Petrolera Ingeniería Contenido
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Órgano de Divulgación Técnica e Información de la Asociación de Ingenieros Petroleros de México, A.C. Vol. 64, No. 4, JULIO-AGOSTO DE 2024 www.aipmac.org.mx/editorial/
Incremento de reservas y producción en campo maduro de la Cuenca de Burgos: Trabajo multidisciplinario
Eder Eduardo Galván Serralde
Oscar J. Roldán Flores
José Antonio Escalera Alcocer
José Luis Arroyo Franco
Representación sísmica con operadores de nitidez
Douglas Alberto Gómez Reyes
Sergio Chávez Pérez
Aplicación del triple indicador para caracterizar el sistema poroso, (TISP)
Juan Gerardo del Ángel Morales
Análisis integral de yacimientos de gas y condensado con zona de petróleo
César Israel Méndez Torres Humberto Iván Santiago Reyes
Jorge Enrique Paredes Enciso Nancy Peregrino Chávez
Foto de portada: cortesía de Pemex.
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Universidad Nacional Autónoma de México
Incremento de reservas y producción en campo maduro de la Cuenca de Burgos: Trabajo multidisciplinario
Eder Eduardo Galván Serralde
Oscar J. Roldán Flores
José Antonio Escalera Alcocer
José Luis Arroyo Franco
Consorcio Petrolero 5M del Golfo (C5M)
Artículo recibido en mayo de 2024-evaluado-corregido y aceptado en junio de 2024
Resumen
Los campos maduros son la columna vertebral de la producción de hidrocarburos a nivel global. Aproximadamente, el 70% de la producción mundial de aceite y gas proviene de campos maduros y el porcentaje continúa incrementando con el paso de los años.
La revitalización de los campos maduros ofrece una oportunidad significativa de incrementar las reservas de hidrocarburos con un riesgo relativamente bajo, ya que en estos campos se ha comprobado el funcionamiento de los elementos del sistema petrolero, además cuentan con una historia de producción y en la mayoría de los casos se tiene suficiente información del subsuelo.
Este caso describe los resultados extraordinarios en la integración de un equipo multidisciplinario para la reevaluación y desarrollo de explotación de un campo maduro de la Cuenca de Burgos con más de 50 años de antigüedad. Se enfatiza que la cooperación, sinergia entre las diferentes disciplinas y estudios realizados ha logrado alcanzar un incremento de 40% sobre la producción diaria y un aumento de 4 veces el volumen de reservas certificadas.
Palabras clave : Revitalización de campos maduros, gas húmedo, trabajo multidisciplinario, reevaluación de potencial, caracterización de yacimientos.
Increasing reserves and production in a Burgos Basin mature field: Multidisciplinary Teamwork
Abstract
Mature fields are the backbone of global hydrocarbon production. Approximately 70% of the world’s oil and gas production comes from mature fields and continues to increase over the years.
Rejuvenation of mature fields offers an enormous opportunity to increase hydrocarbon reserves with relatively low risk, since the elements of the petroleum system are proven, they have a significant production history and, in most cases, sufficient subsurface information is available.
This case overview describes the extraordinary outcomes of conforming a multidisciplinary team to reassess and redevelop a 50-year-old Burgos Basin mature field. Synergy and collaboration between different disciplines were emphasized, and the studies have achieved an increase of 40% of the daily production and 4 times the volume of reserves.
Keywords : Rejuvenation of mature fields, wet gas, multidisciplinary team, redevelopment, reservoir characterization.
Introducción
El Área Contractual 2 se localiza en el noreste de la República Mexicana, en los municipios de General Bravo y China en el estado de Nuevo León, Figura 1, y comprende los campos Benavides y Primavera, productores de gas húmedo, los cuales pertenecen a la Cuenca de Burgos, considerada como la principal cuenca productora de gas no asociado en el país.
Los yacimientos dentro del Área Contractual pertenecen al periodo Terciario-Paleógeno de época Eoceno; consisten en
areniscas de baja permeabilidad y poco espesor, intercaladas con potentes formaciones de arcilla.
Los yacimientos se clasifican como productores de gas húmedo no asociado en las formaciones Eoceno Wilcox (Ew-2), Eoceno Mount Selman (Ems-12), Eoceno Queen City (Eqc-2) y Eoceno Yegua.
La explotación de los campos se puede dividir en 3 etapas, Figura 2; iniciando la primera de los años 1969-2000 con un total de 59 pozos perforados, de los cuales 50 resultaron productores y 9 improductivos. Presentando una producción promedio de los campos de aproximadamente 3 MMpcd.
La segunda etapa comprende el periodo 2002-2016 y se dio como resultado del Proyecto de Desarrollo Burgos, con la implementación de nuevas tecnologías como el diseño
mecánico de pozos esbeltos y el uso del fracturamiento hidráulico para la explotación de yacimientos de baja permeabilidad, alcanzando su máxima producción (~35 MMpcd) . En este periodo se perforó un total de 101 pozos, de los cuales resultaron 95 productores y 6 improductivos.
Finalmente, la última etapa a partir del año 2016 y hasta la fecha, bajo la operación de Consorcio Petrolero 5M del Golfo (C5M).
Eder Eduardo Galván Serralde, Oscar J. Roldán Flores, José Antonio Escalera Alcocer, José Luis Arroyo Franco
Figura 1. Mapa de ubicación.
Los campos dentro del Área Contractual están categorizados como campos maduros y se ubica en el lugar décimo cuarto de los principales campos productores de gas no asociado de la Cuenca de Burgos con una producción acumulada de aproximadamente 166 MMMpc (T=20°C) y 11.39 MMpcd en octubre de 2023.
Durante la etapa a cargo de C5M se ha logrado conformar un equipo multidisciplinario encargado del estudio integral de los yacimientos, el cual ha sido motivado por todos los niveles de la compañía a innovar y llevar a cabo las mejores prácticas de la industria.
Uno de los principales retos por parte del equipo fue atenuar la declinación de la producción del campo, por lo cual se establecieron 2 objetivos: 1) Optimizar la producción de pozos operando y 2) Actualizar la evaluación de los hidrocarburos inicialmente existentes (OGIP), en todas las zonas y así identificar áreas con reservas remanentes y en su caso, proponer actividades para su explotación.
Este artículo describe el resultado obtenido de los estudios realizados por parte del equipo multidisciplinario que han llevado a los campos a un incremento en la producción diaria y a la identificación e incorporación de importantes volúmenes de reservas remanentes, en los principales yacimientos del campo, lo que permitirá incrementar la producción a través de una nueva propuesta de explotación.
Equipo multidisciplinario
Durante la administración por parte de C5M de los campos Benavides y Primavera se han tenido diferentes etapas y
esfuerzos en la integración de equipos interfuncionales, donde hasta principios del 2022 se logró con éxito la integración que un equipo completo de ingeniería que incluyó especialidades de geología, geofísica, petrofísica, yacimientos, producción, perforación e instalaciones superficiales. Además, se contaron con especialidades en el ámbito financiero, legal y de gestoría.
Enfrentando la continua disminución de los precios del gas, todos los niveles de la organización se involucraron en la revisión de formas de mejorar la rentabilidad del proyecto.
Una vez establecida la comunicación horizontal y vertical con todos los miembros del equipo se establecieron 2 objetivos:
1. Incremento de la producción diaria de gas.
2. Estudio y entendimiento de los yacimientos para incorporar reservas remanentes no ident cadas.
Incrementando la producción de un campo maduro
En el corto plazo el primer objetivo fue atenuar la declinación del campo e identificar actividades para incrementar la producción diaria, donde el equipo multidisciplinario a través de una revisión de las prácticas de la explotación histórica de los campos se identificaron intervalos abandonados con reserva remanente.
Figura 2. Historia de producción Área Contractual 2.
Lo anterior implicaba regresar a intervalos previamente explotados, los cuales tenían más de 10 años de haber sido abandonados, además de que existían pozos vecinos que seguían produciendo de los mismos niveles. Este tipo de intervenciones no es una práctica en la explotación de los yacimientos, típicamente no se acostumbra a recuperar
Desventajas
Agotamiento de la presión por interferencia de producción de los pozos vecinos.
Volumen de reservas remanente marginal, no rentable.
Problemas mecánicos mayores para su intervención.
Zonas ladronas.
yacimientos más profundos con una historia de explotación significativa.
Después de una considerable revisión se identificaron las ventajas y desventajas, Tabla 1
Ventajas
Incremento en el factor de recuperación de yacimientos abandonados, considerando un límite económico mucho menor al anterior operador.
Intervenciones rentables, ya que en la región, en general, el precio del gas se mantene ba o.
Disminución de la declinación del campo por incorporación de reservas detrás de tubería.
Producción simultanea (commingled) se logran menores presiones de abandono por yacimiento.
Tabla 1. Desventajas y ventajas de recuperación de yacimientos abandonados.
Los mayores retos se identificaron en los aspectos mecánicos de los pozos, la operación de la intervención, el desconocimiento del estado de la fractura y la presión actual del yacimiento.
Conforme avanzó el análisis se volvió evidente el beneficio de recuperar los intervalos abandonados, a este tipo de intervenciones se les denominó con el nombre de Rme-3R (Reparación menor – Recuperación de Reserva Remanente).
Reparaciones menores-3R
Se desarrolló un flujo de trabajo, Figura 3, donde el estudio se enfocó en determinar la existencia de volúmenes remanentes y su rentabilidad para su propuesta a intervención.
El proceso inició con la identificación de pozos con producción marginal y que tuvieran yacimientos abandonados previamente explotados. El análisis continuó con la revisión de la historia de producción e intervenciones y el análisis de la condición mecánica del pozo, para posteriormente revisar las características del yacimiento de acuerdo con la petrofísica, modelo geológico y continuidad lateral. De tener información disponible de presiones se determinó la presión estimada del yacimiento. Además, con los pozos de correlación se determinaba la posible interferencia de producción y el volumen a recuperar.
Finalmente, se realizaron pronósticos de producción probabilísticos y un análisis económico para asegurar la rentabilidad de las operaciones y poder programar a operaciones la Rme-3R.
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Figura 3. Flujo de trabajo para la propuesta de Rme-3R.
A continuación, se presenta un ejemplo de la aplicación del flujo de trabajo al pozo Benavides-95.
El pozo Benavides-95 se ubica en la porción SW del Área Contractual, Figura 4, es productor de gas húmedo con una producción promedio diaria en agosto de 2022 de 0.034 mmpcd proveniente del yacimiento Ems-12.
Figura 4. Ubicación del pozo Benavides-95.
El objetivo fue recuperar la reserva remanente del yacimiento Ew-2 mediante la pesca de 1168 m de tubería capilar y la molienda de un tapón mecánico, Figura 5
Figura 5. Historia de producción e intervenciones del pozo Benavides-95.
Mecánicamente el pozo era complejo, ya que la operación podría tomar más tiempo de lo considerado por lo cua,l se consideraron contingencias en los costos operativos.
En la Figura 6, se muestra la metodología aplicada, descrita con anterioridad, por el equipo multidisciplinario para la propuesta de intervención del pozo Benavides-95.
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Con base en el análisis aplicado, se identificó que aun cuando el pozo Benavides-95 se ubica en la zona de mayor extracción a nivel de Ew-2, lo estudios realizados de subsuelo indicaban baja conectividad hidráulica, lo que representaría una baja probabilidad de interferencia entre
pozos. Lo anterior se comprobó con los datos obtenidos de presión-producción en el yacimiento Ew-2, posterior a la intervención llevada a cabo el 9 de diciembre de 2022, Figura 7
Figura 6. Análisis Rme-3R Benavides-95.
Figura 7. Estado mecánico actual y resultado de presión-producción post intervención Rme-3R.
En la Figura 8, se muestran otros casos de aplicación, en los que se sustenta la aplicación de esta metodología con la respuesta de producción de los pozos antes y después de las Rme-3R.
El éxito de las intervenciones se ha medido mediante dos indicadores:
1. Cumplimiento del programa operatvo
2. Éxito económico, medido con la respuesta del yacimiento de acuerdo con lo pronostcado en un escenario P50.
Donde los resultados han sido de un 81% de cumplimiento en las operaciones programadas y del 92% de éxito económico.
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Figura 8. Casos de aplicación de Rme-3R.
Con este tipo de reparaciones menores no solo se logró cumplir con la atenuación de la declinación de la producción, sino que se logró incrementar de forma rentable la producción diaria de los campos en cerca de 40%, Figura 9
Incremento de reservas remanentes
El segundo de los objetivos por parte del equipo fue crear valor a través del estudio y entendimiento de los yacimientos para incorporar reservas remanentes no identificadas.
Los esfuerzos para el cumplimiento de los objetivos propuestos estuvieron orientados en:
1) Análisis y actualización de base de datos.
El primer elemento para conocer y entender mejor el subsuelo es la validación y generación de bases de datos de geociencias e ingeniería; éstas deben de contar con datos confiables, estar actualizadas y ser de fácil acceso, para así poder dedicar el tiempo al análisis e integración de la información, acelerando la toma de decisiones y resultados.
