EVALUACIÓN DE UN ESQUEMA DE RECOBRO QUÍMICO

MEJORADO DE PETRÓLEO EN FORMACIONES DE LA

CUENCA DEL PUTUMAYO

Carlos Aguirre

Pregrado en Ingeniería Química, Universidad Nacional de Colombia, ceaguirree@unal.edu.co

OBJETIVO: En este artículo se realiza el geomodelamiento de la formación Pepino, antes no disponible por el

Operador y yacimiento objetivo del proyecto de recobro, y luego se evalúan los esquema de implementación de

Recobro Mejorado en un campo en la cuenca del Putumayo. Primeramente, una breve introducción a la geología de

la formación Pepino es presentada. El yacimiento primero es caracterizado y luego modelado usando un software de

modelamiento de yacimientos. En este punto, el campo cuenta con un gran número de celdas dentro del modelo, así

que se debe hacer una selección del Área de Interés, tomando en cuenta el esfuerzo computacional y parámetros de

inyección. Luego, el modelo será ajustado históricamente con el fin de encontrar una distribución actual de fluidos

luego de que el yacimiento ha entrado en producción. Variables de incertidumbre son identificadas y optimizadas para

lograr este ajuste. Luego de tener un modelo aceptable, la evaluación sobre diferentes métodos de Recobro Mejorado

es realizada en el Área de Interés, basada en criterios de evaluación comparativa de métodos de recobro ampliamente

aceptados en la literatura. Esta evaluación luego es comparada con otras evaluaciones que fueron realizadas en el

pasado en el campo, y con experiencia pasada sobre inyección en el mismo campo, para llegar a una conclusión de

qué método se debería implementar. Finalizando, algunas recomendaciones son dadas sobre el modelamiento del

yacimiento y la posterior simulación del método de recobro apropiado en el Área de Interés.

1. VISTA GENERAL DE LA GEOLOGÍA DE PEPINO

La estructura que define el play del Campo sobre Pepino es un

anticlinal asimétrico cuyo eje tiene una dirección preferente N-S.

Está limitado al este por una falla inversa de alto ángulo y

buzamiento. Esta estructura presenta dos domos estructurales,

conocidos como los Domos Norte y Sur. Ambos domos contienen

hidrocarburos. El yacimiento Pepino ha sido subdividido en

intervalos de cuarzo clástico, uno en la base y otro en el tope de la

formación. Estos están separados por un intervalo de shale denso. El

espesor de Pepino varía entre 400 y 1.300 ft. [1] El mapa structural

de la superficie superior de Pepino puede verse en la Figura 1-1.

Figura 1-1. Mapa estructural sísmico de Pepino Superior.

El modo en que los sedimentos fueron depositados en Pepino se

asume que fue al de una llanura aluvial. Este tipo de llanura puede

ser dividida en una llanura de inundación y en ambientes de canal.

Los canales se conforman de conglomerados y arenisca de grano fino

encontrados en forma ascendente en los corazones. Estos

conglomerados y areniscas fueron encontrados con direcciones

aleatorias en forma areal. [1].

La columna estratigráfica de la cuenca cubre rocas que van desde la era Precámbrica hasta la era reciente. El basamento

cristalino subyace debajo de la secuencia sedimentaria Pre-cretácica compuesta de arenisca arcósica con

intercalaciones de arcilita y piroclastos intruidos por rocas plutónicas. La cuenca del Putumayo tiene 2 sistemas

yacimiento de hidrocarburos. El primero definido por las formaciones Villeta-Caballos, y el segundo por las

formaciones Villeta-Pepino. Estos sistemas han sido drenados vertical y horizontalmente, lo cual permitió el drenaje

de estructuras anticlinales y monoclinales asociadas a cabalgamientos locales y regionales. [1]

2. CARACTERIZACIÓN DEL YACIMIENTO PEPINO

Con el fin de realizar un esquema de predicción en recobro mejorado de petróleo (EOR), es necesario desarrollar la

caracterización del yacimiento Pepino con el uso de información proveniente del Operador. Un modelo como tal no

había sido disponible por el operador, así que este paso fue necesario. El flujo de trabajo que se siguió para el proceso

de la caracterización está ilustrado en la Figura 2-1.

Figura 2-1. Flujo de trabajo para la caracterización del yacimiento

La primera fase consiste en ingresar la información disponible del campo en el software de modelamiento de

yacimientos. El reconocimiento de los datos debió ser realizado junto con el ingreso de los mismos. En conjunto, el

yacimiento Pepino tenía una profundidad reportada de 2.000 a 2.500 ft. El play completo tiene un conteo de 114 pozos,

de los cuales 31 son desviados. El número total de registros de pozo que fueron cargados al proyecto fue de 5.793 para

los 114 pozos, de los cuales los más importantes para modelamiento petrofísico fueron aquellos denominados CLAY

(marca por presencia de arcilla), PHIE (medida de la porosidad efectiva), KCALC (permeabilidad calculada) y SW

(saturación de agua calculada). El mapa estructural sísmico para superficie Pepino Superior también fue ingresada. Se

debía también hacer un control de calidad en los datos. Uno de estos controles mostró que ninguno de los mapas

estructurales disponibles de los horizontes que dividían las zonas de Pepino correspondían con la estructura sísmica.

