Las soluciones Multi-Atributos de Emerson ayudan a reducir el riesgo en el entorno geológico complejo de América Latina (Caso de estudio: Brasil)

0

Por Emerson E&P Software

Brasil ha estado produciendo petróleo a partir de yacimientos en carbonatos pre-sal durante los últimos 10 años. Estos yacimientos han alcanzado una producción increíble de más de 1.7 millones de barriles de petróleo equivalente por día, que representan más de la mitad de la producción diaria del país y, demuestran la importancia de estos yacimientos para América Latina. Sin embargo, es tremendamente desafiante mapear y caracterizar los yacimientos carbonatados, dada su considerable heterogeneidad espacial, sistemas porosos complejos y a menudo, respuestas sísmicas ambiguas.

La atenuación sísmica puede afectar en gran medida la calidad de la señal sísmica a grandes profundidades. En consecuencia, el mapeo de estructuras carbonatadas pre-sal que se encuentran a profundidades de 5,000 a 6,000 metros y, por debajo de una capa de sal de aproximadamente 2,000 metros de espesor, es un gran desafío para los geocientíficos. Esto se debe a la baja iluminación sísmica y anomalías de baja amplitud, baja impedancia y la alta densidad de fallas y fracturas que son características de estos entornos geológicos.

Es difícil identificar y delimitar tales características en estos campos usando solo datos sísmicos, debido a la complejidad de la imagen sísmica generada y la ausencia de contrastes de impedancias entre el yacimiento y facies adyacentes.

Para resolver este problema, se propuso un flujo de trabajo que combina la descomposición espectral híbrida (HSD), con atributos geométricos de curvatura y coherencia.

Estos atributos pudieron proporcionar información geológica útil, en este caso, se utilizaron para generar una clasificación de facies sísmicas para identificar zonas de buena calidad en rocas carbonatadas.

Las soluciones de Emerson se utilizaron en cada paso del flujo de trabajo: Echos para ganancia de amplitud y filtros orientados a la estructura; SeisEarth para la interpretación y generación de atributos de la parte superior y la base del yacimiento; Stratimagic para clasificación sísmica; y VoxelGeo para la generación y extracción de geocuerpos.

En el primer paso, los datos sísmicos se acondicionaron mediante Filtros de Orientación Estructural (SOF) para eliminar el ruido de fondo y preservar los bordes de la falla. Posteriormente, se utilizó el volumen de SOF para generar un atributo de curvatura. Para mejorar la resolución vertical se aplicó al volumen SOF un proceso de mejora de la imagen, y posteriormente se calculó un volumen de coherencia, facilitando una mejor identificación del carácter fallado y fracturado en los carbonatos. Se aplicó HSD al volumen de SOF para identificar zonas de baja amplitud, que corresponden a áreas de buena porosidad. Todos estos atributos sísmicos se combinaron para clasificar las facies sísmicas e identificar patrones de similitudes entre sí. Esto permitió distinguir las facies más importantes que representan las zonas con mejor calidad dentro del yacimiento y, extraer un geocuerpo que podría usarse como control espacial para la distribución de la porosidad en el modelado del yacimiento.

 

RESULTADOS

Se utilizaron atributos geométricos (curvatura y coherencia) para identificar zonas con alta densidad de fallas y fracturas, típicas de estructuras carbonatadas, para la clasificación de facies se eligieron cinco clases de facies sísmicas. Las facies sísmicas 1-3 se identificaron como estructuras carbonatadas con alta porosidad y alta densidad de fracturas, es decir, las zonas con potencial y buena calidad de roca almacén, siendo corroborado por los registros de los pozos 2 y 3. La zona que corresponde a las facies sísmicas 4 y 5 es considerada de baja calidad y es corroborada por los registros de los pozos 1 y 4.

El flujo de trabajo identificó de manera eficiente carbonatos de buena calidad de yacimiento en un entorno geológico complejo. Los atributos de coherencia y curvatura fueron herramientas útiles para identificar fallas y zonas de fractura, cuyas altas densidades representan una de las características más importantes de estas estructuras carbonatadas.

Dado que la baja amplitud sísmica también es una característica típica de estas estructuras de carbonatos pre-sal, el HSD permitió la discriminación de zonas de carbonatos de buena calidad y de zonas pobres (por ejemplo, pozo 4).

La clasificación de múltiples facies generó un resultado geológicamente significativo para el modelado estático y, el geocuerpo extraído se utilizó como un delimitador espacial adicional de la distribución de la porosidad. Este flujo de trabajo se ha aplicado con éxito en otros tres campos de carbonatos pre-sal.

 

INFOGRAFÍA

Basado en un artículo, “Multiattribute framework analysis for the identification of carbonate mounds in the Brazilian presalt zone”, por Carlos Jesus (Petrogal Brasil y Universidade Federal Fluminense), Maria Olho Azul (Petrogal Brasil), Wagner Moreira Lupinacci (Universidade Federal Fluminense), Leandro Machado (Emerson), Interpretación, mayo de 2019.