Oilfield Review Primavera de 2001
Análisis de decisi decision ones es Manejo de carteras de activos Evaluación de yacimientos carbonatados Optim Op timizac ización ión de terminac terminaciones iones y estimulac estimulaciones iones
SMP-6082-S
Integraci racióndela inform información aciónpetrofísi trofísica ygeológ ológica: unatareaparalos petrofísi físic cos Cualquier acción que un ingen iero o un geólogo geólogo empr enda con relación a un yacimiento, requiere p oseer una idea o modelo claro de cómo es el yacimiento. yacimiento. Mient Mient ras más re alista sea el concepto, mayores son las pr obabilidades de é xito. Es sabido que la visión visión de los geólogos geólogos respecto de lo que es un yacimiento, difiere con aquella de los ingenieros. Los geólogos se inclinan a pensar en términos de estratigrafía y estructuras, mientras que los ingenieros se preocupan má s por las propiedade propiedade s petrofísicas y de los fluidos. Estas dos visiones acerca de los yacimient yacimient os no son mutuam ente excluyente excluyente s. De De hec ho, la la clave para obte ner un modelo o concept concept o realista del yacimiento yacimiento es la integración de la información geológica geológica descript iva iva y los datos petrofísicos petrofísicos num éricos, ya ya qu e los dat os geológico geológicoss contien en información tridimensional (3D) que no se encuentra en los datos pet rofísicos. rofísicos. Por much os años, se ha ignorado esta d ifeiferencia en dimensionalidad. Ahora debemos aceptar que sólo median te la vinculación de las propiedade s petrofísicas petrofísicas con los procesos geológicos, geológicos, es posible imaginar y construir m odelos realistas de yacimientos y repre senta rlos en imágenes. Los petrofísicos petrofísicos pueden jugar un pap el clave al proveer proveer e ste vínculo vital. vital. Aunqu Aunqu e los petrofísicos petrofísicos pueden proporcionar gran des cant idades de dat os petrofísicos petrofísicos provenien provenien tes de registros de pozos, esta información e s de esca sa utilidad par a visualizar visualizar modelos 3D, a men os que se la pueda vincular con datos que conte ngan información espacial. Si Si se las recopila correctame nte , las las descripciones geológicas contienen enormes cantidades de información espacial que pue de relacionarse con la porosidad, la saturación y la perm eabilidad. En la década d e 1950, Gus Archie Archie dem ostró que los datos pe trofísicos trofísicos y geológi geológicos cos están relacionados a nivel de los poros. La La porosidad, la perm eabilidad y las fuerzas fuerzas cap ilares están relacionadas con la d istribución del tama ño de los poros, y esta distribución, a su vez, está r elacionada con la historia depositacional, diagenética y estruct ural. El problema ra dica en describir este vínculo vínculo de manera que sea útil para la construcción construcción de imágenes 3D de yacimient yacimient os de hidrocarburos; y en ningun a otra áre a el problema e s más difícil difícil que en los yacimientos carbonat ados. En los carbonatos, las descripciones descripciones de la textur a de la roca proveen el vínculo entre la petrofísica y la geología. Hoy en día, los métodos más populares para describir describir la t extura de los los carbonatos y de los sistema s de poros, son geológicos geológicos (véase "Evaluación "Evaluación d e yacimient yacimient os carbona tados," págin gi na 20 ).) . El método que propongo es más de n atura leza petrofísica, petrofísica, y se centr a en descr ipciones de texturas de rocas actuales en términos de la distribución distribución del 1 tam año de los poros. Este m étodo divide divide el espa cio de los poros en los carbonatos en: porosidad interpa rtícula, de cavidades aisladas y de cavidacavidades adyacente s. Esto es en ba se a la ubicación del espacio de los poros respecto de los granos granos o cr istales. La La distribución de l tam año de los poros del espacio inter partícula de los poros, poros, ya ya sea en tre los granos o los cristales, es una función de la porosidad interpartícula, el tamaño de las partículas y el ordenamiento de las mismas. La La cant idad de la porosidad interpart ícula se relaciona principalmen te con los procesos diagenéticos tales como ceme ntación, compact ación y dolomitizació dolomitización. n. El tamañ o y el ordenam iento de los granos granos están relacionados con los procesos depositacionales. El tama ño de los cristales de dolomita está re lacionado con las textura s previas de la roca y con los modelos de dolomitización. dolomitización. Las cavidades cavidades aisladas gener alment e
están localizadas localizadas den tro de los granos y tienen poca influencia influencia en la perm eabilidad. Este espacio de poros es a men udo diagenético en su origen, pero también pued e estar re lacionado con el tipo de gran o, y por lo tant o, con procesos depositacionales. Por otra parte , las las cavidades cavidades adyacentes forman un sistema de poros que no están relacionados con la textura y represen tan un tipo especial de yacimiento. yacimiento. Este tipo de poro rarame nte se relaciona con los procesos depositacionales depositacionales y gener gener almente tiene un origen origen d iagenético o estructural. Por lo tanto, al describir correctame nte las texturas, se puede establecer un vínculo vínculo entre las propiedades pe trofísicas, trofísicas, lala distribución del t amañ o de los poros y los procesos geológicos; vínculo que se puede usar para distribuir la información petrofísica petrofísica en el espacio tridimensional. Las descripciones de las texturas de las rocas se de ben ca librar con los registros de pozos, ya ya que los registros registros no e stán diseñados par a captu rar información geológica. geológica. Los Los tres elemen tos descriptivos clave clave son: la la clase p etrofísica etrofísica de la textura de las rocas, la porosidad de ca vidades vidades aisladas y la porosidad interpa rtícula. Las Las gráficas gráficas de inte rrelación ent re la porosidad y la saturación saturación de agua, a menudo, se pueden calibrar en térm inos petrofísicos, petrofísicos, y las gráficas gráficas de int errelación en tre e l tiempo de trá nsito y la porosidad, se se puede n utilizar para estima r la porosidad interpa rtícula y de cavidades cavidades a isladas. La La integración de estos tre s elemen tos en el aná lisis lisis de registros de pozos, genera una estimación estimación más precisa de la perm eabilidad eabilidad matricial y de la satu ración de a gua, así como como tam bién provee información acerca de la textura de las rocas que se pueden utiliz utilizar ar para construir modelos geológico geológicos. s. La tare a de vincular vincular las descripciones geológi geológicas cas con las propiedades pe trofísicas trofísicas corresponde a las disciplinas disciplinas de ingeniería y geologí geología. a. Los petrofísicos petrofísicos puede n perfectamen te proporcionar este importan te vínculo, vínculo, porque ellos tienen tienen contacto directo con ambas ciencias, y son expertos en análisis de registros y de n úcleos. Gus Archie Archie vislumbró vislumbró esta t area como u na pa rte inte gral de la porción "petro" de la petrofísica. Sin embargo, los petrofísicos todavía todavía n o se ha n ab ocado a esta tarea y, en lugar de ello, ello, siguen centr ados en el aná lisis lisis de núcleos y en el desarr ollo ollo de herramient as de registros de pozos. pozos. Ya Ya es tiempo de que los petr ofíofísicos sicos proporcionen proporcionen el eslabón faltante faltante entre las interpretaciones geológi geológicas cas y de ingeniería y aborden esta t area como pa rte de su responsabilidad.
F. JJerry erryLucia cia Investigador senior Departamento de Geología Económica Universidad de Texas, Austin Austi n, Texas, EUA EUA F. Jerry Lucia es un i nvestigador senior del Departament o de Geología Económica de la Universidad de Texas en Austin. Previamente trabajó durante 31 años como ingeniero geólogo para Shell Oil Company, en áreas relacionadas con la investigación, las operaciones y en la casa matriz. Jerry es autor de muchas obras. Obtuvo su licenciatura en ingeniería y una maestría en geología, ambas de la Universidad Universidad de M innesota en M inneapolis, inneapolis, EUA. EUA. 1. Lucia FJ: "Rock "Rock Fabric/Petrophysical Classificati on of Carbonate Pore Space for Reservoir Characterization," AAPG Bulletin 79, no. 9 (Septiembre de 1995): 1275-1300.
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Traducidoy producido por LincED Int’l, Inc. y LincED Argentina, S.A. Oilfield Review es una publicación trimestral de Schlumberger destinada
a los profesionales de la industria petrolera, cuyo objetivo es brindar información acerca de los adelantos t écnicos relacionados con la búsqueda y producción de hidrocarburos. Oilfield Review se distribuye entre los empleados y client es de Schlumberger. Cuando se menciona sólo el lugar de residencia de un colaborador, significa que f orma parte del personal de Schlumberger. © 2001 Schl umberger. Todos l os d erec hos rese rvados. Ni nguna part e de esta publicación puede ser reproducida, archivada o transmiti da en forma o medio al guno, ya sea electrónico o mecánico, fotocopiado o grabado, sin la debida aut orización escrita de Schlumberger. Dirigir la correspondencia editorial a: Oilfield Review
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Schlumberger
Primavera de 20 01 Volumen 12 Número 4
Oilfield Review 2 La toma dedecisiones enla industria del petróleo yel gas En la industr ia petrolera, se dispone de tecnología avanzada para an alizar y dirigir las decisiones t écnicas y económicas. El aná lisis de á rboles de de cisiones es la nu eva solución que ayuda a los que toman decisiones a priorizar los problemas, a compre nder el efecto de los factores qu e influyen e n las decisiones, y a evaluar la incer tidum bre, cuant ificar el valor de la información nu eva y gene rar con fianza en la decisión final. Los árboles de decisiones contribuyen a crear un m arco par a resolver pr oblemas mu ltidisciplinarios difíciles y a probar el efecto de cada paso en e l proceso de decisión. Mediante estu dios de casos, se muestra la forma en que estas h erramientas combinan la información técnica y económica para pr oducir decisiones sensata s en los programas de desar rollo de cam po y en las evaluaciones económicas.
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10 Manejo de la cartera de activos para el crecimiento estratégico La industria pet rolera puede ahora a provechar las técnicas de man ejo de la cartera de activos— desarrolladas para las inversiones financieras— que visualizan los proyectos y las inversiones como un conjunto interdepe ndiente, o cartera, en lugar de entidades indepen dientes. Los nuevos programas d e computación y servicios de consultoría ayudan a los que toman las decisiones a seleccionar y analizar las ca rteras de pr oyectos que alcanzan un equilibrio entre valor y riesgo acorde con la estr ategia de la compañía. Mediante estu dios de casos, se muestr a la forma e n que las compañías están u tilizando la optimización de las carteras y las técnicas de man ejo de oportunidades para cum plir los objetivos de p roducción, ingresos, rese rvas y otros objetivos clave.
20 Evaluación de yacimientos carbonatados L a h e t e r o g e n e id a d d e l a s r o c a s c a r b o n a t a d a s p r e s e n t a i m p o r t a n t e s r e t o s que deben su perar se para produ cir el 60% de las reservas de petróleo almac e n a d a s e n l a s m i s m a s . E je m p l o s d e t o d o e l m u n d o m u e s t r a n l os a c t u a l e s enfoques para e valuar los yacimient os carbonata dos y proporcionar un a dirección a las iniciativas de investigación en curso.
44 De las propiedades delos yacimientos a las soluciones de estimulación Las importantes investigaciones asociadas con la term inación d e pozos requieren un enfoque que integre la cara cterización de los yacimientos con la ingeniería de producción. Historias de casos ilustran la forma en que equipos de expert os distribuidos alrededor del m undo u tilizan el m odelado específico de campos o cuencas para efectuar recomendaciones de estimulación y terminación, centrándose en la productividad a lo largo de la vida de un pozo, independientemente de los límites entre las disciplinas técnicas. Al utilizar las herram ientas basadas en la estructura y herram ientas de la Red ( Web) para crear conjuntos completos de dat os y mejores m odelos, esta m etodología apr ovecha las últimas tecnologías de evaluación y fracturamiento de formaciones.
66 Colaboradores 69 PróximamenteenOilfield Review y Nuevaspublicaciones 71 Índiceanual 1
La toma de decisiones enla industria del petróleo yel gas
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La diferencia entre una buena y una mala decisión puede ser la diferencia entre el éxito yel fracaso, las ganancias y las pérdidas, o incluso entre la vida y la muerte. EllenCoopersmith Decision Frameworks Houston, Texas, EUA
El software deanálisis dedecisiones puede ayudar aquienes toman decisiones a identificar factores que influyenen la decisión que hande tomar, y a escoger el caminopara lograr los resultados deseados.
GrahamDean Centrica Slough, Berkshire, Inglaterra
J asonMcVean Calgary, Alberta, Canadá
ErlingStoraune Aker M aritime, Inc. Houston , Texas Se agradece la colaboración en la preparación de este artículo a J oe Fay, Austin, Texas, EUA; Kent Burkholder y Alexander Lythell, Londres, Inglaterra; Paige McCown, Houston, Texas; Pat Parry, Centrica, Slough, Berkshire, Inglaterra; Kenneth Ricard, Aker Maritime, Houston, Texas; y Laurence Wickens, AEA Technology, Didcot, Oxfordshire, Inglaterra. Decision Tree y Peep son marcas de Schlumberger. DPS-2000es una marca de Aker. Excel es una marca de Microsoft Corporation.
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Las decisiones en la industria del petróleo y el gas determinan la dirección y el curso de miles de millones de dólares cada año. La complejidad de una decisión puede variar desde una simple pregunta, al m odo de Shakespeare, (perforar o no perforar) hasta niveles que requieren gran detalle. Algunas de las decisiones más extraordinarias determinan la oferta máxima por una concesión, el mejor proceso de desarrollo para un determinado bien, la prioridad de perforación en el marco de opciones de exploración de una compañía, el momento de incrementar la capacidad operativa de una instalaci ón, o la decisión de firmar un contrato de suministro a corto o largo plazo.
