C. Rivadavia 120.00

K Mril

100.00 80.00 Pozo 1

60.00 40.00 20.00 0.00 0.00

20.00

40.00

60.00

80.00

Q Total

C. Rivadavia 50.00

K Mril

40.00 30.00 Pozo 5 20.00 10.00 0.00 0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

Q Total

Figura IV.7 Caudal ensayado vs permeabilidad pronosticada Q total= caudal total del ensayo, K Mril=permeabilidad pronosticada

4. Control de calidad no suficiente: el existente es convencional y se basa en los parámetros y conceptos citados en el Capítulo III. Del estudio de muchas operaciones analizadas, surgen los siguientes comentarios:  



La ganancia cumple generalmente los requisitos B1 presenta varios problemas: o Puede ser correcta, ruidosa o tener poca sensibilidad o La corrección por temperatura aplicada al B1, es un valor fijo que depende de la temperatura del imán y no de la de la Formación o El valor de B1 Mod medido es generalmente >5% del medido en la base, salvo casos aislados El chi es generalmente F ==> T (t)

(1)

De tal modo que F (Y (t)) = T (t); donde la función F se denomina filtro lineal. El filtro lineal más usado es la media móvil. Las subcategorías que podemos citar, son: -Promedios móviles simples (PMS): utiliza el p o edio de los alo es de los datos recientes de la serie de tiempo. Matemáticamente puede expresarse como: Promedio Móvil = ∑

valo es de datos n

ás ecie tes

ás

(2)

El término móvil indica que conforme se tenga disponible una nueva observación de la serie de tiempo, se reemplaza la observación más antigua en la ecuación y se calcula un nuevo pronóstico. Como resultado el promedio se modificará, a medida que se agreguen nuevas observaciones. La variable n es una indicación de cuantos períodos habrá que tomarse para 98

calcular el promedio. Generalmente suele variar entre tres (3) a cinco (5), dependiendo de cuantos elementos tiene la serie de datos. -Media móvil centrada: Esta media móvil no se construye promediando los datos anteriores al dato original, sino que se utilizan simétricamente los datos adyacentes. En general, la media móvil ce t ada de o de s a a esta defi ida po la siguie te e p esió : yt + (s-1)/2 + …yt+1 + yt + yt-1…+ yt – (s-1)/2 MC t = ---------------------------------------------S s

(3)

Resumiendo, cada una de las diferentes medias móviles va a tener sus ventajas y sus desventajas y dependiendo de para que queramos utilizarlas, y las características de la serie en cuestión, emplearemos a una o a otra. Normalmente, estas medias móviles son interpretadas como una aproximación a la evolución de la serie y, de hecho, en ocasiones se utilizan como estimación de la tendencia de la misma. Cabe mencionar que estas medias móviles tienen una naturaleza cambiante, en función del comportamiento de la variable. Otro Filtros lineales que podemos citar, son: -Suavización exponencial simple: Esta técnica se basa en la atenuación de los valores de la serie, obteniendo el promedio de estos de manera exponencial. Al peso para ponderar la observación más reciente se le da el valor α, la observación inmediata anterior se pondera con un peso de a (1 – α), a la siguiente observación inmediata anterior se le da un peso de ponderación de a (1 – α)2 y así sucesivamente hasta completar el número de valores observados en la serie a tomar en cuenta para realizar la atenuación, es decir, para calcular el promedio ponderado. La estimación o pronóstico será el valor obtenido del cálculo del promedio, por lo que la expresión para realizar el cálculo de la suavización exponencial simple es: Pt+1 = α.Yt + α. (α – 1).Yt-1 + α. (α – 1)2.Yt-2 + …α. α – 1)n-1.Yt-(n-1)

(4)

Otra expresión equivalente a esta es la siguiente: Pt+1 = α.Yt + α-1).Pt Donde Yt Pt+1 Pt α

(5)

: Valo de la se ie e el pe íodo t . : Pronóstico o predicción para el pe íodo t+ . : P o ósti o o p edi ió e el pe íodo t . : Factor de suavización, (0 0 siempre ii. Regresión gain vs conductividad y sus valores limites de control de calidad. iii. Con ambos cumpliéndose, se le asigna 1 6) Corrección PHASE: en esta condición se chequean valores de curvas 131

i. Pher < 1 ii. Phno < 2 iii. Phasang valores límites entre -0.50/0.50 iv. Deben fallar las 3 para que se considere positivo 7) Comparación porosidades, se deben cumplir las 3 comparaciones i. DIF_A = Diferencia entre MSIGTA y MPHITA ii. DIF_AB = Diferencia entre MPHITA y MPHITB iii. DIF_DN = Diferencia entre MPHITA y PHIDN 8) Análisis forma pozo i. Ovalizacion debe estar entre -1 y 1 9) Análisis calidad regresión i. Chia < 2 Cada indicador es calculado a través de una ecuación, como el siguiente ejemplo: Ngain=(25.93*Log(Hdrs)4)-(51.16*Log(Hdrs)3)-(24.43*Log(Hdrs)2)+(111.03*Log(Hdrs))+385.09 Luego se estimar cada condición lógica, se calcula el cumplimiento conjunto de todas ellas a través de una ecuación: IMRLQC= (Cl02A+QcB1Gain+QcB1Rt+Cl04_B+QcGain+Cl06_D+Cl07_B+Cl07_D+Cl08+Cl09)/10 (9)

Su presentación grafica es la siguiente:

Curva QC

Visualización de Indicador de calidad (bloques negros – carril dt) Figura IV.36

La escala de esta curva es 0 a 1, siendo 0 cuando no hay indicadores de mala calidad y 1 cuando es absolutamente mala la situación. El problema restante es definir un valor límite a partir del cual se considere que el registro es malo. Se decidió utilizar 0.30 (30%), pero este es 132

un tema a discutir. Con esto se creó un indicador de calidad (curva BADHOLE), que nos permite descartar las zonas cuya interpretación es dudosa. Por ejemplo:

Zonas de interpretación dudosas (grises) Figura IV.37

Este método ha sido utilizado por el suscripto en otras zonas del país (cuenca Noroeste) y del exterior (Colombia, México), aplicado a la predicción de fracturas en el caso de la no existencia de registro de imágenes y calibrado en aquellos en los que si se contaba con este perfil, con muy buena correlación. Si bien no es lo mejor que se puede obtener, podrá ser usado hasta que se desarrolle un método de control de calidad que funcione. 5. Generación de electrofacies El té i o ele t ofa ies ie e usá dose e petrofísica desde hace unos 25 años. Se basa, al igual que las facies en Geología, en subdividir grupos de datos que responden a capas de igual o similar comportamiento, pero usando para ello las diferentes propiedades físicas medidas por los registros elé t i os G , “p, Rt, Dt, et . , lo ual defi e u es o alo es típi os de cada curva en el espacio n-dimensional, tal como puede ver en la figura IV.38a. La mejor definición de este tipo de fa ies se ía: las a a te ísti as o se a les de u a o a, e té i os de pe files elé t i os es lla ada ele t ofa ies .