Sin embargo, los topes de los horizontes reportados en los pozos sí se ajustaban en profundidad con la estructura

sísmica, por lo que una comparación de cruce entre estas dos fuentes de datos corroboró su confiabilidad. Otro control

realizado en las fuentes de los datos fue la selección de tipos de registro útiles para la caracterización petrofísica.

La segunda etapa consistía en dar la resolución vertical al modelo creado. Esto significaba crear zonas que

conformaran el yacimiento, y las subdivisiones verticales dentro de cada una, llamadas capas. Las zonas están

localizadas entre cada horizonte. De esta forma, los topes reportados en pozos fueron usados para ubicar los puntos

que yacían a lo largo del mapa estructural de Pepino Superior (que se ajustó a la estructura sísmica), y los horizontes

de Pepino Medio, Pepino Inferior, y Pepino Basal. El horizonte de Pepino Basal provino de topes reportados como

Pepino Basal (el tope de los estratos Rojos). Las superficies fueron generadas interpolando entre cada punto (tope)

que pertenecía al mismo horizonte. Luego de que estas superficies fueran creadas y definidas como horizontes del

yacimiento, 3 zonas fueron el resultado de este proceso, en específico Pepino Superior, Pepino Medio y Pepino

Inferior. Aun así, cada zona era bastante gruesa y mayor resolución vertical se requería. Aquí era cuando el proceso

de creación de capas en las zonas se hizo. Para la zona Pepino Superior se eligió hacer 100 capas, para Pepino Medio

100 capas también, y para Pepino Inferior 40 capas. Menos capas se le asignaron a esta última zona debido a que su

espesor relativo comparado con las otras dos era menor, necesitando menos número de capas para una adecuada

resolución. La razón para la selección del número de capas fue debido a que cuando se modelaron los tipos de facies,

habían secciones que cambiaban de una facie a otra en cuestión de uno o dos pies. Con esta asignación de capas,

podemos lograr una alta resolución vertical, y no perder información vertical invaluable.

Continuando con el geomodelamiento, el siguiente paso es construir la malla. No había información de fallas

disponible, y el posicionamiento de los topes en los pozos mostraba que, si había existencia de fallas, la estructura

general no se trasladaba demasiado a causa de su presencia, así que si las fallas fueran ingresadas, no mostrarían

mucho efecto en la transmisibilidad. Así que el modelo fue construido sin ingreso de fallas. Con esto en mente, una

malla simple fue creada. El incremento promedio en la dirección X es de 50 m. y en la dirección Y es de 50 m. por

celda también. Este es el incremento de celda predeterminado, en donde un refinamiento o engruesamiento de malla

podría realizarse si se requiere. El incremento promedio en la dirección Z (vertical), luego de zonificar y asignar capas,

resultó en 2,33 ft. Al final, la malla se compone de 114x176x240 celdas. Esto da un total de 4’815.364 celdas para el

modelo entero. Este es un número grande en términos de esfuerzo computacional para una simulación dinámica del

campo. Un área de interés (AOI) debe ser elegida del modelo completo, donde se realizará el esquema de EOR. Pero

primero se debe realizar el modelamiento petrofísico para el campo entero.

Un primer paso en el modelamiento petrofísico es medir los diferentes tipos de facies dentro de los registros de pozo,

mediante el uso del análisis de núcleos. Un resumen de los parámetros petrofísicos [2] llevado a cabo por el Operador

indicaba que la arcilla debería tener un umbral inferior del 30% en el registro CLAY; es decir, las partes del pozo

donde la medición de CLAY > 0.3 se tratarían como de la facie arcilla. Para el resto de las regiones en el intervalo del

yacimiento, crossplots de permeabilidades vs. porosidades de núcleos fueron hechos. Los crossplots mostraban que

para núcleos de 1mD, donde PHIE (registro de pozo para porosidad efectiva) fuera menor que 6%, se debería tratar

como un tipo de arenisca A; si PHIE era mayor que 9%, el tipo de facie era una arenisca D. Lo propio se hizo para los

núcleos de 3mD, donde la arenisca tipo A fue elegida por tener mediciones de PHIE menores al 7,5%, la tipo B con

PHIE entre 7,5% y 9%, la tipo C con PHIE entre 9% y 11% y la tipo D con PHIE > 11%. El resultado fue la

caracterización de 4 facies de areniscas (A-D) y una de arcilla. Estos umbrales petrofísicos fueron implementados en

cada pozo, con el uso de las medidas de registro de PHIE, KCALC y CLAY. Las facies discretas resultantes fueron

escaladas a las celdas que cruzan cada pozo. El poblamiento de las propiedades petrofísicas al modelo entero fue

realizado con el uso de variogramas geoestadísticos, tema no profundizado en el presente artículo.

