Abstract

VARGAS, José-Arnobio  and  IDROBO, Eduardo-Alejandro. OPTIMIZACIÓN DEL MODELO DE PERMEABILIDAD DE UN YACIMIENTO HETEROGÉNEO MEDIANTE INVERSIÓN DINÁMICA DE DATOS BASADA EN SIMULACIÓN STREAMLINE. C.T.F Cienc. Tecnol. Futuro [online]. 2003, vol.2, n.4, pp.75-94. ISSN 0122-5383.

La caracterización de yacimientos tiene como objetivo primordial establecer el modelo del yacimiento mediante la integración de toda la información aprovechable. El enfoque tradicional incluye el modelamiento basado principalmente en la información estática, teniendo como etapa final del proceso la validación del modelo con la información dinámica disponible. El término validación involucra un procedimiento que solo busca asegurar que a las zonas productoras modeladas correspondan propiedades del yacimiento adecuadas. Las nuevas tendencias en la caracterización de yacimientos muestran que a los modelos del yacimiento se debe integrar la información dinámica disponible. Este proceso no es trivial pues incluye un proceso de optimización enmarcado en un proceso continuo de simulación liviana. En este trabajo se presenta una solución semianalítica producto de la combinación de técnicas geoestadísticas con algoritmos de simulación streamline y de inversión dinámica de datos para la optimización del modelo de permeabilidad de yacimientos heterogéneos, verificando la efectividad del esquema de inversión dinámica en dos fases: ajuste en tiempos de irrupción, seguido por ajuste en la amplitud de los cortes de agua. La metodología propuesta se aplicó exitosamente en modelos sintéticos y en un ejemplo de campo. Los modelos sintéticos fueron usados para validar la eficiencia del procedimiento sobre los métodos clásicos de caracterización de yacimientos. El ejemplo de campo corresponde a un yacimiento altamente heterogéneo: las arenas A2 del bloque VII del campo Casabe. Este ejemplo incluye 22 pozos productores y 19 pozos inyectores en un yacimiento, de origen fluvial constituido por geometrías estratigráficamente complejas, tales como estratificación cruzada, canales de flujo preferencial, cambios laterales de facies y espesores, entre otras. La conclusión más importante de este trabajo es que los patrones de inyección regulares de cinco puntos, preestablecidos, no resultan eficientes para optimizar el proceso de recobro secundario, por lo que se recomienda establecer modelos irregulares con base en la trayectoria de las líneas de flujo.

Keywords : simulación streamline; inversión dinámica de datos; simulación gaussiana secuencial.

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