133

Nubes correspondientes a la electrofacies Figura IV.38a Pozo 1 En el eje X se grafica la curva Rhob (densidad,) en el Y la curva Pe (factor fotoeléctrico) y en el Z la curva Gr (rayos gamma). Se aprecian dos nubes en el espacio, que corresponden a diferentes electrofacies y que poseen diferentes propiedades petrofísicas.

Aplicada esta clasificación a un registro, permite individualizar capas con diferentes propiedades petrofísicas, tal como se observa en la figura IV.38b. El desarrollo de este concepto es encontrar la manera de subdividir un intervalo en electrofacies similares y finalmente identificar las mismas en términos de facies geológicas.

Electrofacies definidas Figura IV.38b Pozo 3 Electrofacies 1= amarrillo, Electrofacies 2= naranja, Electrofacies 3= verde, Electrofacies 4= celeste

134

Numéricamente, las 4 electrofacies definidas tienen los siguientes valores promedio (cuadro IV.VI):

ELECTROFACIES 1

ELECTROFACIES 2

ELECTROFACIES 3

ELECTROFACIES 4

GR RHOB PE GR RHOB PE GR RHOB PE GR RHOB PE

98.270 2.163 2.991 94.658 2.353 2.826 73.210 2.299 2.298 63.419 2.272 2.386

Cuadro IV.VI Valores promedio de las electrofacies

Se han desarrollado durante estos años varios métodos con distintos criterios. Desde métodos lineales y no lineales combinados (S. de Bustamante, A. y Montagna, A, 2002) hasta la aplicación directa de la técnica de redes neuronales. Esta técnica intenta, debido a su concepto matemático, el aprendizaje a partir de facies descriptas en testigos corona, con éxito variado por la dificultad de tratar de hacer coincidir elementos definidos desde el punto de vista sedimentológico con elementos definidos a partir de la agrupación de la respuesta de los registros, que responden a una compleja trama de parámetros, a condiciones ambientales diferentes y con escalas diferentes, poco comparables. Es por ello, que en este caso se decidió aplicar la misma técnica usada para generar las espe t ofa ies , o sea el Generalized k-means Cluster Analysis . Los resultados del procesamiento fueron muy buenos, tal como se evidencia en las figuras IV.39 y IV.40 (ver olu as Training Performance e la p imera, siendo el valor 1 la perfección y la fila Correct(%) e la segu da, sie do % e ele te :

Figura IV.39 Resultados del procesamiento

135

Figura IV.40 Resultado clasificación

Reforzando la diferenciación en valores promedio (cuadro IV.6) y los excelentes resultados del procesamiento (figuras IV.39 y 40), se grafican los crossplots correspondientes a las 4 electrofacies definidas (figura IV.41a y 41b):

Figura IV.41a Crossplots de las curvas utilizadas para definir electrofacies En el cuadro del sector derecho superior se observan los colores correspondientes a las electrofacies de manera de poder identificarlas en los crossplots por su color. En cada uno de los gráficos se puede se puede observar círculos negros que indican la posición de los ce t oides de cada elect ofacies. “e puede ve u a cla a dife e ciació e t e ellos, tal co o se ap ecia e la figura IV.38a

En la figura IV.41b se presentan más crossplots, que evidencian que las propiedades pet ofísi as de las ele t ofa ies a a ser bien diferentes, a partir de los valores muy distintos de las curvas.

136

Figura IV.41b Crossplots de las curvas utilizadas para definir electrofacies En el cuadro del sector derecho superior se observan los colores correspondientes a las electrofacies de manera de poder identificarlas en los crossplots por su color. En cada uno de los gráficos se puede se puede observar círculos negros que indican la posició de los ce t oides de cada elect ofacies. “e puede ve u a cla a dife e ciació e t e ellos, tal como se aprecia en la figura IV.38a

En el proceso de entendimiento del método propuesto en esta tesis, existen dos niveles dife e tes de a álisis. El p i e o, a t a és de la defi i ió de espe t ofa ies la comparación de sus resultados con datos de laboratorio (presiones capilares, difracción de rayos x, cortes delgados, etc.), busca definir la calidad de reservorio a nivel de capas que pueden ser tan finas como la resolución de las herramientas de resonancia magnética lo permita. El segundo, co la defi i ió de las ele t ofa ies i te ta lle a este o o i ie to a u a es ala a o , pues esta últi as puede i lui a a ias espe t ofa ies . Ca e a la a e este pu to ue las ele t ofa ies puede usa se pa a esta le e o ela io es e t e pozos, pero en este caso en particular, donde el objetivo no es regional sino el desarrollo de un método de evaluación de calidad de reservorio por medio de una nueva técnica, no es aplicable esta característica pues es sólo de interés en cada pozo. Para entender la relación entre ambos tipos de facies, se analizaron en detalle todas las capas de todos los pozos pa a e o t a algú tipo de a eglo de espe t ofa ies ue a a te iza a a las dife e tes ele t ofa ies . Esto tu o o o o jeti o utiliza el o ju to de espe t ofa ies pa a defi i la alidad de ese o io de las ele t ofa ies , ue es el i el de a álisis ue se usa para definir las capas a ensayar. En el cuadro IV.VII, se resume para cada uno de los pozos estudiados, la asociación predominante de espe t ofa ies pa a ada u a de las ele t ofa ies defi idas:

137

Pozo 1

Electrofacies 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

2

3

4

5

Espectrofacies 1-2-3-4 3-4 1-3-4 1-2 3 3 3-4 1 1-2-3-4 3-4 2-3-4 1-2 1-2-3-4 3-4 2-3-4 2-4 1-2-3-4 3-4 1-2-4 1

Cuadro IV.VII Asociación de espectrofacies para cada electrofacies A cada electrofacies se le ha asignado un color distinto y a la asociación de espectrofacies predominante el mismo (ejemplo: electrofacies 1 con asociación 1-2-3-4; electrofacies 2 con asociación 3-4). Cuando hay varias asociaciones que se repiten, el color es el mismo (electrofacies 3 con asociaciones 1-3-4, 2-3-4 y 1-2-4 y electrofacies 4 con 1-2 y 2-4). Cuando la asociación está parcialmente presente, el color es similar pero con tonalidad distinta (caso pozo 2).