Si bien los problemas más simples se pueden analizar con sólo algunos cálculos, tomar decisiones más complicadas puede tomarle a una compañía meses o años de preparación. Por ejemplo, uno de los dilemas que enfrentan hoy en día las compañías de exploración y producción (E&P, por sus siglas en Inglés) es cómo desarrollar yacimient os situados en aguas profundas. A veces es mejor el desarrollo submarino; otras veces la solución es una estructura flotante amarrada al lecho marino. Por lo general, las compañías petroleras dedican de 12 a 18 meses al ciclo de toma de decisiones— recopilar información, analizarla, y modelar el riesgo y la incertidumbre— antes de seleccionar un sistema de producción.
Oilfield Review
Análisisdesensibilidad Factores
Influencia, %
30,000
Valor actual neto en miles de dólares 45,010
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Precio del petróleo
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31,538
59,937
Volumen de petróleo
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36,068
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Erogaciones de capital
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Volumen de gas
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41,776
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Precio del gas
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Costos operativos
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Diagrama indicativo de los factores que más influyen en una decisión. De los seis factores seleccionados para el análisis, el precio del petróleo y el volumen de petróleo poseen el rango más alto en el valor actual neto (VAN), haciendo que el resultado sea más sensible a esos factores.
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La agilización de este proceso puede aumentar las utilidades al disminuir el tiempo necesario para la puesta en producción. Existen varios métodos para ayudar a quienes toman las decisiones a evaluar la incertidumbre, reducir el riesgo y escoger soluciones que se puedan llevar a la práctica.1 Entre estos métodos se incluyen los cálculos del valor actual neto (VAN), los análisis del flujo de fondos descontado, la simulación de Monte Carlo, la teoría de la cartera de inversiones, el análisis del árbol de decisiones y la teoría de las preferencias, todos los cuales se describieron en un artículo reciente de Oilfield Review .2 Las situaciones elementales se pueden resolver con cálculos básicos de valor esperado, pero los casos en los que participan más factores requieren un proceso de análisis de decisi ones que combina información de múltiples disciplinas, da cuenta de la incertidum bre y evalúa el efecto de las diferentes decisiones. Este artículo se centra en el análisis del árbol de decisiones y su funcionamiento. Ambas cuestiones se ejemplifican a t ravés de dos estudios de casos. Análisis del árbol de decisiones El análisi s del árbol de decisiones es una manera de encuadrar y resolver situaciones complejas que requieren la toma de una decisión. La clave para el éxito, consiste en definir el problema con claridad desde el principio y luego determi nar las decisiones que se deben tomar. La etapa de defi1. Newendorp PD: Decision Analysis for Petroleum Exploration . Aurora, Colorado, EUA: Planning Press, 1996. 2. Bailey W. Couët B, Lamb F, Simpson G y Rose P: "Riesgos medidos," Oilfield Review 12, no. 3, (Invierno de 2001): 22-37. 3. El valor actual neto es una medida de valor posible, pero se pueden usar muchas otras, incluyendo la tasa de retorno y la relación entre ganancia e inversión. 4. Newendorp, referencia 1, capítulo 4.
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nición del problema incluye la identificación de toda la información conocida, y la especificación de todos los factores que pudieran influir en el resultado fi nal. Para acelerar el proceso, las decisiones que se pueden dilatar se posponen, de modo que la información futura pueda ayudar al proceso de toma de decisiones. Captar la esencia de un problema medi ante la determinación de cuáles son los factores más importantes, ayuda a que quienes toman las decisiones se concentren solamente en los aspectos que juegan un papel central en el resultado. Un análisis de sensitividad como éste, permite asignar un orden de importancia a los factores que se deberán considerar en una decisión. Por ejemplo, una decisión puede depender de seis factores: precio del petróleo, volumen de petróleo, precio del gas, volumen de gas, erogaciones de capital y costos operativos; pero se desconoce la importancia relativa de estos factores. Para ciertos elementos de incertidumbre, o un rango de posibles valores, el análisis de sensitividad calcula los valores actuales netos (a veces expresados como efectivo después de impuestos) representados por dichos elementos de incertidumbre, y clasifica cada factor (arriba).3 Los factores que más influyen en los resultados del proyecto son los que tienen el rango más alto de VAN. La forma de la gráfica, con valores altos en la parte superior y valores bajos en la i nferior, le da a esta representación el nombre "diagrama de tornado." En este ejemplo, los dos factores más importantes son el precio del petróleo y el volumen de petróleo. La incertidumbre acerca de los costos operativos no afecta el resultado de manera significativa y, por lo tanto, se puede tratar como una certeza sin influir en forma importante en los resultados.
Una vez que se ha encuadrado el problema, los árboles de decisiones ayudan a encontrar el camino hacia una buena soluci ón. Los árboles de decisiones son diagramas que ilustran el flujo de un proceso de toma de decisiones como una secuencia de eventos y posibles resultados (abajo). Los eventos se representan como puntos, o nodos, y los resultados, como ramas que salen de cada nodo. Los nodos son nodos de decisión (en los cuales quien toma la decisión decide qué rama seguir), o nodos de incertidumbre, donde el resultado estará determinado por varias posibilidades.4 A cada rama se le asocia el valor monetario que se espera del resultado. Además, las ramas que salen de los nodos de incertidumbre se ponderan con la probabilidad de que tal resultado ocurra. En forma gráfica, los nodos de decisión se expresan como cuadrados y los nodos de incertidumbre, como círculos. En este ejemplo simple, el nodo de decisión indica el punto donde quien toma la decisión escoge perforar o no perforar. El valor esperado
+ $100,000 A r f o r a P e r
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Pozo seco _ $50,000 2000 MM pc + $100,000 5000 MM pc + $250,000
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Árbol de decisiones simple que muestra un nodo de decisión (cuadrado) y los posibles resultados. Los resultados están acompañados por su valor esperado multiplicado por la probabilidad de que ocurra tal resultado. El camino con el valor esperado más alto está destacado en amarillo. (Adaptado de Newendorp, referencia 1.)
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que se asocia a una decisión de no perf orar es $0; es decir, no se gasta ni se gana dinero. El valor esperado de la decisión de perforar depende de lo que se encuentre al perforar: hay un 10% de probabilidad de que sean 5000 MMpc de gas, 20% de que sean 2000 M M pc, y un 70% de que sea un pozo seco. El tamaño esperado del yacimiento tiene una distribución continua y no de tres valores, pero a los efectos de este ejemplo, se describen tres tamaños (derecha). Idealmente, las ramas del nodo de incertidumbre tratan de atraer los aspectos más importantes de esta distribución continua. El valor esperado de un nodo de incertidumbre es la suma de todos los valores esperados, y ponderados según las probabilidades, de todos los resultados que se ramifi can desde dicho nodo. De este modo, al retroceder desde el final o del lado derecho del árbol, se pueden calcular los valores esperados para cada resultado. Una vez que se han calculado todos los valores esperados, se puede tomar la ruta de decisión óptima, es decir, la que proyecta el mayor valor esperado. El mismo método funciona para decisiones más complicadas (página siguiente). En este ejemplo, la decisión de comprar o no áreas, depende de comprender los posibles resultados de una secuencia de decisiones, entre las que se incluyen realizar un estudio sísmico o no, perforar o no, y perforar u n segundo pozo o no. Los resultados finales posibles (yacimiento de gran tamaño, yacimi ento margi nal o pozo seco) son los mismos, independientemente de la ruta de decisión. Sin embargo, tienen diferentes probabilidades de ocurrencia en etapas disti ntas del árbol de decisiones, puesto que, a medida que el árbol crece, se tiene mayor información. Para este árbol de decisiones, la solución que genera el mayor valor monetario esperado sigue las siguientes ramas: comprar área, ejecutar un estudio sísmico, y si el estudio sísmico confirma una estructura, perforar y, si el primer pozo es seco, perforar un segundo pozo de exploración. La asignación de probabilidades a las tres ramas requiere pericia técni ca y, en este caso, se basa en el conocimiento previo de la región. La probabilidad y el valor de los distintos resultados también se pueden basar en el resultado de simulaciones de Monte Carlo más detalladas. Por ejemplo, el valor de corte o limitador (cutoff) de lo que constituye un yacimiento de gran tamaño, podría ser el lado alto de una distribución de probabilidades, que es el resultado de una simulación de Monte Carlo del parámetro volumen del yacimiento.
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M áximo posible de reservas
Reservas prom edio
M ínimo posible de reservas (pozo seco)
Distribución continua del tamaño esperado del yacimiento. Si bien el valor esperado del tamaño del yacimiento puede caer en cualquier punto de la distribución continua, se deben seleccionar los valores más probables para las ramas del árbol de decisiones. (Adaptado de Newendorp, referencia 1.)
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Dependiendo del tipo de decisión que se adopte, se puede solicitar información a especialistas de diversas disciplinas de campos petrolíferos para el análisis del árbol de decisiones. Además del tamaño y el contenido desconocidos del yacimient o, es necesario predecir, entre otros, los siguientes resultados: • precio del petróleo y el gas • calidad y confiabilidad de la generación de imágenes sísmicas o los datos de registros de pozos • costo y riesgo versus el valor de la información adicional • probabilidad de que las herramientas de registros de pozos o tubería de perforación queden atascadas y que se produzcan otros tipos de sucesos que causen tiempo improductivo del equipo de perforación • compartimentalización del yacimiento o número de pozos • propiedades y comportamiento de los fluidos del yacimiento • complejidad de las terminaciones • costo del transporte hacia los mercados • mejoramiento obtenido de los métodos de estimulación, reacondicionamiento o mejoramiento de la recuperación. Quizás menos obvios para l os profesionales de los campos petrolíferos, pero también im portantes de estimar en los casos que se prestan para el análisis de árboles de decisiones, son las eventualidades tales como la estabilidad y la legislación gubernamental, las fusiones de empresas, los
casos judiciales, y los aspectos de salud, seguridad y ambiente (HSE, por sus siglas en Inglés). Existen numerosos productos de software que facilitan el análisis de árboles de decisiones para el sector de E& P de la industria del pet róleo y el gas y otras industrias. Éstos incluyen, entre otros, Precision Tree de Palisade, Decision Programming Language (DPL) de ADA (Applied Decision Analysis) y el paquete Decision Tree desarrollado por Merak, una compañía de Schlumberger. Estos sistemas se vinculan con programas de cálculo que calculan los valores actuales netos para cada rama del árbol. En términos generales, los paquetes de software de árboles de decisiones se vi nculan con Excel para las etapas de cálculo. Solamente el software Decision Tree de M erak se vincula también directamente con el programa Peep de análisis económico, que es un paquete estándar de manejo de activos de la industria del petróleo y el gas. Los árboles de decisiones pueden ser de ayuda para el análisis de varios tipos de decisiones en la industria petrolera. Entre los ejemplos se encuentra el decidir si reempl azar registros de herramientas operadas a cable por registros adquiridos durante la perforación, evaluar programas de inyección de agua, optimizar reacondicionamientos y escoger la mejor configuración de las partes superiores de las plataformas marinas.5 En la sección siguiente, se describe la forma en que los árboles de decisiones pueden ayudar a evaluar un sistema de producción en sitios de aguas profundas.
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Campo de gran tamaño + $36 MM
Campo marginal + $11 MM
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Campo de gran tamaño + $34 MM
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I E j e c u t l e v a n t a m a r i e n s í s m i c o t o
N o c o m p r a r e $ 0 l b l o q u e
Campo marginal + $10 MM
Pozo seco, abandonar el bloque – $5 MM
Abandonar el bloque – $4 M M
r a r o f r e P
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0 .0 7 5 0 . 8 5
c o s e z o o P . 0 0 9
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q u e e l b l o r a r p C o m
5 0 . 0 7
A
g u n d o r a r s e r a t o r i o o f r e P e x p l o p o z o
Campo de gran tamaño + $35 MM
o m i c s í s a o t n u r m i e r u c t n t a a e s t a v e E l l o n f i r m c . 0 H 0 5
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f o r a G P e r
0.15
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Campo marginal + $9 MM
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o Per for ar se gun d io tor ra p lo e x zo po
Abandonar el bloque
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– $5 MM
Abandonar el bloque – $6 MM
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Campo de gran tamaño + $33 MM Campo marginal + $8 MM
Pozo seco, abandonar el bloque – $7 M M
El levantamiento sísmico no muestra estructura, abandonar el bloque – $5 MM
Árbol de decisiones para la compra de bloques. En este ejemplo, la decisión depende de una sucesión de decisiones (destacadas en amarillo) que incluyen la ejecución de un levantamiento sísmico y la perforación de uno o dos pozos exploratorios. (Adaptado de Newendorp, referencia 1.)
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Elección de un sistema de producción Un operador que se preparaba para seleccionar un sistema de producción situado en aguas profundas para un trabajo de desarrollo en las costas de África Occidental contactó a Aker Maritime, Inc., fabricante de plataformas tipo spar y plataformas marítimas.6 El operador tenía que decidir si adelantarse y comprar un sistema de producción que se pudiera adaptar en caso de que el yacimiento resultase mayor a lo esperado, o esperar hasta contar con más información y optim izar el tamaño del sistema. Una decisión temprana podría significar una rápida puesta en produ cción. Por otro lado, un sistema adaptativo tiene la flexibilidad de permitir agregar en el futuro pozos o módulos de procesamiento de fl uidos. Sin embargo, una decisión como ésa estaría basada en un mínimo de información. La alternativa era perforar más pozos, obtener más información y comprar un sistema de producción optimizado para el tamaño del yacimiento, pero a un mayor costo y con una demora en la producción.
