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. 2, MARZO-ABRIL DE 2024 www.aipmac.org.mx/editorial/
Caracterización de yacimientos a partir del análisis de gas del lodo
Jack Dessay
Bruno Pino Velásquez
Loydah Alcántara Kast
Christian López Martínez
Identificación de fracturas potencialmente abiertas en carbonatos mediante el análisis topológico de datos, (TDA)
Luis Ahindel Castellanos Bassoult
Récords en la construcción de pozos en aguas someras campo Yaxché
Gustavo Javier García Méndez
Protexa-PMM-Profluidos
Raúl Flores López
Ignacio Ramírez Martínez
Evaluación de un poli (líquido iónico) como catalizador de la reacción de alquilación entre isobutano/buteno utilizando como reactivos corrientes de refinería
Mercedes Bazaldúa Domínguez
Araceli Vega Paz
Diego Guzmán Lucero
José Gonzalo Hernández Cortéz
Rafael Martínez Palou
Foto de portada: cortesía de Pemex.
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Universidad Nacional Autónoma de México
Caracterización de yacimientos a partir del análisis de gas del lodo
Jack Dessay
Bruno Pino Velásquez
Loydah Alcántara Kast
Christian López Martínez
Jaguar Exploración y Producción
Artículo recibido en junio de 2023-evaluado-corregido y aceptado en marzo de 2024
Resumen
A través de metodologías previamente descritas y adaptadas en particular a las condiciones locales de los yacimientos Terciarios de la Cuenca de Burgos en el norte de México, se ha realizado la caracterización de los hidrocarburos observados en el transcurso de la perforación de pozos exploratorios y delimitadores. Dicha metodología toma como base un sistema básico de adquisición y análisis del gas-lodo, con el objetivo de diferenciar los tipos de hidrocarburos y predecir si corresponden con hidrocarburos potencialmente producibles o simplemente a hidrocarburos liberados por formaciones no productoras.
Al respecto, se presentan los análisis realizados a dos pozos en los cuales se caracterizan los hidrocarburos observados durante la perforación y de manera complementaria, con base en la misma metodología, se propone una diferenciación en la composición del gas. Asimismo, se ha identificado que la metodología empleada puede aplicarse efectivamente en pozos perforados con lodos base aceite o base agua. Durante la perforación, con una coordinación operativa adecuada, también se puede detectar y caracterizar la presencia de aditivos en el lodo y limitar su impacto en la cromatografía del gas de formación con una descontaminación matemática, (sustracción).
La metodología propuesta permite la definición de hidrocarburos en una fase muy temprana de la evaluación del yacimiento, y en caso de ausencia de una muestra de fluido adquirida directamente desde el yacimiento, se puede utilizar la cromatografía de gases del lodo (C1-C5) como estimación de la realizada convencionalmente en laboratorio.
Palabras clave: Cromatografía de gases, gas lodo, yacimientos.
Reservoir characterization based on mud gas analysis
Abstract
During the drilling of exploratory and appraisal wells, characterization of hydrocarbons has been carried out using previously described methodologies adapted to the tertiary reservoirs of the Burgos Basin in northern Mexico. The proposed method is based on the mud gas chromatography acquired using basic mudlogging technology. The aim is to differentiate hydrocarbon types and predict whether they correspond to potentially producible hydrocarbons.
By way of illustration, analyses carried out in two wells are presented in which the hydrocarbon gases detected while drilling are characterized. A differentiation of the gas composition is also proposed. The methodology used can be effectively applied to wells drilled with oil or water-based mud. During drilling, with proper operational coordination, the presence of additives in the drilling mud can also be detected and characterized. The impact on formation gas chromatography can be mitigated by mathematical decontamination (subtraction).
The proposed methodology allows the definition of hydrocarbons at a very early stage of the reservoir evaluation and, in the absence of a fluid sample acquired directly from the reservoir, the mud gas chromatography (C1-C5) can be used as an estimation of the one conventionally performed in laboratory.
Keywords: Gas chromatography, mud gas, reservoirs.
Introducción
La última década ha sido testigo de la evolución de las tecnologías de Mud Logging y sus aplicaciones en respuesta a la evolución del mercado, en parte relacionada con una necesidad en contextos operativos complejos (MerinoGarcía et al., 2014; Dessay et al., 2015; Fernandes et al., 2019; Arief et al., 2020; Molla et al, 2021).
¿Esta evolución deja obsoletas tecnologías más antiguas?
Mediante un sistema básico de captura y análisis de los gases disueltos en el lodo, es posible durante la perforación, determinar si corresponden a hidrocarburos producibles o simplemente a hidrocarburos liberados por formaciones no productoras, y determinar a qué tipo de hidrocarburo obedecen los gases producidos.
Dado lo anterior, este documento describe la metodología y el análisis en que se basa la caracterización de los hidrocarburos. A modo de ilustración, se presentan los
resultados de dos pozos terrestres (Cuenca de Burgos, norte de México), en los que a través de un sistema básico de extracción y la aplicación de la metodología propuesta se ha demostrado el potencial petrolero del subsuelo, caracterizando de manera efectiva el tipo de hidrocarburo producido por los yacimientos todo durante el transcurso de la perforación.
Metodología
En los pozos considerados, el sistema de extracción y análisis de gas-lodo es de tipo básico, compuesto por un desgasificador de volumen constante situado en la línea de salida del fluido de lodo. El gas disuelto en el lodo se extrae y se transporta al cromatógrafo a través de una línea de gas estándar. El cromatógrafo es de tipo GCFID (Gas Chromatography - Flame-Ionization Detection), que proporciona análisis de los compuestos gaseosos de hidrocarburo de C1 (Metano) a C5 (Pentano), Figura 1
Figura 1. Esquema del sistema utilizado para la extracción y el análisis de gas del lodo.
Jack Dessay, Bruno Pino Velásquez, Loydah Alcántara Kast, Christian López Martínez
La Tabla 1 muestra las diferentes tecnologías entre el sistema básico utilizado y los más avanzados.
Tabla 1. Diferentes tecnologías entre un sistema básico y una más avanzada para la extracción y el análisis de gas del lodo.
Punto clave de la metodología es la calidad de la calibración del cromatógrafo (Burke, 2001), la cual se realiza inyectando varias composiciones certificadas de gas (C1 a C5) en número y concentraciones suficientes para asegurar la repetibilidad de las medidas, así como también asegurar que los errores relativos no superen +/- 0.5%, desde concentraciones bajas a altas (250 ppm a 100000 ppm).
La interpretación de la cromatografía del gas del lodo se realiza en dos etapas.
La primera etapa se basa en dos coeficientes definidos por Haworth et al. (1985): Wetness (Wh) y Balance (Bh).
A partir de estos dos parámetros, con una cromatografía adecuada se puede predecir el tipo de hidrocarburo del yacimiento (Haworth et al., 1985; Hawker et al., 1999).
Los tipos de fluidos del yacimiento: Líquido, transición (es decir aceite volátil – gas y condensado) y gas se infieren a partir de un gráfico Wetness versus Balance, el cual
se establece mediante el análisis de una base amplia de datos PVT y publicados por Merino-Garcia et al. (2014). Se verificó la adecuación del modelo incluyendo información de la base de datos de Yacimientos Nacionales para aceite ligero, aceite volátil, gas y condensado, gas húmedo y gas seco (León García et al., 2013, León García et al., 2019), Figura 2 .
Figura 2. Gráfico de Wetness versus Balance utilizado durante la perforación para predecir el tipo de hidrocarburo del yacimiento.
La etapa siguiente es la caracterización del gas, estableciéndose para tal efecto los tipos “Gas No Productivo” y “Gas Productivo”.
Un gas de tipo “No Productivo” se definió con las siguientes características: es un gas seco muy ligero, normalmente no asociado y que no puede producirse en volúmenes comerciales incluso a través de métodos de estimulación como el fracturamiento hidráulico. Según Hawker (1999), este tipo de gas está comúnmente relacionado con metano a alta presión, generado por debajo de la ventana de petróleo y asociado con procesos del tipo bacteriano.
Por su parte, el “Gas Productivo” se define como el gas que se encuentra en concentraciones altas, que bajo condiciones operativas adecuadas pudiera producirse en volúmenes comerciales, de acuerdo con los estándares regionales o en función de análogos geológicos y de producción.
Dentro de la metodología descrita por Mode et al. (2014), el “Gas Productivo” se diferencia del “Gas No Productivo” a través de un Wetness “Cut-off “ o umbral de 0.5, de tal manera que valores menores de 0.5 indican la presencia de “Gas No Productivo”, mientras que valores mayores, son indicativos de “Gas Productivo”, Tabla 2. Sin embargo, con base en las observaciones realizadas en la cromatografía de gas-lodo de pozos de la Región Norte de México, se ajustó el valor del umbral o Wetness “Cutoff “ a 1.5, estableciendo un “Cut-off Regional”, Tabla 3 Este “Cut-off” se definió con base en la cromatografía del gas asociado a la perforación de lutitas (background gas, Mercer, 1963), en la sección objetivo de los pozos, considerando como parámetros de control las mediciones realizadas por encima de los yacimientos.
Tabla 2. Interpretación de los hidrocarburos con base en los valores de Wetness (Mode et al., 2014).
Jack Dessay, Bruno Pino Velásquez, Loydah Alcántara Kast, Christian López Martínez
Se puede controlar la incorporación de aditivos al lodo de perforación y limitar su impacto en la cromatografía del gas de formación con una descontaminación matemática (sustracción). El punto principal es una coordinación operativa para que los aditivos se incorporen antes de perforar cualquier yacimiento y con la caracterización (Wetness y Balance) del gas de fondo (background gas) ya definida.
La interpretación de gas tipo productivo y gas tipo no productivo también se realiza con el gráfico Wetness versus Balance, pero centrándose en el Wetness, la cual puede complementarse con un análisis matemático de tipo Student’s T-test.
A partir del gráfico Wetness versus Balance, a veces puede cuestionarse si los hidrocarburos evaluados son similares o no. El objetivo de la prueba Student’s T-test es eliminar esta incertidumbre.
Se utilizan tres tipos de prueba Student’s T-test en las que los valores de Wetness de la cromatografía de gas del lodo se comprueban con el valor de Wetness de un gas de referencia que proviene de la cromatografía de laboratorio de un hidrocarburo del mismo campo/yacimiento o de la base de datos de Yacimientos Nacionales. En primer lugar, debe validarse la normalidad de la distribución de los valores de Wetness de la cromatografía de gas del lodo.
• “Two-tailed one sample T-test”: esta prueba asume (hipótesis nula H0 que la media de los valores de Wetness de la cromatografía de gas del lodo es igual al valor del gas de referencia 0). Es decir, H0 0.
• “Left-tailed one sample T-test”: esta prueba asume (hipótesis nula H0 que la media de los valores de Wetness de la cromatografía de gas del lodo es mayor o igual al valor del gas de referencia 0). Es decir, H0 0
• “Right-tailed one sample T-test”: esta prueba asume (hipótesis nula H0 que la media de los valores de Wetness de la cromatografía de gas del lodo es menor o igual al valor del gas de referencia 0). Es decir, H0 0.
Contexto geológico general
La zona de estudio se encuentra ubicada al Noreste de la República Mexicana en el Estado de Tamaulipas, Figura 3. La Cuenca de Burgos cubre una superficie de 73,800 km2, con 650 km de largo, desde Piedras Negras en el norte hasta la costa en el sur.
Tabla 3. Valores de Wetness resultados de la calibración regional.
De manera general su evolución geológica se podría describir de la manera siguiente: en su etapa temprana, la Cuenca de Burgos formó parte de una antefosa o cuenca de antepaís ubicada hacia el frente del Cinturón Plegado Laramídico de la Sierra Madre Oriental, que afectó del Paleoceno al Eoceno Medio, sobre todo su parte sur y occidental. Sin embargo, la mayor parte del relleno sedimentario de la cuenca representa depósitos de la parte norte de la margen pasiva del Golfo de México. El alto del basamento correspondiente con la plataforma BurroPicachos y la Península de Tamaulipas constituyen el límite sur y occidental de la cuenca, la cual se extiende hacia el norte adentrándose en el estado de Texas y hacia el oriente abarca parte del Golfo de México considerándose como límite geográfico la isobata de 200 m.
El estilo estructural predominante corresponde a un sistema de fallas normales lístricas de orientación NW-SE con caída hacia el oriente - donde las fallas son más jóvenes – con desplazamientos de algunos cientos de metros. Se observan estructuras “roll-over” con nivel de despegue en sedimentos arcillosos del Paleoceno en la parte occidental y en niveles más jóvenes hacia el oriente, en donde despegan en el Oligoceno. Se distinguen tres estilos principales de fallamiento normal, uno hacia la porción occidental que
involucra la franja del Paleoceno, en donde predominan las fallas normales sin deposicionales, con zonas de expansión poco desarrolladas, que contribuyen a crear el entrampamiento y compartimentos en los yacimientos. Un segundo estilo se presenta hacia las denominadas franjas del Eoceno y Oligoceno en las cuales son comunes las fallas sin sedimentarias de ángulo mediano a bajo. La tercera zona se presenta en la parte oriental y se extiende hasta la plataforma continental en donde las fallas son también de crecimiento, pero con planos que tienden a la verticalidad, que afectan predominantemente la columna del Mioceno y Plioceno. Algunas fallas antitéticas con caída hacia el occidente se han desarrollado asociadas a las fallas principales. La columna sedimentaria de la Cuenca de Burgos abarca todo el Terciario y yace sobre rocas del Mesozoico. El espesor máximo de sedimentos calculado en el depocentro de esta cuenca es de aproximadamente 10,000 metros y está compuesto litológicamente por una alternancia de lutitas y areniscas, depositadas siguiendo un patrón general progradante o regresivo.
En la zona de estudio, se han identificado dos tipos de trampas potenciales de hidrocarburos: abanico de piso de cuenca, Figura 4 y complejos progradantes, Figura 5
Jack Dessay, Bruno Pino Velásquez, Loydah Alcántara Kast, Christian López Martínez
Figura 3. Zona de estudio, norte de México.
Figura 4. Ambiente depositacional asociado a Abanico de piso de cuenca, (Basin Floor Fans BFF por sus siglas en inglés). Modificado de Mitchum et Al., 2019.
Figura 5. Ambiente depositacional asociado a complejos progradantes, (Prograding Complex, PGC por sus siglas en inglés). Modificado de Mitchum et Al., 2019.