2) Actualización del modelo estático y dinámico.
El proceso para la actualización y elaboración del Modelo Estático - Dinámico se basó en la estrecha colaboración de
los diferentes especialistas del equipo multidisciplinario, así como en la consistencia e integración de la información disponible de subsuelo y yacimientos. Las principales etapas fueron:
a) Interpretación geológica
Los modelos geológicos constituyen el marco base para realizar los estudios de subsuelo y definir las áreas con mayor probabilidad de éxito y promesa de valor.
El estudio de caracterización realizado consideró las 4 principales arenas productoras. Se elaboraron modelos geológicos sedimentarios para cada yacimiento principal a partir de los análisis e interpretación realizada mediante identificación de marcadores estratigráficos, secciones de correlación, mapas de cimas y espesores; así como también el apoyo de la interpretación sísmica-estructural, atributos, petrofísica y la dinámica de los fluidos, entre otros. En la Figura 10 se muestra el modelo correspondiente al yacimiento principal, Ew-2.
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Figura 9. Historia de producción del Área Contractual Benavides-Primavera.
b) Interpretación sísmica
Se contó con dos volúmenes sísmicos 3D que fueron utilizados, la interpretación sísmica de los yacimientos principales Ew-2, Ems-12 y Eqc-2, se definieron las fallas
geológicas principales y secundarias presentes en el área, Figura 11. Para el caso de la Formación Yegua no existe un horizonte interpretado debido a la complejidad geológica presente.
Figura 10. Modelo Geológico del Yacimiento Ew-2.
Figura 11. Superficies y fallas geológicas en tiempo.
Los modelos 3D para ambos cubos fueron construidos en tiempo con diferentes metodologías de acuerdo con la complejidad geológica presente, Figura 12.
3D.
Se contó con el análisis de velocidades necesario para la conversión de dominios tiempo-profundidad.
Las superficies que representan los yacimientos principales, así como la interpretación de las fallas geológicas, fueron procesadas con el modelo de velocidades generado, con la finalidad de obtener superficies que representaran la estructura geológica en profundidad. A partir de esto se elaboraron los Mapas Estructurales en Profundidad, los cuales muestran la distribución y acomodo de los yacimientos dentro del Área Contractual. La Figura 13, muestra el Mapa Estructural correspondiente al yacimiento principal Ew-2.
c) Interpretación petrofísica
Mediante la evaluación de los registros geofísicos de cada pozo se determinaron las propiedades petrofísicas para cada uno de los yacimientos principales, Tabla 2 y Figura 14.
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Figura 12. Modelo geológico
Figura 13. Mapa estructural en profundidad Ew-2.
Parámetros petrofsicos
2. Resumen de propiedades petrofísica.
d) Ingeniería de yacimientos
El Área Contractual es productora de gas húmedo, líquidos condensados y agua congénita. La caracterización de éstos es de alta prioridad para poder llevar a cabo estudios de Ingeniería de Yacimientos.
No se contó con análisis PVT, pero se tiene información representativa de 49 análisis cromatográficos del gas de pozos productores de un solo yacimiento; los cuales se utilizaron para determinar una composición del fluido-tipo y sus propiedades para cada yacimiento, Tablas 3 y 4
Tabla
Figura 14. Evaluación petrofísica tipo de los principales yacimientos.
Debido a la baja cantidad de datos de presión, a condiciones iniciales, para cada yacimiento se desarrolló una metodología para determinar la presión inicial, la cual recae en los fundamentos de las pruebas de presión-producción tipo isocronal, pero utilizando datos de aforos post-fractura y correlaciones de flujo multifásico. La validación del método se comprobó con los pozos que cuentan con registros de presión de fondo cerrado (RPFC) y curvas de variación de presión (CVP), Figura 15.
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Tabla 3. Composición tipo por yacimiento.
Tabla 4. Propiedades de los fluidos.
Figura 15. Validación de metodología para determinación de la presión inicial.
Como resultado de la aplicación de esta metodología se caracterizó la presión para cada yacimiento, identificando las variaciones de presión en los diferentes bloques del Área Contractual, Tabla 5.
Yacimiento
Tabla 5. Presión y temperatura inicial.
a) Cálculo del volumen original
Una vez que se actualizó el modelo estático y dinámico se contó con los insumos para calcular el Volumen Original de Gas (OGIP) para los principales yacimientos (Ew-2, Ems-12, Eqc-2 y Ey).
Para lo cual se utilizó el método volumétrico con un enfoque probabilístico (Monte Carlo) para estimar el Volumen
Original de Gas, generando una distribución de probabilidad de cada una de las variables (porosidad, saturación de agua, espesor neto y factor volumétrico del gas), Figura 16 Se consideró como constante la extensión del yacimiento (área), ya que se tiene buen control estructural, buena distribución y calidad de los yacimientos principales, lo anterior asociados por la cantidad y calidad de los datos de pozos y la información sísmica tridimensional.
Figura 16. Distribución de probabilidad de variables petrofísicas y de fluidos (Ew-2).
Además, tomando en cuenta la compartamentalización del campo, distribución de facies y variaciones de presión, se realizó el cálculo a nivel bloques, delimitados por los aspectos geológicos, estructurales y dinámicos. Se
definieron 3 clústeres a los cuales se calculó el volumen original de manera independiente con las propiedades de cada bloque, Figura 17
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Figura 17. Delimitación de clústeres para cálculo de volumen original para Ew-2.
Es importante mencionar que las variaciones entre calcular el volumen original por clúster o por la totalidad del área presentó una desviación del 2 %, lo anterior, relacionado a la cantidad y calidad de los datos, lo que permite tener un mayor control y certidumbre de las interpretaciones y de los insumos claves para realizar los cálculos del volumen original. El realizar esta evaluación por clúster permitió identificar y mapear a mayor detalle las áreas con reserva remanente para cada uno de los yacimientos principales del Área Contractual.
b) Factor de recuperación
Con la estimación de la presión inicial, se pudo determinar un factor de recuperación (FR) estimado para cada yacimiento y considerando las condiciones de operación de pozos por parte de la compañía C5M se determinó una presión de abandono. Se muestran a continuación los factores obtenidos en función del Bgi y Bgab, Tabla 6.
Tabla 6. Factores de recuperación por yacimiento.
Para el balance de reservas originales se utilizó un factor de recuperación del 80% lo cual se considera conservador para yacimientos de gas volumétricos.
c) Estimación de reservas
Con los datos aportados de los estudios descritos, el equipo multidisciplinario se enfocó en la estimación de reservas en tres frentes:
I. stmaci n de las Reservas Probadas Desarrolladas Produciendo PDP a partr de la declinaci n de los pozos operando.
II. stmaci n de las Reservas Probadas Desarrolladas No Produciendo Behind-Pipe PDNP B P a partr de la caracterizaci n estátca y dinámica de los pozos operando.
III. Ident caci n de zonas intermedias y zonas no desarrolladas, determinando Reservas No Desarrolladas en categorías Probadas (PND) y Probable (PRBND).
Mediante la metodología de sweet spots, el cálculo de las áreas idealizadas de drene y la identificación de zonas de alto potencial se identificaron localizaciones que posteriormente se detallaron con el análisis integral, Figuras 18 y 19
Figura 18. Identificación de sweet spots.
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Figura 19. Análisis detallado de oportunidades de localizaciones identificadas.
Como resultado del estudio multidisciplinario del subsuelo se obtuvo una cartera Localizaciones, Reparaciones Mayores y Rme-3R, las cuales se jerarquizaron y se evaluó la rentabilidad de las actividades para su propuesta en el
Plan de Desarrollo, el balance de reservas se muestra en la Tabla 7
Balance de Reservas Enero 2024
Campo
El estudio de ingeniería por parte de C5M se sometió a un proceso de Certificación de Reservas al 1 de enero de 2024 con el Tercero Independiente Ryder Scott, donde se documentaron las oportunidades de localizaciones de
desarrollo, reparaciones mayores y Rme-3R, teniendo resultados satisfactorios con la certificación del 98% del volumen estimado por C5M, lo que representa en 4 veces el volumen de la última certificación, Figura 20.
Tabla 7. Balance de Reservas Área Contractual Benavides-Primavera.
Figura 20. Evolución de Reservas con Certificación de Reservas 2024.
La revaluación del potencial de los yacimiento permitió replantear un nuevo esquema de explotación de los yacimientos, revitalizando un campo maduro con más de 50 años de antigüedad, en donde se tiene programado iniciar las operaciones en 2025, con lo que se probará el resultado de la metodología empleada.
Conclusiones
Se pudo comprobar que atenuar la declinación, sostener e incrementar la producción de hidrocarburos es posible en campos maduros.
Se derribó un paradigma con la recuperación de yacimientos abandonados de forma rentable, donde se ha tenido un resultado del 92% de éxito económico.
Tomando en cuenta los excelentes resultados en el incremento en la producción diaria del campo y el hecho de cuadriplicar el volumen de reservas certificadas, se confirma que la gestión eficaz y el trabajo en equipos multidisciplinarios es calve y necesario para enfrentar los retos de la Industria Petrolera de México.
Con este caso de estudio queda comprobado que hay mucho trabajo por hacer en los campos maduros de México, maximizar el valor de los hidrocarburos requiere
capital humano altamente especializado en geociencias e ingeniería petrolera.
Agradecimientos
A Consorcio Petrolero 5M del Golfo (C5M) por permitir el uso de la información para la presentación de este trabajo. Reconocemos el esfuerzo de todos los miembros del equipo multidisciplinario involucrado; Cecilia Iturbide Hinojosa, Miguel A. Rodríguez Gómez, Ildefonso Cruz Peña, David Segura Rivera, Issac Guzmán Hernández, Maranyely Gómez Vázquez, ya que gracias a su eficiente colaboración se lograron los resultados deseados.
Referencias
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Eder Eduardo Galván Serralde, Oscar J. Roldán Flores, José Antonio Escalera Alcocer, José Luis Arroyo Franco
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Pérez Velázquez, O. 2019. Implementación Optimizada de Índice de Oportunidad del Yacimiento (ROI) en Campos Maduros. Tesis de Licenciatura, UNAM, Facultad de Ingeniería.
Semblanza de los autores
Eder Eduardo Galván Serralde
Ingeniero Petrolero graduado por la Universidad Nacional Autónoma de México. Cuenta con estudios de Maestría en Ingeniería de Yacimientos por la misma institución en los años 2020-2022. Inició su carrera profesional en el 2012 en el área perforación con Grupo R, donde participó como Ingeniero de Diseño de Perforación en campos de la Cuenca de Burgos y Chicontepec. Del 2016 al 2019 ocupó la posición de Ingeniero de Yacimientos trabajando en campos de las Cuencas del Sureste en estudios de caracterización dinámica. Del 2019-2021 ocupó el puesto de Jefe de Desarrollo de Campos trabajando en un equipo multidisciplinario para la elaboración de propuestas de Planes de Desarrollo. Ingresó a Consorcio Petrolero 5M del Golfo (C5M) a inicios de 2022, donde ha desempeñado el puesto de Líder de Subsuelo, teniendo a su cargo el equipo multidisciplinario para la evaluación y propuestas de desarrollo de los yacimientos que operan.
Oscar J. Roldán Flores
Tiene más de 20 años de experiencia en materia energética, particularmente en política energética, dirección de proyectos y es especialista en exploración y extracción de hidrocarburos. Es economista por el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM) y tiene una maestría en estadística por la Universidad de Essex en el Reino Unido.
Su experiencia inició en 2000 dentro de la Secretaría de Hacienda y Crédito Público realizando la primera reforma al régimen fiscal de Pemex; posteriormente, como director general adjunto en la Secretaría de Energía participó en la reforma energética de 2008; y, en 2009 fue miembro fundador de la Comisión Nacional de Hidrocarburos (CNH). En 2014, se encargó de la creación del Centro Nacional de Información de Hidrocarburos (CNIH), fungió como su titular hasta 2019.
De 2019 a 2022 fue Directivo de PETRONAS México y asesor de MyPROData la nueva base de datos de PETRONAS en Malasia para sus rondas petroleras. Actualmente, dirige la división de Oil and Gas de R9, una holding mexicana que tiene una empresa petrolera mexicana enfocada a campos de gas en la Cuenca de Burgos.
Por más de 10 años fue profesor de Economía de los energéticos en el Colegio de México para los alumnos de maestría en economía.
José Antonio Escalera Alcocer
Ingeniero Geólogo egresado de la ESIA-IPN, ingresó a Pemex en 1982, ocupando diferentes puestos operativos y directivos, en el periodo de los años de 2007 al 2018, fue responsable de la Exploración a Nivel Nacional en Pemex Exploración y Producción.
Ha presentado diversos trabajos relacionados con la exploración petrolera, caracterización y desarrollo de campos, tanto en foros nacionales como internacionales. Es miembro activo de varias Asociaciones vinculadas con las Ciencias de la Tierra, así como Académico Titular en la especialidad de Ingeniería Geológica de la Academia de Ingeniería.