Primavera de 2001
Aker Maritime trabajó con Decision Frameworks, una firma de consultoría de análisis y facilitación de decisiones, para estructurar las decisiones y modelar las alternativas de desarrollo. El enfoque de Decision Frameworks se basa en la pericia técnica y comercial en el área petrolera, combinada con aplicaciones de Merak, específicamente el producto Decision Tree y el módulo Peep, este último diseñado para evaluaciones económicas y análisis de curvas de declinación. Los primeros pasos del análisis de decisión fueron estructurar el problema, comprender los problemas asociados con el descubrimiento en aguas profundas y analizar soluciones alternativas de desarrollo. Decision Frameworks trabajó con Aker y su compañía petrolera cliente para definir los parámetros del descubrimiento, tales como el tamaño del yacimiento, las tasas de producción, el número de pozos y el plan de perforación. Luego, se crearon árboles de decisiones de alto nivel para los cuatro conceptos de desarrollo que se estaban considerando. Dos de ellos eran
5. Back GF: "Examination of MWD (Measuring While Drilling) Wireline Replacement by Decision Analysis Methods: Two Case Studies," Compendio del Trigésimo- Séptimo Simposio Anual de Adquisición de Registros de Pozos de la SPWLA , Nueva Orleáns, Luisiana, EUA,
J unio 16-19, 1996, artículo U. Martinsen R, Kjelstadli RM, Ross C y Rostad H: "The Valhall Waterflood Evaluation: A Decision Analysis Case Study," artículo de la SPE 38926, presentado en la Conferencia Técnica y Exhibición Anual de la SPE, San Antonio, Texas, EUA, Octubre 5-8, 1997. Macary S y El-Haddad A: "Decision Trees Optimize Workover Program," Oil & Gas Journal 96, no. 51 (Diciembre 21, 1998): 93-97, 100. MacDonald J J y Smith RS: "Decision Trees Clarify Novel Technology Applications," Oil & Gas Journal 95, no. 8 (Febrero 24, 1997): 69-71, 74-76. 6. Una plataforma tipo spar, a veces llamada una unidad de árbol seco, es un cilindro vertical flotante que está anclado al suelo marino. Las plataformas tipo spar permiten que la producción de los campos de aguas profundas vaya hacia instalaciones de superficie "secas," en lugar de instalaciones submarinas.
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Plataforma tipo spar adaptativa de Aker Maritime
estructuras adaptativas: la plataforma tipo spar adaptativa de Aker y el DPS-2000 (arriba y en la página siguiente, arriba). Los otros dos eran diseños que se podían optimizar para ajustarse al tamaño del yacimiento: un sistema flotante de producción, almacenamiento y descarga (FPSO, por sus siglas en Inglés) y una plataforma tipo spar optimizada. Los cuatro conceptos permitían el almacenamiento de petróleo.
6
El análisis de los diseños adaptativos, utilizando el software Decisión Tree, requirió la selección de una estructura de superficie, y la configuración del equipamiento de superficie en base a la inf ormación de sólo dos pozos. A esto le siguió la perforación de dos pozos, la instalación de la estructura, la perforación de pozos de desarrollo y la puesta en producción, y luego la instalación de módulos de producción o l a incorporación
de pozos adicionales, según fuera necesario (página siguiente, abajo). El caso de los diseños optimizados comienza con la información de los cuatro pozos antes de seleccionar e instalar el sistema de producción, seguido de la perforación de pozos adicionales de desarrollo y finalm ente por algunos ajustes limitados al número de pozos, dependiendo de lo que indicara la información de producción respecto al t amaño real del yacimiento.
Oilfield Review
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Aker Maritime DPS-2000.
EstructuradelprogramaDecisionTree Diseños adaptativos
Perforación de pozos de desarrollo y puesta en producción
Dos penetraciones
Selección de la estructura y del equipamiento de superficie
Tamaño de yacimiento indicado (capacidad/pozos)
Perforación anticipada de dos pozos
Diseños optimizados
Tamaño de yacimiento indicado (capacidad/pozos)
Otras indicaciones sobre el tamaño del yacimiento
Agregado de módulos de producción y ajuste del número de pozos
Perforación de pozos de desarrollo y puesta en producción
Cuatro penetraciones
Comienzo con más información
Instalación de la estructura y perforación
Selección de la estructura y del equipamiento de superficie
Instalación de la estructura y perforación
Otras indicaciones del tamaño del yacimiento
Ajuste limitado al número de pozos
Estructura del programa Decision Tree para el diseño adaptativo, en comparación con el diseño optimizado. En el diseño adaptativo (arriba) se comienza con menor información y se perforan menos pozos. En el diseño optimizado (abajo) se utiliza información de cuatro pozos para dimensionar el concepto del desarrollo.
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Resultadosdel árboldedecisionesparaelsistemaAkerDPS-2000 Probabilidad del tamaño real del yacimiento Indicación de yacimiento de gran tamaño
Dos penetraciones
0.48 grande
Instalación del sistema DPS-2000
$554 MM 8 2 . 0 = p
DPS-2000
Perforación anticipada de 2 pozos
p = 0 .3 9
Indicación de yacimiento de tamaño medio
Perforación anticipada de 2 pozos
Instalación del sistema DPS-2000
$373 MM
$412 MM p = 0 . 3 3
Indicación de Perforación yacimiento de anticipada de pequeño tamaño 2 pozos
$339 MM
>
$412 M M
Plataforma spar $350 M M adaptativa
Plataforma spar $313 M M optimizada FPSO
$182 M M
Comparación de cálculos finales del VAN para los cuatro conceptos de desarrollo en consideración. Los conceptos adaptativos ofrecen hasta un VAN de $230 millones más alto que los conceptos optimizados.
>
Secuencia de eventos para el programa Decision Tree. Los conceptos adaptativos comienzan primero y producen primero, mientras que la producción de los proyectos optimizados se atrasa cerca de 18 meses.
8
14 pozos, 1 pozo seco
0.16 pequeño
6 pozos, 2 pozos secos
0.23 grande
26 pozos, $100 M de modificación
359 9 882
0.46 mediano
14 pozos
361
0.31 pequeño
6 pozos, 1 pozo seco
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26 pozos, $100 M de modificación
882
0.36 mediano
14 pozos
361
0.41 pequeño
6 pozos
14
este concepto es de $412 millones. La comparación de esta cifra con las obtenidas para los otros tres conceptos indica que el sistema DPS-2000 posee el mayor VAN (abajo a la izquierda). Los plazos de las et apas de desarrollo j uegan un papel fundamental en la recuperación de la inversión. Gran parte del valor de seleccionar un sistema adaptativo está en el menor t iempo que transcurre hasta la primera producción de petróleo. Con el software Decision Tree, se siguió un plan desde enero de 2001 hasta juni o de 2005 que incluía ingeniería y diseño iniciales (FEED, por sus siglas en Inglés), construcción, entrega y puesta en f uncionamiento (abajo a la derecha). Ambos conceptos adaptativos podrían entregar la primera producción de petról eo en el año 2003, en comparación con las posibles entregas para el año 2005, que se obtendrían con los sistemas optimizados. Sin embargo, el valor agregado de
Valor calculado Conceptos adaptativos Conceptos optimizados
>
0.36 mediano
882
Resultados del programa Decision Tree que muestran cifras del VAN calculado para el sistema adaptativo de aguas profundas DPS-2000.
La incertidumbre clave era el tamaño del yacimient o, puesto que determina la capacidad de las instalaciones y la cantidad de pozos requeridos para desarrollar las reservas. Los resultados del programa Decision Tree son los efectos económicos de los múltiples escenarios que ocurren si se cree que: • el yacimiento es de gran tamaño y en realidad es de gran, mediano o pequeño tamaño; • el yacimiento es de mediano tamaño y en realidad es de gran, mediano o pequeño tamaño; • el yacimiento es de pequeño tamaño y en realidad es de gran, mediano o pequeño tamaño. Un ejemplo de árbol de decisiones demuestra los valores actuales netos calculados para uno de los cuatro conceptos de desarrollo: el sistema adaptativo DPS-2000 (arriba). EL VAN total para
DPS-2000
26 pozos, $100 M de modificación
0.23 grande
Instalación del sistema DPS-2000
VAN $MM
los sistemas adaptativos representaba riesgos adicionales. El soft w are Decision Tree ayudó a demostrar el valor agregado que se puede obtener con los primeros sistemas de producción adaptativos, y permitió que Aker Maritime presentara una amplia gama de opciones de decisión a la empresa petrolera cliente. También subrayó el hecho de que a menudo existe incertidumbre, incluso después de que se ha reunido mayor información. Reconocer esto durante la selección de los conceptos de desarrollo es importante y puede agregar valor. Desarrollo de uncaso La metodología de árboles de decisiones también se puede aplicar a otros tipos de problemas de E&P. Como parte de la estrategia de Centrica para adquirir activos adicionales de la plataforma
Datos deentrada al programa Decision Tree Ene. 2001
Jun. 2001
Ene. 2002
Jun. 2002
Ene. 2003
Jun. 2003
Ene. 2004
Jun. 2004
Ene. 2005
Jun. 2005
Ene. 2006
Inicio de producción Dic. 2003
Aker DPS-2000 Plataforma tipo spar adaptativa
Inicio de producción Ago. 2003 FPSO
Plataforma tipo spar optimizada
Inicio de producción Feb. 2005 Inicio de producción Abr. 2005
Incluye ingeniería y diseños iniciales (FEED), construcción, entrega y puesta en funcionamiento
Oilfield Review
NORUEGA Cálculo de la variación en el gas inicialmente en sitio Adquirir capital adicional Bajo
Solucionar el litigio mediante negociación
Sí
D E L
Bajo Medio
Sí R M A
Resultado negociado
Alto
Medio
E N O R T
No Alto
Campo Hewett
Decisión del experto Identidad del experto Baja A No
Media B
R EI N O U N I D O
Alta
Esquema del árbol de decisiones creado para ayudar a los analistas de Centrica a tomar una decisión respecto al caso del campo Hewett. El árbol utiliza una notación compacta por la cual un nodo ubicado junto a los resultados de un nodo previo indica que tal nodo se repite para cada una de las ramas. De esta forma, el primer nodo de decisión, "Adquirir capital adicional," se aplica a El campo Hewett, en el Mar del Norte del Reino Unido, en donde el bajo rendimiento impidió que Centrica y sus socios cumplieran contratos de provi- los tres resultados del nodo previo, "Cálculo de la variación en el gas inicialmente en sitio." De manera similar, el nodo de decisión que indica solución por sión de gas. El análisis con el programa Decision Tree ayudó a Centrica a negociación, se aplica a todos los resultados Sí o No de la decisión previa, y decidir si debía proceder a un acuerdo entre las partes. así sucesivamente. Esta notación comunica la misma información que un árbol completo, pero hace que éste sea compacto y manejable. >
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continental del Reino Unido, a menudo, la compa- gran tamaño y requería la evaluación de 7000 ñía podría tener que considerar intereses conflic- alternativas con varias horas de cómputo por tivos entre comprador y vendedor cuando ya resultado, totalizando un año-hombre de tuviera contratos para comprar el gas de los acti - esfuerzo. Se necesitaba una solución automativos. Por ejempl o, Centrica necesitaba considerar zada para generar e ingresar números al árbol de el efecto de un conflicto de intereses anterior decisiones. Los analistas de Centrica utili zaron el acerca del valor futuro de un activo que pensaba programa Decision Tree de Merak y, reduciendo adquirir. El conflicto se refería al no cumplimient o significativamente algunas de las limitaciones, anterior, por parte de los vendedores, de las obli- pudieron alcanzar una solución con 500 resultagaciones contractuales de proporcionar gas y a la dos y un tiempo de cómputo de 7 minutos (arriba aplicación de las cláusulas contractuales por a la derecha). parte de Centrica. Los vendedores se opusieron a Los beneficios de una solución proporcionada esta acción y entablaron un litigio para limitarla. por el programa Decision Tree fueron de dos Centrica debía considerar los posibles resultados tipos: primero, el proceso de análisis de decisiode un acuerdo litigado versus uno negociado nes brindó una clara visión del problema. A pesar acerca del valor futuro del activo, el campo de la complejidad de la situación, los resultados Hewett (arriba a la izquierda). de la aplicación Decision Tree aclararon lo que Varias condiciones complicaban el proceso de estaba impulsando la decisión, así como también decisión. Adquirir capital adicional en el campo o la decisión que se debía tomar. Por primera vez, asumir la función de operador, podía aumentar todos quienes participaban en el proceso estalas reservas y el valor, y permitir que Centrica ban de acuerdo con los fundamentos del congenerara más gas, pero el campo era viejo y se ju nt o de de ci si on es. En segu ndo lug ar, las acercaba a un costoso abandono. Sin embargo, herramientas de M erak facilitaron la solución del también existía la posibilidad de efectuar rea- problema y ayudaron a completar rápidamente condicionamientos o de desarrollar campos veci- los cálculos y el análisis. nos. Había tantos elementos a considerar en la decisión que el problema parecía bastante difícil Simplificación de la toma dedecisiones de resolver. Centrica consultó con AEA Para las grandes organizaciones, como las de la Technology plc para que le ayudara a encuadrar el industria petrolera, aún son las personas, no los problema. El árbol de decisiones resultant e era de procesos, quienes toman decisiones complejas y
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de alto costo. La técnica de análisis de decisiones, por lo general, se adapta de una organización a otra, pero el mejor sistema es aquél que encuadra el problema, comprende las incertidumbres, desarrolla soluciones más poderosas y a menudo híbridas, y equilibra el riesgo con respecto al valor esperado. A medida que el segmento de E&P de la industria petrolera continúe buscando prospectos en regiones más remotas y potencialmente más sensibles, las herramientas de toma de decisiones que incorporan información de todas las fuentes idóneas harán importantes aportes al éxito del proyecto. Si bien, en último término, son las personas las que toman las decisiones, las soluciones asistidas por computadoras y softw are facilitan la tarea. Los productos de análisis de decisiones pueden ayudar a identificar cuán sensible es una decisión a todos los fact ores involucrados, determinar el valor de seguir adelante o recopilar información, orientar a quienes toman las decisiones en la dirección más conveniente, y generar decisiones más coherentes. En todas las compañías, quienes toman las decisiones captan los beneficios de un proceso de análisis de decisiones coherente, lo cual permite que las organizaciones de planificación y personal técnico aumenten la efi ciencia y el valor de su trabajo. — LS
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Manejo de la cartera de activos para el crecimiento estratégico
TomAdams J eff Lund Kerr-M cGee Oil and Gas Corp. Houston, Texas, EUA
J ack A. Albers Burlington Resources International Houston , Texas
Michael Back J asonMcVean Calgary, Alberta, Canadá
J ohnI. Howell III Portfolio Decisions, Inc. Houston , Texas Se agradece la colaboración en la preparación de este artículo a Fiona Macmillan, Londres, Inglaterra; Graeme Simpson, Gaffney, Cline and Associates, Guildford, Surrey, Inglaterra, y J im Thorson, Resource Solutions, Denver, Colorado, EUA. Capital Planning y Peep son marcas de Schlumberger. TERAS es una marca de Landmark.
