132

Seguidamente se procedió a la validación de los datos de núcleo con el modelo

petrofísico en el cual se utilizó los cortes petrófisicos Swi >50%, Vshale >40% y

Porosidad <20% para descartar las muestras que se encuentran en zonas que no son

yacimiento. En la Figura 5.12 se muestra un ejemplo en donde los valores resaltados en

color rojo no cumplen con los parámetros de corte necesarios para considerar la

muestra valida. Por tal motivo de un total de 158 muestras de núcleo se descartaron 22

muestras ya que no cumplen con los parámetros anteriormente expuestos.

Figura 5. 12 Descarte de muestras de núcleo por corte petrofísico. Fuente: Villegas N,

2017.

De las 136 muestras validadas con petrofísica, se realizó el cálculo del índice de

calidad de roca (RQI) y índice de porosidad normalizada (∅�), y en conjunto con los

parámetros petrofísicos de cada muestra se realizó agrupamiento de las mismas

mediante análisis de clasificación (cluster analysis) y análisis de error. Realizando este

procedimiento se descartaron 57 muestras, quedando así 79 muestras validadas (Tabla

5.8).

M DE P TH P E R M (mD) P O R (% ) VS H S WE P HIE (% ) Φz R QI

263 1581.85 4132 27.7 0.3086 0.6384 0.192 0.238 4.6064

177 1437.32 3677 36.5 0.4275 0.3524 0.209 0.264 4.1649

239 1523.7 17160 39.2 0.6248 0.4172 0.147 0.172 10.7283

248 1542.71 6530 39.5 0.4248 0.3756 0.227 0.294 5.3257

251 1551.67 8383 36.4 0.5535 0.3353 0.163 0.195 7.1209

223 1499.65 13838 29.7 0.1842 0.1512 0.242 0.319 7.5086

241 1531.7 1863 34.1 0.4465 0.4990 0.189 0.233 3.1175

134 1367.73 786 37.1 0.3772 0.7335 0.231 0.3 1.8316

140 1381.92 4929 34.1 0.1774 0.5707 0.281 0.391 4.1587

141 1382.89 1155 35 0.2700 0.7486 0.255 0.342 2.1132

142 1383.99 542 29.3 0.3639 0.9369 0.186 0.229 1.695

143 1384.9 365 34.6 0.3730 0.7809 0.217 0.277 1.2878

158 1402.93 6727 39.9 0.2224 0.5302 0.31 0.449 4.6255

159 1405.72 2755 35.9 0.2887 0.6294 0.255 0.342 3.2638

163 1416.92 209 37 0.1650 1.0000 0.309 0.447 0.8166

238 1515.52 11295 38.4 0.3326 0.6595 0.256 0.344 6.5956

264 1582.9 123 25.6 0.1708 0.6922 0.212 0.269 0.7563

265 1583.9 14244 35.6 0.1177 0.9296 0.314 0.458 6.6878

266 1584.67 15197 35.1 0.1521 0.9998 0.298 0.425 7.0909

267 1585.62 17117 38.2 0.1465 0.8650 0.326 0.484 7.1951

268 1586.76 3704 35 0.2460 0.5125 0.264 0.359 3.7193

272 1590.85 6500 38.2 0.2148 0.6903 0.3 0.429 4.622

Tabla 5. 8 Agrupamiento dede las muestras mediante análisis de clasifica

error. Fuente: Villegas N, 2017.

133

icación y análisis de

134

Continuando con la aplicación de la metodología de Amaefule (1993) se elaboró

un gráfico en escala logarítmica de RQI vs PHIZ donde se plotearon las 79 muestras

validadas luego del agrupamiento (Figura 5.13). Las muestras de núcleo que

pertenecieran a la misma Unidad Hidráulica de Flujo estarían alineadas en una recta de

45° (pendiente unitaria) e intersecto con el eje de las E es igual al FZI (Tabla 5.9). A

medida que incremente el FZI incrementa la calidad de Roca. En este trabajo se

definieron cuatro UHF, de las cuales tres (3) son Yacimiento (UHF1, UHF2, UHF3) y

una (1) no yacimiento (UHF4). Adicionalmente por debajo del valor mínimo de la UHF4

se representa las lutitas, es decir para todos los valores de FZI menor de 3.934

estaremos en presencia de lutitas.

Figura 5. 13 Gráfico RQI vs PHIZ en donde se observa el agrupamiento por UHF.

Fuente: Villegas N, 2017.

135

Tabla 5. 9 Rango de FZI por cada UHF. Fuente: Villegas N, 2017.

Se realizaron análisis estadísticos mediante la correlación de FZI con cada uno

de las variables de registros (NPHI, Vshale, Swe, GR_NM, RHOB). En la misma se

puede observar que existe dispersión en los datos, mas sin embargo se visualiza en la

tabla de coeficientes de correlación que la mejor correlación existe es entre GR_NM y

NPHI y NPHI y RHOB, así como entre FZI – GR_NM y FZI-RHOB (Figura 5.14).

Figura 5. 14 Correlaciones entre variables de registros y FZI. Fuente: Villegas N, 2017.

UHF FZI

UHF 1 12,291 -15,756

UHF 2 8,824 - 11,192

UHF 3 6,785 - 8,257

UHF 4 3,934 - 6,095

FZI GR_NM NPHI RHOB VSH SWE

FZI 1,0

GR_NM -0,4 1,0

NPHI -0,3 0,6 1,0

RHOB 0,0 -0,1 -0,7 1,0

VSH -0,4 1,0 0,6 -0,1 1,0

SWE -0,3 0,7 0,4 0,1 0,7 1,0

136

Luego de varias pruebas se determinó que el menor porcentaje de error en la

estimación de FZI se encontraba relacionando estas cuatro variables. Por esta razón se

realizó una regresión multilineal de FZI en función de GR_NM, RHOB, NPHI (Figura

5.15), obteniendo la Ecuación 5.1 de FZI.