Del análisis del cuadro anterior, surge claramente que la electrofacies 1 está caracterizada por la asociación de las espectrofacies 1-2-3-4. La 2 por la asociación de las espectrofacies 3-4. La 3 por una combinación de las 1-3-4, 2-3-4 y 1-2-4. Finalmente, la 4 por la asociación 1-2 y 2-4. Solo el pozo 2 muestra una desviación en casi todas las electrofacies, lo que debe ser investigado con mayor cantidad de datos. Esto nos permite, junto con los estudios analizados anteriormente, tener una vía de predicción de calidad de reservorio, de estimación de parámetros y de correlación con modelos geológicos de mayor escala, con un criterio de análisis uniforme o coherente. Respecto a los espesores de las electrofacies, es muy difícil definir un rango porque dependen de las variaciones de las propiedades de los perfiles, del tipo de registros involucrados, del tipo de litología, etc. En estos reservorios se han observado espesores desde 10/20 cm hasta varios metros. E la figu a IV.

, se puede

e las ele t ofa ies , supe puestas o las espe t ofa ies :

138

Electrofacies Espectrofacies

Figura IV.42 Salida grafica con electrofacies y espectrofacies Pozo 1 La curva negra corresponde a las electrofacies, observándose la 1, 2 y 4. La curva celeste a la espectrofacies, siendo las 2, 3 y 4. Aquí pueden observarse algunas de las combinaciones detalladas en el cuadro IV.7 para el pozo 1.

6. Determinación de permeabilidad El Método de H. D. Winland (Pittman, 1992) fue desarrollado por dicho petrofísico para campos del estado de Colorado, USA. Este método usa valores de radio de garganta poral para identificar unidades de flujo o tipos de roca. Según este investigador, el R35 corresponde al radio calculado en micrones de la saturación 35% del ensayo de presión capilar por Inyección de Hg. La ecuación que el obtuvo es la siguiente: Log R35 = 0.732 – 0.588.{log (k)} – 0.864.{log (ϕ)}

(9)

En esta ecuación, la permeabilidad se ingresa en mD, la porosidad en porcentaje y R35 en micrones. Esta relación se hizo a partir de 322 muestras, tanto areniscas como carbonatos. El problema que tiene este método, es que los coeficientes de la ecuación están calculados y ajustados a las características de los sedimentos de la zona estudiada por dicho autor, y por lo tanto el mismo no puede ser aplicado sin ajustes en otras zonas. Por ello es que se propone aplicar aquí un método deno i ado o o Winland modificado . Para entender mejor el desarrollo, se tomaron los datos de los testigos rotados y se generó el diagrama cruzado de Winland (porosidad vs permeabilidad), junto con sus correspondientes gráficos de diámetro de garganta poral vs volumen normalizado de inyección de Hg, figuras IV.43 a IV.45. El objetivo de esta combinación era analizar la posible relación existente entre la distribución de las gargantas porales y las características de porosidad y permeabilidad de la muestra.

139

Figura IV.43 Datos testigos rotados y sus correspondientes gráficos de radio de gargantas porales espectrofacies 1 Pore Throat Size= Tamaño de garganta poral, Porcor= Porosidad de corona, Kcor= Permeabilidad de corona.

Figura IV.44 Datos testigos rotados y sus correspondientes gráficos de radio de gargantas porales espectrofacies 2 Pore Throat Size= Tamaño de garganta poral, Porcor= Porosidad de corona, Kcor= Permeabilidad de corona.

140

Figura IV.45 Datos testigos rotados y sus correspondientes gráficos de radio de gargantas porales espectrofacies 4 Pore Throat Size= Tamaño de garganta poral, Porcor= Porosidad de corona, Kcor= Permeabilidad de corona.

Del análisis de las figuras, surge claramente que las distintas espectrofacies tienen ubicaciones definidas, pudiendo establecerse una diferente relación de permeabilidad para cada una, pero es necesario ajustar las curvas a estos datos, para ver si las relaciones se mantienen. De los gráficos de presión capilar, el que se utiliza para ajustar el método de Winland es el radio de garganta poral vs saturación Hg. La estadística de Winland, establece que el valor correspondiente al límite de movilidad de los fluidos esta en el orden del 35% de saturación del Hg. Sin embargo, esto solo es cierto para los pozos utilizados en el diseño del método, tal como se ve en la figura IV.46

Figura IV.46 Limite de movilidad de fluidos al 35% de saturación de Hg Mercury Saturation= Saturacion de mercurio, Pore Throat Radius= Radio de garganta poral, Point of inflexión= Punto de Inflexion

En realidad, el verdadero punto se debe determinar a partir de un grafico que relaciona las u as de satu a ió de Hg s adio de ga ga ta po al o las de de i ada P / satu a ió Hg) vs saturación Hg, donde esta ultima relación alcanza el mínimo (figura IV.47). 141

Figura IV.47 Limite de movilidad de fluidos con la derivada δ P /δ saturación Hg) vs saturación Hg Hg Saturation= Saturacion de mercurio, Pore Throat Radius= Radio de garganta poral, Point of inflexión= Punto de Inflexion

Analizando nuestros ejemplos, vemos que entre el valor teórico dado por Winland y el real, hay grandes diferencias, siendo R35 el de este autor y R (I) el ajustado aquí (Cuadro IV.VIII): Muestra G.P. 1 0.01 3 0.03 4 15.46 2 14.14/0.05 5 2.56/0.03

Phi 14.90 19.20 23.70 18.67

K 0.560 529.000 34.500 6.680

R35

R(I)

Sat Hg

0.0315 0.7994 0.6106 2.1797

0.1110 5.7676 2.5648 5.7685

0.085 0.136 0.110 0.128

EspFac 4 2 1 1 2

Cuadro IV.VIII Datos de R35 de Winland y del R (I) ajustado

Tomando entonces los valores de porosidad, permeabilidad y radio de garganta poral (la columna R (I)), y utilizando un programa de ajuste de ecuaciones en 3 dimensiones, se puede obtener la ecuación de Winland ajustada al campo en estudio (figuras IV.48 a IV.50).