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La industria del petróleo yel gas estáponiendo más énfasis enlas diversas prácticas demanejo de activos queen la reducciónde costos. La optimizaciónde la cartera de activos, una manera rápida y eficaz de analizar y mejorar el valor general de losmismos,es unaherramientaquepuederesultardegranutilidad. Los altibajos en el negocio de exploración y producción (E&P) se aceptan como hechos naturales en una indust ria conocida por sus riesgos. Es difícil predecir cuán altos son los altos y cuán bajos son los bajos, y cuándo ocurrirán, pero se reconoce la nat uraleza cíclica de l os mismos. Cuando los tiempos son buenos, las compañías crecen, invierten en iniciativas más riesgosas y reciben utili dades si la bonanza dura lo suficiente. Cuando el ciclo entra en su etapa baja, las compañías efectúan desinversiones y aplican medidas para disminuir los costos. Dado lo impredecible de estos cambios, ¿cómo puede la industria del petróleo planificar un crecimiento a largo plazo?
Muchas compañías de E&P han descubierto el valor de manejar sus activos como un conjunto mixto, o cartera, considerando la interdependencia de los proyectos y no las inversiones para cada uno de los proyectos.1 La práctica común es que la compañía primero clasifique los proyectos por su valor actual net o (VAN) a una tasa de descuento determinada, o mediante alguna otra medida de valor, y a continuación, inicie los proyectos que se ajusten a su presupuesto de inversiones, comenzando con el proyecto más promisorio. 2 Este método supone que los proyectos son independientes, o que no tienen factores en común.
Oilfield Review
El enfoque de m anejo de la cartera de act ivos aprovecha el hecho de que todos los proyectos interactúan entre sí, ya sea que comprendan exploración, desarrollo, producción o adquisición. Entre los el ementos que enl azan un proyecto con otro están las fluctuaciones del mercado, los objetivos de rendimiento y el riesgo técnico. Incluso, si no hay un vínculo técnico aparente entre los proyectos, éstos interactúan en el sentido de que emprender un proyecto puede impedir que se comience otro, o que el éxito de un proyecto puede hacer que otros proyectos sean posibles. La perspectiva de la cartera de activos les permit e a los responsables de tomar las deci-
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siones dentro de la organización entender cómo interactúan los proyectos para satisfacer requisitos comerciales equilibrados. Se puede ver el manejo de la cartera de activos como un puente entre la visión de una compañía, o estrategia de negocios, y el conjunto de proyectos que harán que dicha estrategia sea fructífera. La base para ello está conformada por la estrategia y los parámetros de medición de la empresa— los estándares de medición utilizados para cuantificar la estrategia— junto con los objetivos a largo pl azo para cada parámetro de medición. Por ejemplo, los resultados del actual negocio base de la compañía se pueden comparar
1. Ball BC y Savage SL: "Holistic vs. Hole-istic E&P Strategies," Journal of Petroleum Technology 51 , no. 9 (Septiembre de 1999): 74, 76, 78, 80, 82, 84. Howell J I II I, Anderson RN, Boulanger A y Bents B: "Managing E&P Assests from a Portfolio Perspective," Oil & Gas Journal 96 , no. 48 (Noviembre 30, 1998): 54-57. Anderson RN, Amaefule J , Forrest M, Howell J I III, Nelson HR J r y Rumann HA: "Quantitative Tools Link Portfolio Management with Use of Technology," Oil & Gas Journal 96 , no. 48 (Noviembre 30, 1998): 48-50, 53-54. 2. El valor actual neto representa la diferencia entre los valores actuales de los egresos de fondos durante la vida del proyecto y los valores actuales de los ingresos de fondos, todos los cuales se descuentan a una tasa de interésseleccionada.
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1800 1600
Ganancias
1400 $ e d s e n o l l i M
450 400 o ñ a r o p s e l i r r a b e d s e n o l l i M
1200 1000 800 600 400 200 0
Producción
350 300 250 200 150 100 50
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e t n e l a v i u q e o e l ó r t e p e d s e l i r r a b e d s e n o l l i
Flujo de fondos neto 200 150 100 50 0
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$ e d s e n o l l i M
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4500 4000
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3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0
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Parámetros o estándares de medición y objetivos estratégicos para una cartera genérica de activos de exploración y producción (E&P). Los parámetros para este estudio son las ganancias, la producción, el flujo de fondos neto y las reservas. Los niveles objetivo para tales parámetros se indican como barras verticales. El área sombreada de color púrpura representa el curso normal del negocio, o el nivel alcanzado por el negocio base, en un período de 14 años. La disparidad entre los resultados del negocio base y los objetivos muestra dónde el rendimiento de la compañía resulta insuficiente. (Adaptado de Howell et al., referencia 1.)
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con parámetros de medición de los objetivos tal es como las utilidades, el flujo de fondos neto, la producción y las reservas (arriba).3 Las diferencias entre los resultados del negocio base y los objetivos, revelan problemas potenciales en el rendimiento del negocio, los que se deben corregir para cumplir con l os objetivos buscados. Sin embargo, no es tarea fácil opti mizar un conjunto de activos y al mismo tiempo satisfacer múltiples parámetros de medición que compiten entre sí. El siguiente elemento estructural del puente es la selección de los activos que se deben pretender, adquirir, abandonar y reconfigurar de modo tal que la cartera cumpla con los objetivos estratégicos (página siguiente, arriba). Los excedentes del flujo de fondos, por ejemplo, se pueden invertir para hacer que las reservas, la producción y las utilidades se acerquen a los niveles objeti vo. Sin embargo, es improbable que la selección de un proyecto aislado lleve los resultados del negocio base a los niveles objetivo. Se debe seleccionar un subconjunto de proyectos de lo que es en general una variedad mucho mayor de posibles proyectos. Los proyec-
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tos potenciales pueden incluir oportunidades de exploración, activos actuales en desarrollo y/o en producción, y propiedad total o parcial de nuevas adquisiciones, fusiones e intercambios. A medida que aumentan las oportunidades de proyectos, los planificadores corporativos o financieros se enfrentan a la t area cada vez más difícil de escoger los proyectos que mejor satisfagan los objetivos de la compañía. Este artículo describe al gunas de las técnicas disponibles para analizar y optimizar las carteras de activos, incluidos los programas de computación y servicios de consultoría que ayudan a clasificar las inversiones, seleccionar los proyectos y predecir la probabilidad de éxito de la cartera. Estas técnicas pueden utilizarse en múltiples niveles por los encargados de tomar decisiones: al nivel más alto, para desarrollar una estrategia de negocios; a un segundo nivel, para evaluar oportunidades de inversión, y a nivel de proyecto, para apoyar negocios en curso. En primer lugar, vemos cómo un método denominado análisis de
la frontera de eficiencia, diseñado para analizar carteras de inversiones financieras, es adaptado a los problemas de la industria del petróleo. Luego, presentamos estudios de casos que muestran la ma nera en que dos compañías petroleras comienzan a aplicar estos métodos de optimización para el manejo de la cart era de activos. En la frontera de las carteras eficientes El análisis de la frontera de eficiencia considera el equilibrio entre el valor y el riesgo en la selección de carteras óptimas. La teoría de la frontera de eficiencia se desarrolló originalmente hace unos 50 años para analizar las carteras de valores, pero difiere en algunos aspectos cuando se aplica a las carteras de la industria petrolera. 4 La idea original señala que una cartera puede tener un valor mayor o menor que la suma de los proyectos que la componen y que no hay una cartera que sea la mejor, sino una familia de carteras óptimas que logran un equilibrio entre el valor y el riesgo. Estos principios constituyen la base de la teoría de la frontera de eficiencia en lo que se refiere al campo petrolero.
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Perspectiva de la cartera. La línea rosa muestra una solución de cartera optimizada que cumple con los objetivos estratégicos, cerrando las brechas dejadas por el negocio base. (Adaptado de Howell et al., referencia 1.)
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Se dice que una cartera es eficiente si no hay otra cartera que tenga mayor valor, teniendo un riesgo igual o menor, y si no existe otra cartera con mayor valor a igual o menor riesgo, y si no existe otra, que tenga menor riesgo a igual o m ayor valor (derecha).5 A los efectos de este ejempl o, el valor se define como el valor actual neto promedio de la cartera, y el riesgo se define como la desviación semiestándar del valor posible de la cartera. La desviación semiestándar es una medida estadística de la distribución de los valores posibles que puede tener una cartera, dado que el valor de la 3. El negocio base es el curso del negocio si los proyectos actuales se continúan, pero no se emprenden nuevos proyectos. 4. McVean J R: "The Significance of Risk Definition of Portfolio Selection," artículo de la SPE 62966, presentado en la Conferencia Técnica y Exhibición Anual de la SPE del año 2000, Dallas, Texas, EUA, Octubre 1-4, 2000. 5. Markowitz H: "Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments," 2a. edición Oxford, Inglaterra: Blackwell Publishing Co., 1991. Bailey W. Couët B, Lamb F, Simpson G y Rose P: "Riesgos medidos," Oilfield Review 12, no. 3, (Invierno de 2001): 22-37.
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Riesgo Riesgo
Teoría de la frontera de eficiencia. Las carteras de la industria del petróleo y el gas, representadas en función del riesgo y el valor, delinean la frontera de eficiencia. Una cartera es eficiente si ninguna otra cartera tiene mayor valor por el mismo o menor riesgo, y si ninguna otra cartera tiene menor riesgo por el mismo o mayor valor. Las carteras B, C, D, E y todos los puntos azules son eficientes, mientras que la cartera A y los demás puntos rosa no lo son. En la industria de las inversiones en valores, para la cual se desarrolló la teoría de la frontera de eficiencia, la frontera de eficiencia es una línea continua (inserto). (Adaptado de McVean, referencia 4.)
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µ
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0.10
σ 1 / 2
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σ
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0.08 0.07
100 a i c n e u c e r F
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d a d i l i b a b o r P
0.03 0.02
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VAN, en miles de $
Desviaciones estándar (s) y semiestándar (s1/2) de una cartera cuyo perfil de riesgo es típico. Para una distribución de probabilidades como ésta, que se distribuye asimétricamente alrededor de la mediana (m ), la desviación semiestándar es notablemente menor que la desviación estándar.
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cartera es incierto. Se calcula de la mi sma manera que la desviación estándar, pero sólo se utilizan valores menores que la media (arriba). En un diagrama de valor versus riesgo, el límite superior del grupo de carteras se aproxima a la frontera de efi ciencia. En la industria de inversiones financieras, donde cada inversión puede representar partes infinitesimalmente pequeñas de un proyecto, la frontera de eficiencia se representa con una línea continua. En el caso de los activos petroleros, los proyectos por lo general se realizan o no se realizan y, en consecuencia, el área definida por el valor y el riesgo es un con junto de puntos, en lugar de un espacio continuo. La frontera de eficienci a en sí se representa como un conjunto de carteras, y no como una línea. En este ejemplo, las carteras B, C y D son relativamente eficientes (están en o cerca de la frontera), mientras que la cartera A podría ser más eficiente mediante la reducción de su riesgo o el aumento de su valor, o ambos. Efecto de diferentes definiciones de riesgo en el análisis de la frontera de eficiencia. La gráfica izquierda utiliza la definición de riesgo común para las actividades de E&P; la desviación semiestándar del valor actual neto (VAN). Las carteras eficientes son puntos azules, y están indicadas como EP01a EP56, comenzando desde abajo. A la derecha se grafican las mismas carteras, pero la definición de riesgo es la probabilidad de superar el límite de erogaciones de capital durante el primer año de vida de la cartera. Algunas carteras que eran atractivas bajo las definiciones originales lo fueron menos a la luz de las nuevas definiciones, y viceversa. Las carteras que antes eran eficientes se indican nuevamente como puntos azules. (Adaptado de McVean, referencia 4.)
380 $ e d s e l i m n e , o i d e m o r p N A V
6. Para obtener una lista de proveedores de software y servicios en el manejo de la decisión, el riesgo y la cartera, véase: Thorson J : "Opportunity Management Resources," Exploration Business Journal 4 , no. 3 (Tercer trimestre de 2000): 14-15. 7. Se puede considerar un algoritmo genético como un programa de búsqueda aleatoria guiado. Para conocer más acerca de su uso en optimización de cartera, véase: Fichter DP: "Application of Genetic Algorithms in Portfolio Optimization for the Oil and Gas Industry," artículo de la SPE 62970, presentado en la Conferencia Técnica y Exhibición Anual de la SPE del año 2000, Dallas, Texas, EUA, Octubre 1-4, 2000. 8. McVean, referencia 4. 9. Albers J A y Howell J I III: "Portfolio Balancing to Achieve Long Term Strategic Goals," artículo presentado en el Simposio Internacional Euroforum para el Manejo Estratégico de Carteras de E&P de la Industria del Petróleo y el Gas, Londres, Inglaterra, Marzo 22-23, 1999.