Por su contribución al ejercicio y desarrollo de la ingeniería en el ámbito petrolero ha sido galardonado por Asociaciones, Instituciones y Gobiernos.
José Luis Arroyo Franco
Ingeniero Geofísico con maestría en Administración de Empresas, con una trayectoria de más de 30 años en la Industria Petrolera, le ha permitido obtener una visión global e Integral del Negocio en las áreas de Exploración y Producción, consolidándolo en las diferentes responsabilidades asignadas de los distintos niveles de la estructura organizacional de Pemex Exploración y Producción, y como asesor en la iniciativa privada.
Eder Eduardo Galván Serralde, Oscar J. Roldán Flores, José Antonio Escalera Alcocer, José Luis Arroyo Franco
Representación sísmica con operadores de nitidez
Douglas Alberto Gómez Reyes Dirección de Servicios en Exploración y Producción
Sergio Chávez Pérez Dirección de Tecnología de Producto Instituto Mexicano del Petróleo
Artículo recibido en abril-revisado-evaluado y aceptado en mayo 2024
Resumen
La solución del problema sísmico inverso requiere técnicas de regularización y operadores lineales y adjuntos para guiar la solución a partir de información previa y acelerar la convergencia en un esquema de cuadrados mínimos . El desarrollo de operadores de nitidez ha tomado un interés creciente en los últimos años, concentrando esfuerzos en su desarrollo tecnológico con el objetivo de obtener modelos cuasireales del subsuelo con costos computacionales menores. Motivado por ello, en este trabajo se realiza una prueba de concepto a partir de un operador de demigración/migración basado en rayos, analizando el efecto paramétrico del factor de amortiguamiento en el operador de nitidez de migración de Kirchhoff de cuadrados m ínimos en una sección de geología compleja, su impacto en los tiempos de convergencia e implicación en la representación sísmica.
Palabras clave: Representación sísmica, migración de cuadrados mínimos, factor de amortiguamiento, preacondicionamiento.
Seismic imaging with deblurring operators
Abstract
The solution of the inverse seismic problem requires regularization techniques and linear and adjoint operators as preconditioners, called deblurring operators, to guide the solution from a priori information, and accelerate convergence on a least-squares approach. Nowadays, the development of deblurring operators is gaining increasing interest. Geoscience community invests human and technological efforts in developing quasi-real subsurface models with lower computational burden and costs. Motivated by this, we carried out a proof-of-concept in an environment of computational reproducibility using a ray-based demigration/migration operator. This study examines the parametric effect of the damping factor on the deblurring operator in Least-squares Kirchhoff migration for a complex geological section, analyzing its impact on convergence times and implications for seismic imaging.
Keywords: Seismic imaging, least-squares migration, damping factor, preconditioning.
Introducción
El principal inconveniente de la migración sísmica convencional es la distorsión de imágenes del subsuelo debido a geometrías de adquisición irregulares y poco densas, apertura fuente a receptor limitada y desenfoque de energía debido a fuertes contrastes de velocidad. Los problemas anteriores generan ruidos denominados artefactos de migración, degradan la nitidez de la imagen, desenfocan la energía y, por lo tanto, producen una imagen borrosa.
La migración de cuadrados mínimos es una solución iterativa lineal basada en inversión, que aborda la representación del subsuelo como un problema de optimización del modelo de reflectividad para un campo de velocidad dado, implementada en el dominio de datos e imagen, en cualquier esquema de migración, de acuerdo con la complejidad geológica y capacidad de cómputo disponible. Obtener modelos de reflectividad a través de operadores de nitidez es la piedra angular en representación sísmica basada en inversión, obteniendo una resolución espacial y temporal mayor, compensación de iluminación y atenuación per se de artefactos de migración debidos a interferencia y huella de adquisición. Una de las características más atractivas de la migración de cuadrados mínimos es que permite incluir información previa a través de restricciones numéricas para obtener mejores imágenes de reflectividad, reduciendo la incertidumbre sísmica. Su inconveniente principal es el costo computacional alto, de un orden de magnitud mayor con respecto de la migración convencional. Para contrarrestar el costo, la industria hace uso de operadores de nitidez como precondicionadores, acelerando la convergencia en pocas iteraciones. Motivado por ello, en este trabajo se realizó a través de una prueba de concepto en un entorno de reproducibilidad computacional, un análisis del efecto paramétrico del operador de nitidez en datos sintéticos bidimensionales, concluyendo con una serie de puntos críticos en la discusión de operadores de nitidez y representación sísmica. La contribución obtenida es adaptar e implementar operadores lineales y adjuntos para resolver un problema de gran escala bidimensional, utilizando paqueterías libres de código abierto, mostrando la factibilidad de realizar cálculos con herramientas de cómputo convencionales y ejemplificar el esfuerzo computacional exhaustivo, requerido para obtener imágenes a través de migración sísmica de cuadrados mínimos. Lo novedoso es el uso de cómputo en la nube al ensamblar herramientas a través de una interfaz de programación de aplicaciones en la red, (Web API, por sus siglas en inglés).
Problema sísmico inverso
El problema sísmico inverso, lineal y discreto, es la transformación del espacio de datos d ∈ ℝi al espacio de parámetros del modelo de reflectividad m ∈ ℝj, donde j < i, expresado matemáticamente como (Schuster, 2017; Meju, 1994; Aster et al., 2019).
Ec. 1
donde L ∈ ℝi×j es la matriz del operador de modelado directo (asociado con la geometría de adquisición, ondícula de fuente y modelos de densidad y velocidad), que actúa sobre el vector m y estima el vector d. La inversión tiene por objeto anular el efecto del operador de modelado directo L, estimando parámetros del modelo mj, minimizando la respuesta entre datos observados dobs y respuesta del modelo di, por lo que la Ec. 1, se reescribe como:
Ec. 2
donde dobs son datos discretos adquiridos en campo. En sismología de exploración, en general, el operador L implica una matriz lij rectangular y, por lo tanto, una solución sobredeterminada e inconsistente con más de una solución del modelo m. Para hallar una solución razonable hay que calcular la distancia normal mínima entre datos medidos y modelados (o predichos), acotada por una función de penalización. La solución analítica inversa y normal de la Ec. 1 es (Meju, 1994; Strang, 2014).
Ec. 3
donde [LTL] es el operador Hessiano inverso, LT es el operador adjunto de L, conocido como operador adjunto de Hilbert, y [LTL] LT el seudoinverso de L. La solución inversa depende de la respuesta del modelo, es decir, los datos deben aportar toda la información necesaria de los parámetros del modelo m. Sin embargo, la limitada e irregular iluminación del subsuelo, cambios abruptos en el nivel de ruido, etcétera, conlleva al espacio nulo no vacío de L, y como consecuencia, valores característicos de LTL iguales a cero (Schuster, 2017). Para lograr una inversión estable, de solución única, es necesario reforzar los elementos de la diagonal principal del Hessiano por balanceo espectral (Silvia, 1987; Aster et al., 2019), añadiendo restricciones por medio de un factor de amortiguamiento o regularización ue sesgue la solución y evite valores característicos iguales a cero (singularidades) en la matriz LTL. Por lo anterior, la Ec. 3
Douglas Alberto Gómez Reyes, Sergio Chávez Pérez
es reescrita en su versión generalizada como solución de cuadrados mínimos amortiguados (Zhou, 2014).
Ec. 4
donde I es la matriz identidad. l amortiguamiento suprime oscilaciones de alta amplitud y frecuencia de la respuesta del modelo.
Dado que la imagen sísmica es una relación no lineal de datos y modelo, la solución de la Ec. 4 se estima a través de un esquema iterativo (Schuster, 2017):
Ec. 5
donde α es la longitud del paso m(k), el k-ésimo modelo iterativo, y δd(k) el k-ésimo residual.
Migración de cuadrados mínimos
Una aproximación del modelo de reflectividad m(x, y, z) surge aproximando el Hessiano inverso a la matriz identidad, [LTL] ~I, obteniendo una imagen de migración sísmica, expresada como:
6
La Ec. 6 representa el operador de migración sísmica convencional, mmig, como el transpuesto del operador de modelado directo, LT, sobre los datos medidos, dobs , implementado en algoritmo de rayos, haces o extrapolación del campo de ondas. Aunque esta aproximación es útil, no es el modelo inverso, sino una versión borrosa de la imagen real por una geometría de adquisición deficiente, limitada apertura fuente a receptor, desenfoque de energía y artefactos numéricos del operador LT. Para mejorar la migración convencional mmig, desde inicios de la década de 1990, grupos académicos de investigación comenzaron a desarrollar algoritmos basados en inversión, denominados migración de cuadrados mínimos (LSM, por sus siglas en inglés), minimizando la diferencia al cuadrado de datos modelados Lm y adquiridos d, a través de (Wang et al., 2021, Kaplan et al., 2010).
Ec. 7
La ventaja de migración de cuadrados mínimos sobre migración convencional es la aproximación del Hessiano inverso para mitigar artefactos de migración debidos a interferencia (crosstalk migration artifacts, en inglés) y compensar problemas de iluminación (Schuster, 2018b). Aunque LSM ofrece grandes ventajas como incremento de resolución espacial y notable reducción de artefactos de migración y submuestreo, la limitación principal es el costo computacional de su implementación, de al menos un orden mayor de magnitud que la migración convencional. Para contrarrestar el costo computacional de la migración de cuadrados mínimos en el dominio de datos e imagen, la industria hace uso de operadores lineales directos y adjuntos como precondicionadores, denominados operadores de nitidez, atacando la convergencia en pocas iteraciones.
Operadores de nitidez
En problemas de gran tamaño -como en sismología de exploración-, los sistemas de ecuaciones contienen de 106 a 109 parámetros de modelo asociados con más de 109 a 1012 datos, llegando actualmente a peta y exa escalas (Witte, 2020; VanDecar y Snieder, 1994; Liner, 2016), siendo los costos operativos, de inversión y almacenamiento de métodos directos, excesivos para cualquier arquitectura de computadora. Por ello, estos problemas se abordan con métodos iterativos de optimización con operadores lineales directos y adjuntos, también llamados métodos iterativos precondicionados (Pearson y Pestana, 2020).
La ventaja de métodos iterativos precondicionados es que no requiere acceder a la matriz, sino solo realizar multiplicaciones matriz-vector por bloques individuales en cada iteración, sin tener que invertir toda la matriz. Este enfoque denominado sin matriz es implementado a través del uso iterativo de operadores directos y adjuntos (Ravasi y Vasconcelos, 2020; Pearson y Pestana, 2020). La principal ventaja del operador adjunto es que tolera imperfecciones en los datos y no requiere toda la información sísmica del subsuelo, y, por lo tanto, un requerimiento mucho menor de memoria de acceso aleatorio (Claerbout y Fomel, 2014).
El operador C conocido como operador de nitidez (deblurring, en inglés), es una aproximación económica del operador Hessiano inverso (Schuster, 2018a; Snieder y Trampert, 1999)
donde φ(m) es la función de costo u objetivo.
Ec. 8
Ec.
el cual transforma del espacio de modelos al espacio de datos en pocas iteraciones. Esta transformación, conocida como precondicionamiento (Claerbout y Fomel, 2014), permite enfocar mejor los puntos difractores del subsuelo. La imagen migrada es el producto del operador adjunto de migración y datos observados, por lo que aplicando C a la imagen migrada, puede estimarse el modelo verdadero de reflectividad, cuasi libre de artefactos de migración, como
Ec. 9
donde el operador de nitidez C es el precondicionador de mLS, conocida también como deconvolución de migración (MD, por sus siglas en inglés).
Prueba de concepto: experimento numérico
A partir de un operador de demigración basado en rayos (i.e., Kirchhoff), la prueba de concepto discutida consiste en analizar el efecto paramétrico del factor de amortiguamiento en el operador de nitidez de Migración de Kirchhoff de cuadrados mínimos en una sección de geología compleja, su impacto en los tiempos de convergencia de imagen Kirchhoff LSM e implicación en representación sísmica. Siguiendo y promoviendo una filosofía de reproducibilidad computacional, uso de paquetería gratuita de código abierto (open source, en inglés) y herramientas computaciones reproducibles no comerciales (Reinecke et al., 2022; Osipov, 2016; Kluyver et al., 2016; González-Verdejo y Chávez-Pérez, 2012), se adaptó y desarrolló un experimento numérico con datos sintéticos bidimensionales del modelo Marmousi2 (Martin et al., 2006; Versteeg, 1994), modelo geológico plausible y complejo, con gran cantidad de reflectores horizontales e inclinados, secuencias sedimentarias concordantes y discordantes, y fuertes contrastes de velocidad en dirección vertical y horizontal.