142

Figura IV.48 Datos originales sin ajustar

Figura IV.49 Coeficientes originales de Winland

143

Figura IV.50 Nuevos coeficientes para la ecuación de Winland

Con esta nueva fórmula, se pueden generar las curvas de tamaño de garganta correspondientes a nuestros pozos. En la figura IV.51 a IV.53 se pueden apreciar, para cada Espectrofacies, en azul las curvas antiguas y en rojo las nuevas:

Figura IV.51 Grafico de Winland con curvas antiguas (azules) y nuevas (rojas) espectrofacies 1 Pore Throat Size= Tamaño de garganta poral, Porcor= Porosidad de corona, Kcor= Permeabilidad de corona.

144

Figura IV.52 Grafico de Winland con curvas antiguas (azules) y nuevas (rojas) espectrofacies 2 Pore Throat Size= Tamaño de garganta poral, Porcor= Porosidad de corona, Kcor= Permeabilidad de corona.

Figura IV.53 Grafico de Winland con curvas antiguas (azules) y nueva (rojas) espectrofacies 4

Las formulas ajustadas para cada espectrofacies, son las siguientes: a. b. c. d.

Espectrofacies 1: Espectrofacies 2: Espectrofacies 3: Espectrofacies 4:

K = ALOG(0.197483*TPHIC-2.047409) K = ALOG(0.1169951*TPHIC-1.228885) K = ALOG(0.2147862*TPHIC-3.129708) K = ALOG(0.1106415*TPHIC-2.317199) 145

Si se toman los mismos ejemplos de la figura IV.7 y se reemplazan los valores de permeabilidad estimados con el método convencional, por los calculados con las ecuaciones anteriores, se puede observar una clara correlación entre permeabilidad y caudal producido, lo cual no era evidente anteriormente (figuras IV.54a a c): C. Rivadavia 600.00

K Mril

500.00 400.00 300.00

Pozo 2

200.00 100.00 0.00 0.00

20.00

40.00

60.00

80.00

100.00

Q Total

Figura IV.54a Grafico porosidad – permeabilidad ecuaciones nuevas

C. Rivadavia 120.00

K Mril

100.00 80.00 Pozo 1

60.00 40.00 20.00 0.00 0.00

20.00

40.00

60.00

80.00

Q Total

Figura IV.54b Grafico porosidad – permeabilidad ecuaciones nuevas C. Rivadavia 200.00

K Mril

150.00 Pozo 5

100.00 50.00 0.00 0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

Q Total

Figura IV.54c Grafico porosidad – permeabilidad ecuaciones nuevas

Asimismo, se presentan ejemplos de los pozos trabajados, en los cuales se ha volcado en el último carril las curvas de permeabilidad calculada y la medida en laboratorio. Se puede ver un 146

buen ajuste entre ambas, a pesar de que los valores no son, ni pueden ser, iguales. La gran ventaja de este método de estimar permeabilidad, es que se obtiene un valor continuo, que esta ajustado a las diferentes espectrofacies y no es meramente una ecuación con coeficientes de difícil o imposible determinación (figuras IV.55 y IV.56):

Figura IV.55 Superposicion permeabilidades (carril 6)

Figura IV.56 Superposición permeabilidades (carril 6)

Por otro lado, estas relaciones también puede utilizarse para establecer los valores limites de permeabilidad y porosidad, a partir de los cuales hay producción (figuras IV.57 a y b). 147

Figura IV.57a (R35)

Figura IV.57b (R (I))

En los gráficos de radio de garganta poral – permeabilidad anteriores, puede verse que en el gráfico cruzado (a) no hay correlación, debido a que los puntos originales de Winland (los de saturación de Hg= 35%) no están relacionados a las propiedades de la roca en estudio sino a las del campo en el que fue diseñado el método, por lo tanto no hay ajuste y muchos puntos caen fuera del grafico. En cambio, en el grafico cruzado (b), donde se utilizan los R (I) corregidos, hay una buena alineación y es posible trazar una correlación entre los datos. Algo similar ocurre con los gráficos de radio de garganta poral - permeabilidad, que se muestran a continuación (figuras IV.58 a y b):

Figura IV.58a (R35)

148

Figura IV.58b (R (I))

Lo que resta resolver aun, es el valor de radio de garganta a utilizar como valor limite, no individualmente sino en conjunto, ya que este es el valor promedio a partir del cual hay producción. En estos gráficos de ejemplo se utilizo el del trabajo original de Winland (0. μ , pero debe ajustárselo para cada campo en particular. 7. Identificación de fluidos Tal como se ha indicado en el ítem sobre los problemas y limitaciones de la evaluación convencional, la correspondencia entre fluido ensayado y pronosticado ha demostrado ser muy baja. Las calificaciones utilizadas fueron dudosas, negativas y aciertos, según se detalló extensamente en dicho ítem. Se podría resumir que los problemas son una mezcla de error en el fluido pronosticado, de capas con más de una prognosis, de capas con prognosis de mal pozo, de capas con los mismos fluidos pronosticados pero en porcentajes inversos, de capas con pronóstico de baja permeabilidad pero que produjeron fluido, etc. En síntesis, estos problemas revelan que los métodos tradicionales carecen de un manejo adecuado de las propiedades petrofísicas de las capas (por incorrecta determinación de la permeabilidad) y del método de identificación de fluido. En vista de estas evidencias, se propone aplicar un método nuevo de identificación de los fluidos, basado en las redes neuronales. Esta técnica (originada en el trabajo de McCulloch y Pitts, 1943), se basa en la predicción de una curva (continua o discontinua), a partir del e t e a ie to de u o ju to de u as. Ha sido u e te so el uso de esta técnica en diversos campos (además de la Geología) y hay abundante bibliografía acerca de sus excelentes resultados, por lo que profundizar sobre la misma va más allá de los objetivos de esta tesis. Para determinar los fluidos existentes en los Reservorios, se seleccionaron ensayos de capas que tuvieron diferentes resultados: agua, petróleo, combinación en distintas proporciones de ambos y los llamados sin entrada, que normalmente corresponden a niveles de baja permeabilidad. Por otro lado, se eligen curvas de perfiles para, a través del entrenamiento de una o más redes neuronales, establecer patrones y comportamientos distintivos. Esta es una de las características más importantes de esta metodología, pues analiza en un espacio multidimensional, todas los datos en forma simultánea, sin necesidad de ecuaciones. Las curvas utilizadas en estos ejemplos fueron: 1. 2. 3. 4.