EP54 EP56 EP50 EP55 EP47
400
>
14
Varias compañías y consultores han desarrollado paquetes de software para calcular y presentar los análisis de la frontera de eficiencia, específicamente para carteras de a ctivos de E&P. Entre ellos se i ncluyen el paquete Perspectives de Portfol io Decisions, Inc. (PDI), el softw are Capital Planning de Merak, una compañía de Schlumberger, y el módulo Portfolio del software TERAS de Landmark. 6 Merak y PDI han desarrollado una asociación comercial que combina los servicios de consultoría de PDI y la funcionalidad del paquete Perspectives con el software Capital Planning de Merak, para crear un proceso más avanzado de manejo de carteras. En el paquete de software de Merak, el análisis de carteras en el dominio definido por el valor y el riesgo sigue tres pasos: primero, se debe reunir y evaluar el conjunto de proyectos que podrían incluirse en una cartera. Las evaluaciones económicas se realizan con el soft w are Peep de M erak, un programa que puede realizar cálculos económicos para regímenes fiscales de todo el mundo. Se
utilizan los métodos de M onte Carlo para modelar la incertidumbre inherente en cada uno de estos proyectos. Si se requiere, en esta etapa se puede establecer una correlación entre proyectos; como, por ejemplo, el precio. En el segundo paso, las estrategia de negocios se define en términos de requisitos económicos, estratégicos y físicos de la cartera. Las limitaciones se pueden definir en términos de costo máximo de capital, producción mínima, mínimo incremento de las reservas, o cualquier otro parámetro de medición estratégico, y se pueden fijar por uno o más años de la vida de la cartera. Otros factores, tales como la disponibilidad de equipos de perforación, la distribución geográfica de los activos en la estrategia corporativa y las obligaciones contractuales, pueden incluirse como limitaciones. El tercer paso combina grupos de proyectos para crear carteras, y luego compara y anali za los resultados. Las carteras se pueden crear en form a manual o mediante una serie de técnicas automáticas. Uno de estos métodos es el generador aleatorio de carteras, que crea una selección de carteras que satisface la estrategia de negocios. También se pueden buscar mejores carteras mediante la utilización de optimizadores más
EP40 EP35
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0 0.5 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 Probabilidad de inversión de capital que supere los $200,000,000
Oilfield Review
inteligentes. Por ejemplo, la programación lineal— presente en el softw are Perspectives de PDI y TERAS de Landmark— se puede ut ilizar cuando la descripción del problema y sus limitaciones son lineales. La programación lineal proporciona soluciones optimizadas para una amplia gama de problemas de negocios. Sin embargo, para algunos problemas se requieren largos tiempos para hallar su solución y pueden generar resultados menos que óptimos cuando se abordan con la programación lineal. Otro optimizador, conocido como algoritmo genético, tiene la capacidad de manejar problemas altamente no lineales.7 Debido a su robustez, puede utili zarse para maximizar el valor o minimi zar el riesgo en los casos en que el valor y el riesgo se pueden definir de maneras prácticamente ilimitadas. Con estos métodos, es posible examinar y ordenar mil es de proyectos para compilar carteras candidatas. Todas estas carteras, independientem ente del método con que se generen, se pueden comprar y examinar de varias maneras. El software Capital Planning ofrece herramientas gráficas, tabulares y de manejo de datos para el examen y la comparación de carteras. Algunos analistas prefieren los diagramas de frontera de eficiencia para evaluar carteras, mientras que otros ponen énfasis en las probabilidades de cumplir los parámetros de medición de los objetivos. Todas ellas son herramientas útiles para explorar las fortalezas y debilidades de las diferentes carteras. La eficiencia de una cartera seleccionada, o su posición en una gráfica de riesgo versus valor, depende de las defi niciones de riesgo y valor.8 En la industria de E&P, a menudo se define el valor como el VAN promedio a una t asa de descuento específica y se considera que el riesgo es la 1200 1000 $ e d s e n o l l i M
desviación semiestándar del VAN, que representa sólo la parte inf erior de la variación del VAN, o sólo los resultados inferiores a la m edia. Un conjunto de carteras puede tener una apariencia completamente diferente si se representa gráficamente utilizando distintas definiciones de riesgo y valor (página anterior, abajo). En este ejemplo, un diagrama utiliza la definición de riesgo común de E&P, y el otro cuantifica el riesgo como la probabilidad de superar el límite de erogaciones de capital durante el primer año de vida de l a cartera. Debido a que el costo de cada proyecto es incierto, existe la posibilidad de no cumplir esta limit ación al gastar en exceso en el primer año. Bajo esta definición de riesgo, algunas carteras que antes parecían inadecuadas ahora parecen atractivas, y viceversa. La selección de una cartera óptima depende en gran medida de la definición de riesgo que se adopte. En consecuencia, es importante estudiar varias definiciones de riesgo para comprender mejor la calidad de una cartera y, en definitiva, tomar decisiones acertadas acerca de qué proyectos emprender. Avance hacia el manejo de carteras En 1999, Burlington Resources International (BRI), la división internacional de Burlington Resources, comenzó a utilizar el enfoque del manejo de carteras para evaluar tanto los activos existentes como las nuevas oportunidades. Después de una exitosa implementación en la división internacional, las modernas técnicas de manejo de carteras se están aplicando hoy en toda la organización. Tradicionalmente, quienes tomaban las decisiones en esta industria habrían basado las decisiones de evaluación de oportunidades en la intuición y la experiencia. Pero, estos elementos son subjetivos y pueden dar origen a decisiones diferentes por parte de distintos encargados de tomar decisio-
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nes. Bajo el nuevo enfoque, los proyectos se evalúan sobre la base de la información cuantitativa en términos de su aporte a la estrategia a largo plazo de la compañía y a cómo interactúan con otros proyectos de la cartera. 9 En BRI, el modelo de cartera se utiliza de diversas maneras para identificar cómo y por qué una oportunidad en particular puede resultar conveniente para la cartera. Se analizan las fronteras de eficiencia de la cartera con y sin la nueva oportunidad para comprender su efecto en el valor total de la cartera, el que puede ser mayor que el VAN de la oportunidad sola. Se revisa el resultado de la cartera para determinar por qué la nueva oportunidad puede ser valiosa para la nueva estrategia e identi ficar los riesgos potenciales. Se estudian los niveles de confianza en el cumplimiento de las metas estratégicas con y sin la oportunidad, para evaluar la manera en que el nuevo proyecto afecta la probabilidad de cumplir dichos objetivos. Luego, se caracteriza la oportunidad para el encargado de tomar la decisión, en términos de su efecto en la rentabilidad comercial total de la cartera. Un ejemplo de la manera en que Burlington Resources ha utilizado las herramientas de manejo de carteras proviene de la evaluación de una decisión específica para adquirir un proyecto de producción. Como punto de partida, se analiza una cartera original y optimizada de $5500 millones, utilizando múltiples criterios. Luego, se agregan datos económicos para el nuevo proyecto y se repite el análisis. El análisis inicial compara objetivos, valores del negocio base y valores de la cartera para seis parámetros de medición: ingresos netos, flujo de fondos neto, capital, producción, gastos de exploración y reservas de petróleo (abajo). Varios de
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Gastos de exploración
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Comparación de parámetros de medición y objetivos para una cartera de $5500 millones de Burlington Resources International (BRI). El negocio base (sombreado púrpura) cumple o supera sólo algunos de los objetivos (barras verticales); por ejemplo, los ingresos netos y el flujo de fondos neto para los años 2002 al 2005. Mediante la inclusión de otros activos y actividades, se puede crear una cartera optimizada (línea rosa) que cumpla muchos más de los objetivos.
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Primavera de 2001
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Fronteradeeficiencia
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Valor, M illones de $
Frontera de eficiencia para el conjunto de carteras de Burlington Resources International (BRI). El trazado tiene una forma diferente que el de las fronteras de eficiencia mostradas anteriormente, debido a que los ejes están intercambiados. La curva representa la familia de soluciones de mínimo riesgo y máximo valor que cumplen los mismos requisitos de rendimiento. La cartera de $5500 millones tiene el valor más alto que se puede alcanzar antes de que el componente de riesgo aumente significativamente y se vuelva demasiado elevado.
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tiene el mismo tipo de información que en las fronteras de eficiencia anteriores, pero se transpone en forma simple (los paquetes de software difieren en su estilo de presentación). La cartera de $5500 millones se seleccionó como la cartera de prueba original, debido a que tiene el máximo valor para el nivel de riesgo que se puede tol erar. Con la información de la incertidumbre suministrada por los especialist as técnicos, se analizó la cartera original para determinar la probabilidad de cumplir cada objetivo de rendimiento durante un período de 14 años (abajo). La cartera tenía una baja probabilidad de cumplir los objetivos de flujo de fondos neto, producción e ingresos netos a corto plazo. Tampoco era muy probable que cumpliera los objetivos de capital entre el año 2002 y el 2010, y la probabilidad de cumplir el objet ivo de reservas disminuye a partir
d a d i l i b a b o r P
1.0 0.8 0.6 0.4
del año 2006. Estos diagramas ayudan a quienes toman las decisiones a comprender el efecto de las incertidumbres del proyecto a nivel de cartera y se pueden comparar con los resultados que incluyen el nuevo proyecto en consideración. Al agregarse al grupo de proyectos disponibles, el proyecto de adquisición-producción no pudo ser seleccionado para su inclusión en la cartera, ya que las pruebas iniciales mostraron que violaba la limi tación sobre el capital para los primeros dos años. Después del análisis con el encargado de tomar la decisión y su aprobación, dicha limitación se flexibilizó y el proyecto se agregó al grupo. Las fronteras de eficiencia de las carteras que incluyen y excluyen el nuevo proyecto, muestran, sin lugar a dudas, que el nuevo proyecto agrega valor (arriba a la derecha). La nueva frontera de eficiencia se desplaza hacia abajo y hacia la dere1.0 0.8
Flujo de fondos netos
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Añ o 1.0 0.8
5000
Comparación de las fronteras de eficiencia con y sin el nuevo proyecto de producción-adquisición. La frontera de eficiencia de las carteras que incluyen el nuevo proyecto (curva rosa) se desplaza hacia un valor más alto por el mismo riesgo, en relación con la frontera de eficiencia de carteras que no contienen el nuevo proyecto (curva negra).
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estos objetivos se aplicaron como limit aciones a la solución de la cartera. Por ejemplo, los objetivos de ingresos netos y el flujo de fondos neto para los años 2000 y 2001 fueron limitaciones y, por lo tanto, obligaron a que la solución fuera exactamente igual a estos valores. De manera similar, el gasto de exploración para el año 2005 y los objetivos de capital desde el año 2001 al 2004 coincidieron exactamente. La cartera original optimizada es sólo una de un conjunto de soluciones optimizadas que se pueden crear utilizando el conjunto inicial de proyectos. Una frontera de eficiencia indica el con junt o de sol uci ones de cartera s que cum plen los mismos parámetros de medición de rendimiento, pero tienen diferentes valores y riesgos (arriba a la izquierda). Este diagrama, que indica el riesgo en el eje vertical y el valor en el horizontal, con-
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Valor, M illones de $
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Probabilidad de cumplir o superar seis objetivos por la cartera optimizada. La cartera tiene una baja probabilidad de cumplir los objetivos de ingresos netos, flujo de fondos neto y producción para el primer año o en el corto plazo. También tiene bajas posibilidades de cumplir el objetivo de capital después de los dos primeros años y una probabilidad decreciente de cumplir el objetivo de reservas en el largo plazo.
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Rendimiento de la cartera sin el nuevo proyecto. En ausencia del proyecto de producción-adquisición, en muchos casos la cartera no cumple los objetivos. Por ejemplo, los ingresos netos en el año 2005 y el flujo de fondos neto en el año 2002 están debajo de los niveles objetivo. La limitación de capital para los primeros años del proyecto había sido flexibilizada.
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cha en el dominio defi nido por el riesgo y el valor. Para el m ismo valor, una cartera del nuevo grupo tiene menor riesgo y, para el mismo riesgo, tiene más valor. El aument o del valor a un riesgo constante no es el mismo para todas las carteras. Para las carteras de bajo riesgo y bajo valor— por ejemplo, un nivel de riesgo de 480— el aumento en la cartera es de cerca de $1500 millones, si se incluye el nuevo proyecto. Para la cartera de mayor riesgo y mayor valor; la de $5500 mil lones, el valor agregado es de $250 millones. Este ejemplo demuestra la diferencia entre el valor de la cartera y el VAN de un proyecto. El valor actual neto de un proyecto es constante y mide las propiedades del proyecto solo. El valor de la cartera de un proyecto varía en función de
d a d i l i b a b o r P
la cartera y cuantifica la diferencia de rendimiento acumulado que aporta el nuevo proyecto. Para comprender por qué este proyecto es valioso para la estrategia, se puede analizar la cartera recientemente optimizada sin el proyecto adquisición-producción (arriba). Sin éste, la cartera no cumple con los objetivos de ingresos netos en el año 2005, ni con el flujo de fondos neto en el año 2002, ni con la producción y las reservas en el año 1999. Estas contribuciones fundamentales se pueden atribuir directamente al nuevo proyecto, y muestran en qué punto agregan un valor único a la cartera. El valor se define también comparando las probabilidades de éxito de las carteras nuevas y originales (abajo). Son claros los notables mejo-
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ramientos en las probabilidades de cumplir los objetivos de flujo de fondos neto, producción e ingresos netos a corto plazo. Sin embargo, los mejoramientos se ven contrarrestados por una reducción marginal en la probabilidad de cumplir el objetivo de reservas a largo plazo y el objetivo de capital a corto plazo. Esto no debe sorprender si se considera que dicha limitación se había flexibilizado anteriormente. Con estas técnicas de optimización de carteras, las incertidumbres en la información técnica se pueden traducir en oportunidades de éxito. Quienes toman las decisiones pueden cuantificar el valor de cada proyecto en términos de su contribución al rendimiento total del negocio y su interacción con otros proyectos.