La producción comercial en la Cuenca de Burgos inició en 1945 con el descubrimiento del campo Misión, productor en el Play Vicksburg. La producción es de gas seco dulce en su parte occidental, haciéndose más húmedo hacia el
oriente. Se tienen un total de 237 campos, de los cuales los más importantes son Reynosa, Monterrey, Cuitláhuac, Arcabuz, Culebra, Arcos, Pandura, Corindón, Fundador y Enlace, entre otros.
A continuación, se presentan datos de producción e hidrocarburos en la zona de estudio, Tabla 4.
Tabla 4. Datos de producción e hidrocarburos en la zona de estudio.
Caso de estudio
Pozo 1
El Pozo 1, es de delineación perforado con lodo base aceite, que tiene un solo objetivo, el cual fue inicialmente dividido
en tres yacimientos distintos en función de las propiedades petrofísicas previstas. La Tabla 5 muestra los rangos de Wetness y Balance de estos yacimientos.
Tabla 5. Rangos de Wetness y Balance de los yacimientos estudiados en el Pozo 1.
En la Figura 6, se muestra la interpretación del tipo de fluido dentro de hidrocarburo líquido, transición y gas. Este análisis permite inferir un hidrocarburo de tipo gas para los yacimientos perforados. Sin embargo, la interpretación
indica una evolución posible de fluido entre el yacimiento 1A, 1B y 1C, siendo el yacimiento 1A el más somero y el 1C el más profundo.
Jack Dessay, Bruno Pino Velásquez, Loydah Alcántara Kast, Christian López Martínez
Figura 6. Interpretación del tipo de hidrocarburo en los yacimientos del Pozo 1. Los valores de Wetness y Balance de los gases de Yacimientos Nacionales se basan en los datos publicados por León García et al., 2019.
Resultado de la segunda etapa en la metodología, la Figura 7 muestra la caracterización del gas dentro del tipo “Gas Productivo” y “Gas No Productivo”.
Figura 7. Caracterización del tipo de gas en los yacimientos del Pozo 1.
De este análisis se desprenden las informaciones siguientes:
1. Los valores de Wetness del gas-lodo adquiridas en lutita (background gas, Mercer, 1963) están por debajo de 1.5, coherentes con el “Cut-off Regional” definido para la identificación de gas de tipo no productivo.
2. Los valores de Wetness en los yacimientos están por encima del “Cut-off Regional”, lo que indica yacimientos con gas de tipo Productivo.
3. La cromatografía del gas del yacimiento 1C (más profundo) se interpreta como un gas húmedo y es diferente a la de los yacimientos 1A y 1B.
4. Los yacimientos 1A y 1B, más someros, aparecen como de gas de tendencia más seco (menos húmedo).
Con el fin de confirmar la interpretación del yacimiento 1C (gas húmedo), se realizó una comparación con el análisis cromatográfico (PVT) del mismo yacimiento en pozos del mismo campo (pozo referencial A y B), (Figura 7). En estos pozos, la producción inicial era de gas con una fracción de líquido. También se integró, a fin de comparación, la información de una base de datos de Yacimientos Nacionales para un gas húmedo, (Tabla 6, León García et al., 2019).
Tabla 6. Composición de un gas húmedo de la base de datos de yacimientos nacionales y los valores inferidos de Wetness y Balance.
Con referencia a estos datos PVT y como puede verse en la Figura 7, los valores de Wetness y Balance del yacimiento 1C coinciden con los de los PVT de referencia para gas húmedo, lo que valida la interpretación basada en la cromatografía de gas de lodo.
Además, los fluidos de los yacimientos 1A y 1B, interpretado como un gas de tendencia más seco, (menos húmedo), tienen claramente una composición diferente a la de los PVT de gas húmedo.
A continuación, se presenta un análisis matemático de los datos con el fin de complementar la interpretación previa.
El primer análisis es un “Two-tailed one sample T-test”. Los valores de Wetness del yacimiento 1C se comprueban con el
valor de Wetness de un gas húmedo de la base de datos de Yacimientos Nacionales (Tabla 6). El resultado se presenta en la Tabla 7.
La normalidad de la distribución de los valores de Wetness del yacimiento 1C se confirmó con una prueba de Shapiroil value . .
n cuanto al T test como el valor . no se uede rechazar la hipótesis nula H0 y se confirma que la media de los Wetness del yacimiento 1C es igual al valor esperado para un gas húmedo, confirmando la interpretación anterior de gas húmedo para el yacimiento 1C.
Jack Dessay, Bruno Pino Velásquez, Loydah Alcántara Kast, Christian López Martínez
Tabla 7. Resultado del T-test con los valores Wetness del yacimiento 1C (Pozo 1) y el Wetness de un gas húmedo de la base de datos de yacimientos nacionales.
El segundo análisis es también un “Two-tailed one sample T-test”. Los valores de Wetness de los yacimientos 1A y 1B se comprueban con el valor de Wetness de un gas húmedo de la base de datos de Yacimientos Nacionales (Tabla 6). El resultado se presenta en la Tabla 8.
La normalidad de la distribución de los valores de Wetness de los yacimientos 1A y 1B se confirmó con una prueba de Sha iro il value . .
n el T test con el valor . se rechaza la hi ótesis nula H0 y se considera la hipótesis alternativa H1, de una media de los Wetness de los yacimientos 1A y 1B diferente al valor esperado para un gas húmedo, confirmando la interpretación previa de gas de tendencia más seco para estos yacimientos.
Tabla 8. Resultado del T-test con los valores de Wetness de los yacimientos 1A y 1B (Pozo 1) y el Wetness de un gas húmedo de la base de datos de Yacimientos Nacionales
Pozo 2
Al igual que el Pozo 1, el Pozo 2 es de delineación, pero con la diferencia importante de que fue perforado con lodo base agua. Este pozo tiene dos objetivos. Solo el primero
se dividió inicialmente en tres yacimientos distintos en función de las propiedades petrofísicas previstas. En la Tabla 9 se presentan los rangos de Wetness y Balance de estos yacimientos.
Tabla 9. Rangos de Wetness y balance de los yacimientos estudiados en el Pozo 2.
La Figura 8 muestra la interpretación del tipo de fluido dentro de hidrocarburo líquido, transición y gas. El análisis permite inferir la existencia de un hidrocarburo de tipo gas para todos los yacimientos perforados. Sin embargo, la interpretación indica una evolución posible del fluido entre el yacimiento 1A, el más somero, y los yacimientos más profundos 1B, 1C y 2.
La metodología también permite la caracterización de un lubricante a base de aceite añadido al lodo durante la perforación. Este lubricante tiene una característica de fluido en la zona de transición, Figura 8. Se aplica una corrección (sustracción como descontaminación matemática) a la base de datos del gas de lodo (C1-C5) para limitar el impacto de este aditivo en la cromatografía del gas de formación.
Jack Dessay, Bruno Pino Velásquez, Loydah Alcántara Kast, Christian López Martínez
Figura 8. Interpretación del tipo de hidrocarburo en los yacimientos del Pozo 2. Los valores de Wetness y Balance de los gases de Yacimientos Nacionales se basan en los datos publicados por León García et al., 2019 .
La Figura 9 muestra la caracterización del gas dentro del tipo “Gas Productivo” y “Gas No Productivo”.
Figura 9: Caracterización del tipo de gas en los yacimientos del Pozo 2.
De este análisis se pueden extraer las informaciones siguientes:
1. Los valores de Wetness del gas-lodo (background gas, Mercer, 1963) están por debajo de 1.5, coherentes con el “Cut-off Regional” definido para la determinación de gas de tipo no productivo.
2. Los valores de Wetness en los yacimientos están por encima del “Cut-off Regional”, lo que indica yacimientos con gas de tipo productivo.
3. Se puede inferir que los yacimientos 1B, 1C y 2 tienen probablemente un gas de la misma característica, lo cual se interpreta como un gas húmedo.
4. El yacimiento 1A, el más somero, aparece como de gas de tendencia más seco (menos húmedo).
Para validar la interpretación de los yacimientos 1B, 1C y 2 como gas húmedo, se realizó una comparación con análisis cromatográficos (PVT) de pozos del mismo campo. Solo se tiene disponible análisis de laboratorio para el yacimiento 2 (pozo referencial A y B) (Figura 9). En estos pozos, la producción inicial del yacimiento 2 era de gas con una fracción de líquido. Se integró también la información de una base de datos de Yacimientos Nacionales para un gas húmedo (Tabla 6, León García et al., 2019).
Con referencia a estos datos PVT y cómo puede observarse en la Figura 9, los valores de Wetness y Balance para los yacimientos 1B, 1C y 2 coinciden con los de los PVT para gas húmedo, validando la interpretación basada en la cromatografía del gas de lodo.
La composición del fluido del yacimiento 1A, interpretada como gas menos húmedo, sigue la tendencia del PVT 2 del pozo referencial B. Este PVT corresponde a un fluido obtenido tras meses de producción y casi sin importe de hidrocarburo líquido.
De igual forma que para el pozo presentado anteriormente, se realizó un análisis matemático con el fin de acompañar la interpretación.
La primera prueba es un “left-tailed one sample T-test” con los valores de Wetness de los yacimientos 1B, 1C y 2 comparados con el valor de Wetness de un gas húmedo de la base de datos de los Yacimientos Nacionales (Tabla 6). Esta prueba asume (H0) que la media de los valores de Wetness es superior al valor esperado para un gas húmedo. Hi ótesis que corres onde en este caso a mayor etness gas más húmedo. El resultado se incluye en la Tabla 10.
La normalidad de la distribución de los valores de Wetness de los yacimientos 1B, 1C y 2 se confirmó con una prueba de Sha iro il value . .
Con el valor . no se uede rechazar la hipótesis nula H0. La media de los valores de Wetness de los yacimientos 1B, 1C y 2 es superior al valor esperado para un gas húmedo, lo que confirma que se trata de yacimientos de gas húmedo, probablemente de gas más húmedo que el utilizado como referencia para este tipo de fluido.
Tabla 10. Resultado del T-test con los valores Wetness de los yacimientos 1B, 1C y 2 (Pozo 2), y el obtenido de un gas húmedo de la base de datos de los yacimientos nacionales.
Jack Dessay, Bruno Pino Velásquez, Loydah Alcántara Kast, Christian López Martínez
La segunda prueba es un “right-tailed one sample T-test” con los valores de Wetness del yacimiento 1A, que también se comparan con el valor de Wetness de un gas húmedo de la base de datos de los Yacimientos Nacionales (Tabla 6). Se supone (H0) que la media de los valores de Wetness es inferior al valor esperado para un gas húmedo. Esta hi ótesis corres onde en este caso a un etness menor gas menos húmedo. El resultado se presenta en la Tabla 11.
La normalidad de la distribución de los valores de Wetness del yacimiento 1A se confirmó con una prueba de Shapiroil value . .
Con base en los resultados del T test el valor 0.05), no se puede rechazar la hipótesis nula H0. La media de los valores de Wetness del yacimiento 1A es inferior al valor esperado para un gas húmedo. En otras palabras, el análisis matemático confirmó el yacimiento 1A como un gas menos húmedo.
Tabla 11. Resultado del T-test con los valores Wetness del yacimiento 1A (Pozo 2) y el Wetness obtenido para un gas húmedo, de la base de datos de yacimientos nacionales.
Conclusiones
La última década ha sido testigo de la evolución de las tecnologías de Mud Logging y sus aplicaciones. ¿Esta evolución deja obsoletas tecnologías más antiguas?
La repuesta a la interrogante es: No, pues el uso adecuado de la información arrojada por instrumentación básica considerada como de una generación anterior, puede apoyar en la caracterización inicial de los yacimientos de una manera rápida y económica, lo cual es de bastante utilidad en los tiempos actuales en los que la expedites y el control de costos, son elementos sustanciales para el éxito de los proyectos petroleros.
Los dos ejemplos de pozos presentados muestran que el análisis de la cromatografía del gas de lodo permite determinar si el gas liberado durante la perforación es potencialmente producible o no, y también revelar algunas diferencias en la composición del gas: gas húmedo y gas de tendencia más seco. Información de alta importancia para
definir si existen dos fases coexistiendo en el yacimiento para establecer la mejor estrategia de producción, como, por ejemplo, definir si se explota primero la zona de gas húmedo y posteriormente la zona de gas seco, lo cual si no se toma en cuenta puede conducir a tener grandes diferencias en la recuperación de los hidrocarburos.
El método de análisis ha demostrado su importancia en pozos delimitadores y de exploración en los que los tipos de hidrocarburos se predicen con cierta incertidumbre. Esta capacidad es independiente de si el fluido de perforación es a base de aceite o de agua. Durante la perforación, con una coordinación operativa adecuada, también se puede detectar y caracterizar la presencia de aditivos en el lodo y limitar su impacto en la cromatografía del gas de formación con una descontaminación matemática (sustracción).
En un proyecto enfocado a la caracterización y delimitación de yacimientos, la herramienta puede contribuir con la definición de presencia y calidad de los hidrocarburos en una fase temprana del proyecto. Mientras que, en
un proyecto exploratorio, es posible definir de manera expedita, la presencia de hidrocarburos producibles y, por consiguiente, sustentar un descubrimiento de hidrocarburos en el subsuelo, así como su tipo. En caso de ausencia de una muestra de fluido adquirida directamente desde el yacimiento, se puede utilizar la cromatografía de gases del lodo (C1-C5) como estimación de la realizada convencionalmente en laboratorio.
Agradecimientos
A Jaguar E&P por otorgar la autorización para publicar estos resultados.
Referencias
Burke, S. 2001. Regression and Calibration. LC-GC Europe Online Supplement: 13-18.
Dessay, J., Beda, G., Merino-García, D. et al. 2015. Complex Lithology and Hydrocarbon Fluid Characterizations While Drilling from Advanced Mud Logging Technologies. 77th EAGE Conference and Exhibition, junio.
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Jack Dessay, Bruno Pino Velásquez, Loydah Alcántara Kast, Christian López Martínez
Semblanza de los autores
Jack Dessay
Geólogo, PhD en Geología de la Universidad de Burdeos (Francia). Cuenta con 30 años de experiencia en la industria petrolera (IOCs), principalmente asociada a la Geología de Operaciones: perforación onshore y offshore en Europa, África, Asia y Sudamérica. Ha dedicado los últimos 10 años a diseñar y aplicar nuevas herramientas de Mud Logging para la perforación de pozos en contextos geológicos complejos.