Resistividades (someras, medias y profundas) Espectrofacies Rayos Gamma Permeabilidad 149

5. 6. 7. 8.

Factor fotoeléctrico Densidad Potencial espontaneo Porosidad efectiva de la resonancia

La aplicación de esta técnica requiere una serie de pasos, que son los siguientes:



    

Análisis del comportamiento regional de las curvas utilizadas Selección de los intervalos de entrenamiento y de validación Selección de paradigmas y entrenamiento Análisis estadístico de los resultados Resultados

Análisis del comportamiento regional de las curvas: para seleccionar las curvas a utilizar en el entrenamiento, es necesario ver cuál es el comportamiento regional de las mismas para las diferentes zonas, unidades o Formaciones en estudio. Esto se logra creando histogramas de cada una de las curvas y diagramas cruzados de pares de ellas. En ambos casos se analiza la dispersión de los datos que produce la falta de ajuste entre las mismas. Dicho desajuste puede deberse a cambios laterales de la Formación, diferencias de espesor o tramos parciales de alguna de ellas, por lo que deben verse todas las curvas simultáneamente. En las figuras IV.59 a 62, se ejemplifican casos de buen y regular ajuste y de alta y baja dispersión:

Figura IV.59 Rayos gamma – ajuste regular

150

Figura IV.60 Resistividad profunda - buen ajuste

Figura IV.61 Densidad – factor fotoeléctrico - baja dispersión

151

Figura IV.62 Densidad – rayos gamma - alta dispersión



Selección de los intervalos de entrenamiento y de validación: para el entrenamiento se elige una población lo mas distribuida posible en cuanto a los tipos de fluidos a caracterizar y a la cantidad de muestras de cada tipo. Los seleccionados fueron: o o o o o



Agua Petróleo Agua+petroleo Petroleo+agua Sin entrada

Para validar los resultados, una serie de muestras, de los distintos pozos, fue excluida del entrenamiento, y luego, interpretada con las redes entrenadas. Se obtuvo un alto grado de acierto, tal como se mostrará en el ítem referido a las estadísticas. Selección de paradigmas y entrenamiento: existen numerosos métodos de entrenamiento, que manejan en forma muy diferente el procesamiento de los datos. Hay métodos supervisados y no supervisados; algunos funcionan como iteraciones matemáticas y otros definen la neurona que pasará toda la información en el proceso. También se diferencian según deban aplicarse a casos de regresión o de clasificación. Se utilizaron varios métodos sucesivamente para poder comparar los resultados y elegir el que presentara mejor nivel de entrenamiento y menor error. Un resumen de los diferentes paradigmas, nivel de entrenamiento, porcentaje de error, etc., se muestra en la figura IV.63:

152

Figura IV.63 Diferentes paradigmas utilizados

Para tener una mejor idea de la organización de las diferentes redes neuronales, se grafican a continuación sus estructuras (figura IV.64a a 64d): Profile : PNN 11:11-6620-5:1 , Index = 2 Train Perf. = 0.946677 , Select Perf. = 0.949229 , Test Perf. = 0.952856

Figura IV.64a Estructura de la red neuronal tipo PNN Columna Izquierda= Entradas, Columna Central= Capas ocultas, Columna Derecha= Salidas Profile : Linear 10:10-5:1 , Index = 3 T rain Perf. = 0.946828 , Select Perf. = 0.949532 , T est Perf. = 0.952856

Figura IV.64b Estructura de la red neuronal tipo Lineal Columna Izquierda= Entradas, Columna Central= Capas ocultas, Columna Derecha= Salidas

153

Profile : RBF 10:10-290-5:1 , Index = 4 T rain Perf. = 0.963897 , Select Perf. = 0.960411 , T est Perf. = 0.961015

Figura IV.64c Estructura de la red neuronal tipo RBF Index=4 Columna Izquierda= Entradas, Columna Central= Capas ocultas, Columna Derecha= Salidas Profile : RBF 10:10-436-5:1 , Index = 5 T rain Perf. = 0.967976 , Select Perf. = 0.964037 , T est Perf. = 0.966757

Figura IV.64d Estructura de la red neuronal tipo RBF Index=5 Columna Izquierda= Entradas, Columna Central= Capas ocultas, Columna Derecha= Salidas

Como puede verse en el resumen de la figura IV.63, se utilizaron los paradigmas PNN (probabilistic neural network), lineal y dos configuraciones diferentes de RBF (radial basis function network). Si bien todas tienen un nivel de entrenamiento parecido (>0.90) y un error semejante (0.10-0.12), manejan de manera diferente el conjunto de datos. El paradigma PNN está basado en el Teorema de Bayes mientras que el RBF está basado en funciones no lineales, con lo cual puede manejar mucho mejor las relaciones entre los registros eléctricos, una de cuyas características es justamente la no linealidad. Este último punto no es totalmente cierto en todas las rocas y cuencas, pero luego de muchos trabajos realizados por el suscripto, con redes neuronales en diversos lugares, se puede afirmar que la cuenca del Golfo de San Jorge ha mostrado ser una de las que si tiene estas características. 154



