Resumen: Aplicaciones del RMN usando el método probabilístico en la inversión de Ecos

Por R. Carmona, J. Hernandez, PDVSA; J. Marcos, C. Minetto, R. Arro, Baker Hughes

Introducción

El procesamiento tradicional de RMN consiste en una secuencia de pasos, donde el último de ellos, radica en tomar los ecos que se encuentran en el dominio de tiempo y transformarlos al dominio de T 2, esto con el objetivo de darle sentido petrofísico a los ecos. El cambio de dominio se hace usualmente por medio de la transformada de Laplace. Como resultado, se obtienen exponenciales las cuales sumadas genera la función final de T 2.

El nuevo procedimiento desarrollado por Baker Hughes Incorporated, en lugar de emplear funciones exponenciales, utiliza funciones probabilísticas generando un espectro de T 2 mucho más consistente desde el punto de vista matemático y Geológico, además, visualmente, es significativamente más simple para un análisis petrofísico.

Los ejemplos que se adjuntan, corresponden a diferentes yacimientos pero se ha hecho énfasis en crudos pesados en arenas no consolidadas.

Interpretación de las funciones probabilísticas gamma.

Hasta este momento en los procesamientos tradicionales se ha venido trabajando con la utilización de bines, en este caso se tiene una distribución similar pero calculada con las funciones gamma, estas son llamadas componentes, en esta sección se explicará la forma de cómo se presentan las funciones.

Las funciones gamma tienen la forma de una campana de gauss con una base en el eje x logarítmica. Cada campana de gauss, esta centralizada a un determinado tiempo, por ejemplo, 0.5 ms, 1 ms, 2 ms….etc., se les denomina componentes y se les diferencia por medio de un número el cual indica en qué tiempo se encuentra centralizada la función. Por ejemplo, Comp1, es la función gamma que esta centralizada a 0.5 ms, Comp2, esta en 1 ms y así sucesivamente.

Adicionalmente a la creación de las funciones, se les ha dado diferentes colores para lograr su mejor identificación y asociación visual con un determinado evento físico o Geológico. La suma de todas ellas generaría el espectro de T 2.

El área individual de cada componente se presenta en una pista de porosidad, ver figura #1. En dicha figura, el primer track corresponde ala porosidad total. En la segunda pista se observa la distribución de las funciones gamma así como la suma total de ellas, lo cual representa la distribución de T 2.

Figura 1

Resultados. Identificación de tipos fluidos.

Con el objetivo de observar la mejoras obtenidas con el nuevo procesamiento se realizaran en este capitulo comparaciones entre el procesamiento tradicional y el nuevo con la utilización de la función gamma.

Al observar el registro mostrado en la figura # 2 se puede observar que en el intervalo de interés existe bajas resistividades (~100 ohmm) en comparación a la experiencia obtenida en la zona, esto usando los registros tradiciones (GR, Res, D-N) puede ser interpretado de dos maneras: la primera, que se tiene facies finas las cuales están afectando al registro resistivo, la segunda se podría deber a la presencia de agua libre dentro de la formación, para poder inclinarse por cualquiera de estas dos opciones debemos agregar mas información a la interpretación.

Figura 2

La resonancia con el procesamiento tradicional se puede observar que existe una distribución del espectro de T2 con dos montículos, el primero, correspondiente al crudo (caso crudo pesado) y el segundo al agua de filtrado y/o agua libre en la formación, para poder diferencia ambas, se recurrió (con el procesamiento tradicional) a los gráficos de difusibilidad, estos grafico están presentados en la figura #3, en ellos se observa claramente la diferencia entre ambas agua, por lo cual, se obtiene el argumento necesario para decir que la caída de resisvidad se debe al agua libre y no al un cambio de facies, con el procesamiento tradicional se ha podido diferenciar entre los dos tipos de agua, esto claro luego de realizar un procesamiento adicional de visualización de la información, en el próximo párrafo se presentara los resultados con el nuevo procesamiento.

Figura 3

La figura #4 muestra el nuevo procesamiento, como resultado se puede observar la presencia de cuatro tipos diferentes de ondículas, las dos primera asociadas al crudo, las dos ultimas al agua, cuando se analiza las dos asociadas al agua con mayor detalle, se tiene que la de menor tiempo es la correspondiente al agua libre de formación y la otra corresponde a la del filtrado, la identificación de estos tipos de fluidos es inmediata, no se requiere de procesamientos adicionales como es el caso de la difusibilidad, esto le proporciona una gran utilidad a este procesamiento y validez, ya que no se tiene que recurrir a procesamiento de visualización adicionales, los cuales suelen ser complejos para el entendimiento del interprete.