Actualmente se desempeña como Gerente ejecutivo del Departamento de las Operaciones Geológicas de Jaguar Exploración y Producción.
Bruno Pino Velasquez
Ingeniero Geólogo de la Universidad Central de Venezuela. Inicio su carrera profesional en Lagoven - Petróleos de Venezuela S.A, en el Departamento de Exploración. Se ha desempeñado como Geólogo de Operaciones – Desarrollo, para Diferentes Compañías como lo son Perez Companc, Petrobras (Venezuela-Ecuador), Vinccler Oil and Gas, Weatherford México, Gasprom Venezuela.
Actualmente se desempeña como Coordinador de Geología de Operaciones para Jaguar Exploración y Producción.
Loydah Alcántara Kast
Ingeniera Petrolera egresada en el 2017 de la Universidad Nacional Autónoma de México. Desde el 2018 hasta la actualidad desempeña labores como Ingeniera de Yacimientos para Jaguar Exploración y Producción.
Christian López Martínez
Geólogo, por el Instituto Politécnico Nacional, con 19 años de experiencia en la industria petrolera. Ha trabajado en el IMP, Pemex, Integrated Exploration Systems, Schlumberger, CNH y actualmente en Jaguar Exploración y Producción. Se desarrolló en diversas posiciones enfocadas en la elaboración de estudios en el análisis de sistemas petroleros, maduración de prospectos, evaluación de recursos prospectivos.
Actualmente contribuye con la planificación de la estrategia de los proyectos de exploración-extracción, así como en la construcción de planes y programas para su aprobación ante CNH.
Identificación de fracturas potencialmente abiertas en carbonatos mediante el análisis topológico de datos, (TDA)
Luis Ahindel Castellanos Bassoult Pemex Exploración y Producción, STEP
Artículo recibido en junio de 2023-evaluado-corregido y aceptado en marzo de 2024
Resumen
Los yacimientos con mayor aporte de producción de hidrocarburos en México, son los naturalmente fracturados; existen registros geofísicos y metodologías que permiten identificar fracturas de forma directa o indirecta (registro de imagen, láminas delgadas, modelo fractal, espectroscopias de rayos gamma, factor fotoeléctrico, análisis de esfuerzos, etc.), el problema para identificar fracturas resulta cuando se necesita proponer intervalos a disparar y no se cuentan con estos registros y/o estudios en los pozos objetivo. La importancia de transformar los datos en información es ayudar a generar modelos que permitan disminuir el riesgo en la toma de decisiones de intervalos que impactan en la producción de hidrocarburos. El análisis topológico de datos (TDA) genera estructura de datos, es decir, se puede utilizar un modelo que mejore la eficiencia en las predicciones y de indicadores. Para este trabajo se utilizó la información de 10 pozos en yacimientos naturalmente fracturados de doble porosidad (intervalos productores en caliza y dolomía); los datos analizados fueron los siguientes: Núcleos, registros de imagen, pruebas de presión, datos de producción, registros de producción, registro sónico dipolar y relación de aspecto de poro. El enfoque principal de este estudio es el de generar un modelo predictivo de fracturas potencialmente abiertas, utilizando cuatro componentes (relación de aspecto de poro, registro sónico compresional, relación de Poisson y registro de densidad), para aplicarlo en pozos carentes de registro de imagen y/o estudios especiales, que permita seleccionar intervalos a producción con menor riesgo en yacimientos naturalmente fracturados de calizas y dolomías.
Palabras clave: Análisis topológico de datos, producción de hidrocarburos en México, yacimientos naturalmente fracturados de doble porosidad.
Potentially open fractures identification in carbonates through topological data analysis (TDA)
Abstract
The most hydrocarbon-productive reservoirs in Mexico are naturally fractured; there are geophysical logs and methodologies that allow the direct or indirect identification of fractures (image logging, thin sections, fractal models, gamma-ray spectroscopies, photoelectric factor, stress analysis, etc.). The problem arises when it is necessary to propose intervals to be stimulated and there are no such logs and/or studies in the target wells. The importance of transforming data into information is to help generate models that reduce the risk in decision-making regarding intervals that impact hydrocarbon production. Topological data analysis (TDA) generates data structures, meaning that a model can be used to improve efficiency in predictions and indicators. For this work, information from 10 wells in naturally fractured doubleporosity reservoirs (producing intervals in limestone and dolomite) was used. The analyzed data included: cores, image logs, nuclear magnetic resonance logs, pressure tests, production data, production logs, dipolar sonic log, and pore aspect
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ratio. The focus of this study is to generate a predictive model of potentially open fractures, using four components (pore aspect ratio, compressional sonic log, Poisson ratio, and density log), to apply it in wells lacking image logs and/ or special studies, allowing for the selection of production intervals with lower risk in naturally fractured limestone and dolomite reservoirs.
Keywords: Topological data analysis, hydrocarbon production in Mexico, naturally fractured double porosity reservoirs.
Introducción
La distribución espacial tridimensional de las propiedades petrofísicas está controlada por los procesos deposicionales y diagenéticos. La diagénesis típicamente reduce la
porosidad, redistribuye el espacio poroso y altera la permeabilidad y características de capilaridad. La porosidad de los yacimientos de carbonatos en México oscila entre 1 y 17%, Figura 1. El proceso diagenético estudiado en este trabajo es el fracturamiento.
Actualmente existen muchas metodologías que intentan predecir zonas de fractura sin la necesidad de tomar algún registro especial y/o corte de núcleo; la diferencia principal de este estudio radica en el uso del análisis topológico de datos (TDA) y de yacimientos productores naturalmente fracturados del país. Los campos estudiados presentan información y producción en carbonatos fracturados (caliza y dolomía). Es decir, sólo se seleccionaron pozos productores con información especial que de manera directa indicara fracturas potencialmente abiertas y con un ángulo mayor a 80°.
Es importante entender los conceptos por los cuales se rige el fracturamiento, primero conociendo los elementos que afectan la porosidad en función de la textura.
Una fractura es cualquier superficie de discontinuidad producida por la rotura de una masa rocosa (fragilidad). Existen dos tipos principales de fracturas: las fallas y las diaclasas; las fallas son fracturas con un desplazamiento relativo de los bloques que separan, mientras en el caso de las diaclasas no existe un desplazamiento apreciable.
Figura 1. Distribución de los yacimientos analizados en carbonatos para este estudio (puntos en color negro). Fuente EOM.
Un material se comporta de forma elástica siempre y cuando cumpla la ley de Hooke, es decir, el material se deforma proporcionalmente al esfuerzo aplicado hasta un punto llamado límite elástico (Popov & Balan, 2000), a partir del cual, el material se fractura. (Ver Figura 2).
Figura 2. Descripción de límite de elasticidad y fractura.
Si el material es sometido a un esfuerzo que no sobrepasa su límite elástico, al cesar la aplicación, el material recuperará su forma inicial sin deformación evidente. Lo anterior es particularmente importante dado que las estructuras geológicas que se observan son aquellas resultantes de esfuerzos que pudieron efectivamente ocasionar una deformación permanente en las rocas; aquellos esfuerzos que ocasionaron deformación elástica en la roca, sin sobrepasar su límite de elasticidad.
Ahora es importante asociar, la porosidad y textura de la roca con el fracturamiento, para ilustrar la pérdida gradual de porosidad con el tiempo, se muestra la Figura 3 en la
que se incluye un diagrama ternario. La porosidad del 70% que se encuentra en el lodo dominado por sedimentos se reduce después de unos 10-20 millones de años de compactación y cementación, pero todavía son comunes valores de porosidad entre 30 y 40%.
Después de unos 150 millones de años, las calizas dominadas por granos del Jurásico conservan 25% de porosidad mientras que la porosidad de los sedimentos dominados por lodo se ha reducido significativamente. En el Paleozoico Superior, solo predominan lo suficiente para retener porosidad; las calizas paleozoicas son normalmente densas.
Figura 3. La relación entre porosidad, textura deposicional y edad geológica. El ritmo de pérdida de porosidad en texturas dominadas por lodo, es más rápido que en texturas dominadas por granos.
La dolomitización se identifica por la presencia del mineral dolomita, y la mineralización de evaporita por la presencia de minerales de evaporita como anhidrita, yeso y halita. La disolución masiva se refiere a la formación de un espacio poroso relativamente grande, sin tener en cuenta la estructura de la roca, y los vacíos pueden presentar una magnitud importante como para colapsar, formando una brecha de colapso y patrones de fractura asociados. Muchos factores relevantes pueden controlar las fracturas de los carbonatos, tales como la deformación regional y local, la inherencia de las fallas más cercanas, la litología, porosidad, estratigrafía mecánica y diagénesis (Milad, 2017; Milad, Ghosh and Slatt, 2018). Los controles estructurales están directamente relacionados con la evolución cinemática de los pliegues.
La diferencia principal de este análisis respecto a otros para identificar fracturas potencialmente abiertas es que se usaron datos de registros especiales en zonas con estabilidad de agujero; se consideró la información de registros convencionales (sónico y densidad) en intervalos productores calibrando con registro de imágenes, resonancia magnética, plt, sónico dipolar, datos de núcleos, entre otros, para identificar formas en los datos y asociarlas
a las zonas fracturadas. Este enfoque permitió establecer una relación entre los datos y las fracturas potencialmente abiertas en yacimientos de carbonatos.
Fundamentos teóricos para determinar fracturas a partir del análisis topológico de datos (TDA)
Análisis de datos
Por el principio físico de cada herramienta es probable identificar zonas fracturadas; son muy evidentes cuando se trata de fracturas con una apertura grande, esto también se observa con la apertura en el diámetro del caliper (washouts) y/o tirones en las lecturas de las herramientas. Se cuenta con una gran información de registros de imagen, núcleos y PLT en intervalos productores de hidrocarburos. Por lo anterior, es importante realizar un análisis de los datos en estas zonas y generar un código que permita poder predecir zonas de fracturas con un riesgo bajo.
Se hizo uso de la metodología de la ciencia de datos aplicada por Rollins, director de IBM, para mejorar cada uno de los criterios en selección de datos dentro del yacimiento, Figura 4
Los modelos no se crean una vez, se implementan y se dejan tal como están; en cambio, están constantemente mejorando y adaptándose a las condiciones cambiantes a través de comentarios, ajustes y redespliegues. Tomando en consideración esto, se tiene que entrenar y desplegar el modelo en pozos con información e identificar el porcentaje de error en la predicción.
La mayor cantidad de datos analizados se enfocaron en los registros sónico compresional (DTC), relación de Poisson (PR), densidad (RHOB) y relación de aspecto de poro (AR), en
las zonas de fracturas abiertas. A continuación, se describen cada uno de estos elementos:
• Registro de densidad (rhob): Es una herramienta de contacto con una profundidad de investigación de 6-9 in. La cual utiliza Cesium radioactivo como fuente, Figura 5, que presenta un decaimiento descrito por la reacción siguiente:
Mide la densidad de electrones (g/cm3).
5. Factores que afectan las medidas del registro de densidad.
• Registro sónico (dtc): Herramienta centralizada, el uso principal de la herramienta ha sido determinar un valor para la velocidad de compresión de la formación (Vp) y la inversa, 1/Vp, que se denomina lentitud. El subíndice “p” se refiere a la onda “primaria” (de compresión). Asimismo, un subíndice “s” denotaría la onda “secundaria” (de
corte), Figura 6. Otros términos para la lentitud son delta-t (Dtp), “tiempo de tránsito de intervalo”, y simplemente “tiempo de tránsito”. La lentitud tiene la unidad de microsegundos/ft o microsegundos/m. La lentitud (Dtp) es una función de la porosidad de la formación, lentitud del fluido poroso y lentitud de la matriz de formación.
Figura 4. Metodología de la ciencia de datos de Rollins.
Figura
Figura 6. Configuración de herramientas sónicas y formas de onda registradas de diferentes receptores (derecha) en una formación rápida.
• La onda en modo compresional viaja en propagación paralela a la dirección del desplazamiento de las partículas. Después de que se desplaza una distancia muy pequeña, cada partícula tiende a volver a su posición inicial debido a la elasticidad del medio. Sin embargo, si la inercia de las partículas hace que se excedan de su posición de reposo, se crean zonas de rarefacción. La propagación de esta compresión y rarefacción constituye una onda de compresión.
• La relación de Poisson (v) es una función decreciente del parámetro de densidad de fracturas, es la relación entre la deformación relativa de contracción, o deformación transversal (normal a la carga aplicada), y la deformación relativa de extensión, o deformación axial (en la dirección de la carga aplicada). El cual está en función del módulo de Bulk (K) y Shear (G), se calculan:
• Relación de aspecto de poro (AR). El criterio que una inclusión sea “débil” depende de su forma o relación de aspecto, así como de los módulos relativos del material de inclusión y matriz. La forma correcta de
examinar la dependencia de la relación de aspecto es mantener fijos los diámetros de las grietas, y no su volumen, como se cambia la relación de aspecto, (como en la Figura 7).
Figura 7. Las curvas se vuelven casi horizontales en relaciones de aspecto inferiores a 0.10, lo que indica insensibilidad de cumplimiento de poros a α en este rango.
• Los poros en las rocas suelen tener formas muy irregulares, no elipsoidales, que pueden causar que los resultados basados en elipsoides sean inaplicables o engañosos. El factor de concavidad tiene un papel importante: las formas cóncavas producen contribuciones de aporte mucho mayores que las convexas del mismo orden.
Análisis topológico de datos (TDA)
El objetivo del análisis topológico de datos (TDA) es proporcionar métodos matemáticos, estadísticos y algorítmicos bien fundamentados, para explotar las estructuras geométricas topológicas y subyacentes en los datos, Figura 8. Por lo general, es adecuado para datos tridimensionales, pero la experiencia muestra que TDA
también es útil en otros casos, como series temporales. Una serie de tiempo es una secuencia de datos observados, medidos o recopilados en intervalos regulares a lo largo del tiempo. Un registro geofísico se puede asumir como una serie de tiempo, analizar estas series de tiempo puede proporcionar información importante sobre las propiedades del subsuelo y los procesos geológicos que ocurren en un área determinada.