Análisis estadístico de los resultados: en este aspecto, debemos considerar diferentes cuestiones. La mas importantes son: o

Análisis de sensibilidad: esta estadística determina el aporte al entrenamiento y a la interpretación, de cada una de las curvas utilizadas en la determinación del fluido, con cada uno de los paradigmas. Se puede destacar que la curva determinada con el método propuesto, Espfac13, es la que más aporta a la discriminación en 3 de las 4 redes entrenadas. La segunda en importancia es la HMRS (resistividad media), que en una de las redes ocupa el primer lugar y en las restantes el segundo. Otras curvas tienen un aporte parejo, independientemente del paradigma utilizado (PE). Otro grupo presenta un aporte variable, que depende de las características del paradigma con el que se la relaciona (DFL, GR, TPHIC, etc.) y las restantes tienen muy poco aporte, no importa en qué red se las utilice (CALA, RHOB, etc.). La función de este análisis es definir el conjunto de curvas que mas aporte a la discriminación del elemento que sea objeto de nuestro estudio. En la figura IV.65 se pueden ver en detalle todas estas observaciones:

Figura IV.65 Detalle del nivel de aporte a la discriminación de cada curva (línea azul)

o

Nivel de clasificación: este análisis determina el porcentaje de acierto de cada combinación de las redes. Sirve, junto con la calidad de entrenamiento y el nivel de error, para tener una idea cuantitativa de la calidad del resultado obtenido. En la figura IV.66 se puede observar eso:

Figura IV.66 Detalle de acierto de las redes o

Matriz de confusión: es semejante al análisis anterior, pero en este caso se indican cuantos casos han sido asignados a cada una de las categorías seleccionadas para el estudio. Esto se puede ver en la figura IV.67:

155

Figura IV.67 Detalle de la matriz de confusión de las muestras



Resultados: analizando los aciertos de cada una de las redes, se puede llegar a la conclusión, que las que mejores resultados han tenido han sido las correspondientes a los paradigmas RBF. En el cuadro IV.IX se resumen las características de los aciertos de cada paradigma: Pozo

Paradigma 2

Paradigma 3

Paradigma 4

Paradigma 5

1 acierto 1 parcial -----

Tres (5 muestras)

----

-----

Cuatro (2 muestras)

----

1 parcial ----

Cinco (3 muestras)

----

----

2 aciertos 1 parcial 2 parciales 1 acierto 2 parciales 1 sin datos 1 acierto 1 parcial Agrega 3 2 parciales 2 sin datos

3 parciales

Dos (2 muestras)

1 acierto 1 parcial ----

Uno (3 muestras)

2 parciales 1 acierto 2 parciales 1 sin datos 1 acierto 1 parcial Agrega 3 2 parciales

Cuadro IV.IX Resumen de aciertos de cada paradigma

Comparando los valores del cuadro IV.IX, podemos resumir que los paradigmas 2 y 3 no dan resultados correctos, mientras que el 4 y sobre todo el 5, si los dan. Para entender mejor estas calificaciones, se debe aclarar lo siguiente:    

Acierto: implica que la zona punzada y el tramo identificado, coinciden. Parcial: cuando solo una parte de la zona punzada y el identificado, coinciden. Agrega: zonas que no han sido ensayadas pero si identificadas como contenedoras de un fluido determinado. Sin Datos: las zonas punzadas no son reconocidas como portadoras de fluido.

156

Resumiendo, los resultados obtenidos son muy alentadores, porque el fluido recuperado y el interpretado coinciden, salvo escasos puntos. Cabe destacar que en la mayoría de las investigaciones en las cuales se han aplicado redes neuronales, para clasificar elementos (facies, fluidos, etc.), el porcentaje de acierto es muy alto, variando entre 80 y 90%, y este ejemplo no es diferente. Solo debe destacarse que todos los métodos supervisados como este, requieren una cuidadosa selección de la información a trabajar y manejar un nivel de error no demasiado bajo, para no perder la calidad de generalización del resultado obtenido. En las figuras IV.68 y IV.69 se ejemplifican algunas de las calificaciones:

Figura IV.68 Ejemplo de acierto

157

Figura IV.69 Ejemplo de acierto parcial

CONCLUSIONES DEL CAPITULO En este capítulo se ha hecho un resumen de las diferentes técnicas desarrolladas para solucionar los problemas asociados a la evaluación convencional. Las mismas han tratado aspectos tales como interpretación en hidrocarburos pesados, ajuste entre litología y permeabilidad o diferentes modos de realizar la inversión que origina la distribución del tiempo T2. La diferencia entre estos estudios y el método propuesto es que los primeros siguen utilizando conceptualmente el enfoque convencional y solo modifican aspecto parciales, mientras que el último propone un método completamente diferente, no utiliza los mismos conceptos e incluye el punto de vista geológico para obtener resultados más coherentes. Se establecieron los principales objetivos de la metodología propuesta y se detalló la información en base a la cual se desarrolló la técnica, resumiendo sus principales características, tales como litologías predominantes, rango de porosidades y permeabilidades, variación composicional, además de los estudios de laboratorio realizados a la muestras seleccionadas. Por otro lado, se detallaron las diferentes limitaciones y problemas que tiene el método convencional, tanto en los análisis de laboratorio como durante la adquisición y luego en la evaluación. En este último punto es donde se presentan los mayores inconvenientes, dado el bajo porcentaje de acierto que generalmente se obtiene y en particular en este ejemplo. 158