Figura 5. 15 Regresión multilineal de FZI en función de GR_NM, RHOB, NPHI. Fuente:

Villegas N, 2017.

Ecuación 5. 1:

( ) 46447,08033,171160,0_226,016463,2296243,0 +×−×−×−×= RHOBNPHINMGRFZI

137

Finalmente se elaboró la relación convencional K-Phie donde se plasmaron los

datos agrupados por UHF, en el cual podemos observar que existe un buen coeficiente

de determinación superior al 70% para cada grupo de UHF (Figura 5.16).

Figura 5. 16 Relación K-Phie datos agrupados por UHF. Fuente: Villegas N, 2017

En la siguiente tabla 5.10 se muestra los rangos de permeabilidad y porosidad,

así como Vshale y Swe definidos para cada UHF.

Tabla 5. 10 Rangos de Unidades Hidráulicas de Flujo. Fuente: Villegas N, 2017.

y = 35069x2,8697

R² = 0,8777

y = 76,783e12,238x

R² = 0,8918

y = 545,84e8,0579x

R² = 0,7292

y = 1620,9e6,732x

R² = 0,7215

0

5000

10000

15000

20000

25000

0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40

K (

mD

)

PHIE (V/V)

K vs PHIE

UHF4 UHF3 UHF2 UHF1

FZI Porosidad (fracción) Permeabilidad (mD) Vshale (fracción) Swe (%)

UHF1 12,291 - 15,756 0,28-0,36 10000 - 19000 0,01 - 0,24 10 - 22

UHF2 8,824 - 11,192 0,28-0,36 5000 - 10000 0,01 - 0,23 16 -30

UHF3 6,785 - 8,257 0,24-0,34 1400 - 5000 0,04 - 0,29 36 -51

UHF4 3,934 - 6,095 0,18-0,32 200 - 1400 0,05 - 0,38 45 -78

138

A partir de la ecuación 5.1 de FZI obtenida, utilizando la metodología de

Amaefule (1993), se procedió a cargar la misma como un registro continuo en cada uno

de los pozos del área de producción temprana y a partir de los rangos establecidos de

FZI se creó una propiedad discreta (UHF) para cada Unidad Hidráulica de Flujo (Figura

5.17). Adicionalmente se creó una UHF 5 para las lutitas (roca sello) las cuales no

estaba contempladas en el cálculo de tipos de roca por la metodología utilizada.

Figura 5. 17 Registro del Pozo IZJ4-0028 con registro FZI y UHF.

UHFFZI

IZJ4-0028

139

Con los 136 datos validados por petrofísica del núcleo del pozo IZJ40028 se hizo

una estimación probabilística de Permeabilidad con el objetivo de conocer el rango

probable de esta variable. Para ello se crearon distribuciones probabilísticas de las

variables involucradas en la ecuación de Amaefule (Figura 5.18), estimando de esta

manera los rangos probables para cada uno que deben ser representados en el modelo

(ajuste de datos de entrada).

Figura 5. 18 Distribuciones probabilísticas de las variables involucradas en la ecuación

de Amaefule. Fuente: Villegas N, 2017.

Posteriormente se introdujeron en el simulador los 79 datos validados luego del

agrupamiento de las UHF, obteniendo así la distribución probabilística (Figura 5.19)

resultado que indica que el modelo tiene un 95,21% de certidumbre para predecir la

permeabilidad en el rango de 209 -19421 mD (mayor valor validado en núcleo).

Supuesto: FZI

Triangular distribución con parámetros:

Mínimo 2,56

Más Probable 15,76

Máximo 15,84

Supuesto: Porosida d Efectiva

Extremo Mínimo distribución con parámetros:

Más Probable 0,33

Escala 0,02

Supuesto: Porosida d Normalizada

Beta distribución con parámetros:

Mínimo -0,49

Máximo 0,58

Alfa 21,19100705

Beta 2,725339742

( ) ( )22*1014 zeFZIK φφ ××=

140

Figura 5. 19 Distribución probabilística de la Permeabilidad. Fuente: Villegas N, 2017.

5.4 Resultados de la Integración del Modelo de Unidades Hidráulicas de Flujo en

un modelo geoestadístico para la propagación de propiedades.

Para la validación de las UHF calculadas para las arenas del oligoceno se

procedió a generar un modelo geoestadístico que integrase los modelos estructurales,

estratigráficos, petrofísicos y las UHF determinadas utilizando mediante técnicas

geoestadísticas para su propagación.

Primeramente se procedió a la carga de toda la información (Figura 5.20)

disponible en el software (datos generales de los pozos, registros de eléctricos,

evaluaciones petrofísicas, horizontes y fallas, topes formacionales).

141

Figura 5. 20 Información de pozos, sísmica y estratigráfica cargadas en el modelo.

Fuente: Villegas N, 2017.

Se elaboraron secciones estratigráficas y estructurales, paralelas (Figuras 5.21 y

5.22) y perpendiculares (Figuras 5.23 y 5.24) a la sedimentación para corroborar la

disposición de los canales, la continuidad de los mismos y con esto validar el modelo

sedimentológico con el que se cuenta en el área de estudio.

Información Sísmica Topes FormacionalesInformación de Pozo

142

Figura 5. 21 Sección estratigráfica perpendicular a la sedimentación. Fuente: Villegas N,

2017.

Figura 5. 22 Sección estructural perpendicular a la sedimentación. Fuente: Villegas N,

2017.

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