2.1. Geomodelamiento de facies, y propiedades de permeabilidad y porosidad

El registro de facies creado a partir de análisis de núcleos, fue escalado a las celdas que cruzan los pozo usando el

método “Mayoría de”, que es el recomendado para escalar propiedades discretas. El algoritmo para el Modelamiento

Petrofísico usado fue el de Simulación Secuencial Gaussiana (SGS), que toma en cuenta datos de pozo, distribuciones

en los datos de ingreso, los variogramas y las tendencias. El variograma y la distribución son usadas para crear

variaciones locales. El resultado es dependiente del ingreso de un número semilla aleatorio, que fue elegido ser igual

a 1000, donde para entender la incertidumbre, se recomiendan diferentes realizaciones de número semilla. El

variograma usado para el modelamiento de facies fue el de tipo esférico. La propiedad modelada resultante se compone

de 76,35% arcilla, 7,8% arenisca A, 1,25% arenisca B, 3,36% arenisca C y 11,18% arenisca D, mostradas en la Figura

2-2.

Con el uso de la medición del registro PHIE, la porosidad fue escalada de este registro a todas las celdas que cruzaran

los pozos haciendo uso del método “Aritmético”, que suma la propiedad para todos valores del registro que yacen

dentro de una celda cruzada por el pozo. Este método se condicionó con la propiedad escalada de facies, puesto que

la porosidad depende del tipo de roca. El algoritmo para Modelamiento Petrofísico que fue usado es la simulación de

la función aleatoria Gaussiana, el cual es similar al algoritmo SGS, pero es típicamente más rápido y no es secuencial.

Este algoritmo ha sido paralelizado y tiene una opción de rápida colocación en co-simulación, llamada co-krigging,

usado para conducir la simulación usando la distribución espacial de una variable secundaria junto con un coeficiente

de correlación. Pero aun, así como el algoritmo es, este también es un método estocástico, que usa una semilla global,

aquí definida como 1000 como también se hizo para el modelamiento de facies. El tipo de variograma usado para la

porosidad fue el de tipo esférico también. Los valores de porosidad en la propiedad 3D resultante varían de 0 hasta

24% porosidad, con un valor medio de 3,6% y una desviación estándar de 0,23%. La propiedad resultante puede ser

vista en el campo entero y a través de 2 secciones ortogonales en la Figura 2-2.

Para el modelamiento de permeabilidad, se usó el registro KCALC de cada pozo, y fue escalado usando el método

“Geométrico”, el cual es normalmente un buen estimativo para la permeabilidad si no existe una correlación especial

y está distribuida normal logarítmicamente. La propiedad fue también condicionada con la propiedad escalada de

facies, pues también es dependiente del tipo de roca. El algoritmo para el Modelamiento Petrofísico usado fue el de la

simulación de la función aleatoria Gaussiana, así como la porosidad, y el tipo de variograma es exponencial, el cual

describe mejor la variación de la permeabilidad entre pozos que como lo hace el variograma esférico. Los valores de

permeabilidad en la propiedad 3D resultante van de 0.001 a 200 mD para el 95% del modelo entero, con un valor

medio de 6.789 mD y una desviación estándar de 65 mD. La propiedad resultante puede ser vista en el campo entero

y a través de 2 secciones ortogonales en la Figura 2-2.

Figura 2-2. Propiedad de malla para facies (primera fila), porosidad (PHIE, segunda fila) y permeabilidad

(KCALC, tercera fila). A la derecha de las mallas, una intersección para cada propiedad, representadas en la malla

por un plano azul de intersección, que va de oeste (lado izquierdo de gráficas) a este (lado derecho de gráficas). A

la derecha de la primera columna de ventanas de intersección, intersecciones ortogonales cruzando el modelo de

norte (lado izquierdo de gráficas) a sur (lado izquierdo de gráficas), representadas en la malla por un plano verde

de intersección.