También se desarrolló la problemática de utilizar cut off fijos y no variables, la alta incertidumbre asociada al uso de unas pocas ecuaciones de permeabilidad para diferentes campos y formaciones y la insuficiencia del control de calidad utilizado. Luego se plantearon los objetivos y las bases de la nueva metodología y se desarrolló paso a paso cada una de las etapas de la misma. Se compararon las características de los filtros antiguo y nuevo y se demostraron las claras ventajas de utilizar este último. Paso seguido se analizó el concepto y la generación de las "espectrofacies" y se integraron las mismas con la información de laboratorio para corroborar la discriminación observada, lo que dio resultados muy consistentes, ya que mediciones de distinto origen mostraron la misma discriminación. Esto permitió plantear el uso de las "espectrofacies" como indicadoras de calidad de reservorio y proponer que las presiones capilares, dada su estrecha relación con la resonancia magnética, se usen para estimar los diferentes parámetros definidos en la evaluación de la misma. El siguiente punto propuesto es el reemplazo del control de calidad existente por otro que de mejores resultados y tenga en cuenta todos los problemas asociados a la adquisición de los datos. El siguiente paso fue proponer el uso de las "electrofacies" para poder ampliar, a nivel las capas a ensayar, la aplicación de las "espectrofacies". Para ello se establecieron las asociaciones de estas últimas que predominan en las primeras. El paso a continuación fue la determinación de la permeabilidad a través del uso de un denominado "Winland modificado", que es ajustado a las características locales y que al combinarse con las "espectrofacies" permite obtener permeabilidades adecuadas a las propiedades petrofísicas de las distintas capas, minimizando fuertemente la incertidumbre asociada al uso de una ecuación simple, tal como se hace en el método convencional. La etapa final es la determinación de fluidos, otro de los problemas de la evaluación convencional. Para ello se utiliza la técnica de redes neuronales, cuyos resultados fueron analizados estadísticamente, definiendo la sensibilidad de cada uno de los datos utilizados en el entrenamiento, el alto nivel de acierto y los mejores paradigmas para esta tarea, de acuerdo a las características de los datos existentes. Para darle mayor claridad a las comparaciones realizadas en el capítulo, se muestran en forma gráfica ambos métodos (figura IV.70) y en un cuadro comparativo los resultados obtenidos por ambos (cuadro IV.X: Método Convencional

Solo resonancia

Espectro 1 Espectro 2 Espectro 3 Espectro 4 0.90m

Espectro 5 Espectro 6 Espectro 7 Espectro 8

Filtrado Convencional

Espectro Promedio

• • • • • •

Espectro diferencial Dominio del tiempo Análisis de difusión Espectro corrido Balance de materia Subpolarización

Resonancia+otros perfiles • •

• • • • • •

Bvi Ffi Perm Phit/Phie Sw Fluido

Resonancia + Rt Doble agua

Espectro 9

159

Método Propuesto

0.90m

Espectro 1

Espectro 1 filtrado

Espectro 2

Espectro 2 filtrado

Espectro 3

Espectro 3 filtrado

Espectro 4

Espectro 4 filtrado

Espectro 5 Espectro 6

Filtrado Propuesto

Criterios geológicos • •

Espectro 5 filtrado Espectro 6 filtrado

Espectro 7

Espectro 7 filtrado

Espectro 8

Espectro 8 filtrado

Espectro 9

Espectro 9 filtrado

• • •

Espectrofacies Integracion laboratorio • Petrografía • Ímágenes SEM • Presiones capilares • Gargantas porales • Difraccion rayos X Calidad de reservorio Electrofacies Control de calidad nuevo

• • • • • •

Bvi Ffi Perm Phit/Phie Sw Fluido

Figura IV.70 Comparación métodos Comparando ambos gráficos se puede apreciar la diferencia entre los filtrados y entre el tipo de información que se utiliza en uno y otro método. El agregado de criterios geológicos da una robustez mucho mayor a los valores que se obtienen como resultado.

160

Cuadro IV.X Comparación resultados En el cuadro de cada pozo se indican en cada columna, de izquierda a derecha, el pozo, la Formación, el intervalo punzado, el caudal total recuperado en el ensayo, la permeabilidad estimada por el método convencional, el fluido recuperado, la prognosis por el convencional, el acierto de esa prognosis (con 1 para acierto, 0 para error y D para dudoso), y finalmente la permeabilidad y el fluido estimados por el método propuesto. Los dos gráficos son iguales, pero los de la izquierda son del caudal del ensayo vs. permeabilidad del método convencional y los de la derecha el caudal vs. la permeabilidad por el método propuesto. Los cuadros en amarillo indican ausencia del dato.

161

Capítulo V Discusión de resultados y conclusiones: El planteo de esta tesis fue tratar de solucionar problemas relacionados a la interpretación de los registros de resonancia magnética, dado que la falta de criterio geológico en el diseño de los métodos convencionales de análisis hacían dudosa o inviable su aplicación fuera de los ámbitos o cuencas para los que habían sido ajustado originalmente. Como resultado de los desarrollos realizados y las modificaciones propuestas, pudieron observarse las siguientes mejoras al comparar los resultados obtenidos a partir de la aplicación de los métodos convencionales y las nuevas propuestas en casos reales: 







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Se evita la pérdida de la resolución vertical debida al proceso de apilamiento usado para la eliminación del ruido en el método convencional. Se obtiene una distribución de tamaños porales menos arbitraria que la estimada por el método convencional La nueva distribución se asocia a las diferentes facies, determinando valores del T2Cut-off adecuados a cada reservorio, Como consecuencia de lo anterior:  Se minimiza la incertidumbre  Se amplía el campo de aplicabilidad del método.  Se logra un control de calidad más efectivo. Se construye un modelo de permeabilidad basado en las variaciones petrofísicas de los reservorios. La identificación de hidrocarburos obtenida presenta mayor coherencia que la convencional.

Resolución vertical: Para encarar este problema se desarrolló una variación al método de los promedios móviles simples, usando una ventana con un número impar de muestras (3, 5, 7, etc.) y definiendo tres formas distintas de promediar los datos: lineal, media y ponderada. Co o esultado de su apli a ió se o tu ie o u as si uido si la pé dida de esolu ió vertical que implica promediar varios espectros y que está implícita en los métodos tradicionales. Esto es de fundamental importancia desde el punto de vista geológico porque, al contrario de lo que ocurre en los métodos tradicionales, no se pierden las variaciones de las propiedades petrofísicas ni otros rasgos indicativos fundamentales. Distribución de tamaños porales y determinación de parámetros de reservorio: la excesiva simplificación de la realidad del método convencional, no puede representar la complejidad de la textura (forma, tamaño y homogeneidad de los clastos, cementos, etc.) y mineralogía de la roca y explica muchas de las limitaciones, inconsistencias y problemas citados. Para una mejor comprensión de las propiedades de la roca se integraron estudios macroscópicos y microscópicos, definiéndose cuatro espectrofacies que se compararon con distribuciones T2, cortes delgados, imágenes SEM, curvas de presión capilar y datos de difracción de rayos X, lo que permitió estimar parámetros de reservorio más ajustados a las condiciones petrofísicas del material real. De este análisis integrado surgieron las siguientes conclusiones: •

