Simulación geoestadística aplicada al modelamiento de yacimientos de petróleo

En ingenieria de petróleos la caracterización y el entendimiento de los parámetros de un yacimiento son las claves para poder realizar estudios que permitan tomar decisiones acerca de la forma más efectiva en la que este se debe explotar. Para cumplir con dicho objetivo es necesario obtener información de las características que definen al yacimiento a través de métodos como los registros eléctricos, las pruebas de presión, etc. Lástimosamente, por cuestiones técnicas y ecónomicas, no es posible tener esa información para todos los puntos del yacimiento. Por eso se hace necesario estudiar técnicas que permitan generar valores de propiedades del yacimiento en lugares donde no se ha realizado ningún tipo de muestreo, a partir de los datos que se han medido. Para el estudio de los datos medidos, que en particular siempre tienen asociados una posición particular en el espacio y son conocidos como variables regionalizadas, se usan actualmente módelos matemáticos dentro de los cuales la geoestadística ha jugado un papel importante en las últimas tres decadas y ha probado su superioridad entre muchos tipos de estimación. En este trabajo se presentan los elementos fundamentales de la geoestadística y en particular el de simulación condicional, la cual usa al kriging que es el estimador por excelencia usado en geoestadística. Después de presentar dichos conceptos, se muestra un ejemplo de aplicación para obtener valores de porosidad y permeabilidad, y se usan los modelos obtenidos para plantear la forma de realizar un análisis económico de un proyecto de inyección de agua. / Abstract: In Petroleum Engineering, the characterization and understanding of reservoir parameters are the keys to develop studies that let to make decisions about the most effective way the reservoir must be produced. In order to reach such goal it is necessary to obtain information about the characteristics that define the reservoir using methods like the open hole electric logs, pressure well testing, etc. Pitifully, by technical and economical issues, it is not possible to obtain such information in all the points that cover the reservoir. That is why it is necessary to study techniques that let generate values of the reservoir properties in places where there is not any measurement, starting from the measure data. For the study of the measure data, that in particular are always associated with a position in the space and are knowing as regional variables, mathematical models are used nowadays, in particular the geoestatistics has played an important role in the last three decades and it has probe its superiority among many kinds of estimation. In this work, fundamental elements of geostatistics are presented. In particular conditional simulation, that uses kriging which is the essential estimator used by geostatistics. After presenting such concepts, an application example is showed where Porosity and Permeability values are obtained, and the final models are used to suggest the way to realize and economical analysis in a Water flooding project.

• Autores: Castaño Agudelo, Andres Felipe; Vergara Elorza, Francisco
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2004
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/2590
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/2590; http://bdigital.unal.edu.co/944/
• Palabra clave: 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; Geoestadística; Semivariograma; Anisotropía geoestadística; Simulación gaussiana secuencial; Simulación stream-line; Distribución de probabilidad; Geología - Métodos estadísticos; Simulación de yacimientos
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