3. SELECCIÓN DEL AOI

Como se dijo previamente, el modelo completo cuenta con más de 4 millones de celdas, lo cual sería de gran esfuerzo

computacional para el simulador considerando una capacidad promedio de procesamiento. Con esto en mente, el

siguiente paso sería seleccionar el Área de Interés (AOI) donde se realizaría la evaluación del esquema de EOR. La

selección del AOI fue basada en diferentes factores, incluyendo el número de celdas dentro del nuevo modelo del

AOI; la historia de inyección y producción de los pozos que se incluyan; y la calidad del yacimiento en el volumen

encerrado, indicado por las propiedades de porosidad y permeabilidad. El factor que principalmente redujo el alcance

de todo el área del campo en dos sectores específicos fue la historia de inyección disponible. De la información que

fue suministrada, hay solo 2 pozos que tienen historia de inyección, específicamente Pozo-86 y Pozo-96. Estos dos

pozos se muestran en la Figura 3-1 resaltados en azul. Por tanto, la decisión del AOI se redujo a las áreas que

conforman estos 2 pozos y a los productores que los rodean que se incluirían en el plan de recobro.

El AOI 1 se muestra en la Figura 3-1 encerrado por un polígono amarillo, mientras que el AOI 2 está en un polígono

púrpura. La Tabla 3-1 resume los elementos de comparación entre estas dos áreas. De dicha comparación, deberíamos

seleccionar el AOI 2 sobre el AOI 1. Las razones principales para esto son por los elementos de comparación de

historia de inyección y número de celdas encerradas en el área. El AOI 2 tiene una historia más completa y extendida

de inyección de agua, que abarca del 2012 al 2014, en contraste con el AOI 1 que abarca solo un mes. Este hecho

servirá para una mejor comparación luego del ajuste histórico y predicción de inyección de agua, y evaluar luego el

resultado del recobro cuando se compare la inyección con otros esquemas seleccionados de EOR. Segundo, tiene

menos celdas, y tomaría menos esfuerzo computacional cuando se corra el modelo dinámico. Los anteriores puntos

son los más tenidos en cuenta, a pesar del hecho que el AOI 1 tiene una mejor calidad de yacimiento en términos de

la porosidad y permeabilidad, pero la diferencia no es suficiente para justificar la elección del AOI 1.

Los productores que están incluidos en el

polígono del AOI 1 son 8 en total, mientras que

para el AOI 2 son 4 productores. La razón por

la cual el AOI 1 incluye todos estos pozos es

por los probables caminos de flujo. Las flechas

azules en el AOI 1 de la Figura 3-1 indican que

al norte y al sur, hay pozos tan cercanos como

a 446 m. de los inyectores, pero al noroeste y al

sureste, los pozos más cercanos que pueden

estar en una dirección recta del camino de flujo

es de 1,46 km., y deberían incluirse para medir

el efecto de producción en dicha dirección. Por

otro lado, el AOI 2 tiene todos sus caminos de

flujo probables cubiertos con productores que

están por mucho a 0,889 km. Por tanto, la

segunda área de interés será más pequeña.

Figura 3-1. Mapa sísmico estructural de

Pepino Superior con las 2 probables

locaciones del AOI. El mapa arriba a la

derecha indica la ubicación del mapa sísmico.

Cruces verdes muestran los pozos

productores, en azul los inyectores. Flechas

de azul claro muestran los caminos de flujo

probables de inyectores a productores.

Tabla 3-1. Tabla comparativa entre AOI 1 y 2,

para una selección óptima del área de interés

Elemento de comparación | AOI AOI 1 AOI 2

Historia de inyección Pozo-86: promedio de 3.889 bwpd

desde Mayo hasta Junio 2012

Pozo-96: promedio de 7.195 bwpd

desde Febrero de 2012 hasta

Diciembre de 2014

Pozos productores

Pozo-17, Pozo-59, Pozo-67, Pozo-

68, Pozo-70, Pozo-71, Pozo-87,

Pozo-104 (8 productores)

Pozo-88, Pozo-61, Pozo-47, Pozo-

63 (4 productores)

Productor más lejano al inyector 1,490 km. 0,885 km.

Productor más cercano al

inyector 0,446 km. 0,520 m.

Número de celdas incluidas 432.960 293.040

Distribución de facies 77,30% arcilla, 22,70% arenisca

(tipos A-D)

77,10% arcilla, 22.90% arenisca

(tipos A-D)

Porosidad promedio 4,08% 3,90%

Rango de porosidad 0 – 23,9% 0 – 23,7%

Permeabilidad promedio 4,19 mD 1,78 mD

Rango de permeabilidad 0 – 200 mD 0 – 200 mD

4. PROCESO DE AJUSTE HISTÓRICO

El proceso para el ajuste histórico se requiere a fin de tener la representación de las saturaciones de los fluidos para

cada celda dentro del modelo de simulación luego de haberse depletado el yacimiento, y por consiguiente tener una

buena aproximación a la distribución de fluidos que serán recobrados en un esquema de EOR implementado en la

actualidad. Este proceso involucra

definir un conjunto de variables que

influenciaron la construcción del

modelo y que serán tomadas como

incertidumbres, dejándolas variar entre

un mínimo y un máximo valor probable

para dichas variables, con el propósito

de obtener el mejor ajuste a los datos de

producción en campo. Las variables

consideradas fueron variables de

reacondicionamiento de pozos y de

contacto de fluidos.