Operador de demigración de Kirchhoff
La migración sísmica es el proceso de decodificar datos sísmicos en información geológica, transformando el campo de ondas del espacio de datos a modelos para crear una imagen de reflectividad del subsuelo. La migración de cuadrados mínimos es una forma diferente de descifrar la información, partiendo de un operador que produce datos a partir del modelo de reflectividad, por lo que la imagen predice el registro sísmico con un error cuadrático medio mínimo. Para que esta suposición pueda cumplirse, requiere que: a) el operador de modelado esté libre de errores, b) los elementos no calculados por el operador
deben minimizarse por amortiguamiento, y c) los datos predichos por el operador con contribución mínima deben tener una aportación limitada en la solución. Con base en estas premisas, la migración de cuadrados mínimos supera la migración convencional, al remover interferencia entre componentes del modelo a través de la inversión del operador Hessiano, logrando 1) compensar la iluminación, 2) mejorar la resolución, y 3) mitigar deficiencias de adquisición (Trad, 2016 y 2020).
Independiente de la cinemática del operador de modelado (i.e., basado en rayos o extrapolación del campo de ondas), el proceso de demigración y migración puede expresarse como un operador lineal, en forma matricial, como
Ec. 10
donde WG = L K es el operador de demigración de Kirchhoff, compuesto por las funciones de Green de las fuentes a reflectores y reflectores a receptores, G, y la ondícula de la fuente, W. La migración de Kirchhoff de cuadrados mínimos invierte el operador de demigración L K minimizando la energía del error de predicción de la función objetivo, dada por la Ec. 7, donde la solución está dada por
Ec. 11
donde C = [Lk T LK - ηI]-1, es la matriz identidad y el factor de amortiguamiento o regularización.
Implementació n numérica y resultados
Utilizando herramientas y paqueterías de código abierto, la prueba de concepto se basa en las interfaces de programación de aplicaciones (API, en inglés) y en la red (Web API), JupyterLab y Colaboratory, ensamblando a través de una secuencia de comandos las bibliotecas PyLops, NumPy, SciPy, Scikit-fmm y Matplotlib en un marco de trabajo flexible para crear y aplicar operadores lineales directos y adjuntos.
Con base en el cuaderno de trabajo (notebooks, en inglés) de Matteo Ravasi (2019), se realizó una implementación en JupyterLab, herramienta que proporciona un entorno informático interactivo en un ambiente de página web y permite configurar y diseñar flujos de trabajo en ciencia de datos, computación científica y aprendizaje automático en diferentes lenguajes de programación, a través de un formato de cuadernos de trabajo, integrando prosa, código,
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datos y resultados en una consola de lenguaje, logrando la publicación de casi cualquier método computacional que puede, en principio, leerse fácilmente, replicado y modificado, promoviendo y facilitando reproducibilidad computacional. Una vez implementado el cuaderno de trabajo en JupyterLab, se reprodujo en Colaboratory utilizando el poder de cómputo en la nube sin costo.
Los datos sintéticos corresponden a una subsección del modelo Marmousi2, recuadro rojo en la Figura 1, tomada de la plataforma de desarrollo colaborativo de software, GitHub (ver https://github.com/mrava87).
Figura 1. Modelo Marmousi2, elementos estructurales, horizontes y litología. El área de estudio de la prueba de concepto se muestra en el recuadro rojo punteado (modificada de Martin et al., 2006).
El modelo de velocidad de ondas P corresponde a rocas sedimentarias y un cuerpo de sal en forma de cuña. La geometría corresponde a m(x,y) = 3,200 x 2,200 m, y malla x, y) = 4 x 4 m, Figura 2a. El modelo real mreal de reflectividad considera densidad constante g m3
y coeficientes de reflectividad de incidencia normal, Figura 2b. El espectro de potencia mreal registra la contribución de frecuencias del modelo de reflectividad, Figura 2c, más allá del contenido de frecuencia recuperado en sismología de exploración, entre 10 y 80 Hz (Biondi y Almomin, 2013).
Figura 2. a) Modelo de velocidad de intervalo de ondas P, b) modelo real de reflectividad mreal y c) espectro de amplitud en decibeles. Obsérvese que el contenido de energía va más allá de la escala típica de exploración sísmica de datos de superficie (10-80 Hz).
El experimento de escala sísmica consiste en 36 receptores, 12 fuentes impulsivas fase cero a 25 Hz, intervalo de muestreo t ms trazas sísmicas muestras por traza, y 4 bytes por muestra, generando un tamaño de
sección de 1.296 MB. El experimento se divide en cuatro procesos principales: 1) construcción del modelo, 2) cálculo de tiempos de viaje, 3) migración de Kirchhoff, y 4) migración de Kirchhoff de cuadrados mínimos.
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Con respecto a la geometría de fuentes y receptores, de izquierda a derecha, el primer receptor y fuente están a 40 m, con intervalo entre receptores y fuentes de 90 y 284 m, respectivamente, ubicándose la última fuente y receptor a 3,160 m, (Figuras 2a y 2b). Considerando la sensibilidad
LSM a errores de velocidad mayores a v Schuster 2017), el modelo de velocidad original se suaviza con un error máximo Δv = 7.5%, Figura 3. Las secciones sísmicas LSM finales se escalaron al tamaño del modelo m(x,y) = 3,200 x 2,200 m.
con respecto al modelo real de velocidad, (Figura 2a).
La Ec. 11 puede resolverse de forma iterativa a través del algoritmo de cuadrados mínimos QR (LSQR, por sus siglas en inglés), diseñado para manipular matrices grandes poco densas, de manera eficiente con base en factorización del operador directo y adjunto LTL (Strang, 1986). Para implementar el proceso iterativo (Ec. 5) hay que calcular el gradiente ∇φ(m), operación que corresponde a la migración a través del operador adjunto LkT, y los tiempos de viaje para las 432 configuraciones posibles entre las 12 fuentes y 36 receptores. Para el experimento, el tamaño del operador de
demigración LK es de 440,000 elementos[L 550 x 800 ] , y vector de datos dobs de 324,432 elementos.
Calculando los tiempos de viaje del modelo de velocidad de fondo a través de la ecuación eikonal (cálculo del tiempo de viaje fuente a receptor a través de medios complejos para una trayectoria de rayos), y geometría fuente a receptor descrita previamente, la Figura 4 muestra la imagen migrada mmig
Figura 3. Modelo de velocidad de migración con error Δv = 7.5%
Figura 4. a) Imagen migrada mmig = LTdobs. La parte superior de la imagen está afectada seriamente por la trayectoria de ondas reflejadas y refractadas entre fuentes y receptores (huella de adquisición), generando artefactos energéticos de baja frecuencia, que degradan la calidad de la imagen. b) Espectro de amplitud normalizado. La huella de adquisición concentra toda la energía en la parte de frecuencias bajas.
A través de la herramienta de cómputo en la nube, Colaboratory, y utilizando una Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU, por sus siglas en inglés) Nvidia Tesla K80 con memoria RAM de 24 GB, y rendimiento teórico máximo
de 2.91 tera operaciones de punto flotante por segundo (FLOPS, por sus siglas en inglés), el tiempo de cómputo para 20 iteraciones de migración de cuadrados mínimos con η = 0 (Ec.11) es 73.354 s, Tabla 1
Tabla 1. Tiempo de cómputo de procesamiento y representación sísmica mLS del modelo 2D Marmousi2, para 20 iteraciones, en 73.354 s, equivalente a 1.222 min.
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Representación sísmica con operadores de nitidez, p.p. 224-252
Para obtener la primera iteración de la inversión del operador de demigración (i.e., imagen migrada), es necesario calcular la Ec. 11, por lo que se genera el operador de demigración L como
Ec. 12
donde COp es el operador de convolución en una dimensión, aplicado a los datos, y SOp son los valores propagados desde el vector del modelo al vector de datos en función de tiempos de viaje entre fuentes y receptores.
Los datos observados se obtienen como
Ec. 13
donde r0 es el modelo de reflectividad de incidencia normal. Sustituyendo las Ecs. 13 y 12 en la Ec. 11 y, calculando el transpuesto del operador de demigración L, se obtiene la imagen migrada, (Figura 4).
Para calcular la imagen mLS a través de la Ec. 11, el operador de nitidez es calculado por medio de la Ec. 14 como
Ec. 14
donde LDemop calcula tiempos de viaje a través del operador de demigración de Kirchhoff. La Ec. 14 representa un sistema de ecuaciones lineales sobredeterminado y poco denso, por lo que se resuelve de forma iterativa por el algoritmo LSQR a través de la ecuación
Ec. 15
La imagen , Figura 5a, destaca de manera notable la reducción de huella de adquisición, balanceo del espectro y mejora de resolución vertical y lateral de eventos, Figura 5b
La Figura 6 muestra el efecto espectral de modelos sísmicos migrados a través de operadores adjunto y de nitidez para 20 iteraciones.
La convergencia del método LSQR se afecta seriamente por huella de adquisición y artefactos de números de
onda cortos del gradiente de la función objetivo. Para estabilizar y acelerar la convergencia LSM, se invierte el operador de demigración en un esquema de cuadrados mínimos amortiguados (Ec. 7). Los datos sísmicos están libres de ruido. Sin embargo, el proceso iterativo LSM introduce artefactos numéricos que persisten en la imagen final (Figura 5a). La mitigación efectiva de estos artefactos depende de la técnica de regularización implementada en el operador de migración.
Figura 5. a) Imagen migrada por cuadrados mínimos para 20 iteraciones mLS. En la parte superior de la imagen es cuasi eliminada la energía de ondas refractadas, compensándose la iluminación y resolviéndose reflectores asociados con la discordancia angular debajo de la cuña de sal, persistiendo dispersión numérica. Aún persisten artefactos de migración debidos a interferencia por arriba de los 1,250 m. b) Espectro de amplitud normalizado, muestra el desempeño de LSM en el balanceo de amplitudes e incremento de resolución vertical.
Figura 6. Contenido espectral de mmig mLS y para 20 iteraciones. En la imagen LSM (Figura 5a), el contenido de potencia es balanceado al atenuarse de forma drástica los artefactos de huella de adquisición, mejorando la representación sísmica del modelo geológico.
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El parámetro de amortiguamiento es un escalar positivo aproximadamente igual al 1% del valor del componente diagonal máximo del operador de demigración (Schuster, 2017), aunque algunos manuales de procesamiento sugieren un rango entre 1 y 4 %. Bajo un enfoque experimental heurístico, considerando que el valor máximo es aproximadamente 135, se realiza un análisis paramétrico de constantes η del operador de nitidez Cη, para conocer el efecto numérico y desempeño de la curva de convergencia en pocas iteraciones, estabilidad de la solución y error de imagen mLS, comparando resultados con un modelo sin amortiguar y real mreal .
Para evaluar la convergencia del experimento, se normalizó el residual de la función de costo. La Tabla 2 muestra resultados representativos del análisis de tiempo de cómputo para diferentes valores de amortiguamiento η. En verde, resalta el parámetro η = 150, que otorga un mejor desempeño de la tasa de convergencia de solución con respecto a η = 0. Después de 20 iteraciones, el error residual reduce un 12.01% y el tiempo 9.28%, Figura 7.
Tabla 2. Tiempo de cómputo de procesamiento y representación sísmica mLS del modelo 2D Marmousi2, para 20 iteraciones, con diferentes valores de amortiguamiento del operador de nitidez Cη.
Figura 7. Curva de convergencia de migración de Kirchhoff de cuadrados mínimos con operadores de nitidez, sin y con amortiguamiento, η = 0 y η = 150. La imagen migrada con η = 150 acelera la tasa de convergencia a 10 iteraciones, reduciendo el error residual 18.06% y 53.52% el tiempo de cómputo.
Los resultados de migraciones para Cη(0,150) y 20 iteraciones pueden verse en las Figuras 8a y 8b, y espectros de amplitud en la Figura 8c. Analizando la respuesta espectral del experimento (Fig. 8c), el contenido de alta frecuencia de , en color negro, por encima de , en color azul, puede asociarse con artefactos de migración de alta energía por interferencia de huella de adquisición (flechas amarillas). El operador de nitidez C η=150 atenúa de manera más eficiente la interferencia de ondas refractadas, así como múltiples dentro del cuerpo de sal (flechas blancas), obteniéndose una imagen mejor enfocada con respecto a C η=0.
Figura 8. Migración de cuadrados mínimos para 20 iteraciones. a) , b) , y c) espectros de amplitud. El operador de nitidez para η = 150 produce una imagen mejor enfocada con respecto al operador de nitidez sin amortiguamiento. En c), la energía de alta frecuencia indicada por la flecha amarilla puede asociarse con artefactos numéricos por interferencia de energía sísmica.
La ventaja del operador de nitidez amortiguado puede apreciarse comparando las Figuras 9a y 9b, con respecto del modelo real, Figura 9c. Para una comparación entre iguales, ambas imágenes están normalizadas en un intervalo de amplitudes [-1,1] y cambia la paleta de colores a azul [+1], rojo [-1]. La Figura 9b muestra un mejor enfoque de energía dentro del cuerpo de sal, atenuación de frecuencias bajas múltiples (flechas blancas), y reducción de huella de adquisición, (flechas amarillas).