La información es un conjunto de datos ya procesados, la cual ayuda a obtener conclusiones y tomar decisiones; los datos no. Por eso la importancia de analizar estos datos y llevarlos de un punto a otro. TDA es una colección de métodos de análisis de datos que encuentran la estructura en los datos. Estos métodos incluyen PCA, reducción de dimensión no lineal entre otros. Ver Figura 8.
TDA usa herramientas algebraicas y captura la información dando forma a los datos. Es decir, se puede utilizar un modelo que mejore la eficiencia en las predicciones. Una de las ventajas principales es que, en el espacio de puntos, estas señales no se distorsionan por información irrelevante. Si considera una figura y se colocan dos puntos cualesquiera sobre ella, esos puntos van a estar a cierta distancia uno del otro. Por ejemplo, la distancia del trabajo a casa es un ejemplo de posicionar dos puntos sobre una esfera (la tierra). Dependiendo de la transformación, esa distancia puede hacerse más grande o pequeña. Por ejemplo, si la Tierra fuera de plastilina, y se le convirtiera en otra figura, entonces la distancia entre la casa y el trabajo evidentemente cambiaría, para un topólogo, un círculo es lo mismo que una elipse, una esfera es lo mismo que un cubo, y se aplica un razonamiento similar para otras figuras.
Muchos métodos de clasificación utilizan la “distancia” como forma de afirmar si existe una similitud fuerte o no entre varias observaciones. Por lo tanto, si se deforma el plano de forma correcta, es posible que puedan encontrar patrones en los datos que de otra forma estarían ocultos para nosotros y para los algoritmos. Entonces, estas nubes enormes de datos pueden ser subdivididas en clústeres más pequeños y cada uno, unirse con sus vecinos en relación con la distancia que exista entre ellos, formando así, lo que en topología se conoce como complejos simples.
Generación de funciones
El modo de extracción de características encuentra las correlaciones para describir los patrones de entrada. Por lo
tanto, se selecciona un conjunto reducido de características que discrimina diferentes grupos, en este caso los datos de registros de las zonas con fracturas.
La clasificación utiliza los grupos definidos en intervalos de entrenamiento para asignar un punto de datos desconocido a los datos más cercanos al grupo. Por ello, primero se identifican aquellos datos de rhob, pr, dtc y ar, que discriminan mejor. Para esto, se deben encontrar características que mantienen los grupos de datos lo más compactos posible y en una distancia máxima entre sí en zona de fractura. Es decir, de todos los campos analizados se extrajo únicamente la zona en donde habían fracturas potencialmente abiertas.
Primero, se necesita una manera de transformar un conjunto discreto de puntos en un espacio topológico más rico para tener invariantes topológicas interesantes para calcular. Segundo, se debe tener en cuenta la escala de las características de los datos; es decir, se necesita determinar la relación entre el tamaño de las características geométricas significativas de los datos y las distancias entre los puntos muestreados.
A los registros se les aplica la homología persistente (básicamente, un gráfico formado por un conjunto de puntos y sus relaciones, también conocido como líneas y triángulos en un espacio bidimensional, Figura 9), para identificar patrones topológicos en los datos. Se muestra un ejemplo simplificado (registro de densidad):
Figura 8. Flujo de trabajo del TDA para obtener información.
• Primero se necesita convertir los datos en un formato adecuado para el análisis topológico.
• Preprocesamiento de datos: se puede considerar una serie de tiempo bidimensional donde la profundidad es una dimensión y la densidad es la otra dimensión.
• Creación de complejo simplicial: utilizando estos puntos como vértices, se puede construir un complejo simplicial que capture la conectividad entre los puntos. Por ejemplo, se puede conectar cada punto con sus vecinos más cercanos para formar un complejo simplicial.
• Cálculo de homología persistente: aplica algoritmos de homología persistente para identificar los
componentes conectados y los agujeros en el complejo simplicial. Esto dará información sobre la estructura topológica de los datos geofísicos en función de la profundidad y la densidad.
En Python utilizando la biblioteca ripser para el cálculo de homología persistente y matplotlib para visualización.
Generalmente, la construcción de esta filtración se basa en la definición de una función de distancia, cuyos valores se utilizan para indexar los complejos de la familia.
Visualmente, en dos dimensiones, se considera cada punto de forma independiente: se dibuja un círculo de radio creciente alrededor de esos puntos hasta que se encuentran algunas intersecciones, (densidad). Se persigue el dibujo hasta que se cubren algunos puntos y se destruyen algunas de las estructuras creadas previamente (fracturas). Finalmente, se termina con componentes (densidad y fractura), que se representan a través de ese diagrama de persistencia y código de barras.
El problema de la falta de uniformidad de los vectores extraídos de los diagramas de persistencia es un verdadero inconveniente para las aplicaciones de aprendizaje automático. Para lidiar con esto sin profundizar necesariamente en el nuevo tipo de redes neuronales, se tienen que transformar las
representaciones de persistencia anteriores en algo que recopile de alguna manera la misma información, que puede ser considerable. Para el aprendizaje automático, la extracción de los puntos de persistencia periféricos podría representar funciones excelentes, pero parte de la información subyacente contenida en el diagrama podría perderse a través de ese proceso.
Aquí se subrayan tres posibilidades: las curvas de Betti, los paisajes de persistencia y las imágenes de persistencia, (todos los cálculos se realizaron empleando el paquete Gudhi, desarrollado por el equipo francés DataShape de INRIA). Para utilizar Gudhi en Python, primero se debe instalar la biblioteca. Se puede hacer mediante pip: pip install gudhi.
Figura 9. Construcción visual del complejo simplifical.
De manera resumida:
• Curvas de Betti: gráficos que muestran cómo varían los números de agujeros (o cavidades) de diferentes dimensiones en un conjunto de datos a medida que se aumenta un parámetro de filtrado.
• Paisajes de persistencia: Los paisajes de persistencia son representaciones visuales de la homología persistente en forma de funciones escalares bidimensionales. Muestran cómo cambian las características topológicas de los datos en función de dos parámetros: el tiempo de vida de la característica y la escala en la que aparece.
• Imágenes de persistencia: Las imágenes de persistencia son representaciones visuales de la
homología persistente en forma de matrices de colores. Cada píxel de la imagen corresponde a una característica topológica y su color representa el tiempo de vida de esa característica.
Primero, se observa gráficamente a través del diagrama de persistencia y el código de barras, que hay cuatro componentes resaltados, los registros dtc, pr, ar y rhob. Sin embargo, uno de los componentes se coloca en el infinito: esto corresponde al primer punto encontrado mientras se consideran los niveles superiores de la filtración, automáticamente se le asigna un valor infinito. Como consecuencia, sus paisajes de persistencia solo representan claramente los tres registros. Ver Figura 10
Figura 10. Se muestra curva de Betti, paisajes de persistencia, código de barras e imagen de persistencia.
Se debe notar el punto siguiente: Incluso si el número de registros aparece claramente (correspondientes a los puntos alejados de la diagonal), permanece una noción de ruido topológico (puntos cercanos a la diagonal). Como consecuencia, los paisajes de persistencia son generalmente de mejor uso, ya que se mantienen más o menos robustos, ya que describen preferentemente los objetos más persistentes del conjunto de datos. No obstante, el ruido topológico es a veces información útil, típicamente cuando se trabaja con series de tiempo cuya desviación estándar es de gran importancia para fines de clasificación.
Flujo de trabajo
El poder correlacionar los registros geofísicos con metodologías estadísticas, permitió desarrollar un modelo predictivo de zonas con fracturas potencialmente abiertas en yacimientos compuestos principalmente por caliza y dolomía, según fuera el caso; para ello se analizaron los diferentes tipos de registros convencionales y especiales con lo que contaban cada uno de los diez yacimientos estudiados. Para identificar las fracturas potencialmente abiertas se utilizo el diagrama mostrado en la Figura 11.
Figura 11. Interpretación de fracturas utilizando registros de pozo.
Al tener sólo los datos deseados en las zonas de fracturas y ordenados por pozo, se hizo uso de la plataforma GUDHI, para llevar a cabo el análisis topológico de los datos. Ver Figura 12
Figura 12. La biblioteca Gudhi es una biblioteca de código abierto para la Topología Computacional y el Análisis Topológico de Datos (TDA).
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En la plataforma se cargan los datos en donde se obtiene una colección de datos (nube de puntos) de los diferentes registros para definir la distancia (por tipo de yacimiento). El objetivo es identificar coincidencias dentro de la nube de datos. Ver Figura 13.
Figura 13. Comportamiento de registro en zona fractura.
Los datos reales siempre son finitos, por lo que su estudio requiere que se tenga en cuenta la estocasticidad. El análisis estadístico nos da la capacidad de separar las características verdaderas de los datos de los artefactos introducidos por el ruido aleatorio. La homología persistente no tiene un mecanismo inherente para distinguir entre características de baja probabilidad y características de alta probabilidad.
En la Figura 14, se puede observar el flujo de trabajo por las 3 variables resultantes Dtc, Rhob y PR para identificar la estructura topológica por variable y los límites de éstas.
14. Análisis topológico por variable analizada.
Gran parte del Análisis Topológico de Datos se basa en la noción de que existe una idea de proximidad entre estos puntos de datos. Por ejemplo, si cada punto de datos consiste en valores numéricos , se tiene una definición fácil de proximidad que proviene de la distancia euclidiana estándar: ésta es la generalización de la distancia estándar en el plano
La distancia euclidiana proporciona un buen punto de partida intuitivo para los requisitos de una distancia generalizada en el sentido matemático. Nótese que la distancia euclidiana asume que las entradas son numéricas. Sin embargo, tener datos completamente numéricos no es un requisito para definir una distancia generalizada. También se pueden definir muchas distancias diferentes cuando los datos son categóricos en lugar de numéricos. Esto podría hacerse simplemente mirando las coincidencias (definir la distancia entre puntos de datos por el número de entradas que son iguales), o incluyendo una vista más matizada de las entradas categóricas.
Complementando el TDA y haciendo uso de los diferentes tipos de registros de imagen (base aceite) se realizó un análisis más detallado en los corredores de fracturas posibles, los cuales son grupos de fracturas relacionadas con fallas que atraviesan todo el yacimiento verticalmente, extendiéndose por varias decenas o cientos de metros lateralmente, de los 10 pozos.
• La permeabilidad en estos corredores puede oscilar muy por encima de los 10 darcys.
• Fracturas con ángulo de inclinación mayores a 80 grados.
Adicional, se programó un exponente de cementación “m”, el cual se ve afectado por la forma, clasificación y empaquetamiento del sistema de partículas, configuración y tamaño de los poros, tortuosidad, tipo de sistema poroso (intergranular, intercristalino, vúgulos y fracturas), compactación debido a la presión de sobrecarga, la presencia de minerales arcillosos y la temperatura del yacimiento.
Dada su importancia dentro del modelo petrofísico y como está relacionado con las fracturas se procedió a incluir un modelo de “m” basado en la textura de la roca, con los siguientes códigos:
La generación de “m variable”, se compone principalmente de wackestone-packstone. Los poros entre partículas generalmente están bien conectados y contribuyen de manera efectiva al flujo de fluidos.
Resultados
Al tener definidas las estructuras de datos e información de los límites de nuestras variables de entrada de los 10 pozos estudiados, se procedió a desplegar el modelo en nuevos casos de estudio. Es necesario monitorear qué tan bien funciona. Para ello se corrió en Python la integración del lenguaje que permitiera extrapolar el análisis de datos (rango TDA) en pozos que no contaran con información de análisis de fracturas. Ver Figura 15.
Figura
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Figura 15. Script para dolomías y calizas (cualquier resultado, interpretación, cálculo, dato, investigación o recomendación derivados del uso de este script será por cuenta exclusiva y responsabilidad de quien lo utilice y no tendrá derecho a reclamar).
La Tabla 1 señala los limites encontrados por el análisis topológico de datos para las variables densidad, relación de Poisson y sónico compresional.
La Figura 16 muestra la aplicación de TDA y python en 3 de los 10 pozos analizados, se observa en el carril la discretización rojo-azul (donde rojo es fractura potencialmente abierta
mayor a 80°, seguido por el carril de interpretación de fracturas por el registro de imagen) vs carril de fracturas, una buena correlación entre lo entrenado y lo descrito.
Tabla 1. Limites de registros convencionales en estructura de datos TDA.
Figura 16. Resultado de aplicar algoritmo TDA en pozos con información.
La Figura 17 muestra en el último carril el script realizado para el cálculo de la “m” únicamente para una dolomía textural.
Figura 17. Generación de “m variable” en yacimiento dolomitizado.
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La Figura 18, muestra la correlación existente entre los datos del PLT y la zona fracturada de aporte con el entrenamiento del TDA.
Figura 18. Despliegue del modelo TDA (último carril, flag en color rojo indica las fracturas potencialmente abiertas mayores a 80°) en pozo con información de registro PLT e interpretación de fracturas por registro de imagen resistiva
Continuando con los resultados obtenidos, la mejor opción es dividir los datos en dos conjuntos: el conjunto de entrenamiento y el conjunto de prueba. Como estos nombres lo indican, se entrena el modelo usando el conjunto de entrenamiento y lo prueba usando el conjunto de prueba. La tasa de error en casos nuevos se denomina error de generalización (o error fuera de la muestra), y al evaluar el modelo en el conjunto de prueba, obtiene una estimación de este error. Este valor indica qué tan bien funcionará el modelo en datos para los cuales no se ha aplicado.
Si el error de entrenamiento es bajo (es decir, su modelo comete pocos errores en el conjunto de entrenamiento),
pero el error de generalización es alto, significa que su modelo está sobre ajustando los datos de entrenamiento.
Ahora, en el conjunto de prueba se utilizaron 4 pozos en YNF, los cuales no venían en el grupo de entrenamiento, se muestra el resultado de aplicar TDA. En la Figura 19 se compara con la interpretación del registro dipolar y resonancia magnética, en la Figura 20 con el registro de imágenes resistivas, en la Figura 21 con el sónico dipolar y en la Figura 22 con NMR, registro dipolar y resistivo de imagen.
Figura 19. El último carril presenta el análisis TDA, en donde flag de color rojo es la fractura potencialmente abierta mayor a 80°. Se correlaciona con la predicción de fracturas observada por el sónico dipolar y bines de porosidad del NMR. Se tiene un error del 5-20 % comparado con datos medidos, (registros especiales).
