Optimización en la estimación de la Permeabilidad utilizando Redes

Neuronales en la Formación Springhill, Yacimiento La Paz, Cuenca Austral.

Laura Petry Alejandro Trapiche

Claudio Naides Petrobras Energía S.A.

3° Congreso de Producción – IAPG Setiembre 2006 - Mendoza

AGENDA

OBJETIVO CARACTERISTICAS GENERALES

INFORMACION DISPONIBLE

DESARROLLO

CONCLUSIONES

OBJETIVO

Generar un modelo de permeabilidad para ser utilizado en la predicción de la productividad de las diferentes facies presentes en la Formación

Springhill en esta área de la Cuenca Austral.

Comparar diferentes métodos de estimación de permeabilidadpara obtener el mejor ajuste de esta propiedad a nivel de pozo.

UBICACION

2

CONDOR

LA MAGGI E

LA PAZ

LA PORFIADA

0 10 km 50 km

BAJ ADA FORTALEZA

LA MENOR

DOS HERMANOS

LAGUNA DEL ORO

CAMPOI NDIO

CAMPO BOLA

OTOTEL AI KE

CHI MEN AIKE

SUR RIO CHICO

CONDOR OESTE

CERRO REDONDO

CAÑADON SALTO

ARGENTINA

PETRÓLEOPETRÓLEO/ GAS

GAS

BRASI L

URUGUAY

PARAGUAY

CHIL

E

TALUD PLATAFORMACUENCA

MANANTI ALES

RIO GALLEGOS

G

AGE SubS urfU nits E nvironm

CO NT IN.Jurassic

ValanginianB erriasian

Hauterivian

Albianto

Aptian

LateAlbian

Turon ianto

Cenomanian

Santonianto

Coniacianto

LateTuronian

Cam panianto

Santonian

M aastricht?

O LIG OCENE

M IOC ENETO

U PPE RO LIGO CENE

M IOC ENE

PLIO CENE

M iddleto upperEOC ENE

LITORAL/CONTIN.

M ARINE

DELTAIC

TO

M ARINE

M ARINE

M ARINE

M AR INETO

LITORAL

S PRING HILL

TO B IFERA

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LIT

OR

AL

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RIN

EL

ITO

RA

LT

O F

LU

VIA

L

CUENCA AUSTRALCARTA CRONO ESTRATIGRÁFICA

M ARINE

Off ShoreG

G D4

D3

SB(TS)

LateDanian

Late M aast

D5

G

LIT

OR

AL

TO

MA

RIN

E

M 1

M2

M3

BarremianOxfordian

COLUMNA ESTRATIGRAFICA

A

A’

Pozos Mts de corona (mts)

Sp Res. GR DT Nphi RHOB

LPx-1 9 LPa-2 - LPa-3 10 LPa-4 15 LP-5 - LP-6 17

PBa x-1 33

INFORMACION DISPONIBLE

INFORMACION DISPONIBLE

DESARROLLO

Métodos de Estimación de la Permeabilidad

Métodos Lineales

Métodos No Lineales

Correlación K-PhiEcuación de Timur

Regresión Multilineales

Redes Neuronales

CORRELACION K-PHI

LEY K-PHI

ECUACION DE TIMUR

REGRESION MULTILINEAL

REDES NEURONALES

Neurona Artificial

Sum TransferOutputPath

ProcessingElement

Inputs Xn

Xn

X2

X1

X0

W0

W1

W2

Wn

Weights Wn

REDES NEURONALES

REDES NEURONALES

REDES NEURONALES

REDES NEURONALES

REDES NEURONALES

REDES NEURONALES

CONCLUSIONES Se analizaron diversos métodos de estimación de permeabildad, pudiendo comparar los resultados obtenidos entre estos. El mejor valor de permeabilidad obtenido fue el realizado con Redes Neuronales y separado por facies.

La permeabilidad estimada con Redes Neuronales, tiene un ajuste mejor que el obtenido con otros métodos, por lo tanto resulta un valor mucho más confiable para utilizar en un módelo dinámico.

CONCLUSIONES

MUCHAS GRACIAS !!