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Figura 9. a) , y b) para 20 iteraciones. c) Modelo de reflectividad real mreal. La representación sísmica con operador de nitidez amortiguado enfoca mejor la energía difractada y dispersada por cambios abruptos de velocidad (flechas blancas); así compensa, de manera eficiente, artefactos numéricos por interferencia, (flechas amarillas).
De las curvas de convergencia, (Figura 7), se ha determinado que para η = 150, el operador de nitidez acelera la tasa de convergencia a 10 iteraciones. Las Figuras 10a y 10b, muestran la comparación entre para 20 interaciones y para 10 iteraciones, respectivamente. La imagen
sísmica η = 0 para 20 iteraciones (Figura 10a), se obtuvo en un tiempo de procesamiento y migración de 73.03 s. La imagen sísmica empleando η = 150 para 10 iteraciones (Figura 10b), se calculó en un tiempo de procesamiento y migración de 53.67s (Figura 10b). Lo anterior implica una
reducción de tiempo de cómputo global de 36.07%. El error relativo de ambas imágenes sísmicas, con respecto al modelo de reflectividad real mreal, se muestra en la Figura 10c. El modelo con 20 iteraciones, distribuye el error
relativo en P50 = 6.23% y P75 = 10.55%, y el modelo con 10 iteraciones, distribuye el error relativo en P50 = 4.17% y P50 = 9.10%.
Figura 10. a) para 20 iteraciones, b) para 10 iteraciones, y c) error relativo porcentual con respecto a la imagen mreal. La migración de cuadrados mínimos con operador de nitidez amortiguado η = 150, ofrece una imagen con un error sísmico (incertidumbre) menor, por una tercera parte del costo de cómputo que la migración sin factor de amortiguamiento.
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Observando el resultado del modelo de reflectividad estimado en una traza sísmica con respecto al modelo de reflectividad real, Figura 11, existe buena aproximación del operador de nitidez para η = 150 sobre la solución sin amortiguamiento. El efecto de la ondícula está implícitamente considerado en el operador de migración.
Figura 11. Resultado y para 10 iteraciones sobre una traza sísmica. Las líneas verticales en azul son el modelo de reflectividad real, la línea negra punteada representa el modelo obtenido para η = 150, y la línea roja, el modelo estimado para η = 150. El operador de nitidez, para η = 150, da una aproximación mejor al modelo real con respecto a η = 0.
Desde un punto de vista de interpretación geológica estructural, ambas imágenes de migración de cuadrados mínimos representan de forma razonable el modelo de reflectividad real. Sin embargo, existe una diferencia de tiempo de cómputo de 36.07% entre si; es decir, la imagen para 10 iteraciones, se obtuvo en aproximadamente dos terceras partes del tiempo requerido para empleando 20 iteraciones.
La Figura 12 muestra la reducción del tiempo de cómputo en cada iteración, solo del proceso de inversión (no considera los tiempos de los procesos 1 a 3, indicados en la Tabla 1, al usar operadores de nitidez con amortiguamiento y sin amortiguar.
Figura 12. Curva de convergencia de migración de cuadrados mínimos para η = 0 (línea roja) y η = 150 (línea negra). La línea azul, describe el porcentaje de reducción de tiempo de cómputo a cada iteración, para los parámetros de amortiguamiento η.
Los resultados experimentales del análisis paramétrico del factor de amortiguamiento η = 0 en el operador de nitidez en una sección de geología compleja, a partir del operador de demigración de Kirchhoff, están en la Tabla 3. Los parámetros de amortiguamiento son η = 0 y η = 150 para 20 iteraciones.
Tabla 3. Resultados del análisis paramétrico del experimento de migración de cuadrados mínimos m LS del modelo 2D Marmousi2, para 20 iteraciones y constantes de amortiguamiento η = 0 y η = 150 del operador de nitidez C . Columna 1: número de iteraciones; Columna 2: residuo normalizado para ; Columna 3: residuo normalizado para η = 150 ; Columna 4: tiempo de cómputo para η = 0 ; Columna 5: tiempo de cómputo para η = 150 ; Columna 6: reducción del tiempo con respecto a η = 0 para 20 iteraciones. El color verde resalta la reducción de tiempo de cómputo de η = 150 para 10 iteraciones, con respecto a η = 0 para 20 iteraciones.
Bajo una suposición lineal y simple, considerando el uso de recursos de cómputo equivalentes -memoria y rapidez de procesamiento- a los empleados en este experimento, la sección completa del modelo Marmousi2 se compone de aproximadamente siete subsecciones como la usada, por lo que el tiempo de migración de cuadrados mínimos sin operador de nitidez amortiguado sería de 4.22 min, y amortiguado, 1.96 min, esto es, una reducción de tiempo de 46 %, equivalente a 2.26 min.
El corolario no es que la representación sísmica del subsuelo sea un problema computacional imposible, sino sensibilizar en relación a la dificultad de cómputo y dilucidar líneas
de investigación pendientes de abordar por la academia e industria mexicanas frente a un problema de clase mundial, máxime cuando la tendencia de amplitud de datos y complejidad de los algoritmos crece y demanda recursos humanos calificados, capaces de afrontar el problema.
Conclusiones
• n el diseño del operador de nitdez la selecci n del parámetro de amortguamiento es un proceso e perimental heurístco poco discutdo y entendido en la práctca y literatura geocient ca. A través de
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prueba y error de diferentes constantes, pueden obtenerse buenos resultados para un conjunto de datos sísmicos, pero no necesariamente válidos para cualquier otro conjunto de datos. En escala industrial, el tempo disponible para pruebas de parámetros libres es restringido a la duración del proyecto, por lo que es necesario idear mecanismos para acelerar la selección de constantes.
• La migración de cuadrados mínimos es un proceso computacionalmente costoso, por lo que manipular el contenido de energía, reforzando la diagonal principal del operador de nitdez a través del parámetro de amortguamiento ha permitdo para este experimento, estabilizar y acelerar la proyección del espacio de datos al espacio de modelos en menos iteraciones. n general el reto geo sico es obtener un modelo de re ectvidad aceptable con menor costo de c mputo e incertdumbre sísmica.
• Si el modelo de velocidad es adecuado, la migración de cuadrados mínimos ofrece rendimientos superiores a la migración en profundidad antes de apilar y de tempo reverso mitgando efectos de submuestreo iluminación y artefactos numéricos por interferencia, obteniendo modelos de re ectvidad de mayor resoluci n vertcal y lateral para geologías comple as.
• Los operadores L y nitdez C tenen una enorme gama de aplicaciones en procesamiento y transformación de datos sísmicos, en la conversión de trazas ac stcas a trazas elástcas y de datos viscoac stcos a ac stcos en migraci n en tempo y en profundidad y regularización de datos sísmicos en representación sísmica basada en inversión.
Referencias
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Semblanza de los autores
Douglas Alberto Gómez Reyes
Ingeniero Geofísico en 2013 y grado de Maestro en Ingeniería Geofísica en 2022, ambos por la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México. Sus áreas de interés profesional son representación (migración, modelado, tomografía e inversión), procesamiento e interpretación de datos sísmicos con objetivos estratigráficos y caracterización geomecánica basada en modelos de velocidad e impedancia sísmicas. Se desempeña como jefe de proyectos de la Dirección de Servicios en Exploración y Producción del Instituto Mexicano del Petróleo (IMP), en la línea de negocio de incorporación de reservas. Es miembro de las asociaciones profesionales AMGE, EAGE y SEG, y ha dirigido dos tesis de nivel licenciatura.
Sergio Chávez Pérez
Obtuvo los títulos de Ingeniero Geofísico en 1984 en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM); de Maestro en Ciencias (Geofísica) en 1987 en la Universidad de Carolina del Sur, EEUU; y de Doctor en Geofísica en 1997 en la Universidad de Nevada, en Reno, EEUU.
Actualmente es investigador en sismología de exploración en la Dirección de Tecnología de Producto del Instituto Mexicano del Petróleo, (IMP) y profesor de asignatura en la Facultad de Ingeniería de la UNAM y Posgrado del IMP, en la Ciudad de México.
Sus áreas de interés profesional son representación sísmica (migración, modelado, tomografía e inversión), procesamiento de datos sísmicos y transformación de campos de ondas, interpretación de datos sísmicos y propagación de ondas sísmicas.
Es Editor Asistente de la revista GEOPHYSICS y mantiene muchas actividades de servicio profesional en la Sociedad de Geofísicos de Exploración (SEG, por sus siglas en inglés). Forma parte, en la SEG, de la Junta Directiva, y de los Comités Asesor para Latinoamérica y de Investigación, habiendo presidido ambos. Pertenece también a las asociaciones profesionales AAPG, AGU, AMGE, EAGE, GCSSEPM, GSA y GSH.
Aplicación
del triple indicador para caracterizar el sistema poroso, (TISP)
Juan Gerardo del Ángel Morales Pemex
Artículo recibido en mayo-revisado-evaluado y aceptado en junio 2024
Resumen
El descubrimiento de nuevos campos también ha traído nuevos desafíos, ya que los yacimientos encontrados presentan mayor dificultad para interpretar sus propiedades petrofísicas y estimar un volumen original representativo.
Hay dos razones por las que esto se vuelve complejo, la cantidad reducida de datos disponibles; obtenidos en la perforación del pozo, y la roca, que presenta sistemas porosos menos bondadosos que aquellos observados en los enormes campos descubiertos treinta años atrás.
La última fase del modelado petrofísico considera la obtención de los espesores netos, que resulta en la estimación del espesor de roca, con posibilidad de aporte comercial de hidrocarburos. Con estos datos se estima a nivel de campo, dentro del modelo estático, el volumen original de hidrocarburos que se emplea para la estimación de reservas y posterior desarrollo del campo, encontrando que algunos de los nuevos descubrimientos no han podido sostener el cálculo y tienen que ajustarse a los resultados de los pozos de desarrollo, lamentablemente a la baja.
La roca presenta impregnación, pero no necesariamente volumen comercial de hidrocarburos, orillando a los especialistas a modificar los volúmenes. Aquí cabe la pregunta ¿Qué tareas deben realizarse para darle mayor certidumbre a los cálculos?
El propósito de este trabajo es proponer una estimación de pseudo espesores netos, llamada triple indicador de sistemas porosos (TISP) que se obtiene en función del análisis de los registros básicos, y previo a la evaluación petrofísica clásica, con la finalidad de darle soporte a los espesores netos, y reducir la incertidumbre de los cálculos volumétricos.
Palabra clave: Triple indicador, sistema poroso, petrofísica clásica.
Application of the triple indicator to characterize the porous system, (TISP)
Abstract
The discovery of new fields has also brought new challenges, since the deposits found are more difficult to interpret their petrophysical properties and estimate a representative original volume.
There are two reasons why this becomes complex, the reduced amount of data available; obtained in the drilling of the well, and the rock, which presents less benign porous systems than those observed in the enormous fields discovered thirty years ago.
The rock has impregnation, but not necessarily a commercial volume of hydrocarbons, leading specialists to modify the volumes. Here the question arises: What tasks should be carried out to give greater certainty to the calculations?
The purpose of this work is to propose an estimation of net pseudo thicknesses, called triple indicator of porous systems (TISP) that is obtained based on the analysis of the basic well logs and prior to the classical petrophysical evaluation, in order to support the net thicknesses, and reduce the uncertainty of the volumetric calculations.
Keywords: Triple indicator, porous system, classical petrophysics.
Introducción
La información sísmica y los estudios geológicos regionales y locales ayudan a entender el contexto de las rocas cortadas por el pozo, se puede comprender con estos datos los efectos de la tectónica, la dimensión de los cuerpos geológicos, el ambiente de depósito, y los procesos diagenéticos, entre otros.
El software para efectuar las evaluaciones petrofísicas es interactivo y amigable; permite un análisis de datos muy bueno, cuyos gráficos actualmente son de lo mejor en la historia del procesamiento de registros.
Las herramientas de registro a nivel de pozo ofrecen una tecnología magnífica que puede aplicarse a cualquier tipo de pozo; el mercado es muy amplio y las soluciones diversas.
Las mediciones efectuadas, al terminar el programa de toma de registros geofísicos de pozo, son la conclusión del trabajo de la toma de información para fines de análisis y evaluación petrofísica y su calidad; cantidad e interpretación contribuirán al desarrollo del campo.
Todo lo anterior ahora se concentra en construir el modelo petrofísico, que hoy en día se puede efectuar en menor tiempo gracias al software; sin embargo, en este artículo se discutirá el sentido geológico. La petrofísica siempre ha intentado construir un modelo que haga honor a la geología, ver las mediciones como respuestas de la roca y no como simples números, y para esto es necesario retomar el camino del análisis de los datos antes de ingresarlos al software.
La roca habla a través de las mediciones, porque todas ellas tienen un principio físico y la aparición de ciertas anomalías permite observar el efecto de la geología en los depósitos rocosos.
