| Journal: | Ingeniería petrolera |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000398066 |
| ISSN: | 0185-3899 |
| Authors: | Saucedo Reyes, Hugo1 Huicochea Campos, Moisés1 |
| Institutions: | 1Schlumberger, Villahermosa, Tabasco. México |
| Year: | 2014 |
| Season: | Jul |
| Volumen: | 54 |
| Number: | 7 |
| Pages: | 413-420 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Aplicado, descriptivo |
| Spanish abstract | El modelado estático, como parte fundamental de la conceptualización del yacimiento, nos permite cuantificar y planificar zonas de interés comercial, definidas por medio de los valores de las propiedades petrofísicas, tales como porosidad, saturación de agua y la relación neto-bruto. La forma tradicional de realizar la población de propiedades petrofísicas es por medio de métodos geoestadísticos, utilizando como guía atributos u operaciones extraídas de cubos sísmicos. Sin embargo, no siempre es posible utilizar más de dos atributos sísmicos, propiedades geométricas, mapas geológicos, atributos geométricos 3D, y modelos geológicos conceptuales, o simplemente se requiere que alguno de los datos tenga mayor peso que el otro. El enfoque de este trabajo es integrar, con diferentes pesos los datos disponibles, integrándolos en un modelo de regresión lineal multivariable. Como resultado se obtendrá una propiedad 3D, la cual tendrá las características geológicas– geofísicas deseadas, que permitirá utilizarse como guía para la distribución geoestadística de los registros petrofísicos y así finalmente obtener los cálculos de volumen original de hidrocarburo. La distribución de propiedades, a partir de guías basadas exclusivamente en los atributos sísmicos, puede generar falsas expectativas, mientras que la aplicación del análisis multivariable reduce la incertidumbre y permite contar con un rango de distribución de datos petrofísicos y definir el caso base más probable, entre más información con sentido geológico se incluya en la guía, más sentido geológico-geofísico tendrá |
| English abstract | The Static model is a central piece in the reservoir conceptualization, trough the model you can cuantify the principal petrophysical characteristic like porosity, water saturation, Net/Gross etc. with all those element you can evaluate the oil volume. The traditional way to obtain the petrophysical distribution is using the geostadistic and a seismic attribute as trend used in a secondary variable. Traditional workflows use only one trend but this one not always represent correctly the subsurface changes, for that reason we propose a new workflow (Trend Modeling) in order to include different trends to modeling, in that way the challenge here is to identify the true representation of subsurface. Although is not always possible combine more than one trend, this methodology using a linear multi-variable combination incorporate: several seismic attributes, geometrical properties, geological maps with different weights according with confidence in data. Trend modeling enables you to go beyond the conventional map/vertical function trend approach and to build 3D trend models based on multiple inputs. This help to obtain a 3D property containing geological and geophysical information considering for modeling that is combined with geoestatistic coming from petrophysical information in wells to obtain a confident model that let obtain a good estimation for Hydrocarbons in place. The distribution of petrophysical properties exclusively based on seismic attributes guides, can generate false expectations, while the application of multivariate analysis reduces uncertainty letting generate a petrophysical distribution with geological sense due more information is included to guide geological-geophysical knowledge. With a new 3D trend the distribution of petrophysical data is robust and the uncertainty decrease, creating models without incorporate all geological and geophysical knowledge can easily |
| Disciplines: | Ingeniería, Geociencias |
| Keyword: | Ingeniería petrolera, Geología, Yacimientos petrolíferos, Modelado geológico, Modelo estático, Regresión lineal |
| Keyword: | Engineering, Earth sciences, Petroleum engineering, Geology, Oil fields, Geological modelling, Static model, Linear regression |
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