Figura 4-1. Resultados de ajuste

histórico. Datos observados están en

puntos, para tasa de petróleo (verde),

tasa de gas (rojo), y tasa de agua

(azul). Resultados de simulación son

líneas continuas. ‘Field’ se refiere al

AOI 2.

Uno de los parámetros de

reacondicionamiento de pozos fue el

multiplicador KH. El KH se refiere al

espesor permeable, y es el producto de

la permeabilidad de la formación, k, y

el espesor productor de la formación, h,

en un pozo productor [3]. La variable

incluida en el proceso de incertidumbre

es el multiplicador de este producto, y

fue incluida como variable puesto que

se sabía de reportes de

reacondicionamiento que una fractura hidráulica había sido realizada en el intervalo completado de los productores

Pozo-88, Pozo-61, Pozo-47 y Pozo-63, pero no había descripción física de las fracturas, como longitud, espesor y

mejora en la permeabilidad, entre otros aspectos. Tomando en cuenta esto, parámetros de reacondicionamiento fueron

tomados como incertidumbres y puestos en optimización.

Otro parámetro de reacondicionamiento fue factor de skin. Así como la enciclopedia SPE lo define, el factor skin, o

daño de formación, es el “impedimento de lo que no se puede medir por lo inevitable, causando una reducción

desconocida en lo cuantificable” [4]. En otras palabras, este factor da cuenta de la reducción o mejora de la producción

causada por fluidos del plozo, efectos de estimulación y otros procedimientos de perforación, completamiento y

reacondicionamiento. Su efecto físico es crear una zona de permeabilidad reducida o mejorada en la vecindad del

hueco como resultado de operaciones previas. Un valor negativo en este factor tiene un efecto de mejoramiento en la

permeabilidad, mientras que un factor positivo significa el efecto contrario. Para el caso de este modelo de simulación,

se demostró que un valor de factor skin menor a -4,8 daba resultados erróneos en la simulación, mientras que valores

mayores a 10,0 hacían al pozo cerrarse.

Las otras dos variables consideradas en el análisis de incertidumbre fueron los contactos de fluidos, precisamente el

contacto gas-petróleo (GOC) y el de agua-petróleo (WOC). No había información disponible con respecto a estos

contactos, así que fueron tratados como incertidumbres para el proceso de ajuste a la producción. Los resultados de

producción eran muy sensibles a estos contactos. El efecto de poner el GOC a mayor o menor profundidad tenía

efectos grandes en la producción, y el objetivo era lograr un valor de GOC que alcanzara una producción acumulada

de gas de 8,65 millones de MSCF para el 2014. Por otro lado, la producción de agua en el campo no ha sido apreciable.

El campo alcanzó una producción acumulada de agua de 245.000 STBs para 2014, así que el WOC necesitaba reflejar

esta baja producción de agua.

La Figura 4-1 ilustra datos de producción observada de petróleo, agua y gas; así como los datos simulados para el

mejor ajuste como resultado del proceso de ajuste histórico. El resultado logra la realización más cercana de la

distribución de los fluidos en el AOI 2 que pueda haberse obtenido, lo que muestra que el modelo está listo para un

plan de recobro con una simulación predictiva. Se puede observar de la figura que las tasas de petróleo y gas fueron

constantemente subestimadas por el simulador. El mejor ajuste fue logrado hasta 1980, donde las tasas de petróleo y

gas en el simulador declinaron drásticamente, subestimando desde ahí la producción de petróleo y gas. A pesar de

esto, la distribución de fluidos es aceptable para proseguir un esquema de EOR.

5. REVISIÓN Y EVALUACIÓN DE MÉTODOS EOR

Por años y hasta 1998, la inyección de vapor había sido el método EOR dominante. El recobro químico ha estado

declinando hasta dicho tiempo, pero los polímeros y geles han sido usados satisfactoriamente para la mejora del

barrido [5]. Desde ese momento en adelante, programas de inyección de CO2 han incrementado consistentemente con

el tiempo. Hace más de un siglo, operadoras petroleras inyectaban gas para restaurar la presión de pozos en

declinación. Aire, siendo un inyectante barato, y también gas hidrocarburo, fueron los primeros inyectantes en ser

usados [6]. Actualmente, existe un número de inyectantes y métodos de los cuales elegir, y la decisión final en gran

medida depende de las condiciones del yacimiento, las propiedades del petróleo, la disponibilidad local del inyectante

y su costo para usarlo. La Tabla 5-1 muestra un resúmen de los criterios de evaluación para los métodos EOR, una

tabla guía imprescindible revisada por Taber et al. [5]. El análisis de la evaluación en este proyecto está basado en

dichos criterios propuestos.

