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Title:	Generación de un modelo petrofísico e implementación de redes neuronales para la estimación de la permeabilidad en los campos C1 y C2, ubicados en la Cuenca de los Llanos Orientales
Other Titles:	Relationship between seismic attributes and petrophysical properties
Authors:	Avila Rincon, Julio Cesar
metadata.dc.contributor.advisordocentenoinv:	Romero Sánchez, Adriangela
License type:	Atribución – No comercial
Keywords:	LWD (registro durante la perforación);Permeabilidad;Saturación de agua irreducible;LWD (logging while drilling);Irreducible water saturation;Permeability;Neural networks;Tesis y disertaciones académicas
Issue Date:	27-Jul-2024
Publisher:	Fundación Universidad de América
Resumen:	Se realizó una caracterización petrofísica para la Formación Barco en 44 pozos, con base en registros adquiridos con tecnología LWD (Logging While Drilling) y la información de 4 núcleos. El volumen de shale oscila entre 1 % y 18 %, lo cual indica un yacimiento relativamente heterogéneo en cuanto al contenido de shale. En las zonas consideradas como arena neta, la porosidad calculada oscila entre 18 % y 22 %, lo que indica que el yacimiento tiene una capacidad del almacenamiento buena y relativamente homogénea. La variación en la calidad del reservorio está controlada principalmente por cambios en el tamaño de grano, más que por la presencia o ausencia de minerales de arcilla. Se encontró que la saturación de agua total es bastante mayor a la saturación de agua irreducible, con promedios de 20 % y 13 %, respectivamente; esto indica que la producción acumulada del yacimiento ha ocasionado que, en el momento de la perforación, la saturación no sea la original, o que la salinidad que se usó para el cálculo de la saturación total de agua pueda no ser representativa para todos los pozos. Por lo anterior, estimar la saturación de agua irreducible es clave por dos razones: primero, para la estimación del petróleo original en sito OOIP, y, segundo, porque es un input para calcular la permeabilidad de la formación de interés. La permeabilidad calculada está en el orden de 1900 mD. Las estimaciones de esta propiedad realizadas por medio de ecuaciones semi empíricas y regresiones a partir de los datos de núcleo tuvieron valores de ajuste de R^2 que oscilan entre 0,51 y 0,56. Por otra parte, el R^2 de la permeabilidad obtenida a partir de las redes neuronales artificiales fue de 0,61, ligeramente mayor a las demás para este caso en particular.
Abstract:	A petrophysical characterization was performed for the Barco Formation in 44 wells, based on logs acquired with LWD (Logging While Drilling) technology and information from 4 cores. The shale volume ranges between 1% and 18%, indicating a relatively heterogeneous reservoir in terms of shale content. In the areas considered as net sand, the calculated porosity ranges between 18% and 22%, indicating that the reservoir has a good and relatively homogeneous storage capacity. The variation in reservoir quality is controlled mainly by changes in grain size, rather than by the presence or absence of clay minerals. It was found that the total water saturation is considerably higher than the irreducible water saturation, with averages of 20% and 13%, respectively; This indicates that the accumulated production of the reservoir has caused that, at the time of drilling, the saturation is not the original, or that the salinity used to calculate the total water saturation may not be representative for all wells. Therefore, estimating the irreducible water saturation is key for two reasons: first, for the estimation of the original oil in place OOIP, and second, because it is an input to calculate the permeability of the formation of interest. The calculated permeability is in the order of 1900 mD. The estimates of this property made by means of semi-empirical equations and regressions from the core data had R^2 fit values ​​that range between 0.51 and 0.56. On the other hand, the R^2 of the permeability obtained from the artificial neural networks was 0.61, slightly higher than the others for this particular case.
URI:	https://hdl.handle.net/20.500.11839/9602
Citation:	APA 7th - Avila Rincon, J. C. (2024) Generación de un modelo petrofísico e implementación de redes neuronales para la estimación de la permeabilidad en los campos C1 y C2, ubicados en la Cuenca de los Llanos Orientales. [Tesis de maestría, Fundación Universidad de América] Repositorio Institucional Lumieres. https://hdl.handle.net/20.500.11839/9602
metadata.dc.publisher.program:	Caracterización de yacimientos
Appears in Collections:	Tesis - Maestría en Ingeniería de Yacimientos

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