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Mayores probabilidades de que la nueva cartera cumpla los objetivos. En algunos años, las mejoras son pequeñas pero en general la nueva cartera (línea rosa) tiene mayores probabilidades de cumplir los objetivos que la cartera original (línea azul). Específicamente, es más probable que la nueva cartera cumpla los objetivos a corto plazo para ingresos netos, flujo de fondos neto y producción. Las probabilidades de cumplir los objetivos a largo plazo para reservas y producción son marginalmente menores.
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Estrategia del caso base antes dela optimización
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Producción base Desarrollo identificado Exploración Oportunidades comerciales
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Proyección de producción de petróleo y gas de Kerr-McGee antes de la optimización de la cartera, que indica la producción base (rosa), desarrollo identificado (azul oscuro), exploración (celeste) y oportunidades comerciales (amarillo). Los volúmenes de producción aumentan levemente desde el año 1999 hasta el 2007.
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Unaestrategiadecrecimiento El enfoque de manejo de la cartera está ayudando a los gerentes de Kerr-McGee Oil & Gas Corporation a probar y perfeccionar las estrategias para luego difundirlas dentro de su organización. La perspectiva de la cartera establece una relación fundamental entre las opciones de estrategia e inversión para los equipos que se rigen por la idea del éxito definida por los altos niveles de gerencia, y producen resultados que sistemáticamente hacen que Kerr-McGee esté en el cuartil superior entre compañías similares. En 1997, Kerr-McGee comenzó un proceso interno de estudiar las mejores prácticas de compañías similares, y los altos niveles de gerencia se propusieron estar dentro del cuartil superior en la clasificación de las compañías de petróleo y gas independientes.10 Para alcanzar dicho objetivo, Kerr-McGee consideró todas las opciones de inversión de valor agregado dentro de sus dos negocios principales: el segmento de E&P de petróleo y gas, y la producción y comercialización de productos químicos de dióxido de titanio. También explotaron su experiencia en aguas profundas, optimizaron la totalidad de los activos existentes, e implementaron un esquema de incentivos por rendimiento basados en refe10. Adams T: "Using Portfolio M odels to Optimise and Communicate Strategy and Achieve Goals," artículo presentado en la Convención de Sociedades Geológicas de la Asociación de las Costas del Golfo, Houston, Texas, EUA, Octubre 26, 2000. 11. Hapeslagh PL: "Portfolio Planning: Uses and Limits," Harvard Business Review (Enero-Febrero 1982): 58-73.
18
renciales de rendimiento externos. El reto de Kerr-McGee era el mismo que enfrentan todas las compañías de petról eo y gas: generar un crecimiento controlado en una industria que se caracteriza por el agotamiento de los recursos. Un ejemplo representativo de cartera de E&P ilustra la metodología de modelado de cartera adoptada por Kerr-McGee. Entre los elementos
que componen los modelos económicos típicos de una compañía para proyectos disponibles, se incluyen las propiedades comprobadas del petróleo y el gas, los proyectos de explotaci ón y exploración, y las oportunidades comerciales. Una muestra de una proyección genérica de la producción de petróleo y gas a partir de cuatro tipos de activos— producción base, desarrollo identificado, exploración y oportunidades comerciales— indica un leve aumento en la producción durante un período de ocho años (arriba). La comparación de los objetivos de producción para dicho período que tienen la posibilidad de lograr dichos objetivos— 90% de probabilidad, mediana y 10% de probabilidad— demostró que no era probable que se cumplieran los objetivos de producción con la combinación de activos existentes en ese momento (página siguiente, arriba a la izquierda). El modificar la combinación de exploración, oportunidades comerciales y otros proyectos puede ayudar a identificar una estrategia optimizada (abajo). En este ejemplo, la nueva combinación de activos contiene un mayor equilibrio ent re las oportunidades de bajo riesgo y alta certeza, con los proyectos de mayor riesgo y menor certeza. Esto da una proyección de la producción que aumenta de manera significativa hasta el año 2007, cumpliéndose los objetivos a corto y largo plazo y a la vez agregando un valor significativo a la cartera. También aumenta la probabilidad de lograr el objetivo de producción, así como otros
Estrategiaoptimizada
a í d r o p e t n e l a v i u q e o e l ó r t e p e d s e l i r r a b e d s e n o l l i M
Producción base Desarrollo identificado Exploración Oportunidades comerciales
1991
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Una nueva combinación de activos para una estrategia optimizada. La inclusión de un mejor equilibrio entre la exploración y las oportunidades comerciales de menor y mayor riesgo permite una proyección de producción que aumenta de manera significativa a lo largo del período de ocho años (1999 a 2007).
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Base típica antes de la optimización
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parámetros de producción (arriba a la derecha). Los objetivos corresponden a los parámetros de medición utilizados para definir el éxito; en este caso, el rendimiento del cuartil superior. Además de proporcionar una herramienta útil para probar varias metas y objetivos en cuanto a su factibilidad de generar resultados aceptables, estos diagramas son una excelente manera de comunicar los cambios requeridos, tanto al presidente del directorio y los principales ejecutivos de la empresa, como a los vicepresidentes regionales y al personal de soporte. El concepto de modelado de cartera ayuda a cuantificar muchas preguntas que se deben responder al determinar la dirección estratégica y las metas de una organización: ¿Es factible la estrategia? ¿Qué probabilidades de éxito tiene la estrategia? ¿Cuán sensible es l a estrategi a a las variaciones de precios o a event os políticos? ¿Qué metas son problemáticas? ¿Qué otras alternativas estratégicas existen? En Kerr-McGee, la estrategia actúa como una brújula, o dirección general, que la compañía puede seguir y sirve como punto para asegurarse de que los resultados se dirijan hacia el cuartil superior. El método de manejo de la cartera sigue siendo una valiosa herramienta después de fijadas las metas y objetivos, puesto que las variables internas y externas cambian, y surgen nuevas oportunidades. El concepto de modelado de cartera también constituye un excelente mecanismo para investigar las opciones de inversión, determinar ventajas comparativas entre las distintas
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Objetivos de producción (barras verticales) y tres curvas que muestran las probabilidades de alcanzar tales objetivos con la cartera original. La curva del 90% de probabilidad cae muy por debajo de los objetivos, y las curvas de la mediana y del 10% también quedan por debajo de los objetivos. La probabilidad de cumplir los objetivos es menor al 10%.
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2002
Objetivos de producción (barras verticales) y tres curvas que muestran las probabilidades de alcanzar tales objetivos con la cartera optimizada. Hay altas probabilidades de que la nueva cartera cumpla los objetivos de producción y existe cierta posibilidad de superar los objetivos.
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oportunidades, y ayudar a los gerentes a tomar mejores decisiones de negocios que agregan valor a la cartera con un nivel de riesgo aceptable. Si bien el concepto de modelado de cartera no da "la" respuesta, sí agrega disciplina al proceso de toma de decisiones. La visióndela cartera El manejo de la cartera ofrece una metodología para que quienes toman las decisiones evalúen las carteras de activos y las probabilidades de cumplir los objet ivos, y cerrar la brecha entre los objetivos y los resultados que se pueden obtener bajo la estrategia actual. Muchas industrias ya utilizan estos métodos para lograr sus metas de crecimiento a largo plazo. Los resultados de un estudio realizado hace 20 años indican que varias industrias impulsadas por los procesos, tales como la industria química, de alimentos y de fabricación de papel, así como la industri alización del petróleo, ya tenían años de experiencia con la perspectiva de la cartera.11 Hoy, 20 años después, la industria de exploración y producción del petróleo finalmente puede aprovechar el método, gracias a las mejores herramientas de análisis y al incremento del poder de cálculo. El mismo estudio determinó que cuando las compañías adoptaban un enfoque de cartera, su punto de enfoque cambiaba del corto al largo plazo. En lugar de col ocar los objet ivos de ganancias del año siguiente como los más importantes del proceso de planificación, las prioridades fueron para los objeti vos de ganancias a largo plazo.
Algunas compañías llegan rápidamente a la etapa de manejo de la cartera— en unos tres años— mientras que otras requieren más tiempo. En todos los casos, un fuerte compromiso de los altos niveles de gerencia es clave para una rápida implementación, y el éxito se basa en el manejo de los problemas administrativos y organizacionales relacionados con el enfoque de manejo de l a cartera. El éxito tam bién requiere que la elegante teoría de manejo de la cartera se adapte a la compleja realidad del negocio de E&P. Varias herramientas de optimización computacional, tales como el software Capital Planning de Merak, les permiten a quienes toman las decisiones centrarse en los aspectos que ayudan a equi librar los resultados del negocio y manejar las diversas oportunidades. Mediante la utilización de técnicas tan sofisticadas como las que se encuentran en otras áreas de E&P, tales como los paquetes de modelado y simulación de yacimientos, estas técnicas ayudan a simplifi car los problemas complejos, haciendo que se puedan manejar y analizar de manera coherente y lógica. — LS
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Evaluacióndeyacimientos carbonatados Durantedécadas, la evaluación de los yacimientos carbonatados ha sidouna importante prioridad para los investigadores y productores de petróleo y gas, pero los retos que plantean estas rocas tan heterogéneas parecen ser infinitos. Desde la exploracióninicial hasta las etapas avanzadas de producción, geocientíficos, petrofísicos e ingenieros trabajan enconjuntopara obtener la mayor información posible de sus datos, para producir el máximo de reservas del subsuelo.
MahmoodAkbar BadarinadhVissapragada Abu Dhabi, EAU
Ali H.Alghamdi Saudi Aramco Dhahrán, Arabia Saudita
David Allen Michael Herron Ridgefield, Connecticut, EUA
Andrew Carnegie Dhruba Dutta J ean-Rémy Olesen Centro de Investigación Conjunto de Oil & Natural Gas Corporation y Schlumberger Nueva Delhi, India
R. D. Chourasiya Oil & N atural Gas Corporation, Ltd. Mumbai, India
Dale Logan DaveStief M idland , Texas, EUA
RichardNetherwood Yakarta, Indonesia
S.DuffyRussell Abu Dhabi Company for I nshore Oil Operations Abu Dhabi, EAU
KamleshSaxena Mumbai, India
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Los yacimientos carbonatados presentan una imagen de extremo s. Los yacimientos pueden ser colosales, aunque sus poros pueden ser microscópicos (página siguiente, arriba). La permeabilidad de la matriz puede ser inconmensurablemente baja, mientras que los fluidos fluyen como ríos a través de las fracturas. Las técnicas de evaluación que tienen éxito en los yacimientos de areniscas a veces fallan en los yacimientos carbonatados. Estas variaciones complican tanto la evaluación de los yacimientos como la recuperación de los hidrocarburos. Sin embargo, los investigadores están trabajando para superar estos problemas, debido a la importancia económica que reviste la producción de petróleo de los yacimientos carbonatados, especialmente en los campos gigantes y súper gigantes del M edio Oriente. Los beneficios potenciales son grandes: alrededor del 60% de las reservas mundiales de petróleo se encuentran en los yacimientos carbonatados, con un enorme potencial de reservas de gas adicionales, específicamente en el Medio Oriente. En este artículo, se examinan las formas de evaluar los yacimientos carbonatados mediante registros de pozos y de núcleos, con Se agradece la colaboración en la preparación de este artículo a Kamal Babour y Robert Dennis, Al-Khobar, Arabia Saudita; Tim Diggs, Shell International EP, Houston, Texas, EUA; J ack Horkowitz, Sugar Land, Texas; Fikri Kuchuk y participantes del Primer Foro Anual de Carbonatos de MEA, Dubai, EAU; Chris Lenn, Houston, Texas; T.S. Ramakrishnan y Yi-Qiao Song, Ridgefield, Connecticut, EUA; Charlotte Sullivan, Universidad de Houston, Texas, EUA; W. Bruce Ward, Earhworks LLC, Norwalk, Connecticut. BorTex, CMR (herramienta Combinable de Resonancia Magnética), CNL (Registro de Neutrón Compensado), ECS (Espectrometría de Captura Elemental), ELAN (Análisis Elemental de Registros), FMI (Imágenes Microeléctricas de Cobertura Total), GeoFrame, Litho-Density (Lito-Densidad), MDT (Probador Modular de la Dinámica de la Formación), PL Flagship, PS Platform, Q, RockCell, RST (herramienta de Control de Saturación del Yacimiento), RSTPro, SpectroLith y TDT (Tiempo de Decaimiento Termal) son marcas de Schlumberger.
ejemplos de grupos de investigación y operaciones de todo el mundo (página siguiente, abajo).1 Los métodos van desde ensayos probados y verificados hasta ensayos experimentales, y representan un subconjunto, y no una revisión completa, de las i niciativas en curso. Los resultados de las evaluaciones a nivel de pozo juegan un papel signifi cativo en el desarrollo de campos a una escala mayor. También se analiza el efecto de estos resultados en las iniciativas de investigación en curso. ¿Por qué tanta confusión con los carbonatos? Las rocas sedimentari as carbonatadas se diferencian de las rocas sedimentarias siliciclásticas de varias maneras. Las rocas siliciclásticas se forman a medida que los sedimentos son desplazados, se depositan y litifican, o se compactan y cementan en roca sólida. La mayor parte de los carbonatos se desarrollan a partir de los sedim entos biogénicos formados por actividad biológica, como la creación de arrecifes y la acumulación de restos de organismos en el fondo marino. Otros tipos se forman a medida que el agua se evapora de las cuencas poco profundas, o como precipitados de las aguas marinas. Normal mente, los fragmentos que componen la mayor parte de los carbonatos han viajado mucho menos que los sedimentos siliciclásticos. Las rocas siliciclásticas son predominantemente areniscas y lutitas que contienen una gran variedad de minerales y partículas, incluidos el cuarzo, el feldespato, los minerales de arcilla, fragmentos de rocas preexistentes y restos de plantas o animales. Los carbonatos están com1. Para una introducción general a la interpretación de los carbonatos: Akbar M, Petricola M, Watfa M, Badri M, Charara M, Boyd A, Cassell B, Nurmi R, Delhomme J -P, Grace M, Kenyon B y Roestenburg J : "Classic Interpretation Problems: Evaluating Carbonates," Oilfield Review 7, no. 1 (Enero de 1995): 38-57.