Como se puede apreciar en la Tabla 5-1, el mejor candidato para el esquema de EOR aplicado a nuestro caso sería la

inyección CO2. No obstante, hay algunas limitaciones, siendo que una requiere tener disponible una buena fuente

barata de CO2. También, puden surgir problemas con la inyección de CO2, principalmente corrosión, especialmente

si hay una llegada temprana de CO2 en los pozos productores. En cualquier caso, todos los yacimientos con

hidrocarburo de gravedad API mayor a 22 pueden cualificar para un desplazamiento inmiscible, considerando el hecho

de que esta operación se hace a presiones menores que la Presión Mínima de Miscibilidad (MMP). A grandes rasgos,

la reducción en recobro de petróleo sería proporcional a la diferencia entre la presión de inyección y la MMP [7].

Tabla 5-1. Criterios de evaluación de métodos EOR, según Taber et al. [5]

Propiedades del petróleo Características del yacimiento

Resulta-

dos para

este

proyecto

Método EOR

Gra-

vedad

(ºAPI

)

Visco-

sidad

(cp)

Compo-

sición

Satura-

ción de

petróleo

(%PV)

Tipo de

forma-

ción

Espesor

neto (ft)

Permea-

bilidad

promedio

(mD)

Pro-

fundi-

dad

(ft)

Tem-

pera-

tura

(ºF)

Métodos de inyección de gas (miscible)

Nitrogeno y

gas de

combustión

>35↑ 48↑

<0,4↓ 0,2↓

Alto

porcentaje

de C1 a C7

>40↑ 75↑

Arenisca

o

carbonato

Delgada,

menos

buzando

NC >6.000 NC 2E, 1G, 2A, 2N

Hydrocar-

buro

>23↑

41↑

<3↓

0,5↓

Alto porcentaje

de C2 a C7

>30↑

80↑

Arenisca o

carbonato

Delgada, menos

buzando

NC >4.000 NC 1E, 3G,

1A, 2N

CO2 >22↑

36↑

<10↓

1,5↓

Alto porcentaje

de C5 a

C12

>20↑

55↑

Arenisca

o carbonato

Amplio

rango NC >2.500 NC

3E, 2G,

2A

Gases

inmiscibles >12 <600 NC

>35↑ 70↑

NC

NC si

buza y/o buena K

vertical

NC >1.800

0 NC

2G, 2A, 1N

(Mejorada) Inyección de agua

Micelar/

Polímero,

ASP e

inyección

alcalina

>20↑

35↑

<35↓

13↓

Liviano, interme-

dio,

algunos ácidos

orgánicos

para inyección

alcalina

>35↑

53↑

Preferible

arenisca NC

>10↑

450↑

<9.000↓

3.250

<200↓

80

3E, 1G,

3A, 1N

Inyección de

polímero >15

<150,

>10 NC

>50↑

80↑

Preferible

arenisca NC

>10↑

800↑a <9.000

<200↓

140

1E, 1G,

3A, 2N

Térmico

Combustión >10↑

16?

<5.000↓

1.200

Algunos

compo-

nentes asfálticos

>50↑

72↑

Arena/

arenisca

de alta porosidad

>10 >50b

<11.50

0↓

3.500

>100↑

135

1G, 4A,

4N

Vapor >8 to 13.5?

<200.00

0↓

4.700

NC >40↑ 66↑

Arena/

arenisca de alta

porosidad

>20 >200↑ 2.540↑c

<4.500

↓

1.500

NC 1E, 1G, 2A, 3N

Características

de yacimiento y

petróleo de este

proyecto

31-37

[1]

8,16 –

17,32 [1]

57% C7+, 17,5% C1,

~22% C2-

C6 [8]

40

Arenisca

de baja porosidad

400 – 1.300

[9],

buzando

1,78 mD

600 –

2.500 [9]

102 [8]

Valores subrayados representan un promedio aproximado de proyectos de campo en 1998. Una flecha hacia arriba indica que valores más altos son mejores. Una flecha hacia abajo indica que valores más bajos son mejores.

El código de color para los resultados de la evaluación para el proyecto: E(verde oscuro)=Resultado Excelente; G(verde claro)=Buen Resultado; A(verde más claro)=Resultado Aceptable; N(naranja)=Resultado Negativo; NC(amarillo)=No Crítico

a> 3mD para algunos yacimientos de carbonato si la intención es barrer solo el sistema de fractura. bTransmisibilidad > 20 mD-ft/cp cTransmisibilidad > 20 mD-ft/cp

El segundo candidato para un esquema EOR en el campo sería inyección Micelar/Polímero, ASP y alcalina