Por ejemplo, un pozo perforado con presencia de derrumbes, indica en relación a la competencia geológica de la roca y de sus propiedades geomecánicas; un registro de rayos gama
creciente o decreciente habla de una transgresión o una regresión y no solo de un volumen de arcilla, una resistividad plana o con sobresaltos habla de un medio con cierta heterogeneidad y las altas o bajas resistividades hablan de compacidad, de arcillosidad o de interfase de fluidos, la porosidad neutrón, la densidad y el registro sónico hablan de la litología y de la porosidad, pero también de los efectos de la diagénesis y de la tectónica.
Es muy recomendable que la caracterización petrofísica tome en cuenta y analice el dato original sin ningún tipo de procesamiento, lo cual permitirá ver, de primera mano, las características geológico-petrofísicas de la roca perforada y luego, mediante el procesamiento del registro se concretan las ideas, en condiciones de consistencia y coherencia.
De acuerdo con lo anterior, y en términos del sistema poroso, se propone tomar en cuenta algunos indicadores derivados de los registros neutrón-densidad, rayos gamma y registro sónico. A estos análisis de los sistemas porosos en este trabajo se les denomina Triple indicador del sistema poroso (TISP).
Primer indicador
índice de Fractura Matriz (IFM)
Descripción
El primer indicador (IFM) depende de la relación de los registros de neutrón y densidad, los cuales responden al índice de hidrógeno y al de electrones, respectivamente; proporcionando una estimación para la magnitud de porosidad y el tipo de litología; para el caso específico de los carbonatos ayudan a definir si se trata de dolomías o calizas. Estos registros mantienen una cierta separación entre ellos en función de la escala; normalmente para carbonatos se emplea, para neutrón. Una escala de 0.45 a -0.15 P.U. Y para densidad una escala de 1.95 a 2.95 Gr/CC.
Se sabe que, en términos cualitativos, si estas curvas se juntan tienden a ser calizas y si se separan tienden a ser dolomías, aunque hay casos particulares como las calcarenitas que tienen un comportamiento diferente.
Pero la separación de estas curvas también tiene que ver con los sistemas porosos presentes; por ejemplo, en una roca dolomitizada se espera que las curvas se separen, pero si éstas se juntan y generan “picos” de alta porosidad y baja densidad, se entiende que están afectadas por un cierto sistema poroso dominante, asociado a las fracturas, y si no se presentan “picos” entonces puede suponerse un sistema poroso que tiene que ver con la matriz, es decir, con la roca presente (del Ángel 2012)1
Tratando de caracterizar el sistema poroso se puede emplear el coeficiente obtenido del cociente entre la porosidad neutrón y la porosidad densidad, para definir si se trata de un medio fracturado o uno dominado por matriz y/o por disolución. Si el coeficiente (PhiD/PhiN) es mayor a 0.7, se marca con una bandera numérica, y eso permitirá observar los contrastes entre los sistemas porosos y calcular un pseudo espesor neto.
Principio
Llámese porosidad a la cuantificación de los poros, conforme a los métodos establecidos en los registros geofísicos de pozo, y sistema poroso a la geometría que guarda esta porosidad. Las rocas carbonatadas pueden tener la misma magnitud de porosidad, pero con sistemas porosos completamente diferentes. Gráficamente se pueden identificar los sistemas porosos de acuerdo con la conducta observada en los registros de neutrón-densidad, Figura 1
1 Del Angel Morales, J.G. Método de análisis del índice de fracturamiento y disolución (MA_IFD) para la caracterización del sistema poroso de las rocas carbonatadas cretácicas del campo KMZ. Memorias del Congreso Mexicano del Petróleo 2012.
Figura 1. Indicadores gráficos de un sistema poroso con base en registros de neutrón-densidad, en rocas dolomitizadas.
Juan Gerardo del Ángel Morales
Metodología
1. Los registros geo sicos de pozo pasan por el control de calidad.
2. Se efectúan las correcciones ambientales.
3. Se estman las porosidades neutr n y densidad.
4. Se calcula el coe ciente de porosidad entre ambas porosidades (PhiD / PhiN).
a. Si el coe ciente tende a cero las porosidades son muy distntas y en el grá co Figura se asocia al modelo donde la presencia de fracturas es menor, (se observa separación entre NeutrónDensidad).
b. Si el coe ciente tende a uno las porosidades son muy similares y en el grá co Figura se asocia al modelo donde la presencia de fractura es mayor, (se observa separación mínima o nula entre Neutrón-Densidad).
Ejemplo
5. Cuando el coe ciente PhiD PhiN es mayor ue . (basado en las pruebas de sensibilidad), la bandera adquiere el valor numérico de 2.
6. Cuando el coe ciente PhiD PhiN es menor ue . entonces la bandera adquiere el valor numérico de 1, para indicar un sistema poroso menos fracturado; por ende, más compacto y con posible presencia de vúgulos.
7. El IFM (índice de fractura-matriz) se conforma de los valores numéricos 1 y 2, lo que permite una ident caci n de los sistemas porosos. Figura 2.
8. Se estiman los pseudo espesores netos en función del IFM.
Figura 2. Obtención del IFM (índice de fractura-matriz).
Segundo indicador
índice Radiactivo de Fractura (IFR)
El segundo indicador (IFR) se basa en la radiactividad natural de las rocas, medida con la herramienta denominada espectroscopía de rayos gamma (su nombre varía de compañía a compañía); se requiere disponer de la versión que puede medir la radiactividad asociada a thorio, potasio y uranio.
Este registro normalmente se ha usado para caracterizar el volumen y tipo de arcilla, en diferentes litologías, pero resulta que es un indicador excelente del sistema poroso en formaciones calcáreas con mucha complejidad, sobre todo en rocas con presencia de microporosidad, con mucha dificultad para la identificación de fracturas.
De acuerdo con la Sociedad Geológica Mexicana (SGM), la exploración superficial en busca de yacimientos de uranio permite tres observaciones muy interesantes: (https://www.sgm.gob.mx/Web/MuseoVirtual/ Aplicaciones_geologicas/Caracteristicas-del-uranio.html )
1. El uranio puede depositarse a manera de sales usando como medio el paso de los uidos a través de los sistemas porosos.
2. l uranio depositado presenta cantdades muy pe ueñas pero su radiactvidad puede medirse con cierta facilidad (no es riesgosa para el ser humano).
3. La radiactvidad del uranio de a una huella ue se asocia al sistema poroso dominado por fracturas.
Aplicando estas observaciones a la medición radiactiva a nivel de pozo, se puede obtener la respuesta de la radiación de uranio (U) mediante una diferencia entre la curva GR y CGR.
GR mide los tres componentes (Th, K y U) y la curva CGR mide solo dos (Th y K), cuando se calcula CGR-GR se obtiene la curva que muestra las cuentas de radiación debida a uranio (U). A partir de esta curva se puede obtener un indicador de fracturas en función del contraste y la magnitud (IFR), Figura 3
En las rocas carbonatadas de México, la curva de uranio muestra un contraste, que se hace evidente en muchos pozos perforados por PEP (Pemex Exploración y Producción), que hace que este índice sea muy útil.
Principio
Cuanto mayor sea la magnitud de la radiación debido a U, la presencia de fractura será más probable, ya que teóricamente se asocian directamente (no perder de vista el contraste de U).
3. Indicador gráfico del sistema poroso en función de la radiación U, en rocas carbonatadas.
Juan Gerardo del Ángel Morales
Figura
Metodología
1. Se veri ca la disponibilidad y calidad del registro de Rayos Gamma
2. Se calcula la curva U (radiación por uranio) = GR-CGR
3. Se tene ue cuando es mayor a unidades e isten más probabilidades de la presencia de un sistema fracturado; las manifestaciones de gas, pérdidas totales y caracterización de fracturas con registros de imágenes, así lo corroboraron en varios pozos.
4. Se calcula el coe ciente de radiaci n.
a. Cuando U es mayor a 25 se toma la bandera numérica igual a 2.
b. Cuando U es menor a 25, la bandera numérica es igual a 1.
5. El IFR (índice de fractura por radiación U) se conforma de los valores numéricos 1 y 2, lo que permite una ident caci n de los sistemas porosos Figura 4
6. Se estman los pseudo espesores netos en funci n del IFR.
U).
Tercer indicador índice del Exponente de Cementación Sónico (IFMS)
El tercer indicador (IFMS) tiene que ver con el análisis del registro sónico, el cual por diseño no presenta correcciones ambientales y de acuerdo con su principio de funcionamiento, mide el tiempo de tránsito de una señal acústica, sobre el medio, de un punto a otro.
La señal se desplaza muy rápido en las zonas menos porosas y se atenúa al encontrar un medio con mayor conectividad,
debido a los sistemas porosos y fluidos presentes en esos poros.
El registro sónico tiene muchas aplicaciones, pero las principales tienen que ver con la magnitud de la porosidad y con la identificación de litología. Las herramientas más modernas obtienen un registro del tiempo de tránsito de la señal P y de la señal S, que pueden procesarse para identificar las zonas asociadas al sistema fracturado.
Ejemplo
Figura 4. Obtención del IFR, (índice de fractura por radiación de
La porosidad que se estima a partir de este registro normalmente proporciona los valores más bajos, de todos los registros que permiten estimar la porosidad, por lo que no es muy favorecida por los especialistas; sin embargo, en esa desventaja radica su fortaleza. Debido a que la señal intenta moverse por el medio más rápido, por lo que se puede suponer que, si el medio no presenta un sistema poroso muy complejo, el tiempo de tránsito será homogéneo sin cambios bruscos en su conductividad, pero si el medio es fracturado aparece un sobresalto en la magnitud del tiempo de tránsito.
Para intentar potenciar esa conducta (sobresaltos de la señal), se pueden usar las ecuaciones para calcular el exponente de cementación “m”, que teóricamente se asocia a la identificación de los sistemas porosos. Personalmente me parece que la ecuación de Orlando Gomez Rivero, para estimar el exponente de cementación, es muy adecuada para carbonatos; sin embargo, como la idea es obtener un
indicador de fracturamiento, puede emplearse alguna otra sin problema.
Entonces se calcula el exponente de cementación “m” usando como entrada la porosidad derivada del registro sónico y dependiendo de su resultado se coloca una bandera, donde los valores por debajo de cierto valor de “m” se asocian a fracturas lo cual nos permitirá estimar un pseudo espesor neto, Figura 5
Principio
La conducta de la porosidad sónica, en una roca calcárea, puede traducirse a valores del exponente de cementación “m” para identificar el sistema poroso dominante. En este caso “m” no se utiliza como entrada para la ecuación de Sw, sino solo como indicador del sistema poroso.
5. Indicador gráfico del sistema poroso con base en la respuesta de registro sónico (DT) y ecuación de “m” de Gómez Rivero para rocas carbonatadas.
Figura
Metodología
1. Se veri ca disponibilidad y calidad del registro s nico.
2. Se calcula la curva de porosidad (Willie).
3. Se estma el e ponente de cementaci n m” (Rivero, 1975)2 (Rivero, 1976)3 (Rivero, 1981)4 empleando la porosidad sónica.
4. Teóricamente un valor de “m” menor a 2 es un indicador de fracturas Log Interpretaton Charts SLB)5 , (Figura 6).
5. Se calcula el valor del coe ciente m .
a. Cuando es menor a 2 toma la bandera numérica es igual a 2.
b. Cuando es mayor a 2 toma la bandera numérica es igual a 1.
6. El IFS (índice de fractura por sónico en función de “m”) se conforma de los valores numéricos 1 y 2, lo ue permite una ident caci n de los sistemas porosos, (Figura 7).
7. Se estman los pseudo espesores netos en funci n del IFS.
Figura 6. Definición del exponente “m”, (Formation resistivity factor versus porosity).
2 Gómez Rivero, O., Registros de pozos, parte 1. Teoría e interpretación; Primera Edición México DF, 1975.
3 Gómez Rivero, O. A practical method for determining cementation exponents and some other parameters as an aid in well log analysis. The Log Analyst, USA 1976.
4 Gomez Rivero O. A conciliatory porosity exponent relationship; its application to practical well log analysis. SPWLA, USA 1981.
5 Schlumberger; Principios/Aplicaciones de la Interpretación de Registros; Schlumberger Limited, Nueva York. 3-1 pp.
Ejemplo
EB = 100 mv
Pseudo EN Fractura = 10%
Pseudo EN Matriz = 90%
Figura 7. Obtención del IFS, (índice de fractura por sónico-m).
Aplicación práctica de TISP
Con el fin de mostrar la aplicación del método TISP, se eligió un pozo y se ejecutaron los pasos marcados en la metodología, Figura 8
Con el fin de que la aplicación fuera práctica, se estimaron los espesores netos empleando la forma clásica y se compararon con lo obtenido mediante la metodología propuesta (TISP), Figura 9
Juan Gerardo del Ángel Morales
1 Medio Matricial o vugular 2 Medio fracturado
Figura 8. Obtención de los índices de sistema poroso en el pozo de prueba.