Figura 20. El penúltimo carril presenta el análisis TDA, en donde flag de color rojo es la fractura potencialmente abierta mayor a 80°. Se correlaciona con la predicción de fracturas observada por el registro de imagen. Se tiene un error del 5-20 % comparado con datos medidos, (registro especial).
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Figura 21. El antepenúltimo carril presenta el análisis TDA, en donde flag de color rojo es la fractura potencialmente abierta mayor a 80°. Se correlaciona con la predicción de fracturas observada por el registro dipolar. Se tiene un error del 5-20 % comparado con datos medidos, (registro especial).
Figura 22. El carril del análisis TDA, en donde flag de color rojo es la fractura potencialmente abierta mayor a 80°. Se correlaciona con la interpretación de fracturas observada por el registro de imagen y sónico dipolar. Se tiene un error del 5-20 % comparado con datos medidos, (registro especial).
Conclusión
A partir del análisis topológico de datos (TDA), con información obtenida de registros geofísicos (registros convencionales y especiales), datos de núcleo, registros PLT, entre otros, y el entrenamiento de redes neuronales, se logró generar un script que permite identificar fracturas (con un margen de incertidumbre del 5-20 %) en yacimientos de carbonatos. Es importante señalar que este trabajo es un apoyo en el caso de yacimientos carentes de registros especiales para identificar fracturas, y por ningún motivo sustituye la toma de información en pozos. Su aplicabilidad se enfocó en yacimientos del país, tanto terrestres como marinos. Este estudio permite disminuir la incertidumbre en la identificación de fracturas para intervalos prospectivos de carbonatos. Este trabajo solo es aplicable para yacimientos naturalmente fracturados de doble porosidad, matriz-fractura.
Nomenclatura
AR Relación de aspecto de radio
Dtc Registro sónico compresional
NMR Nuclear Magnetic Resonance
PCA Principal Component Analysis
PLT Production Log Tool
PR Relación de Poisson
RHOB Registro de densidad
TDA Topologic Data Analysis
YNF Yacimiento Naturalmente Fracturado
Referencias
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• Back, W. 1963. Preliminary Results of a Study of Calcium Carbonate Saturation of a Groundwater
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Identificación de fracturas potencialmente abiertas en carbonatos mediante el análisis topológico de datos, (TDA) , p.p. 111-130
Semblanza del autor
Luis Ahindel Castellanos Bassoult
Ingeniero Petrolero por la Universidad Nacional Autónoma de México, con Maestría en Ciencias.
Se ha desempeñado en el área de productividad de pozos, análisis estratégico de negocios y actualmente trabaja desarrollando y evaluando modelos petrofísicos y de física de rocas como sísmico petrofísico en Pemex.
Autor de diversos artículos a nivel nacional (CMP-AIPM) e internacional (SPE-SPWLA). Certificado en Python for data science por IBM.
Récords en la construcción de pozos en aguas someras campo Yaxché
Gustavo Javier García Méndez
Protexa-PMM-Profluidos
Raúl Flores López PEP
Ignacio Ramírez Martínez
Protexa-PMM
Artículo recibido en junio 2023-evaluado, aceptado y corregido en febrero de 2024
Resumen
Este trabajo presenta los resultados obtenidos de la optimización en el diseño y actividades de perforación y terminación que se ejecutaron en 9 pozos de alto ángulo y horizontales desde la estructura Yaxché Charly (Yaxché C), con el propósito de cumplir con los programas de producción comprometidos con la Dirección General de Pemex Exploración y Producción (PEP), el Programa Operativo Anual, El Plan de Negocios de Petróleos Mexicanos y sus Organismos Subsidiarios, así como con la Estrategia Nacional de Energía.
Se contempla la descripción estructural de las arenas productoras a nivel Mioceno en la estructura Yaxché C, optimización de la geomecánica basada en el conocimiento de la geofísica y geología, la evolución de los estados mecánicos aplicando la metodología Visualización, Conceptualización, Diseño, Seguimiento y Evaluación (VCDSE) al diseño de perforación y terminación, así como las acciones claves involucradas para el buen desempeño en la construcción de los pozos.
El diseño mecánico del pozo tipo originalmente solicitado en el contrato constaba de 6 etapas, inclinación máxima: 78°, profundidad: 4,154 metros desarrollados, 953 m de desplazamiento, al ser optimizado se redujo a cuatro etapas con pozos horizontales y de alto ángulo, obtenido algunos de los siguientes récords en la construcción de pozos 23.08 días de perforación, índice de construcción (ICO) de 216 m/día, ritmo de penetración de 182 m/hr.
Palabras clave: Optimización, diseño, ángulo alto, horizontales, Yaxché, geofísica, geología, geomecánica, VCDSE, etapas, registros, días de perforación, tasa de construcción, tasa de penetración.
Records in the construction of wells in shallow water Yaxché field
Abstract
This work presents the results obtained from the optimization in the design and drilling and completion activities that were executed in 9 high-angle and horizontal wells from the Yaxché Charly (Yaxché C) structure, with the purpose of complying with the committed production programs with the General Director of Pemex Exploration & Production (PEP), the Annual Operational Program, the Business Plan of Petróleos Mexicanos and its Subsidiary Organizations, as well as with the National Energy Strategy.
The structural description of the producing sands at the Miocene level in the Yaxché C structure is contemplated, optimization of the geomechanics based on the knowledge of geophysics and geology, the evolution of the mechanical states applying the Visualization, Conceptualization, Design, Monitoring and Evaluation methodology. (VCDSE) to the design of drilling and completion, as well as the key actions involved for good performance in the construction of the wells.
The mechanical design of the type well originally requested in the contract consisted of 6 stages, maximum inclination: 78°, depth: 4,154 meters developed, 953 m displacement, when optimized it was reduced to four stages with horizontal and high angle wells, obtained some of the next records in well construction 23.08 days of drilling, construction index (ICO) of 216 m/day, penetration rate of 182 m/hr.
Keywords: Optimization, design, high angle, horizontals, Yaxché, geophysics, geology, geomechanics, VCDSE, stages, records, drilling days, construction rate, penetration rate.
Introducción
Por medio de un esquema de contrato integral se diseñaron y ejecutaron en 15 meses, 9 perforaciones y terminaciones de pozos de desarrollo horizontales y de alto ángulo desde la estructura Yaxché C para explotar las arenas certificadas del Mioceno Superior, con la plataforma autoelevable (PAE) HYSY 936, logrando récords en diferentes indicadores de perforación y terminación en el campo.
Se presenta la situación técnica original/previa al inicio del diseño y ejecución de los pozos, con información de geología, geofísica, geomecánica, diseño de perforación y terminación con los tiempos realizados, estados mecánicos ejecutados.
Se describen las actividades previas que se realizaron y que fueron el sustento para el diseño y ejecución de los trabajos con la información recopilada; se describen las acciones realizadas durante el diseño y ejecución; durante el proceso de ejecución se aplicó la metodología de la mejora continua, orientada hacia la optimización de los estados mecánicos.
Se muestra la comparativa de los tiempos de ejecución de perforación y de terminación ejecutados en el proyecto vs los anteriores del campo, principalmente en la estructura Yaxché A.
Se presentan los diferentes récords obtenidos, resultado de lo implementado, como son tiempos de perforación y terminación, reducción de NPT´s, NPTI´s e ICO; así mismo, se muestran diversos aspectos relevantes que también
se obtuvieron durante el desarrollo del proyecto en estos nueve pozos.
Planeación
Actividades previas
Al inicio del proyecto, como lo define la metodología VCDSE, se monitorea y recopila toda la información existente, donde Pemex compartió conocimientos muy importantes en las áreas de geociencias (sísmica), diseños de perforación y terminación, así como sus lecciones aprendidas en el Campo Yaxché a nivel Cenozoico; esta curva de aprendizaje fue vital para poder implementar las mejoras continuas a los diseños de perforación, terminación y ejecución efectiva durante la construcción de los pozos, y todo el desarrollo del proyecto.
Ubicación geográfica
El campo Yaxché se encuentra en el Golfo de México, frente a las costas de Tabasco, en tirantes de agua promedio de 21 m, Figura 1.
El bloque C fue descubierto en 1991, con la perforación del pozo Yaxché 1DL, que encontró hidrocarburos de 27° API. Se localiza a 13 km al NW de la Terminal Marítima Dos Bocas. La columna geológica de los pozos perforados, se encontraron presentes las rocas desde el Pleistoceno Reciente al Mioceno Superior.
Modelo estructural
Estructuralmente las areniscas del Mioceno Superior son: MS_100 (D), MS_120 (C Sup), MS_130 (C Inf), MS_140 (B), MS_150 (A Sup) y MS-160 (A Inf.); la parte más alta se encuentra hacia la porción sur del campo. El bloque estructural en donde se ubican los pozos perforados, está
limitado al oeste por una falla normal, con dirección NESW; al norte presenta una intrusión salina en la parte más baja de la estructura, al este está limitado por una falla normal con echado hacia la misma dirección; la parte sur del bloque, lo limita una falla normal con echado hacia la misma dirección, Figura 2.
Gustavo Javier García Méndez, Protexa-PMM-Profluidos, Raúl Flores López, Ignacio Ramírez Martínez
Figura 1. Ubicación geográfica del campo Yaxché.
Figura 2. Modelo estructural del campo Yaxché.
Estratigrafía
El campo Yaxché a nivel Terciario, cuenta con seis (6) yacimientos de edad Mioceno Superior en la subdivisión MS-100 hasta la MS-160, los cuales están conformadas por una secuencia de cuerpos potentes de areniscas, separados por estratos relativamente delgados de lutitas intercalados de forma irregular.
Modelos geomecánicos
Personal de geomecánica del grupo multidisciplinario VCDSE de PEP, compartió diferente información muy importante para el inicio del desarrollo de los modelos geomecánicos y de estabilidad de pozos, la estructura Yaxché C, teniendo como base los modelos post perforación de los pozos de correlación, Figura 3
Figura 3. Modelos geomecánicos de pozos de correlación.
La problemática importante y de recurrencia que se tenía eran pegaduras por presión diferencial durante la perforación y/o durante la introducción de las tuberías de revestimiento, así como problemas operativos por los asentamientos de tuberías de revestimiento en diferentes zonas.
Tiempos de perforación y terminación históricos
Los tiempos de peforación y de terminación de incluyen en las Figuras 4 y 5
Gustavo Javier García Méndez, Protexa-PMM-Profluidos, Raúl Flores López, Ignacio Ramírez Martínez
Figura 4. Tiempos de perforación campo Yaxché A.
Figura 5. Tiempos de terminación campo Yaxché A.
Estado mecánico del pozo tipo
El estado mecánico del pozo originalmente solicitado, constaba de 5 etapas y un agujero piloto. La profundidad programada para este pozo era de 4,154 md/ 3,655.25 mv, ángulo máximo: 78°, desplazamiento: 953.49 m, Dog
Leg (DL): 4°/30m, terminación sencilla con aparejo 3 ½”, con accesorios: Válvula de Tormenta (VT), 4 mandriles de bombeo neumático (BN), camisa de circulación, mandril de inyección y porta sensor presión (P) y Temperatura (T), y tope No-Go, Figura 6
6. Estado mecánico pozo inicial, según ingeniería de referencia (IR).
Ejecución del proyecto
Control geológico de pozos
El seguimiento geológico de pozos de alto ángulo y horizontales, necesita de un gran sustento de información técnica geológica del campo y de pozos de correlación; analizando la información de geociencias en el área circundante a la localización, se define el espesor y la unidad litológica donde geonavegará el pozo, para este caso la mejor zona y en la cual producen la mayor parte de los pozos del campo son las unidades litológicas MS-120,
MS-130, MS-140, MS-150 y MS-160, posicionándolo en la mejor calidad de roca, mediante el seguimiento geológico interactivo planificado para la construcción de pozos, que combina tecnología y personas, para entregar pozos ubicados de manera óptima en un entorno geológico determinado para maximizar su rendimiento de producción en tiempo real, empleando las herramientas GR en barrena, MWD/ LWD y registros de resistividad azimutales de geonavegación con radio de investigación somero y ultraprofundo, para mitigar todos los riesgos que implica la perforación de un pozo de alto ángulo (horizontal estratigráfico) y horizontal (Inclinación > 80°).
Figura
Análisis de la presión de poro en tiempo real geomecánico
Durante las operaciones de perforación de los pozos de correlación, se han identificado secciones del yacimiento aisladas o no comunicadas, con presiones originales o diferentes a las esperadas, por lo cual la caracterización de la magnitud de la presión de formación en diferentes unidades (MS_100-MS_160) del campo Yaxché tienen incertidumbre.
El análisis de la presión de poro en tiempo real fue un punto clave para ejecutar de forma segura y sin problemas las operaciones de perforación. Con la integración de la información y estudios especializados de geociencias en tiempo real, se obtienen los resultados siguientes:
• Interpretación sísmica estructural 3D
• Correlaciones estructurales y estratigráficas
• Evaluación litológica
• Registro de hidrocarburos
• Registros LWD, MWD, PWD, RMN
• Análisis de declinación de la presión por producción de pozos de correlación
• Pruebas MDT
Así como datos de la condición de perforación:
• Parámetros de perforación, reportes de fluidos de perforación y eventos de perforación y pozos de correlación.
Se evaluó la presión de formación, obteniendo diferencias de hasta 27.3% entre la magnitud de la presión de poro programada vs real.
Al definir la magnitud de la presión de formación en tiempo real fue posible determinar: un límite mínimo para la densidad del lodo que permitiera mantener el control del pozo y evitar problemas de influjos.
Estimar un rango superior para la densidad del lodo, permitiendo así optimizar la presión diferencial en el agujero y evitar eventos de atrapamiento por presión diferencial de la sarta durante la perforación y/o introducción del liner.
El desarrollo del campo Yaxché C se llevó a cabo con la perforación de nueve pozos, todos ellos posicionados en arenas en proceso de explotación, es decir, con presión de poro diferente a la original. Con el análisis de la presión de poro en tiempo real se desarrollaron las operaciones de perforación de forma controlada y segura, eliminando el evento de pega por presión diferencial, el cual fue un problema muy común en el desarrollo de Yaxché A.
Evaluación del diferencial de presión en la etapa de yacimiento del pozo N.2 del proyecto Yaxché C. Con base a los escenarios de presión de poro y la de presión diferencial máxima permitida (500 psi), se establecieron densidades óptimas para una perforación controlada y con riesgo mínimo de pega por presión diferencial, Figura 7.