(comúnmente clasificada dentro de los métodos EOR químicos). Estos métodos de inyección solo presentan una

característica negativa con este proyecto, de acuerdo a la Tabla 5-1, y es que dentro del AOI 2, la permeabilidad

promedio es de 1,78 mD, pero la recomendada para un buen resultado con este método es de más de 10 mD y

preferiblemente 450 mD. Este por supuesto no es un valor alcanzable para el AOI 2. Aparentando ser el único elemento

negativo cuando se considera este método, este tipo de inyección presenta otras limitaciones. Un barrido areal de más

del 50% con inyección de agua es recomendado. Las heterogeneidades son desventajosas para este método. Alta

cantidad de arcilla es indeseable, el cual es el caso de la formación Pepino. También, debemos dar cuenta de algunos

otros problemas con este método EOR químico. Estos son sistemas complejos y costosos, donde hay posibilidad de

separación cromatográfica de químicos dentro del yacimiento. El surfactante puede ser altamente adsorbido por la

arcilla, y pueden suceder interacciones no deseables entre el surfactante y el polímero [7]. Sumando todo, este tipo de

inyección debería descartarse.

5.1. Experiencias pasadas en el Campo con inyección miscible

Consideremos también el hecho que en el campo ha habido algo de experiencia pasada realizando inyección miscible.

La inyección de gas en Pepino fue iniciada en Junio de 1971 con gas proveniente de la formación Caballos, inyectado

a través del Pozo-46. La inyección fue suspendida en Agosto del mismo año debido al rápido incremento del GOR en

los pozos aledaños. Otros proyectos de inyección se llevaron a cabo en el campo en los siguientes años. En Noviembre

de 1974, se realizaron pruebas de producción en los pozos 46, 59, 60, 47, 55, 7 49, 61, 53, 57, 62, 48, 51 y 50, los

cuales fueron cerrados antes debido al alto GOR de estos. Pozo-61 ha estado produciendo a una tasa promedio de

petróleo de 868 bpd, con un GOR que iba de 2.600 a 3.000 SCF/STB. Pruebas de producción indicaban que los pozos

46, 59 y 60 tenían una tasa baja de producción y valores GOR de 144, 177 y 28 MSCF/STB, respectivamente. Como

resultado del procedimiento de inyección miscible, y de las pruebas de producción realizdas posteriormente, se

concluyó que la inyección de gas había tenido resultados positivos, ayudando a mantener la presión del yacimiento e

incrementando el recobro de petróleo. Se recomendó suspender la inyección de gas, debido a la falta de resultados

positivos en los últimos 2 años de inyección (1976-1977), y para prevenir la expansión adicional por efecto de

digitación que el gas estaba causando. [10]

5.2. Otras evaluaciones previas de métodos EOR

En Mayo de 2014, Baker Hughes realizó otra evaluación de métodos EOR para la formación Pepino. La tabla de

escrutinio se presenta en la Tabla 5-2.

Tabla 5-2. Tabla de evaluación preparada por Baker Hughes en 2014 [11].

De esta evaluación, se concluyó que los dos métodos EOR con el mejor puntaje era inyección Micelar/Polímero, ASP

y alcalina, y los métodos de inyección de polímero [11]. A pesar de ello, las características promedio reportadas del

yacimiento Pepino y del fluido diferían en el AOI 2 que en el yacimiento en su totalidad. Se reportó que Pepino tenía

una permeabilidad de 300 mD, el cual no está cerca a la permeabilidad promedio calculada para el AOI 2, siendo de

1,78 mD. También, de acuerdo a la información proveída por PETRESIM, quien realizó las pruebas iniciales de fluidos

PVT, la gravedad del petróleo en Pepino oscilaba entre 31 y 37 ºAPI, y no 18. Adicionalmente, de estas mismas

pruebas, la viscosidad del petróleo se encontraba entre 8 y 17, diferente a lo que esta última evaluación indicaba. Para

sumarle, luego de realizar el proceso de ajuste histórico al modelo del yacimiento, la saturación de petróleo resultante

en el AOI 2 era de 40% y no del 44%. Por tanto, los criterios de evaluación aca, pese que se ajustan con los revisados

por Taber et al., no se ajustan con las características actuales del área de interés donde el esquema EOR se realizará,

y por consiguiente debería obviarse cuando se considere un plan de EOR para el AOI 2.

6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

En este artículo, hemos llegado a la conclusión que la inyección de CO2 debería ser el método EOR preferido a

implementar en el AOI 2 del campo, en la formación Pepino. Con la experiencia pasada que el campo ha tenido con

inyección miscible, también podemos concluir que este con solo este tipo de inyección podría conllevar de nuevo al

efecto de digitación y una llegada temprana del fluido inyectado. Siendo así, un método que podría prevenir este efecto

y aún así inyectar el CO2 favorable, sería la inyección de agua alternada con gas, también conocida como inyección

WAG. El propósito de la inyección de agua es reducir la permeabilidad relativa al CO2 y así reducir su movilidad.