Pozo-Prueba-1
Espesor total 347 EN Espesor Neto clásico (m) 140
Espesor Neto IFM (%) 40
Espesor Neto de Fractura IFM (m) 143
PseudoEN-IFM Espesor Neto IFM (%) *BH 41
Espesor Neto de Fractura IFR (m) 83
PseudoEN-IFR Espesor Neto IFR (%) *BH 24
Espesor neto de Fractura IFS (m) 55
PseudoEN-IFS Espesor Neto IFS (%) *BH 16
*BH. Espesor neto corregido por calidad de agujero
= 16 %
Máxima diferencia EN versus TISP = 24%
Figura 9. Obtención de los espesores netos en el pozo de prueba.
Con base en estos resultados, el petrofísico ya puede tomar un criterio para el cálculo final de los espesores netos, que se emplearán en la estimación del volumen original de hidrocarburos, considerando las implicaciones de su decisión.
Conclusiones
1. La metodología TISP permite un análisis del sistema poroso, basado en la respuesta de las mediciones de índice de hidrógeno, índice de electrones, radioactvidad y señal ac stca.
2. La calidad de agu ero y de los registros geo sicos de pozo es vital para el análisis.
3. TISP se puede emplear para la caracterización de fracturas, como método inicial previo al procesamiento de las herramientas especiales y los datos geológicos.
4. TISP se puede comprobar mediante la observación de las manifestaciones de gas, pérdidas de lodo e interpretación de fracturas de los registros de imágenes.
5. Se propone TISP como un método de ajuste de los espesores netos, cuyos valores se introducen directamente a la estmaci n del volumen original con el ob etvo de darle soporte a los cálculos reducir la incertdumbre de los espesores e incrementar la certdumbre de la producci n y comercialidad.
Agradecimientos
Se agradecen los comentarios al manuscrito realizados por Guillermo Gallaga Gómez, colaborador de la disciplina de petrofísica de la STEP.
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Del Ángel Morales, J. G. 2012. Método de Análisis del Índice de Fracturamiento y Disolución (MA_IFD) para la Caracterización del Sistema Poroso de las Rocas Carbonatadas Cretácicas del Campo KMZ. Congreso Mexicano del Petróleo 2012, Ciudad de México, México, septiembre 9-13.
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Aplicación del triple indicador para caracterizar el sistema poroso, (TISP), p.p. 253-264
Semblanza del autor
Juan Gerardo del Ángel Morales
Ingeniero Geofísico (1988-1993) por el Instituto Politécnico Nacional.
Más de 25 años de experiencia en el ámbito del modelado petrofísico.
Diplomado en petrofísica (2004), Petrofísico experto por el Instituto Mexicano del Petróleo, (hasta el 2011).
Asesor en evaluación petrofísica para Pemex, IMP, PETROBRAS.
Conferencista y escritor en foros como la AIPM, AMGP, IMP, diversas jornadas técnicas y congresos de Registros Geofísicos de Pozos (2001, 2005 y 2006), CMP2012, CM2013, CMP2014, CMP2015, CMP2016, CMP2023
Petrofísico experto en el Activo de Producción Ku-Maloob-Zaap (2011-2018) y líder petrofísico de la Gerencia de certificación de reservas. STEP (2018-2021).
Actualmente Líder de disciplina petrofísica PEP-STEP (2021 a la fecha), e instructor interno de PEP.
Análisis integral de yacimientos de gas y condensado con zona
de petróleo
César Israel Méndez Torres
Humberto Iván Santiago Reyes
Jorge Enrique Paredes Enciso
Nancy Peregrino Chávez
PEP-STEP
Artículo recibido en junio de 2024-evaluado y aceptado en julio de 2024
Resumen
El presente trabajo se enfoca en el análisis de un yacimiento de gas y condensado con una zona de petróleo original, explorando fenómenos poco comunes, algunos escasamente o no documentados en la literatura. Para este tipo de yacimientos, la disminución de la presión del yacimiento durante la explotación conduce a la condensación en la capa de gas y la liberación de gas en la zona de petróleo, resultando en un desplazamiento del contacto gas-petróleo.
A través del análisis de °API y la Relación Gas Petróleo (RGP), se reconstruye la historia de producción de gas para optimizar los resultados de los estudios de ingeniería de yacimientos. Como resultado del análisis se logró mapear el avance del contacto de gas-petroleo a condiciones originales de explotación y por último, se calculó del volumen original de hidrocarburos en el yacimiento.
Se destaca la importancia de comprender la dinámica de estos yacimientos para maximizar el factor de recuperación a través de un programa de desarrollo (terminación de pozos, implementación de sistemas artificiales y recuperación secundaria) adecuado para aprovechar la energía del casquete de gas y la riqueza de la zona de condensados.
Palabras clave: Yacimiento de gas y condensado con zona de petróleo, avance de contacto gas-petróleo, monitoreo de contactos con °API
Integrated reservoir analysis of gas and condensate with an oil zone
Abstract
This study focuses on the analysis of a gas and condensate reservoir with an original oil zone, exploring uncommon phenomena, some of which are scarcely or not documented in the literature. For this type of reservoir, pressure depletion during production leads to condensation in the gas cap and gas liberation in the oil zone, resulting in a shift of the gas-oil contact.
By analyzing °API gravity and the Gas-Oil Ratio (GOR), the gas production history is reconstructed to optimize reservoir engineering studies. As a result of the analysis, the progression of the gas-oil contact under original production conditions was mapped, and the original hydrocarbons in place were calculated.
The importance of understanding the dynamics of these reservoirs is emphasized to maximize the recovery factor through a development program (well completions, artificial lift systems, and secondary recovery) suitable to harness the energy of the gas cap and the richness of the condensate zone.
Keywords: Gas and condensate reservoir with an oil zone, gas-oil contact progression, contact monitoring with API gravity.
Introducción
Existe un tipo de yacimientos denominado en la literatura como de gas y condensado con zona de petróleo, en este tipo de yacimientos se puede encontrar una zona de transición o un contacto gas condensado - petróleo definido (para propósitos de este trabajo se denominará CGP), en el cual, el gas se encuentra saturado en su punto de rocío retrógrado y el petróleo se encuentra saturado en su punto de burbuja, por lo que al disminuir la presión del yacimiento producto de la explotación de éste, se produce una condensación retrograda en la capa de gas y liberación de gas en la zona de petróleo. El gas liberado de la zona de petróleo se mezclará con el existente en la capa de gas mientras que el condensado generado en la zona de gas se mezclará con la zona de petróleo. La combinación de estos fenómenos produce un movimiento del CGP (o de la zona de transición) conforme ocurre la explotación del yacimiento y actúan los mecanismos de empuje.
Considerando la segregación de fluidos debido a la gravedad, la presión del yacimiento aumenta con la profundidad, debiendo tener un gradiente mayor en la zona de petróleo debido a la mayor densidad. Sin embargo, en el CGP la presión de burbuja será igual a la presión de rocío, por arriba de dicho contacto, la presión de rocío es menor al igual que la presión de burbuja debido a la mayor presencia de componentes pesados conforme incrementa la profundidad. Para el caso en que la diferencia de densidades es muy reducida, puede no observarse una zona de transición gas a líquido definida.
En la Figura 1 se muestran los diagramas de fases del gascondensado y del petróleo en equilibrio, figura 1b, una esquemática de la distribución de fluidos en un yacimiento de gas condensado con zona de petróleo y figura 1c, el comportamiento que tendrá la presión de saturación en función de la profundidad.
Figura 1. a) Diagrama de fases de los fluidos, b) esquema de un yacimiento de gas-condensado con zona de petróleo, c) comportamiento de la presión de saturación contra la profundidad.
Un punto clave en los yacimientos de gas-condensado con zona de petróleo, es que puede existir una columna de fluidos con variación composicional que va desde un gas rico en condensado en la parte alta del yacimiento, un fluido crítico en la zona intermedia y un petróleo volátil a negro en la parte inferior. En ocasiones no existe como tal un contacto gas-petróleo, sino una zona de transición.
La fuerza de gravedad y cambios en la temperatura debido al gradiente geotérmico son las principales causas de la variación composicional de los fluidos en yacimientos con altos espesores o con cambios de profundidad significativos por un alto echado. Los componentes de la mezcla migran de acuerdo con el efecto de barodifusión, que es la difusión
de componentes debido a cambios de presión por efectos gravitacionales. Por otra parte, la termodifusión ocurre cuando existe la difusión de componentes debido a la temperatura por un incremento en la profundidad. Autores como Hoier y Whitson señalan otras posibles causas, las cuales son: convección térmica inducida y la migración incompleta, equilibrio transitorio, precipitación de asfáltenos durante la migración, precipitación de parafinas y aromáticos en las fracciones pesadas, biodegradación, variaciones regionales de C1 y migración diferencial desde varias rocas madre en diferentes unidades de flujo.1,2,4.
En la Figura 2 se muestra el comportamiento esperado de la RGP y °API durante el agotamiento de los diferentes tipos de
yacimientos. En todos los casos, excepto en yacimientos de gas húmedo y seco, se observa que la RGP aumenta cuando la presión de yacimiento cae por debajo de la presión de saturación, para el caso de un gas húmedo la RGP permanece constante y en un gas seco no hay formación de líquido.
Los °API también tienden a aumentar a presiones por debajo de la presión de saturación, siendo mayor el aumento en el caso de yacimientos de gas y condensado debido a la condensación retrógrada en el yacimiento.
Caso de estudio
Antecedentes
El yacimiento analizado se encuentra ubicado a 20 km al Noroeste de la ciudad de Villahermosa Tabasco. Inicia su etapa productiva en el año 2019 con la perforación hasta el momento de 9 pozos, de los cuales 8 se encuentran operando. Geológicamente, el yacimiento se compone por carbonatos tipo brechas depositados durante el mesozoico a una profundidad aproximada de 5,500 metros.
La principal formación productora es el Cretácico con un área aproximada de 9.0 km2 de rocas de carbonato y una
profundidad de 5,573 m, con una porosidad del 5% y una permeabilidad de 35 mD. Originalmente se conceptualizó como un yacimiento de gas y condensado de 48°API con una temperatura de 148 °C, presión inicial 308 kg/cm2 y actualmente se estima una presión estática de 215 kg/cm2.
El volumen original documentado previo a este trabajo era de 29.57 MMbl de condensado y de 220.04 MMMpc de gas. Con una Np a diciembre de 2023 de 16.3 MMbl y una GP de 80.2 MMMpc. Teniendo factores de recuperación son de 76% y 54% para el petróleo y gas respectivamente, valores que no son consistentes para un yacimiento de gas y condensado bajo saturado a condiciones iniciales de explotación.
César Israel Méndez Torres, Humberto Iván Santiago Reyes, Jorge Enrique Paredes Enciso, Nancy Peregrino Chávez
Figura 2. Comportamiento de la RGP y °API en el tiempo.
Figura 3. Sección transversal y mapa estructural.
En cuanto a su vida productiva se puede dividir en tres partes, Figura 4:
Etapa 1 (2019-2020). En julio de 2019 se inicia el desarrollo del yacimiento con los pozos P-203, P-204 y P-205 con una presión inicial cercana a los 308 kg/cm2. Por medición se tiene una RGP de 1575 m3/m3, 47.3 °API y una densidad relativa del gas de 0.674.
Etapa 2 (2020-2021). En septiembre de 2020 se incorpora a producción el pozo P-206 y en noviembre de ese año el pozo P-208. En este periodo de tiempo se observa decremento de los °API en algunos pozos.
Etapa 3 (2021-2023). Inicia su declinación, se intuye que el yacimiento se encuentra por debajo de la presión de rocío presentando en un inicio incremento de condensados y disminución en la producción de gas (no se cuenta con
PVT representativo del campo) y en la RGP medida. En septiembre de 2021 se incorporan a producción el pozo P-209 y en febrero de 2022 el pozo P-210 con una RGP de 197 m3/m3, 37.35 °API y una densidad relativa del gas de 0.728. Debido a la disminución en el gas de producción algunos pozos dejan de aportar fluidos en superficie por igualación de presiones en cabeza.
En diciembre 2021, abril y octubre 2022 se iguala el pozo P-204, en octubre y noviembre 2022, se iguala el pozo P-207, por lo que es necesario implementar la reducción de la presion de la línea de descarga y el Bombeo Neumático Autoabastecido.
Durante el año 2024 se ha implementado el Bombeo Neumático Autoabastecido con lo cual se han alcanzado gastos de líquido mayores a 2,000 bd.
Figura 4. Comportamiento de producción de petróleo y gas por pozo.
Como se puede apreciar en la Figura 5 A), a pesar de que los pozos han entrado a distintas fechas, los gastos de producción de petróleo son similares, mientras que para el caso del gas se observa una disminución de los gastos producidos en los últimos pozos a la fecha de entrada a producción. Este comportamiento se refleja en la producción acumulada de gas principalmente, mientras que para el petróleo todos los pozos siguen un comportamiento similar, figuras 5 b) y c).