7. Evaluación del diferencial de presión en la etapa del yacimiento.
Gustavo Javier García Méndez, Protexa-PMM-Profluidos, Raúl Flores López, Ignacio Ramírez Martínez
Figura
Actualización del modelo de estabilidad mecánica de pozos de alto ángulo y horizontales en formaciones depresionadas.
Con base en la información de geociencias e ingeniería de perforación, se actualizó el modelado de estabilidad mecánica en tiempo real, permitiendo optimizar la densidad del lodo para la perforación de las diferentes arenas productoras del campo Yaxché C.
La actualización del estudio se pudo definir en la forma siguiente:
• Profundidades adecuadas de asentamiento para aislar zonas de diferentes gradientes de presión, y evitar problemas de inestabilidad del agujero.
• Una perforación totalmente estable en pozos con una inclinación de hasta 94.2°.
• Aseguramiento de la introducción de los liners en el fondo del pozo.
La optimización de la densidad del lodo se comparó respecto a los valores programados, obteniendo diferencias de hasta 14.8%, reduciendo este valor a 0%, ya que, durante la perforación de 9 pozos de alto ángulo y horizontales, no se presentaron problemas de inestabilidad mecánica.
Optimización de los estados mecánicos
La selección de las profundidades de asentamiento de los proyectos pozo, se realizó con base en el análisis e integración de la información sísmica – estructural, litológica y geomecánica, complementada con datos reales derivados de los eventos ocurridos durante la perforación de los pozos de correlación del campo, Figura 8
Figura 8. Optimización de los estados mecánicos.
Desde la planeación se evaluaron los elementos del diseño de perforación, asentamientos de TR´s, cementaciones, direccional, tuberías de revestimiento, análisis de suaveo y surgencia, evaluación de los parámetros máximos disponibles en la plataforma, obteniendo una mejora considerable en tiempos del campo.
Empleando los estudios y optimización de Pemex respecto al efecto vending, se definió la utilización de la tubería de revestimiento de 20” como conductor.
En la parte de terminación de pozos se diseñó y utilizó aparejo de producción integral donde se logró la reducción en tiempos de terminación de 14.67 a 12 días, en los 4 primeros pozos; en los cinco pozos restantes con la introducción del liner ranurado de producción de 5” como cola en el empacador, se contribuyó en la reducción de tiempos de perforación. Con el arreglo de la introducción del aparejo en dos viajes y liner como cola, se logró una reducción de 16 a 11.81 días en los tiempos de terminación. Cabe mencionar que la eliminación de la camisa de circulación en la introducción del aparejo definitivo en dos viajes, permitió el ahorro del viaje con TF para su cierre.
Estrategias que impactaron en el desempeño exitoso del proyecto
Para la ejecución del proyecto en las perforaciones y terminaciones de los nueve pozos se realizó la aplicación de las estrategias siguientes:
1. Planeación y diseño con base en la aplicación de la metodología VCDSE
a. Se aplicó la metodología VCDSE integrando un equipo multidisciplinario especializado con pares técnicos de PMM, compañías de servicio y de Pemex.
b. Análisis, diagnóstico y realización de los diferentes modelos geomecánicos para el programa de perforación y terminación del proyecto pozo.
c. Evaluación de las correlaciones de pozo, sísmicas, así como la estratigrafía del área para dar consistencia a los modelos geológicos desde el punto de vista regional y local; mitigando la incertidumbre de estos modelos.
d. Se definió y trabajó con diferenciales de presión de máximo 500 psi erradicando problemática de pegaduras por presión diferencial.
e. Análisis y optimización del modelo geomecánico para obtener las densidades de lodo idóneas y así erradicar las pegaduras por presión diferencial en las zonas productoras en operaciones de perforación e introducción de las tuberías de revestimiento.
f. Se logró optimizar el desempeño del campo calibrando el modelo geomecánico con toma de puntos de presión usando registro MDT.
g. Análisis y definición del modelo geomecánico para el asentamiento de las tuberías de revestimiento en la base de las lutitas al entrar en la zona productora.
h. Con base en el análisis de las cargas del tubo conductor de 20” bajo el efecto bending, se eliminó la etapa del conductor de 30”.
i. Análisis y definición de los premodelos de geonavegación, con el objetivo de maximizar el contacto con la formación y aumento de la producción.
j. Optimización del diseño de cementaciones de dos secciones a una sola operación, evitando la colocación de anillo de cemento en la etapa de 9 5/8”.
k. Se diseñó la aplicación de aparejos de producción integrales en un solo viaje para la reducción de tiempos.
l. Reducción de tiempos de perforación metiendo liner ranurado de producción en las actividades de terminación.
m. Para erradicar la pegadura por presión diferencial en la introducción del liner ranurado de 7”, se cambió a liner ranurado de 5 ½”.
n. Evaluación de trayectorias direccional reduciendo trabajos con motor de fondo a nivel superficial, permitiendo la reducción de tiempos.
o. Control de calidad de los programas de perforación y terminación por parte de Pemex y realizando la perforación y terminación en papel.
2. Definición técnica y económica de proveedores y contratistas
a. Identificación a nivel nacional e internacional el mercado petrolero de los equipos, materiales y servicios.
b. Se difundió con los diferentes proveedores y contratistas el alcance del proyecto para la realización de sus propuestas técnicas.
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3. Realización de requisiciones en tiempo y forma de equipos, materiales y servicios en apego a los programas de perforación y terminación autorizados y en cumplimiento a todas las normas técnicas y el control de los mismos desde la manufactura, logística y operación, por medio de certificaciones, inspecciones y pruebas.
4. Control de calidad de los equipos, materiales y servicios mediante:
a. Aplicación de las normas y procedimientos de diseño y operación que aseguraron el incremento de la eficiencia operativa.
b. Reuniones semanales para el monitoreo, entrega y análisis de certificados de calidad.
5. Logística de personal y equipo, materiales y servicios, enviando por anticipado las herramientas y personal, así como el uso de embarcaciones tipo spot.
6. Prácticas operativas
a. Continuidad del personal operativo durante la ejecución del proyecto.
b. Monitoreo de parámetros en tiempo real durante la perforación para el seguimiento, control y prevención oportuna de acontecimientos no deseados y base para la toma de decisiones oportunas.
c. Aplicación de la filosofía High Energy que consiste en la aplicación de los máximos parámetros permitidos de perforación, cambios de etapa.
d. Operaciones simultaneas para reducción de tiempos que no implicaban riesgos.
e. Armado y pruebas anticipadas de herramientas direccionales en el taller del proveedor y medio árbol de válvulas en cantiléver.
f. La utilización de herramienta Gyro While Drilling (GWD) en la primera etapa, ayudó a la reducción
de tiempos y riesgo de colisión, además del uso de dos equipos de flotación (barreras) para asegurar una buena cementación.
g. Comunicación asertiva y trabajo multidisciplinario en las reuniones de cambio de etapa, así como la toma óptima de decisiones en tiempo real, con los especialistas del proyecto.
h. Introducción de liner ranurado durante las actividades del anclaje de empacador de producción.
7. Evaluación técnica de pozos terminados documentando las mejores prácticas y definiendo el modelo de mejora continua.
8. Generación de sinergia de trabajo en equipo entre las diferentes áreas de Pemex, compañías de servicios y PMM que contribuyeron la mejora del desempeño y éxito del proyecto.
Todas las estrategias mencionadas fueron esenciales, realizadas de forma integral desde la planeación, diseño, programación, compras, logística, operación, evaluación en un ciclo de mejora continua, y con el apoyo importante del personal técnico de Pemex.
Desempeño del proyecto
Comparativa de los tiempos de perforación y terminación realizados en los nueve pozos de la estructura Yaxché C.
Se obtuvo una reducción en tiempos desde el primer pozo Yaxché 61 realizado en 56.5 días, al último pozo Yaxché 111 realizado en 23.38 días, alcanzando una mejora del 58% en la estructura Yaxché C., Figura 9.
9. Tiempos de perforación campo Yaxché.
También se terminaron los nueve pozos del campo Yaxché estructura C. La Figura 10 muestra la comparativa de tiempos de la estructura A vs C, donde se observa la disminución importante, obteniéndose como promedio en la estructura A 16.48 días y en la C 13.50 días.
Figura 10. Tiempos de terminación Yaxché A vs C.
Lo anterior permitió alcanzar un desempeño muy relevante, generando diferentes récords del Campo Yaxché durante la construcción de los nueve pozos, que son:
Gustavo Javier García Méndez, Protexa-PMM-Profluidos, Raúl Flores López, Ignacio Ramírez Martínez
Figura
Récords obtenidos
Se superó el récord de perforación en el campo Yaxché con el pozo horizontal Yaxché 111, al perforar 4,985 metros en 23.08 días; así mismo se obtuvieron récords de barrenas (ROP) de las cuatro etapas; adicionalmente se erradicó la pérdida de lodo (850 m3).
Se superó el índice de construcción al 2.4 veces más que el requerimiento del contrato, reducción de los tiempos de introducción de aparejos de producción integrales y de dos viajes, se minimizó el índice de incertidumbre de la columna geológica y del modelo geomecánico, se redujo el tiempo de terminación básica con aparejo integral 1.5 veces y con aparejo de dos viajes a 1.34 veces.
Se logró la optimización de los tiempos limpios, iniciando con 46.89 días en el primer pozo, hasta el último con 23.08 días, logrando un 51% en la reducción de tiempo.
Se logró la reducción en los NPT´s durante la perforación del 37.13 % en el primer pozo a 0.003 % en el último pozo.
Se logró incrementar la eficiencia en la ejecución durante la perforación, al disminuir un 28% los NPTI´s en el último pozo.
Se logró en el último pozo un incremento en el índice de construcción de 164 m/día programado a 216 m/día ejecutado, obteniendo un desempeño del 131.63 %.
Se logró reducir el tiempo de terminación básica en el campo Yaxché C en los primeros cuatro pozos, con aparejo integral de 8.41 días programados a 5.32 días reales y los últimos 5 pozos con aparejo de dos viajes y liner ranurado, en la terminación de 10.5 días programados a 7.83 días reales.
Así mismo la inercia de los trabajos diseñados y realizados generaron diferentes aspectos relevantes en el campo Yaxché durante la construcción de los pozos y son:
Se obtuvo una reducción del índice de incertidumbre de la columna geológica del 25% al 0%.
Se redujo la incertidumbre de los modelos geomecánicos del 35% al 0% con respecto a la presión del yacimiento de la arena productora MS-160.
Se redujo la incertidumbre en la arena MS-160 de la densidad de lodo en la etapa del yacimiento del 25%
al 0%, con la integración de la información en tiempo real para la actualización del modelo de estabilidad mecánica para pozos de alto ángulo y horizontales.
Se geonavegó un total de 6,667 m; la longitud máxima fue de 814 md dentro del yacimiento, en un espesor de 16 mv.
Se logró erradicar las problemáticas relacionadas a pegas por presión diferencial e influjos durante la perforación, introduciendo tuberías de revestimiento, con el ajuste de geomecánica en tiempo real y análisis de diseño.
Se implementó en esta estructura Yaxché C el corte de núcleo en la arena objetivo en pozos de alto ángulo (76.5°) y formaciones poco consolidadas, obteniendo en cuatro corridas una recuperación del 95%.
Se logró la introducción de 5,042 m de liner ranurado de 7” y 5” en agujero descubierto, de los cuales se introdujeron 2,818 m de 5” como cola del empacador.
Conclusiones
Contar con información técnica oportuna proporcionada por personal especializado de Pemex, fue vital para el éxito en el desempeño en la construcción de los nueve pozos en la estructura Yaxché C.
La base del logro de los resultados se debió a la planeación y optimización del diseño de los pozos bajo la metodología VCDSE, programación efectiva de la logística de equipos, materiales, servicios (EMS) y personal, la aplicación efectiva de mejores prácticas operativas, así como el aprovechamiento de la curva de aprendizaje de los pozos anteriores, erradicando problemáticas existentes en el campo.
Se obtuvieron reducciones de tiempos en la ejecución con la optimización de la logística en el número de viajes para personal y equipos, así mismo, con la realización de operaciones simultaneas durante las etapas de perforación y terminación, así como, el prearmado de herramientas previo al envío a la localización.
El seguimiento oportuno y eficiente de las operaciones en tiempo real durante la ejecución conjuntamente con el monitoreo de los KPI´s, permitió la toma de decisiones idóneas para la erradicación de problemas históricos de pegadura por presión diferencial y p é rdida de fluidos, logrando la reducción de tiempos de perforación y terminación.
Una parte importante para la optimización continua de la planeación y operación, fue la aplicación del proceso de mejora continua durante todo el proyecto.
Se observó que la contratación en esquema integral es muy aceptable y eficiente, generando una inercia de trabajo en equipo optimizando todos los procesos.
Nomenclatura
API. American Petroleum Institute
BN. Bombeo Neumático
DL. Dog Leg (Pata de perro)
FIT. Formation Integrity Test (Prueba de integridad de la formación)
GWD. Gyro While Drilling
KPI´s. Key Performance Indicators (Indicadores clave de desempeño)
LOT. Leak Off Test (Prueba de admisión)
LWD. Logging While Drilling
Md. Metros desarrollados
MDT. Modular Formation Dynamics Tester (Probador de formación)
MS. Mioceno Superior
Mv. Metros verticales
MWD. Measurement While Drilling
P Presión
PEMEX. Petróleos Mexicanos
PMM. Perforaciones Marítimas Mexicanas
PWD. Pressure While Drilling
NPT´s. Non productive time (tiempos no productivos)
NPTI´s. Non productive time invisible (Tiempos no productivos invisibles)
T Temperatura
TF. Tubería Flexible
VT. Válvula de tormenta
Agradecimientos
A la dirección de la división energía Grupo Protexa, a los diversos departamentos de perforaciones marítimas mexicanas involucrados en la ejecución del proyecto, por el esfuerzo, dedicación y compromiso que desempeñaron en cada una de las actividades para la obtención de estos resultados y logros.
A las diferentes áreas de Petróleos Mexicanos, como Grupo Multidisciplinario de Intervenciones a Pozos GMIPAPLT, Gerencia de Ingeniería e Intervenciones a Pozos de Explotación Terrestre GIIPET, Gerencia de Ejecución y Seguimiento de Pozos de Desarrollo, por su gran apertura en la aportación de información, conocimiento y disposición en transmitir las lecciones aprendidas en los pozos ya realizados.