Esto añade un control de movilidad a esta inyección miscible, previniendo el efecto de digitación, y aumentando la

eficiencia de desplazamiento macroscópica. [12]

Podemos concluir también que un equema de recobro EOR químico involucrando inyección de polímero no es el

mejor método a implementar. Esto debido al porcentaje alto de arcilla en el yacimiento, lo que podría causar su

hinchamiento, y también la adsorción del polímero. Además, la baja permeabilidad presente en el AOI 2 lo estima no

favorable. Adicional a esto, la saturación de petróleo necesita ser tan alta como del 40% al 50%. Como se mencionó

en el proceso de ajuste histórico, los resultados simulados siempre subestimaron las tasas de petróleo, así que la

saturación de petróleo final debería ser menor del 40%, haciendo en conclusión a la inyección de polímero un mal

candidato para su implementación en esta área.

Como recomendación con respecto al modelamiento del yacimiento y al proceso de simulación, más información

precisa y completa del campo y yacimiento debería reunirse a fin de construir un modelo con menos incertidumbre y

lograr un mejor ajuste histórico de producción e inyección observada. Los contactos de fluidos deberían medirse y

suministrarse por el operador o geólogo. Incluso el modelamiento geológico de los datos petrofísicos debería entrar

dentro del análisis de incertidumbre, haciendo uso de la semilla global que generó cada propiedad petrofísica

Adicionalmente, otra recomendación referente a la simulación del esquema EOR seleccionado, sería construir un

modelo cúbico simple donde las propiedades petrofísicas promedio y la distribución de fluidos pudieran ser

ingresadas, y luego el método EOR pudiera ser evaluado y comparado a otros métodos probables. Construyendo una

realización compleja pero cercana al área de interés añade esfuerzo computacional cuando se simula, y puede ser

costoso en tiempo, pero si se logra, sería de mayor valor en campo.

7. AGRADECIMIENTOS

El autor quisiera agradecer al ingeniero Gabriel Valderrama y a Pacific Rubiales por haber proveído los datos de

campo necesarios, reportes de pozo y datos observados para construir el modelo del yacimiento y la simulación que

fue mostrada en este artículo, junto con los estudios disponibles concernientes al campo sobre la formación Pepino.

8. REFERENCIAS

[1] PETRESIM INTEGRATED TECHNOLOGIES INC., «Integrated Reservoir Study. Pepino Reservoir, Orito

Field,» Houston, Texas, 1998.

[2] Randy, «Orito Caballos Petrophysical Summary».

[3] Schlumberger LImited, «Oilfield Glossary. Permeability thickness,» Schlumberger Limieted, 2016. [En línea].

Available: http://www.glossary.oilfield.slb.com/en/Terms/p/permeability_thickness.aspx. [Último acceso:

31 January 2016].

[4] SPE International, «PetroWiki. Formation damage,» SPE International, 20 August 2015. [En línea]. Available:

http://petrowiki.org/Formation_damage. [Último acceso: 31 January 2016].

[5] J. Taber, F. Martin y R. Seright, «EOR Screening Criteria Revisited - Part 1: Introduction to Screening Criteria

and Enhanced Recovery Field Projects,» de SPE/DOE Improved Oil Recovery Symposium, Tulsa,

Oklahoma, 1996.

[6] M. Muskat, Physical Principles of Oil Production, New York City: McGraw-Hill, 1949, pp. 709-10.

[7] J. Taber, F. Martin y R. Seright, «EOR Screening Criteria Revisited - Part 2: Applications and Impact of Oil

Prices,» de SPE/DOE Improved Oil Recovery Symposium, Tulsa, Oklahoma, 1996.

[8] Core Laboratories, Inc., «Wells Orito 7P and Orito 46P Reservoir Fluid Study Supplementary Reports,» Dallas,

Texas, 1971.

[9] J. Tellez Castro y J. A. Bohorquez, «Viabilidad de la inyección de agua como recobro secundario en la formación

Pepino, del campo Orito,» Fundación Universidad de América, Bogota D.C., 2009.

[10] M. Herrera, «Campo de Orito. Formación Pepino. Evaluación de la inyección de gas,» TEXAS PETROLEUM

COMPANY, Bogota, 1978.

[11] D. Saks, «Draft Phase 1 & 1a Orito Field - Pepino for Pacific Rubiales,» Baker Hughes, 2014.

[12] D. Green y G. Willhite, Enhanced Oil Recovery, Richardson, Texas: Society of Petroleum Engineers, 1998, p.

7.

[13] E. H. Isaaks y R. M. Srivastava, «An Introduction to Applied Geostatistics,» 1989.

[14] Epic Consulting Services Ltd., «Orito Pepino EOR Feasibility Study,» Calgary, Alberta, Canada, 2006.