Cada espectrofacies definida con el registro de resonancia magnética tiene diferentes propiedades petrofísicas (porosidad y permeabilidad). Como se ha demostrado, si a las otras mediciones (composición mineral, curvas de presión capilar, datos de difracción de rayos X, etc.) se las discrimina según el tipo de electrofacies a la que corresponden, 162

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también muestran comportamientos diferentes (ver figuras IV.19, IV.20a a c y IV.21g a IV.21i). Si se utilizara en lugar de espectrofacies, las distribuciones T2 del método convencional, esta discriminación no sería posible. Como se ha explicado en el capítulo IV esto se debe a diferencias entre los procesos de filtrado usados (páginas 105 y 106, figuras IV.11a y 11b), ya que en método convencional se obtiene un espectro promedio cuya inversión da como resultado una distribución que representa a varias muestras y no a cada muestra por separado y por lo tanto no puede ser comparada a las mediciones de laboratorio puntuales citadas más arriba, que han sido realizadas sobre cada una de las muestras. Cada espectrofacies se asocia a una diferente curva de presión capilar del conjunto de las analizadas. Esto se da tanto en los gráficos de saturación de Hg vs. presión capilar, como en los de distribución de los radios de gargantas porales. Los parámetros que explican las diferencias de las propiedades petrofísicas entre distintos tipos de rocas son: tipo de relleno poral, diámetro poral, porosidad y grado de microporosidad asociada a las arcillas, siendo los mismos adecuadamente representados por las espectrofacies definidas en esta tesis, tal como lo demuestra su correlación con los análisis de difracción de rayos X. La robustez de la clasificación obtenida es evidenciada por la estabilidad de los comportamientos identificados a pesar del agregado de muestras adicionales. Se ha observado también que hay parámetros que no tienen correlación con las diferencias de comportamiento petrofísico. Las más importantes son el tipo de arcilla, las distribuciones T2 y los componentes minerales principales (cuarzo, plagioclasas y feldespatos potásicos). La integración de a) las curvas de presión capilar, b) la porosidad acumulada obtenida de la resonancia magnética y c) las espectrofacies, permite establecer una calificación cualitativa de la calidad de reservorio. La adición de información referida a las dimensiones de las gargantas porales, dividiendo el rango de tamaños y estimando la contribución relativa de cada uno de ellos a la distribución, permite obtener una estimación cuantitativa. De acuerdo a los resultados de la comparación de las estimaciones anteriores con las espectrofacies, éstas pueden ser utilizadas como indicadoras de la calidad del reservorio. La determinación de los parámetros BVI, T2Cut-off y FFI a partir de las presiones capilares, soluciona el problema derivado de usar valores estimados por defecto o bien medidos en coronas, los que han resultado erróneos en la mayoría de los casos.

Método alternativo de control de calidad: Se ha optimizado el uso de los indicadores tradicionales para mejorar los resultados de las técnicas actuales, que son insuficientes para las zonas problemáticas. Determinación de permeabilidad: “e apli ó el étodo Wi la d Modifi ado , e el ual los coeficientes de la ecuación original se calibran en relación a las rocas con que se está trabajando. Esto se hace mediante un programa de ajuste tridimensional de variables, usando valores de porosidad, permeabilidad y radio de gargantas porales. Con esta nueva ecuación, se logra que las curvas del grafico de Winland se correspondan con las variaciones petrofísicas de las muestras y se obtienen ecuaciones de permeabilidad ajustadas a cada tipo de espectrofacies. La mejor evidencia de la correcta estimación de este parámetro, está dada por el ajuste con los datos de laboratorio y por la correcta relación que muestran los gráficos de permeabilidad vs. caudal de producción.

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Identificación de fluidos: se utilizó la técnica de redes neuronales. Para el entrenamiento se eligió una serie de curvas de perfiles y de ensayos de diferentes fluidos, solos o combinados, y de capas sin entrada de fluidos. Por otro lado, se manejaron varios paradigmas para elegir el que mejores resultados daba de acuerdo a los datos existentes. Los resultados fueron muy alentadores, porque el fluido pronosticado y el recuperado coincidieron en un alto porcentaje, a diferencia de lo visto en el Capítulo IV respecto a las limitaciones del método convencional. Recomendaciones: •

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Aplicar esta técnica a un mayor número de casos, para ampliar su evaluación y mejorar todos aquellos aspectos que aún muestran puntos débiles. Esto requiere el aporte de la petrofísica, de la sedimentología y de los prestadores del servicio. Estos últimos son los que deben mejorar no solo la adquisición de los datos sino también su control de calidad. Respecto a las muestras de laboratorio, vista la heterogeneidad de los reservorios involucrados, sería necesario no solo aumentar la frecuencia de muestreo a nivel de pozo y de Formación, sino también verificar las técnicas de laboratorio, ya que como se observó, algunos de los estudios mostraron comportamiento anómalos. En lo que hace a la generación de electrofacies, la misma podría mejorarse con una mayor cantidad y mejor distribución de registros. Entre otros se recomiendan el PEF (factor fotoeléctrico), el NPHI (porosidad neutrón) y el GR espectral (torio-uranio y potasio). Existe otro registro, muy buen indicador de litologías, que es el de espectroscopia y que también puede utilizarse. Si se mejora la calidad de la información de laboratorio y se logra un muestreo más frecuente y difundido zonalmente, se podría mejorar la determinación de la permeabilidad. También sería interesante desarrollar alguna alternativa que permita identificar unidades productivas. Entre otras, podemos citar FZI (unidades de flujo), geoestadística, lógica difusa y diversas combinaciones de métodos estadísticos y/o redes neuronales. Obviamente, esto requiere un estudio previo de factibilidad de las distintas técnicas. Finalmente, y aunque en este caso no ha sido problemático, sería adecuado mejorar la operatoria de los ensayos de pozos, ya que muchas veces quedan dudas acerca del real aporte de cada una de las capas al conjunto.

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