Referencias
Agencia de Seguridad Energía y Ambiente (ASEA).
Comisión Nacional de Hidrocarburos (CNH).
Informes finales geológicos pozos del campo Yaxché.
Informes finales perforación y terminación pozos del campo Yaxché.
Manual de diseño perforación documento interno de PMM.
Procedimiento de diseño de terminación y reparación documento interno de PMM.
Procedimiento de geociencias documento interno de PMM.
Procedimiento de ingeniería de proyectos documento interno de PMM.
Gustavo Javier García Méndez, Protexa-PMM-Profluidos, Raúl Flores López, Ignacio Ramírez Martínez
Semblanza de los autores
Gustavo Javier García Méndez
Ingeniero Químico Industrial por el Instituto Politécnico Nacional, Maestría en Administración.
Diplomado en Ingeniería Petrolera para no petroleros por el Tecnológico de Monterrey. Ha trabajado por más de 25 años en proyectos de perforación y fluidos para la industrial Oíl and Gas (Protexa) y 2 años en industria petroquímica, (Celanese mexicana).
Ha dirigido proyectos estratégicos de perforación de pozos offshore para Petróleos Mexicanos logrando récords de perforación en el campo Yaxché del activo Litoral.
Coautor de varias patentes nacionales e internacionales sobre el Sistema espumado base agua para perforar zonas con baja presión y alta temperatura.
Raúl Flores López
Ingeniero Petrolero por el Instituto Politécnico Nacional, tiene una Maestría en Geociencias por el Instituto Politécnico Nacional.
Durante 12 años laboró en plataformas marinas ejecutando operaciones y realizando reingenierías en sitio y 5 años en el Activo de Producción Litoral Tabasco de la Región Marina Suroeste.
Como Coordinador de Intervenciones a Pozos del APLT (Activo de Producción Litoral Tabasco de la Región Marina Suroeste), dirigió proyectos en perforación y terminación de pozos en tiempos récords, mediante la aplicación de la filosofía de excelencia operativa, optimizando el diseño en pozos del APLT logrando la reducción de tiempos y costos en los campos: Yaxche, Xanab, Pokche, Octli, Mulach, Tlacame, Teekit, Teca, Tlamatini, Kab, Kax, entre otros.
Actualmente es Coordinador del Grupo Multidisciplinario de Ingeniería de Intervenciones a Pozos de Nuevos Desarrollos, aplicando la metodología en las fases VCDSE.
Evaluación de un poli (líquido iónico) como catalizador de la reacción de alquilación entre isobutano/buteno utilizando como reactivos corrientes de refinería
Mercedes Bazaldúa Domínguez
Araceli Vega Paz
Diego Guzmán Lucero
José Gonzalo Hernández Cortéz
Rafael Martínez Palou
Instituto Mexicano del Petróleo
Artículo recibido en junio de 2023-evaluado-corregido y aceptado en marzo de 2024
Resumen
Esta investigación presenta la síntesis de un copolímero derivado de N-vinilpirrolidona (VP) y el líquido iónico de bromuro de 1-butil-3-vinilimidazolio utilizando una relación molar inicial de (30-70) respectivamente. La unidad repetitiva de VP se funcionalizó con grupos sulfónicos para obtener el catión pirrolidonio y contraiones cloruro ([PVP-SO 3H][Cl]). Al copolímero resultante, se le incorporaron sitios ácidos de Lewis con AlCl 3 en una relación mola X AlCl3=0.75. Con estas modificaciones el copolímero se usó para catalizar la reacción de alquilación entre el isobutano (I) y el 2-buteno (O) presente en una corriente proveniente de una refinería. Se utilizó una relación molar I/O de 9/1. Las estructuras químicas se caracterizaron con resonancia magnética nuclear de 1H RMN, la resistencia térmica y el porcentaje de sulfonación del copolímero se obtuvieron por termogravimetría y, la microestructura del catalizador por microscopia electrónica de barrido (SEM). Se alcanzó una selectividad a trimetilpentanos (TMP) de 26 % y una conversión de 90 % utilizando el catalizador fresco; en una segunda reacción consecutiva se alcanzó 20 % de selectividad a TMP y 62 % de conversión a -6 °C, 260 psi y 1 h de reacción.
Palabras clave: Vinilpirrolidona, 1-vinil-3-butilimidazolio, alquilación isobutano/olefinas, catalizadores poliméricos.
Evaluation of a poly(ionic liquid) as a catalyst for the isobutane/butene alkylation reaction using refinery streams as reagents
Abstract
This research presents the synthesis of a copolymer derived from N-vinylpyrrolidone (VP) and 1-butyl-3-vinylimidazolium bromide ionic liquid using an initial molar ratio of (30-70) respectively. The repeating unit of VP was functionalized with sulfonic groups to obtain the pyrrolidonium cation and chloride counterions ([PVP-SO3H][Cl]). Lewis acid sites were incorporated with AlCl3 at a molar ratio of X AlCl3= 0.75 to the resulting copolymer. With these modifications, the copolymer catalyzed the alkylation reaction between isobutane (I) and 2-butene (O) present in a refinery stream. The chemical structures were characterized by 1H nuclear magnetic resonance (NMR), the thermal resistance and the sulfonation percentage of the copolymer were obtained by thermogravimetry, and the microstructure of the catalyst by scanning electron microscopy (SEM). A selectivity to trimethylpentanes (TMP) of 26 % and a conversion of 90 % were achieved using the fresh catalyst; in a second consecutive reaction, 20 % selectivity to TMP and 62 % conversion were achieved at -6 °C, 260 psi, and 1 h of reaction.
Keywords: Vinylpyrrolidone, 1-vinyl-3-butylimidazolium, alkylation isobutane/olefins, polymeric catalysts.
Evaluación de un poli (líquido iónico) como catalizador de la reacción de alquilación entre isobutano/buteno utilizando como reactivos corrientes de refinería, p.p. 145-153
Introducción
De acuerdo con el Acta del Aire Limpio (CAA, por sus siglas en inglés), las refinerías mexicanas necesitan cambiar sus estrategias en la refinación para cumplir con las nuevas especificaciones en la composición de las gasolinas, que actualmente no cumplen con la calidad establecida en las normas técnicas nacionales. Para cumplir con las normas, se debe reducir el contenido de aromáticos, incrementar la cantidad de oxigenados MTBE (éter metil terbutílico) y TAME (ter-amil-metil-éter) y reducir la volatilidad mediante la disminución de la presión de vapor Reid. La gasolina de alquilatos ayuda a conseguir mezclas de gasolinas de mayor calidad, ya que incrementan los números de octano de motor (MON), y el número de octano de investigación (RON), no aporta aromáticos ni compuestos azufrados. Se prevé que en los próximos años se incrementará la demanda por las gasolinas de alquilatos debido a que son menos contamiantes y se incrementará el diseño de motores de combustión interna para mayores octanajes (Abdellatief et al. 2023).
La producción de alquilatos a nivel mundial es el 1.15 millones de barriles/día y con una tendencia creciente en la demanda de alquilato líquido como componente de la gasolina. Actualmente, la composición de la mezcla de gasolinas varía según la región y el alquilato se encuentra entre 12 y 20% vol.; se espera que su uso aumente en los próximos 10 años (Guzmán-Lucero et al. 2021). Entre los componentes de los alquilados, los más deseables son los TMP, que tienen RON superior a 100.
La producción de alquilatos a partir de la reacción entre el isobutano con 2-buteno en presencia de un catalizador ácido (H0 entre -8.1 y -12.7) y temperaturas menores a 0 °C (Xu et al. 2020), minimizan las reacciones secundarias, como craqueo (subproductos C5-7) y polimerización (subproductos C9+) (Liu et al. 2019). Los ácidos fluorhídrico y sulfúrico se usan como catalizadores de la reacción de alquilación en procesos industriales. Sus principales inconvenientes son la corrosividad y alta toxicidad y poseen puntos de ebullición muy cercanos a la temperatura ambiente. Actualmente su consumo elevado es cercano a la tercera parte del costo de operación total de la unidad de alquilación (Hsu y Robinson 2017).
Los líquidos iónicos (LI) representan a un nuevo grupo de disolventes y catalizadores, cuyas propiedades se pueden ajustar de acuerdo a las demandas fisicoquímicas de cada aplicación (Bui, Korth, y Jess 2012). Actualmente existen tecnologías a nivel industrial que producen gasolina de alquiloatos que utiliza LI basados en cloroaluminatos, como
la tecnología ISOALKY, la cual fue desarrollada por Chevron y Honeywell UOP, a partir de sus investigaciones que iniciaron en 2004. También se conoce la tecnología de Ionikilatyion™, con una planta piloto para producir 20 toneladas por año (TPA); mientras que PetroChina acondicionó una unidad de alquilación con LI para producir 65,000 TPA, Deyan Chemical Co, Ltd, PetroChina-Harbin y Sinopec Jiujiang producen 300,000 TPA, entre otras.
Los poli (líquidos iónicos) (PLI) son una clase de polímeros que se obtienen a partir de la polimerización de monómeros de LI vinílicos o son bifuncionales. En la literatura se han reportado catalizadores basados en PLI para la catálisis de la reacción de alquilación I/O, con resultados buenos en conversión y selectividad, entre los cuales se encuentran polímeros derivados de polietilamina (PEA) y poliéteres modificados con grupos sulfónicos (-SO3H) (Xu et al. 2020; Yu et al. 2018), resinas de intercambio catiónico ácidas, o hidrogenosulfato de 1-(4-sulfobutil)-3-metilimidazolio [(HO3SBu) MIM] HSO4 (Bui et al. 2009).
En esta investigación se sintetizó y evaluó como catalizador para la reacción de alquilación I/O, a un copolímero derivado de vinilpirrolidona (VP) y Bromuro de 3-butil-1vinilimidazolio (BVIM[Br]), que se funcionalizó con sitios ácidos de Brønsted y de Lewis.
Sección experimental
Materiales
Los reactivos vinilimidazol VIM y bromobutano (99 %) se utilizaron para obtener monómero de bromuro de 1-vinil-3-butilimidazol (BVIM[Br]). Se utilizó N-vinil-2irrolidona VP como monómero diclorhidrato de 2,2′-azobis(2-metilpropionamidina) (V50, 97 %) como iniciador de la polimerización y agua destilada como disolvente en reacciones de polimerización. Para obtener los grupos sulfónicos de utilizó el ácido clorosulfónico (99%), disuelto en diclorometano (99,8%), y se empleó acetato de etilo (99,8%) para eliminar los remanentes del ácido y finalmente se usó AlCl3 (99,8%) para la incorporación de los sitios de Lewis.
Todos los reactivos se adquirieron de Sigma-Aldrich y se usaron tal como se recibieron. Además, se utilizó nitrógeno gaseoso de alta pureza (99,9 %) para desgasificar las reacciones de polimerización en disolución y evacuar el oxígeno de los reactores donde se llevó la reacción de alquilación.
Síntesis de copolímeros
Se sintetizó el 1-vinil-3-butilimidazolio BVIM[Br] que se obtuvo mediante la reacción entre el1-vinilimidazol (VIM) (1.06 mol) y 1-bromobutano (1.06 mol) a 35 °C por 24 h y agitación constante de 200 rpm. El polvo resultante se filtró, se lavó con hexano y se secó por 8 h a 40°C (BazalduaDomínguez et al. 2023; Guzman-Lucero, Diego et al. 2017; Rebolledo-Libreros et al. 2017; Trujano Pérez, Ricardo Armando 2018).
La copolimerización se realizó en disolución acuosa entre la VP y el BVIM[Br] en una relación molar de 30% mol VP y 70% mol BVIM[Br] a 50°C y presión atmosférica, con 0.007 mol del iniciador V50 por cada mol de monómeros.
Incorporación de sitios de Lewis y Brønsted
La incorporación de los sitios de Brønsted se hizo utilizando ácido clorosulfónico como se describe en otros estudios (Shirini et al. 2016). La incorporación de grupos de Lewis se hizo con AlCl3 usando una relación molar de XAlCl3 . . La relación molar de AlCl3 se define en la Ecuación 1.
Composición
Resultados
Caracterización
Los análisis de espectroscopia de 1H RMN se realizaron en un espectrómetro Bruker Advance Neo de 600 MHz. Las propiedades térmicas se determinaron mediante análisis termogravimétrico de alta resolución (TGA) utilizando un equipo Netzsch STA 409. La caracterización por microscopia electrónica de barrido se llevó a cabo en un microscopio Philips XL 30, ESEM; el análisis de dispersión de energía en un microscopio EDAX, APEX Element.
El producto de alquilación (gas y/o líquido) se analizó por cromatografía de gases (Varían CP-3800 con detector FID) y análisis PIONA.
Evaluación catalítica
Las condiciones de evaluación aplicadas en este trabajo:
• Mezcla de gases I/O 9:1 destilados intermedios del petróleo (la composición se muestra en la Tabla 1).
• Reactor batch Parr
• Presión de 290 psi
• Temperatura -6 °C
En la Figura 1 se presenta el espectro de 1H RMN del copolímero VP-BVIM[Br] (30-70), al igual que las asignaciones de los protones, VP (Hemalatha et al. 2014) y BVIM[Br] (Guzmán-Lucero, Castillo-Acosta, y MartínezPalou 2020): VP: 1H NMR (D2 MHz . dd J . Hz H . t J . Hz H . t J . Hz H . t J . Hz H . dd J . . Hz H . BVIM Br 1H NMR (D2 MHz . t J . Hz H . h J . Hz H . . m J . Hz H . t J . Hz H . . m J . Hz H . dd J . . Hz H . dd J . . Hz H . . Hz H . . Hz, 1H), 9.29 (8.7 Hz, 1H). La técnica de 1H RMN permite hacer un monitorio de la formación del copolímero. Para estos materiales se monitorean los protones vinílicos, los cuales desaparecen en función del tiempo. Al completarse la reacción de polimerización desaparecen completamente los picos correspondientes a los protones vinílicos (5.67 y 7.32) (Bazaldua-Domínguez et al. 2023),como se observa en el espectro, Figura 1. (1)
1. Composición de la mezcla de reacción de destilados intermedios del petróleo.
Mercedes Bazaldúa Domínguez, Araceli Vega Paz, Diego Guzmán Lucero, José Gonzalo Hernández Cortéz, Rafael Martínez Palou
Tabla
Evaluación de un poli (líquido iónico) como catalizador de la reacción de alquilación entre isobutano/buteno utilizando como reactivos corrientes de refinería, p.p. 145-153
Figura 1. Espectro de 1H de RMN del copolímero de VP- BVIM[Br] (30-70).