Oilfield Review
Heterogeneidad de los carbonatos. Los pares fotomicrográficos muestran tres texturas de rocas del mismo yacimiento. Las imágenes de la parte superior son fotomicrografías convencionales de planos de luz polarizada para secciones delgadas. Las fotomicrografías de cátodo-luminiscencia (abajo) revelan diferentes generaciones de minerales carbonatados formados durante la diagénesis. Cada textura de roca presenta una respuesta diferente a la resonancia magnética nuclear (RMN) debido a las distintas relaciones dentro de los poros y de entre los granos. Las diferencias de facies depositacionales y posición estratigráfica produjeron tres caminos diagenéticos claramente diferenciados. En la caliza granular (grainstone) ooide (izquierda), los núcleos de los ooides se disolvieron en una temprana etapa de la historia depositacional. Los cementos de calcita llenaron la porosidad tanto intergranular como intragranular. La caliza granular ooide-peloidal dolomitizada y retentiva de la textura (centro) sufrió inicialmente una diagénesis menor durante la cual fueron disueltos algunos fragmentos de esqueletos. A continuación, cristales finos de dolomita reemplazaron el sedimento y preservaron la textura original en una etapa temprana. Más tarde, el cemento de dolomita llenó algunos de los grandes poros móldicos. Las dolomías (dolostones) sucrósicas (derecha) representan caliza granular peloidal que fue reemplazada por cristales finos de dolomita sucrósica, destruyendo gran parte de la textura depositacional original.
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Ca rb on at o s d e p la ta f or ma co nt i ne nt al
Ca rb on at os de ag ua s p ro fu nd as
Pr ov in ci a d e c ar bo na to s p et roílferos
Distribución de rocas carbonatadas. Los círculos negros indican ubicaciones de ejemplos descritos en este artículo.
Primavera de 2001
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puestos por un grupo m á s limitado de m inerales, preferentemente calcita y dolomita. Otros minerales que normalmente est á n menos presentes en los carbonatos son el fosfato y la glauconita; entre los minerales secundarios se incluyen la anhidrita, el horst eno, el cuarzo, los minerales de arcilla, la pirita, la anquerita y la siderita. Estas diferencias dan como resultado sistemas de clasi fi caci ó n completamente diferentes para las rocas cl á sticas y las carbonatadas. Las rocas cl á sticas se distinguen por la composició n y el tama ñ o de los granos, y los carbonatos se diferencian por factores como la textura depositacional, los tipos de grano o de poro, la composició n de la roca, o la diagé nesis (derecha).2 La capacidad de diferenciar las unidades de fl ujo actuales de las unidades depositacionales originales es cada vez m á s importante que diferenciar otros aspectos de la clasi fi caci ó n, por cuanto el emplazamiento ó ptimo del pozo depende de cuá n bien se comprendan las unidades de fl ujo actuales. Una vez depositados, los sedimentos pasan por la diag é nesis, es decir, los cambios químicos y f ísicos posdepositacionales que convierten el sedimento en roca s ó lida. La diagé nesis de los carbonatos puede modi fi car de manera signi fi cativa la permeabil idad y el espacio entre los poros. Los carbonatos son altamente susceptibles a la disoluci ó n; los granos se pueden disolver para formar un nuevo espacio entre poros, y la disoluci ó n a lo largo de las fracturas y planos de estratificació n puede producir grandes cavidades. Normalmente, la diagé nesis cl á stica no implica un cambio en la mineralog ía. Sin embargo, la diag é nesis de los carbonatos generalmente implica reemplazar la calcita y la aragonita originales por la dolomita mineral, un proceso denominado dolomitizació n, que puede mejorar las caracter ísticas productoras de hidrocarburos. Si bien normalmente las rocas cl á sticas y carbonatadas se encuentran sepultadas, compactadas y cementadas, los sedimentos carbonatados contienen importantes cantidades de los minerales metaestables aragonita y calcita de magnesio; la calcita en sí se disuelve f ácilmente y vuelve a precipitar mediante la percolación de los fl uidos alojados en los poros. Por lo tanto, es má s probable que los carbonatos sufran disoluci ó n, reemplazo mineral ó gico y recristalizació n. Estos efectos varían segú n la temperatura, la qu ímica de los fl uidos de los poros y la presi ón. Com ú nmente, la diagé nesis de los carbonatos comienza con la cementaci ó n marina y el barrenado producidos por los organismos en la interfase sedimento-agua previa al dep ó sito. Contin ú a a trav és del dep ó sito poco profundo con la cementació n, diso-
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Lodolita (Mudstone)
M enos de 10% de granos
Caliza lodosa (Wackstone)
M á s de 10% de granos
Caliza granular lodosa (Packstone)
Est á soportada por granos
Est á soportada por lodo
Caliza granular (Grainstone)
Biolitita (Boundstone)
Carece de lodo Los componentes y est á soportada originales por granos estaban unidos
Cristalina (Crystalline)
Textura depositacional no reconocible
Contiene lodo, arcilla y carbonatos de tama ño de limo fino Los componentes originales no estaban ligados durante la deposici ó n Textura depositacional reconocible
Tiposdeporos Intergranular, Intercristalino M ó ldico, Interf ó sil, Resguardado Cavernoso, Fractura, Fractura ampliada por disoluci ó n
Clasificación de los carbonatos. Las rocas carbonatadas se diferencian por su textura depositacional, tipos de granos, composición de la roca u otros factores. La clasificación de Dunham, publicada en 1962, se utiliza ampliamente para caracterizar rocas carbonatadas según la cantidad y textura de los granos y de lodo. La clasificación de Embry y Klovan sigue el esquema de Dunham, pero agrega categorías para rocas formadas por organismos que crecieron juntos, tales como colonias de ostras. La descripción de los tipos de poros refina aún más las descripciones de rocas; la clasificación de Lucia es hoy ampliamente aceptada. (Adaptado de Dunham, en Ham, referencia 2, y Lucia, referencia 2.)
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luci ó n y recristalizaci ó n, con un sepultamiento m ás profundo, donde los procesos de disoluci ó n conocidos como disolució n por presi ó n pueden formar elementos tales como las estilolitas.3 Frente a muestras de nú cleos o registros de im á genes de rocas carbonatadas, incluso los observadores ocasionales se dan cuenta de la enorme variedad de tipos y tama ñ os de poros, y de la irregular distribuci ó n de é stos. En las rocas cl á sticas, los poros est á n predominantemente entre los granos, es decir, son intergranulares, y est á n distribuidos de manera uniforme en toda la matriz de la roca. Los poros intergranulares tambi é n est á n presentes en los carbonatos. La porosidad intragranular puede ser comú n en los granos de carbonatos como tipo de poro principal, o se puede desarrollar cuando los granos, tales como los f ragmentos de conchas, está n parcialmente disueltos. La porosidad m ó ldica conserva las formas de los fragmentos de conchas disueltos u otros componentes. Por lo general, los carbonatos tienen una variedad mucho mayor
2. Los geólogos han desarrollado muchos esquemas diferentes de clasificación de los carbonatos. Algunos son esquemas generales, otros son específicos de un yacimiento, cuenca o región. Para mayor información acerca de la clasificación de los carbonatos, véase: Embry AF y Klovan J E: "A Late Devonian Reef Tract on Northeastern Nanks Island, N,W,T, Boletín de Geología del Petróleo Canadiense 19, no. 4 (Diciembre de 1971): 730-781. Ham WE (de): Clasificación de los carbonatos, Asociación Norteamericana de Geólogos del Petróleo, Memoria 1. Tulsa, Oklahoma, EUA: AAPG, 1962 Lucia FJ : Carbonate Reservoir Characterization , Nueva
York, Nueva York, EUA: Primavera de 1999 3. Las estilolitas son superficies interpenetrantes y suturadas que se forman durante la diagénesis. 4. Para mayor información acerca de la evaluación de la permeabilidad para la caracterización de yacimientos, véase: Ayan C, Douglas A y Kuchuk F: "A Revolution in Reservoir Characterization," Middle East Well Evaluation Review no. 16 (1996): 42-55. Baadaam H, Al-Matroushi S, Young N, Ayan C, Mihcakan M y Kuchuk F: "Estimation of Formation Properties Using Multiprobe Formation Tester in Layered Reservoirs," artículo de la SPE 49141, presentado en la Conferencia Técnica y Exhibición Anual de la SPE, Nueva Orleáns, Luisiana, EUA, Septiembre 27-30, 1998. Kuchuk F: "Interval Pressure Transient Testing with MDT Packer-Probe Module in Horizontal Wells," artículo de la SPE 39523, presentado en la Conferencia y Exposición de Petróleo y Gas de la India de la SPE, Nueva Delhi, India, Febrero 17-19, 1998.
Oilfield Review
de formas de grano que la mayor ía de las rocas silicicl á sticas. Es evidente que en un yacimiento carbonatado pueden coexistir varios tipos de porosidad, desde el nivel microscó pico hasta el tama ñ o de una cavidad, lo que hace que la estimaci ó n de la porosidad y la permeabilidad, y el cá lculo de las reservas sean una tarea extremadamente dif ícil.4 Otra característica de los carbonatos es su susceptibilidad a la disolució n. En la superfi cie, a medida que el agua y el di ó xido de carbono forman el á cido carbó nico, la disoluci ó n puede llevar a una impresionante topograf ía cá rstica, incluidos los sumideros, cavidades e intrincados patrones de drenaje como las corrientes que "desaparecen" en los sistemas cá rsticos activos.5 Los sistemas cá rsticos inactivos, o paleocá rsticos, pueden formar yacimientos dominados por fragmentos de rocas angulares producidos durante el colapso de la cavidad. Para la industria del petró leo, los sistemas cá rsticos pueden ser un arma de doble fi lo: pueden causar hundimientos de barrenas y p é rdida de fl uidos durante la perforació n, pero tambi é n pueden originar porosidades y permeabilidades extremadamente altas.
Dada la heterogeneidad de l os carbonatos, no es sorprendente que la producció n de hidrocarburos a partir de estas formaciones, a menudo, est é fuertemente infl uenciada por la presencia de fallas y fracturas, particularmente en los yacimientos má s antiguos del M esozoico y el Paleozoico. Los expertos advierten que las relaciones entre porosidad y permeabilidad en los carbonatos no se pueden determinar sin comprender la distribució n del tamaño de los poros (vé ase "Integraci ó n de la informaci ó n petrof ísica y geol ó gica: una tarea para los petrof ísicos," página 1 ).6 Puesto que los yacimientos carbonatados presentan enormes retos, durante d é cadas han impulsado grandes iniciativas de investigaci ón en Schlumberger y en la industria del petró leo. Estas iniciativas varían a medida que los expertos tratan de resolver los dif íciles problemas de los yacimientos carbonatados.
noroeste de Sumatra, para evaluar un prospecto de acumulaci ó n de carbonatos identi fi cado en datos sí smicos (abajo). Como resultado, se realizó un completo an á lisis petrof í sico y estratigráfi co de los datos sísmicos y de registros de pozos para comprender los resultados de la perforaci ó n y reevaluar la factibilidad de la presencia de hidrocarburos. Los an á lisis bioestratigráfi cos de los recortes del pozo indicaron que la sedimentaci ón ocurri ó en el M ioceno Medio, unos 13 millones de añ os at r á s, en un frente similar al actual, con la subducción de la corteza oceá nica de la Placa India debajo de Sumatra, a lo largo de la fosa de Sunda. Éste fue un período de levantamiento eust á tico general.7 El pozo se evalu ó utilizando registros adquiridos a pozo abierto (rayos gamma, resistividad, densidad y neutró n) y, debido a que los problemas de circulaci ó n de lodo durante la perforaci ó n impidieron la extracci ó n de n ú cleos, tambi é n se utilizó la herramienta de Im á genes Microel é ctricas de Cobertura Total FMI. La integ ració n de los registros de pozos, especialment e las imá genes FM I, con los datos sísmicos fue clave para
Evaluación de carbonatos en Indonesia La evaluaci ó n integrada de carbonatos es importante en todas las etapas de exploraci ó n y producció n. En 1997, un operador perfor ó un pozo en la cuenca de Sibolga, en las costas del
Kuchuk FJ , Haldord F, Hafez H y Zeybeck M: "The Use of Vertical Interference Testing to Improve Reservoir Characterization," artículo de la ADIPEC 0903, presentado en la Nonagésima Exposición y Conferencia Internacional del Petróleo de Abu Dhabi, Abu Dhabi, EAU, Octubre 15-18, 2000. Lenn C, Kuchuk FJ , Rounce J y Hook P: "Horizontal Well Performance Evaluation and Fluid Entry Mechanisms," artículo de la SPE 49089, presentado en la Conferencia Técnica y Exhibición Anual de la SPE, Nueva Orleáns, Luisiana, EUA, Septiembre 27-30, 1998. 5. El carst fue primero reconocido y descrito en la plataforma carbonatada dinárica de Yugoslavia, también conocida como la región de carst. El carst se encuentra en todo el mundo. 6. Lucia, referencia 2:7. 7. Para mayor información acerca de la historia geológica de Indonesia, véase: Netherwood R: "The Petroleum Geology of Indonesia" en la Conferencia sobre Optimización de Yacimientos de Indonesia , año 2000. Yakarta, Indonesia: PT Schlumberger Indonesia, Noviembre 2000: 174-227.
Cuenca de Sumatra del Norte
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M A L A S IA
Fosa t ect ó nica de Singkel
Cuenca deSibolga
Cuenca de Sumatra Central
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Cuenca de Sumatra del Sur
Fosa tect ó nica d e de Pagar Jati M e n t a w
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Volcanes Rocas volcá nicas
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Cuenca de Bengkulu Fosa tect ó nica de Kedurang
Ubicación de la Cuenca de Sibolga, Indonesia.