Figura 5. a) Comportamiento gastos iniciales de gas y petróleo por pozo, b) Producción acumulada de petróleo contra años operando, c) Producción acumulada de gas contra años operando
Desarrollo
Un hecho importante y que detonó parte del presente análisis, fue el monitoreo del comportamiento de los °API3, valores que son obtenidos a partir de muestras de superficie
y que en un inicio promediaban 47.3°API, posteriormente inicia cierto incremento hasta alcanzar los 49.8°API, para posteriormente disminuir drásticamente a 37.3 °API, lo cual representa una variación de más 10 °API, como lo muestra la Figura 6.
César Israel Méndez Torres, Humberto Iván Santiago Reyes, Jorge Enrique Paredes Enciso, Nancy Peregrino Chávez
En cuanto al comportamiento de RGP se validaron los valores reportados diarios contra los valores medidos encontrando algunas inconsistencias de disminución abrupta o valores constantes durante largos periodos de tiempo, siendo el
pozo P-204 el más notable, Figura 7. Sin embargo, se observó disminución de la RGP de valores mayores a 1,500 m 3/m 3 a cerca de los 200 m3/m3.
7. Comportamiento de RGP medida contra reportada.
Para corregir dichos valores de RGP que por consiguiente impactan en la producción diaria y producción acumulada, se realizó una regresión entre el comportamiento observado en los °API y la RGP. Es decir, a cada valor medido de RGP según la fecha, se le asoció el valor correspondiente de °API visto en el pozo medido, dichos valores fueron graficados y se les asoció una regresión como se muestra en la Figura 8a La historia de producción de gas fue reconstruida en función de los °API vistos mes con mes en cada pozo y la regresión obtenida previamente. Como se puede observar en la
Figura 8b, en cuanto a producción acumulada los valores son similares, sin embargo, la distribución es distinta. La efectividad de este procedimiento se calibró en cada pozo graficando la producción de gas diaria estimada (línea roja continua), producción de gas diaria reportada (línea negra continua), producción de gas medida (cuadros dorados), producción de gas acumulada estimada (línea roja punteada) y producción de gas acumulada reportada (línea negra punteada) Figura 9.
Figura 6. Comportamiento de °API por pozo.
Figura
8. a) Regresión de °API vs RGP, b) Comparativa de producción diaria y acumulada reportada contra estimada.
Figura 9. Comparativa de gas reportada, medida y estimada, por pozo.
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Figura
Parte de la justificación de dicho ajuste de la RCG con los °API se debe a que durante el desarrollo del análisis se observó que los pozos más altos estructuralmente fueron los que alcanzaron mayores valores de °API y los últimos en empezar a disminuir, mientras que los pozos más profundos fueron los que manifestaron los valores de °API más bajos
y a tiempos más cortos, Figura 10. Adicionalmente al correlacionar la fecha en que se alcanzó el mayor valor de los °API con la base del intervalo y la cima del intervalo con la fecha en que se estabilizaron los °API en los valores bajos, es posible usar los °API como un marcador de un avance en el contacto de gas petróleo, Figura 11
Figura 10. Comportamiento de °API vs tiempo y profundidad del intervalo productor.
Figura 11. Empleo de los °API como trazador de avance del contacto gas-zona de petróleo.
Resultados
Una vez mapeado el avance del contacto de gas-petróleo se realizó el ejercicio de graficar la producción acumulada de
condensado (petróleo) y de gas contra la profundidad, de tal forma que se estimó la profundidad entre 5,350 y 5,413 mv a una Np, Gp =0 , es decir, el CGP original, Figura 12.
Figura 12. Estimación del contacto original gas –petróleo.
Empleando el volumen poroso del yacimiento contra la profundidad y con el valor obtenido del CGP se determinó el volumen original de gas y se ajustó un balance de materia mediante el cual se pudo reproducir satisfactoriamente el comportamiento de presión. Adicionalmente se realizaron
múltiples sensibilidades al volumen de la zona de petróleo y a la posible presencia de un acuífero bajo la premisa de reproducir el avance del CGP y un contacto agua – petróleo (CAP). Para lo cual se logró con éxito como se muestra en la Figura 13.
Figura 13. Ajuste de Pws por BM y estimación de avance de contactos.
De la sensibilidad realizada al volumen de la zona de petróleo, se determinó un valor de 130 MMbls de volumen original.
Si bien no se cuenta con un dato exacto del contacto agua - petróleo, debido a que ningún pozo lo ha visto, en las múltiples simulaciones realizadas se observó que para generar un efecto de retracción de la zona de gas
era necesario añadir una fuerza que empujara la zona de petróleo hacia arriba y retrajera el CGP como se infiere que ocurre, lo anterior justifica el por qué los pozos disminuyen su RGP medida y la variación tan drástica en los °API que pasan de valores típicos de un condensado a valores de petróleo negro. Este efecto se representa esquemáticamente en la Figura 14.
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El presente trabajo sirvió para comprender los fenómenos poco comunes que ocurren en este tipo de yacimientos y dar una explicación al comportamiento de los °API y la RGP. Adicionalmente se pudieron generar las bases para un modelo de simulación, el cual también pudo reproducir
presión, producción de fluidos y avance de contactos. En la Figura 15 se muestran los resultados obtenidos con el simulador en comparación con los datos observados a nivel campo y en la Figura 16 se muestra la distribución inicial de fluidos.
Figura 14. Conceptualización de retracción de contacto gas –petróleo.
Figura 15. Ajuste histórico.
Conclusiones y recomendaciones
La presencia zona de petróleo en yacimientos de gascondensado es un fenómeno que aún puede ser estudiado a profundidad, aunque hay algunos casos documentados en la literatura como los campos El Furrial, Carito y Cusiana1, es primordial entender el comportamiento dinámico que ocurre en este tipo de yacimientos con la finalidad de crear estrategias de explotación para maximizar el factor de recuperación.
Entender el comportamiento de los °API y la variación en los datos medidos de RGP, fue la clave para estimar el avance del CGP. En este tipo de yacimientos se comprobó que a mayor profundidad se presentan menores °API y menor RGP debido a la presencia de fluidos más pesados.
Hasta diciembre de 2023 son pocos los pozos que presentan un bajo corte de agua, ésta es atribuida a agua de condensación, ya que presentan salinidades de menos de 3,000 ppm y corresponden a pozos localizados en la parte alta de la estructura. De acuerdo con el análisis de balance de materia se infiere la presencia de un acuífero. Lo anterior es necesario para lograr que la zona de petróleo avance hacia la parte alta de la estructura. De no existir dicho acuífero el volumen de la zona de petróleo debería ser mucho mayor, sin embargo, ésto no ajustaría con el volumen estimado mediante el modelo estático.
El gradiente composicional vertical en ocasiones se ignora, sin embargo, puede tener un efecto considerable en la cuantificación de volúmenes originales y reservas de hidrocarburos. Con la metodología aplicada se logró realizar una mejor estimación del volumen original y reservas de hidrocarburos en el campo, teniendo valores de factor de recuperación acordes a lo esperado.
Nomenclatura
CGP= Contacto gas -petróleo
CAP= Contacto agua - petróleo
Frg= Factor de recuperación de gas
Frc= Factor de recuperación de condensado
MMbls= Millones de barriles
MMMpc= Miles de millones de pies cúbicos
RGP= Relación gas-condensado
Agradecimientos
Los autores agradecen a Petróleos Mexicanos por proporcionar todas las facilidades para hacer posible la publicación de este trabajo.
Un agradecimiento especial a todo el equipo de trabajo que ha colaborado en este proyecto.
César Israel Méndez Torres, Humberto Iván Santiago Reyes, Jorge Enrique Paredes Enciso, Nancy Peregrino Chávez
Figura 16. Distribución inicial de fluidos.
Referencias
1. sp sito R. O. Ali P. H. R. Scilipot J. A. et al. 2017. Compositonal Grading in Oil and Gas Reservoirs. Cambridge Massachuse s Gulf Professional Publishing.
2. Paredes, J. E., Carbajal, A., Izquierdo, R. et al. 2017. Fluid Contact Monitoring Using API Tracking: A Novel Methodology for Reservoir Surveillance. Artculo presentado en SP uropec
featured at th AG Conference and hibiton Paris, Francia, junio, 12-15. SPE-185826-MS. h ps doi.org . MS
3. Rojas, G. 2003. Ingeniería de Yacimientos de Gas y Condensado. Puerto La Cruz, Venezuela: G. Rojas.
4. Whitson, C. H., Fevang, Ø. y Yang, T. 1999. Gas condensate PVT – What’s Really Important and Why? IBC Conference Optmisaton of Gas Condensate Fields”, Londres, Reino Unido, enero 28-29.
Semblanza de los autores
César Israel Méndez Torres
Ingeniero Petrolero egresado de la Universidad Nacional Autónoma de México en el 2012. Ingresó a PEP en el año 2013 mediante el programa de Talento PEP, donde se incorporó al área de productividad de pozos en el Activo Integral de Producción Bellota Jujo. En el 2019 se incorpora a la Gerencia de Planes de Explotación como parte del Grupo de Caracterización Dinámica del CERS. Actualmente forma parte del Grupo Núcleo de la GEPT y de la Coordinación Técnica de Soporte a la Producción y a la Coordinación Técnica de Soporte a la Producción.
Ha participado en el desarrollo de publicaciones técnicas en congresos nacionales en temas referentes a la productividad de pozos e ingeniería de yacimientos.
Miembro activo del Colegio de Ingenieros Petroleros de México, Sección Villahermosa.
Humberto Ivan Santiago Reyes
Ingeniero Petrolero egresado de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México, obteniendo Mención Honorífica. Durante su carrera en la industria privada se desempeñó como Ingeniero del segmento ALS de la compañía Schlumberger y Analista de productividad de pozos de la compañía COPISA en el AIPRA.
En Pemex se ha desempeñado como Ingeniero de Diseño de Perforación y reparación de pozos del Activo Integral Macuspana-Muspac, ingeniero de yacimientos del Proyecto Ku-Maloob-Zaap y actualmente como Ingeniero de yacimiento del grupo núcleo de la Gerencia de Planes de Explotación.
Es miembro de la SPE México y formó parte del Comité de formación y desarrollo profesional del Colegio de Ingenieros Petroleros de México, Sección Villahermosa.
Jorge Enrique Paredes Enciso
Ingeniero Petrolero graduado del Instituto Politécnico Nacional. Trabajó en el Instituto Mexicano del Petróleo de 20082009. Ingresó a Petróleos Mexicanos en el año 2009 y se ha desempeñado como Ingeniero de yacimientos y simulación numérica en diversos Activos de Producción. Desde el 2019 está al frente de la Gerencia de Planes de Explotación de la Subdirección Técnica de Exploración y Producción.
Ha participado en el desarrollo de 81 publicaciones técnicas en congresos nacionales e internacionales acerca de Caracterización de Fluidos, Ingeniería de Yacimientos y Simulación Numérica. Desarrolló la herramienta PVTVAL y PVT Tools (Software para la validación de estudios PVT) con certificado de derechos de autor.
Miembro activo de la SPE, Society of Petroleum Engineer, y del Colegio de Ingenieros Petroleros de México, donde fungió como Presidente de la Sección Villahermosa.
Nancy Peregrino Chávez
Egresada de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México, como Ingeniera Petrolera, obteniendo Mención Honorífica en el año 2005. Ingreso a Petróleos Mexicanos desempeñándose como Ingeniera de yacimientos en proyectos del Activo Integral Cinco Presidentes y Macuspana-Muspac, participó en actividades relacionadas con el diseño e implementación de estrategias de explotación que contribuyen a maximizar la recuperación de hidrocarburos, así como su valor económico. En el año 2013 concluyó estudios de Maestría en la especialidad de yacimientos en la UNAM.
Actualmente se desempeña como Especialista de simulación numérica de yacimientos en la Gerencia de Planes de Explotación. Es miembro del CIPM Sección Villahermosa.
César Israel Méndez Torres, Humberto Iván Santiago Reyes, Jorge Enrique Paredes Enciso, Nancy Peregrino Chávez
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9. Desarrollo y Optmizaci n de la plotaci n de Campos
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Libros
Bourdet, D. 2002. Well Test Analysis: the Use of Advanced Interpretaton Models. Amsterdam: Elsevier.
Artculos
Hernández García, M.A. 2011. Desarrollo del Campo Cauchy: Caso de Éxito en la Región Norte. Ingeniería Petrolera LII (2): 19-35.
Soliman, M.Y., Miranda, C. and Wang, H.M. 2010. Applicaton of A er Closure Analysis to a Dual Porosity Formaton to CBM and to a Fractured Horizontal ell. SP Prod Oper . SP PA. h p d .doi. org/10.2118/10.2118/124135-PA
Conferencia, reunión, etc.
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Tesis
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Normas
NRF-005-PEMEX-2000. Protección Interior de Ductos con Inhibidores. 2000. México, D.F.: PEMEX, Comité de Normalización de Petróleos Mexicanos y Organismos Subsidiarios.
Sofware
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Esta edición se terminó en agosto de 2024 en la Ciudad de México
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