En la Tabla 2, se puede observar que los moles iniciales en la reacción (f0) para los monómeros VP y BVIM[Br] son 30 y 70 respectivamente, y al finalizar la reacción la incorporación fue de FVP y FBVIM[Br] lo que significa que hubo una desviación del 5% de la composición ideal del copolímero, favoreciendo la incorporación de VP. Polímero
Tabla 2. Incorporación molar final de los monómeros al copolímero VP-BVIM[Br].
La caracterización térmica del copolímero (VP-BVIM[Br]) (30-70) y el copolímero funcionalizado con sitios de Brønsted [PVP-SO3H][Cl]-BVIM[Br] (30-70) se realizó por análisis termogravimétrico, TGA, la comparación de los termogramas de ambos polímeros se muestra en la Figura 2. El copolímero VP-BVIM[Br] (30-70) muestra dos pérdidas de peso, la primera asociada con la humedad con 9% pérdida de peso hasta 145°C, la segunda asociada a la descomposición de las unidades que la cadena principal de 73% hasta 252°C y un máximo en la primera derivada de
300°C. Por otro lado, el copolímero [PVP-SO3H][Cl]-BVIM[Br] (30-70) tiene una pérdida de peso adicional, la cual inicia en 155°C y corresponde a 18% de pérdida de peso asociada con la ruptura del enlace O-S de los grupos sulfónicos de las unidades que provienen de la VP (Mahshid Yosefzadeh 2016). Se puede observar que ambos copolímeros tienen una descomposición final en la misma temperatura, e incluso coinciden en el pico de la primera derivada. Lo que sugiere que, la estructura química del copolímero después de este evento térmico vuelve a su forma química inicial.
2. Análisis por TGA de los copolímeros VP-BVIM[Br] (30-70) y el [VP-SO3H][Cl]-BVIM[Br] (30-70).
Los catalizadores que presentan actividad para la reacción de alquilación de isobutano reportados en la literatura se evalúan con gases puros debido a la complejidad de la reacción; el catalizador propuesto se probó con la mezcla de reacción gaseosa de refinería de la Tabla 1.
En la Tabla 3 se presentan las condiciones de evaluación y los resultados del [VP-SO3H][Cl]-BVIM[Br] (30-70) XAlCl 0.75, en comparación con el H2SO4 y el AlCl3. Se puede observar que el copolímero tiene una mejor selectividad a trimetilpentanos (TMP) que el H2SO4 (evaluado con la mezcla de gases I/O, 9:1); es decir, el ácido inorgánico logra una selectividad a
TMP 12%, pero al emplear el catalizador [VPSO3H][Cl]BVIM[Br] (30-70) XAlCl3 . la selectividad a TMP es de 26% y con una conversión del 90%, la cual fue 20% mayor que la conversión con H2SO4. Una vez que se hace el reuso del catalizador, sin hacer ningún tratamiento previo, se logró obtener una conversión del 62% y una selectividad a TMP de 20%, es decir, la selectividad se mantiene en el mismo rango que el catalizador fresco, (Tabla 3). Con respecto al AlCl3 se puede observar que la conversión es mayor (91.4%) pero no alcanzó la selectividad del catalizador a base el copolímero (8%).
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Figura
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[VPSO3H][Cl]-
BVIM[Br]–(30-70)
[VPSO3H][Cl]-
BVIM[Br]–(30-70)
Segundo uso
*NOTA: El % de selectividad de C8 es la fracción de moléculas lineales con 8 átomos de carbono.
Tabla 3. Conversiones y selectividad obtenidas en la reacción de alquilación I/O con el catalizador [VP-SO3H][Cl]-BVIM[Br] (30-70) XAlCl3= 0.75.
Las gasolinas que se obtuvieron bajo estas pruebas se recolectaron por decantación. Estos nuevos materiales catalíticos se reutilizaron (sin reactivación) en dos reacciones de alquilación consecutivas, disminuyendo la conversión 62%. La desactivación del catalizador ocurre por una adsorción de productos de la reacción de alquilación y una disminución del contenido de sal metálica.
En la Figura 3 se muestran 2 micrografías del catalizador [PVP-SO3H][Cl]-BVIM [Br] (30-70) XAlCl 0.75 antes y después de su uso en la reacción. La micrografía que corresponde al reuso del catalizador se tomó únicamente separando los productos de reacción sin ningún tratamiento. Se puede apreciar cómo las partículas se aglomeran después de que
se usó en la reacción y el cambio de contraste se debe a la presencia de aceite (compuestos C9+), ya que, la finalidad de realizar el experimento en el catalizador húmedo fue identificar que los hidrocarburos pesados se adsorben en el catalizador y por lo tanto la necesidad de realizar un tratamiento de recuperación de la matriz polimérica. La Tabla 4 muestra una comparación elemental tomada por EDX en donde el contenido de carbono aumenta debido a la presencia de hidrocarburos en la matriz del catalizador, igualmente aumentó la presencia de nitrógeno debido a que este gas se utilizó para alcanzar la presión de reacción. El aluminio y los otros elementos del catalizador disminuyen notablemente en la superficie.
[PVP-SO3H][Cl]-BVIM [Br] (30-70) xAlCl3 . [PVP-SO3H][Cl]-BVIM [Br] (30-70) xAlCl3 . reuso.
Figura 3. Micrografías del catalizador [PVP-SO3H][Cl]-BVIM [Br] (30-70) XAlCl3= 0.75 antes y después de su uso en la reacción de alquilación.
Elemento
[PVP-SO3H][Cl]-BVIM [Br] (30-70) xAlCl3= 0.75 nuevo reciclado
Tabla 4. Comparación elemental del catalizador [PVP-SO3H][Cl]-BVIM [Br] (30-70) x AlCl3=0.75 antes de la reacción y después del segundo reciclado.
Conclusiones
Se logró sintetizar el copolímero a partir de los monómeros VP y BVIM[Br], el cual mediante la incorporación de grupos sufónicos y de sitios de Lewis se usó como catalizador en la reacción de alquilación entre el isobutano y 2-buteno (I/O). El catalizador polimérico [VPSO3H][Cl]-BVIM[Br]–(30-70) y X AlCl3 . se em leó con gases rovenientes de una corriente de gases de refinería con la relación I/O 9:1 y condiciones suaves de reacción (-6 °C y 260 psi). Se alcanzó una selectividad a TMP (26%), la cual fue superior con a las reacciones catalizadas por H2SO4 (12 %) y AlCl3 (8%). El catalizador a base del copolímero se utilizó en dos reacciones consecutivas, en las que disminuyó la conversión a 62% y selectividad a 20%. La cantidad de catalizador polimérico en la reacción es menor en comparación con la reacción que se cataliza con H2SO4, por lo que lo convierte en un material económicamente competitivo.
Nomenclaturas
VP vinilpirrolidona
BVIM Br 1-vinil-3-butilimidazolio
TMP Trimetilpentanos
DMH Dimetilhexanos
F0 fracción final de monómeros incorporada a la cadena polimérica.
f fracción inicial de monómeros en la mezcla de reacción.
MON: Motor Octane Number
RON: Research Octane Number
Agradecimientos
Los autores agradecen al Instituto Mexicano del Petróleo (números Y.62011) y CONACYT CF19-191973 por el apoyo a esta investigación.
Referencias
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Semblanzas de los autores
Mercedes Bazaldúa Domínguez
Ingeniera química por el Instituto Tecnológico de Chihuahua (ambiental) (2013), Maestra en Ciencias por el Centro de Investigación en Materiales Avanzados con especialidad en desarrollo de inhibidores de corrosión (2016) y actualmente estudia el doctorado en Transformación Industrial de Hidrocarburos en el Instituto Mexicano del Petróleo.
Es autora y coautora de diversas obras que incluyen tres artículos científicos en revistas indexadas, derechos de autor, patentes nacionales y 10 congresos nacionales e internacionales. Tiene más de siete años de experiencia en el desarrollo y aplicación de materiales para áreas de la industria metalúrgica.
Araceli Vega Paz
Licenciatura en Químico-farmacobiología, Doctorado en Ciencias Químicas (Inorgánica) por la Universidad Autónoma Metropolitana, miembro al Sistema Nacional de Investigadores (nivel I), estancia posdoctoral en el CIQ-UAEM (Morelos), 2ª estancia posdoctoral en el IMP-SEDE, actualmente investigador del IMP-SEDE.
Diego Guzmán Lucero
Ingeniero Químico, Maestro en Ciencias Nucleares y Doctor en Ciencias Químicas (polímeros) por la Universidad Nacional Autónoma de México, (UNAM). Realizó tres años de estancia postdoctoral en el Instituto Mexicano del Petróleo, (IMP) y en 2006 se incorporó al IMP. Pertenece al Sistema Nacional de Investigares desde el 2005.
José Gonzalo Hernández Cortez
Químico Industrial, con Maestría y Doctorado en Química y Ciencias respectivamente, por la Universidad Autónoma Metropolitana con especialidad en catálisis y petroquímica.
En 2003 ingresó al IMP, en donde ha participado en diferentes proyectos de investigación. Actualmente tiene el nivel 2 del Sistema Nacional de Investigadores y más de 1500 citas.
Rafael Martínez Palou
Licenciado en Química por la Universidad de La Habana. Estudió maestría y doctorado en Ciencias Quimicobiológicas con especialidad en Química Bioorgánica en la Escuela Nacional de Ciencias Biológicas del Instituto Politécnico Nacional (IPN). Realizó una estancia posdoctoral en el Instituto Mexicano del Petróleo (IMP), donde posteriormente fue contratado como Investigador Científico.
Es autor y coautor de 22 solicitudes de patente nacionales y 20 internacionales, de las cuales 23 han sido concedidas, 9 Derecho de Autor, y ha publicado más 60 artículos en revistas nacionales e internacionales, es autor de 2 libros y 7 capítulos en libros.
Mercedes Bazaldúa Domínguez, Araceli Vega Paz, Diego Guzmán Lucero, José Gonzalo Hernández Cortéz, Rafael Martínez Palou
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• Título del trabajo en inglés y español: deberá ser corto y conciso sin que exceda de 15 palabras.
• Datos de los autores y coautores: nombre completo, institución a la que pertenecen, dirección postal, teléfono(s), direcciones y correo electrónico.
• Resumen: Elaborar uno en español y otro en inglés, los cuales no excedan de 250 palabras cada uno.
• Palabras clave en español e inglés: Incluir seis descriptores en inglés y en español para facilitar la recuperación de la información en las bases de datos especializadas.
4. La estructura de los artículos deberá contener:
• Introducción
• Desarrollo del tema
• Conclusiones
• Nomenclaturas
• Agradecimientos
• Apéndices (en su caso)
• Referencias
• Trayectoria profesional de cada autor
5. Las expresiones matemáticas deberán ser escritas claramente, cuidando que sean legibles los símbolos y utilizando el Sistema Internacional de Unidades.
6. Las referencias enunciadas en el desarrollo de los trabajos deberán anotarse indicando el apellido del autor y el año de su publicación, por ejemplo: “Recientemente, Gracia (1996)...” o bien “En un trabajo reciente (Gracia, 1996)”... Para tres autores o más: Gracia et al . (1996) o (Gracia et al ., 1996). Estas referencias se citarán al final del texto y en orden alfabético al final del trabajo, de acuerdo al manual establecido por la SPE Publication Style Guide:
Libros
Bourdet, D. 2002. Well Test Analysis: the Use of Advanced Interpretation Models. Amsterdam: Elsevier.
Artículos
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. Application of After-Closure Analysis to a Dual-Porosity Formation, to CBM, and to a Fractured Horizontal Well. SPE Prod & Oper 25 (4): 472-483. SPE-124135-PA. http://dx.doi. org/10.2118/10.2118/124135-PA
Conferencia, reunión, etc.
Al-Khalifa, A.J. y Odeh, A.S. 1989. Well Test Analysis in Oil Reservoirs with Gas Caps and/or Water Aquifers. Artículo SPE 19842, presentado en: SPE Annual Technical Conference and Exhibition, San Antonio, Texas, octubre 8-11. http:// dx.doi.org/10.2118/19842-MS
Tesis
Pérez Martínez, E. 2011. Estudio de Conificación de Agua en Yacimientos Naturalmente Fracturados. Tesis de Maestría, UNAM, Programa de Maestría y Doctorado en Ingeniería, México, D.F.
Miguel Hernández, N. 2002. Scaling Parameters for Characterizing Gravity Drainage in Naturally Fractured Reservoir. PhD dissertation, University of Texas at Austin, Austin, Texas.
PDF (en línea)
Secretaría de Energía. Dirección de Planeación Energética. 2011. Balance Nacional de Energía 2010. http://www.sener. gob.mx/res/PE_y_DT/pub/2011/Balance%20Nacional%20 de%20Energía%202010_2.pdf (descargado el 1 de febrero de 2010).
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.
Software
Eclipse Reservoir Engineering Software. 2005. Schlumberger, http://www.slb.com/content/services/software/resent/
1. Los autores deberán anotar una semblanza de su trayectoria profesional que no rebase las 100 palabras en el idioma en que se escribió el artículo, éstas se ubicarán después de las referencias.
Autores
• El autor deberá ceder los derechos a la revista Ingeniería Petrolera de la AIPM.
• El artículo deberá ser original y compromete a sus autores a no someterlo simultáneamente a la consideración de otra publicación.
• La responsabilidad del contenido de los artículos sometidos a la publicación corresponde a los autores.
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Todos los artículos presentados serán valorados previamente por dos o más expertos del Comité Técnico de Expertos de la Asociación de Ingenieros Petroleros de México AC, y posteriormente por la Comisión Editorial, quienes estudiarán su contenido y darán una opinión acerca de su publicación. En este proceso participan especialistas reconocidos y de alto nivel en la materia, con habilidad y experiencia para evaluar de manera confiable y expedita, tanto la calidad y la originalidad, como el mérito del contenido de los artículos.
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Esta edición se terminó en abril de 2024 en la Ciudad de México
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