Figura 4

La razón en esta diferencia de tiempo se debe a que el filtrado esta invadiendo la formación y por ende se ubica en el poro mas grandes, mientras, que el agua libre de de formación se encuentra conviviendo con el petróleo pesado y esta se encuentra en un espacio menor que el poral, estos casos solo han sido posible detectar en formaciones con crudo pesado.

Indice de viscosidad.

En la Figura #5a y 5b (parte superior e inferior respectivamente) presentan los resultados del procesamiento del registro de RMN usando las funciones gamma, se puede observar en la parte superior que el indice promedio de hidrogeno es de 0.62 a su vez solo se observa la presencia de la primera de las componente asociada a la presencia de crudo pesado, cuando se analiza la sección inferior del pozo se tiene que el indice de hidrogeno promedio cambia a 0.74, adicionalmete a este cambio en el indice, se tiene un cambio en las proporciones de las componentes correlacionadas con el petroleo, en esta se tiene la presencia de la componente 2 la cual no se tenia en el intervalo superior.

Figura 5 a

Figura 5 b

La relacion existente entre la presencia de diferentes componentes en la zona de petroleo y la viscosidad es clara. Desde el punto de vista fisicoquimico, esta diferencia entre la presencia de las componentes podria estar asociados a las diferentes fracciones de crudos presente dentro del petroleo, este ultimo razonamiento es solo una hipotesis en cual para el momento de realizacion de este trabajo se esta trabajando en su demostración

Correlación con los registros de imágenes.

La integración de los diferentes registros tomados en un pozo es la clave para obtener una interpretación ajustada a la realidad. La estabilidad lograda durante la inversion usando la funcion gamma, hace que la interpretacion del registro mejore su correlación con otros registros, tal como es el caso, con el registro de imagen.

La figura #6 muestra un intervalo arcilloso, dentro de este intervalo, se puede observar como es la variación de la componente 4 reflejada con el color amarillo, el area de ella se incrementa hasta un ponto maximo y luego comienza a disminuir, en el punto maximo se puede observar la aparición de la componente 1, la cual en esta zona representa la presencia de crudo pesado, al realizar la comparacion con el registro de imágenes se puede observar que existen una serie de paquetes arenosos los cuales incrementan su espesor en la misma dirección del incremento de la componente 4, este incremento de espesor es maximo en el punto donde aparece la señal de petroleo pesado. Con este procesamiento se ha podido identificar nuevas zona con hidrocarburo las cuales con el procesamiento tradicional no habian sido detectadas, esto genera un valor agregado a la interpretación

Figura 6

En la figura #7, se muestra una comparación entre el procesamiento tradicional y el nuevo con respecto al registro de imágenes, este pozo es de crudo extra-pesado por lo tanto la señal de crudo se tiene entre los primeros tiempos o componentes, lo primero que se puede observar es que con las funciones gamma se detectan nuevas zonas de hidrocarburo, la cuales no pueden ser identificadas con el metodo tradicional de inversion.

 

Figura 7

Conclusiones.

La mejora matemática y visual que representa esta nueva interpretación influye notoriamente en la identificacion rápida de zonas de mayor o menor viscosidad, tal es el caso de crudo pesado.

La correlación existente entre los registros de imágenes y las componentes indican que estas podrían estar mejorando cualquier modelo de electro-facies establecido en un campo determinado.

La distribución de T2 obtenida por medio de las funciones gamma resulta visualmente mucho mas simple, lo que representa una gran ventaja a la hora de realizar las interpretaciones.

 

R. Carmona, y J. Hernandez, son profesionales de PDVSA; J. Marcos, C. Minetto, y R. Arro, de Baker Hughes. Sus puntos de vista no necesariamente son los de Petroleumworld.

Nota del Editor:Este trabajo fue preparado para su presentación en el Congreso Internacional de Recursos de Hidrocarburos Convencionales y No Convencionales llevado a cabo en Cartagena, Colombia, en Febrero del 2008

Petroleumworld no se hace responsable por los juicios de valor emitidos por esta publicacion, por sus colaboradores y columnistas de opinión y análisis. Aceptamos colaboraciones previa evaluación por nuestro equipo editorial, estamos abiertos a todo tipo o corriente de opiniones, siempre y cuando a nuestro juicio esten dentro de valores éticos y morales razonables.