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Contrastes en rocas carbonatadas del oeste de Texas. Estas imágenes FMI muestran una roca carbonatada continua y relativamente homogénea (arriba), y una caliza fracturada, y con cavidades y poros con relleno de lutitas (abajo). Los datos del registro ECS que se muestran en el Carril 1 indican volúmenes de carbonato en azul, de arcilla en marrón y de cuarzo en amarillo.
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8. Para más ejemplos del oeste de Texas, véase: Newberry BM, Grace LM y Stief DD: "Analysis of Carbonate Dual Porosity Systems from Borehole Electrical Images," artículo de la SPE 35158, presentado en la Conferencia sobre Recuperación de Gas y Petróleo de la cuenca Pérmica, Midland, Texas, EUA, M arzo 27-29, 1996.
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9. Para mayor información sobre las aplicaciones de RMN en el oeste de Texas, véase: Logan WD, Horkowitz J P, Laronga R y Cromwell D: "Practical Application of NMR Logging in Carbonate Reservoirs," artículo de la SPE 38740 presentado en la Conferencia Técnica y Exhibición Anual de la SPE, San Antonio, Texas, EUA, Octubre 5-8, 1997.
10. Logan D, Strubberg C y Conner J : "New Production Logging Sensors Revolutionize Water/CO 2 Conformance in the Pumping Wells of West Texas," artículo de la SPE 59716, presentado en la Conferencia sobre la Recuperación de Petróleo y Gas de la cuenca Pérmica, Midland, Texas, EUA, Marzo 21-23, 2000. Este artículo también analiza el uso de los registros del Tiempo de Decaimiento Termal (TDT) con la sonda PS Platform para evaluar la inundación de dióxido de carbono.
Oilfield Review
determinar las facies depositacionales. Antes de la formaci ó n de la acumulaci ó n de carbonatos, grandes masas de lutitas fueron depositadas en un ambiente marino de baja energí a. Posteriormente se fueron depositando lutitas laminadas y areniscas de estratifi caciones cruzadas a medida que el agua se hizo menos profunda y aument ó la energ ía depositacional . La sucesió n progradante del frente de arrecife se produjo por acumulaciones menores que coalescieron para formar una gran plataforma carbonatada. Finalmente, el nivel relativo del mar aument ó r á pidamente y sumergi ó los sedimentos (abajo). Se esperaba que el prospecto pudiera contener gas biog é nico. Sin embargo, un estudio m á s detall ado de los registros e imá genes de pared de pozo mostró que, en forma casi continua, se formaron carbonatos de calidad de yacimiento, en ausencia de rocas sello int ernas. Los sellos superiores del yacimiento se depositaron mucho despu é s de la generaci ó n del gas, de modo que el gas biogé nico que se generó , no quedó atrapado. Como resultado, la compa ñí a decidi ó no realizar m á s estudios y pudo dirigir sus recursos en otras direcciones. De todos modos, este ejemplo resalta la utilidad de integrar todos los datos disponibles para desarrollar modelos geol ó gicos tridimensionales razonables de yacimientos en una temprana etapa del proceso de exploraci ó n.
Evaluacióndecarbonatos en el oeste de Texas, EUA En contraste con el ejemplo anterior de la etapa de exploraci ó n, la Cuenca Pé rmica del oeste de Texas, EUA, es f amosa por sus vastos yacimient os carbonatados, en muchos de los cuales hoy se est á n desarrollando proyectos de recuperació n secundaria y terciaria. Los modernos m étodos y las nuevas tecnologías mejoran en gran medida la producció n, al permitir que los int é rpretes comprendan mejor la manera en que la heterogeneidad de los yacimientos infl uye en el rendimiento de los pozos y al facilitarles la identifi caci ó n de las zonas que contribuyen al fl ujo.8 Quizá los mayores aportes provengan de los registros de resonancia magné tica nuclear (RM N), las im á genes de pared de pozo y los registros de producció n. Al utilizar la herramienta Combinable de Resonancia Magnética CMR en las formaciones carbonatadas, los ingenieros del oeste de Texas ajustan los pará metros de adquisici ón para compensar los mayores tiem pos de polarización que implican las formaciones clásticas.9 Las velocidades habituales de adquisició n de registros CM R en esta regi ón son de 90 a 140 pies/hr [30 a 40 m/hr], en
Primavera de 2001
contraste con las velocidades de 300 pies/hr [100 m/hr] para las rocas cl ásticas. Los mayores valores de corte para T2 , m á s de tres veces que los valores de corte de T2 utili zados en las areniscas, se determinaron a partir de medi ciones de laboratorio efectuadas sobre nú cleos y son aplicados a los campos específi cos por los int é rpretes locales. Estos pasos mejoran la m edició n de la porosidad, la permeabilidad y la saturaci ó n de fl uidos en las rocas cuyos tamañ os de poros, formas y conexiones de gargantas de poro varían mucho m á s que en la mayoría de las rocas cl á sticas. Adem á s de ajustar los pará metros de adquisici ó n de registros, el uso de diferentes conjuntos de registros permite una interpretaci ó n m á s realista de los yacimientos carbonatados. En las formaciones de dolomita del oeste de Texas, el alto contenido de yeso produce una sobreestimació n de la porosidad cuando se uti lizan las gráfi cas de interrelaci ó n (crossplots) est á ndares. La integraci ó n de los resultados de los registros de Neutr ó n Compensado CNL, Lito-Densidad y CMR proporciona mejores estimaciones de la porosidad y la permeabilidad. Si no hay datos de nú cleos disponibles, que es lo m á s frecuente, la combinaci ó n de estos registros con la sonda de Espectrometría de Captura Elemental ECS, tam bi é n puede ayudar a cuanti fi car la mineralog ía para obtener una porosidad m á s precisa. La adici ó n de un registro de im á genes de pared de pozo, tal como el de la herramienta FMI, permite una mayor comprensi ó n del tipo de porosidad, particularmente las cavidades, que por lo general est á n distribuidas de manera irregular en los yacimientos carbonatados (pá gina anterior).
Debido a la madurez y econom ía marginal de algunos campos del oeste de Texas, los operadores deben reducir al m ínimo los costos de adquisici ó n de datos. Puesto que el costo de cortar n ú cleos puede ser mayor que el costo de un registro operado a cable, los int é rpretes han calibrado los registros con los n ú cleos existentes para asegurarse de que las interpretaciones sean coherentes, generando confi anza en las interpretaciones de los registros cuando no se dispone de datos de n ú cleos. Esto es particularmente importante cuando se evalú a la permeabilidad de los yacimient os bajo recuperació n secundaria por inyecci ó n de agua. La capacidad de disti nguir las zonas de alta permeabili dad permite que los operadores sellen las zonas invadidas y mejoren el desplazamiento en l as zonas no barridas. Algunas de las soluciones específi cas en el oeste de Texas son la adquisició n de registros de producci ón por debajo de las bombas el é ctricas sumergibles.10 En un campo, los ingenieros de Schlumberger y una compa ñí a operadora pudieron evaluar la entrada de fl uidos en distintas zonas de varios pozos, al adaptar la Plataform a de Servicios de Producci ó n (PS Plat form ) para ser utilizada debajo de la bomba. Encima y debajo de la bomba, se instalaron placas G construidas especialmente para guiar los cables de las herramientas de registros y los de l a bomba, con el objeto de impedir que se enredaran alrededor de la tubería y evitar el empleo de un conjunto modi fi cado de boca de pozo.
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M1 M3 Facies de arrecife resistentes a las olas Relleno negro lacustre Parte posterior del arrecife formada por dep ó sitos de tormentas y de talud
Interpretación sísmica. Esta línea sísmica aparece aplanada en el horizonte M3, posiblemente una superficie depositacional horizontal o casi horizontal. La sucesión progradante del frente del arrecife se produjo por formaciones iniciales de menor tamaño que coalescieron para formar una gran plataforma carbonatada. Finalmente el nivel relativo del mar se elevó, sumergiendo la acumulación de carbonatos.
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30%
Porosidad
Profundidad, -10% pies Flujo de agua 0 B/ D 1500
4650 Calibre X
Densidad WF Conteo 3 pulg 6 de burbujas 0.95 g/cm 3 1.15 MD Calibre Y Presi ó n Holdup Holdup del Burbujas 0 Cant/seg 30 1:400 pies petr ó leo 3 pulg 6 75 lpc 325 3 3 Rayos 0 0.75 m / m 1 0 Molinete Sonda 1 R8 Temperatura gamma ciclos/seg Holdup del API 0 grad 360 25 102 F 105 petr ó leo 1 1 0
Flujo de petr ó leo (amplificado) 0 B/ D 300 Flujo total 0 B/ D 4500 Flujo de petr ó leo 0
B/ D 1500
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Resultados complementarios de registros del pozo. Los registros de producción en este pozo del oeste de Texas mostraron que el petróleo ingresaba desde zonas que estaban por encima de la zona de interés y que ésta en realidad estaba produciendo agua. La evaluación con la herramienta FMI reveló que dos zonas porosas y delgadas, ubicadas a 4660 pies aproximadamente, contribuían al flujo de petróleo. Las líneas oscuras en la imagen indican planos de estratos lixiviados (lavados).
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Cuando se tomaron registros por debajo de la bomba con la herram ienta PS Platf orm en un pozo en producci ó n, se observ ó que el petr ó leo entraba desde un intervalo que estaba sobre la secció n superior del yacimiento y que la zona de interé s en realidad estaba produciendo agua. La evaluaci ó n con la herramienta FM I reveló que dos zonas porosas y delgadas superiores estaban contribuyendo al flujo de petró leo (arriba). M ediante el empleo de un tapó n para bloquear la entrada de agua de la secci ó n invadida del yacimiento, el operador logró un importante ahorro en los costos de manejo del agua y a su vez aument ó la producci ó n de petr ó leo de la zona superior. Tambi é n se obtuvieron otros ahorros en pozos vecinos, debido a que no se realizaron má s acidi fi caciones en las zonas potencialmente productoras de agua. Como resultado de estas experiencias, los operadores est á n tratando de identi fi car en forma anticipada los conductos de agua de alta permeabilidad.
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Estudios de casos de calizas enel SDR Los cient ífi cos del Centro de Investigaciones de Schlumberger Doll, situado en Ridgefi eld (SDR, por sus siglas en Inglé s), Connecticut, EUA, han seguido variados caminos, desde complejos m é todos te ó ricos hasta enfoques m á s simples que ponen é nfasis en la evaluació n pozo a pozo. Sin embargo, la meta com ú n ha sido desarrollar interpretaciones que se puedan incorporar a las soluciones para todo el campo. Cualquier mejoramiento en la recuperació n de yacimientos carbonatados gigantes influye enormemente en la producci ó n de petró leo y gas. La heterogeneidad de los yacimientos lo complica todo, desde la perforaci ó n hasta las terminaciones de los pozos, incluyendo la evaluaci ó n petrof ísica. Por lo tanto, el desarrollo de una metodología de interpretaci ó n con fi able basada en registros de pozos es esencial para el desarrollo de los campos. La heterogeneidad de los yacimientos impide relacionar directamente la porosidad y la permeabilidad, como se podr ía hacer
al analizar yacimientos relativamente homogé neos. Por ello, es fundamental distinguir las litolo g ías de los carbonatos y la composició n de las rocas para optimi zar la producció n, ya sea que se trate de trabajar con un solo pozo o se quiera simular la producció n de un campo completo. El t rabajo en SDR en la d é cada de 1990 condujo a una metodología integrada de evaluació n de carbonatos para la formaci ó n Thamama, un yacimiento del Cret á ceo Inferior en el M edio Oriente.11 Esta metodología se aplicó a estudios de otros yacimientos carbonatados en los Emiratos Á rabes Unidos (EAU) y en el oeste de Texas. Reconociendo la amplia variedad de rocas carbonatadas existentes en todo el mundo, en 1997, los investigadores de SDR decidieron embarcarse en una serie de estudios adicionales. Los cient ífi cos e ingeni eros de SDR, en conjunto con sus pares de las compa ñí as operadoras, han realizado o est á n realizando varios estudios de casos sobre los carbonatos.
Oilfield Review
Las investigaciones realizadas en dos campos gigantes, el campo Bombay High en la s costas de la India y un campo del Medio Oriente, indican que la variedad de tipos de roca y la heterogeneidad en un determinado yacimiento carbonatado se prestan para reali zar evaluaciones específi cas de cada formaci ó n, particularmente en los casos de alteraci ó n diagené tica extrema. Ambos estudios, terminados en el a ñ o 2000, utili zan té cnicas que van desde el an á lisis petrof ísico y petrográ fi co convencional hasta la primera aplicació n de un nuevo m é todo de RM N de laboratorio, denominado decaimiento debido a la difusió n en el campo interno (DDIF, por sus siglas en Ingl é s). Estudio de Bombay High — El campo gigante Bombay High, situado en la costa oeste de la India, cubre cerca de 1200 km 2 [463 millas cuadradas] y tiene m á s de 600 pozos de desarrollo. Descubierto en 1974 por Oil & Natural Gas Corporation, Ltd. (ONGC), el campo comenzó a producir en 1976. La principal zona de explotació n es la caliza L-III del Mi oceno, un yacimiento con tres capas con hidrocarburos separadas por lutita, caliza rica en arcilla y caliza dura. Las capas no son continuas y tienen escasa comunicació n vertical. En abril del añ o 2000, el campo producía
297 millones de toneladas métricas [327 millones de toneladas] de crudo y 110 * 109 m 3 [3.9 * 1012 pc] de gas natural, y actualmente está en su fase madura. Se ha preparado un plan de redesarrollo para mejorar la recuperaci ó n. ONGC decidi ó tratar de comprender mejor la petrof ísica del yacimiento para controlar la irrupci ó n de agua en las capas heterogé neas carbonatadas, las cuales han sido invadidas por agua desde 1984.12 Por lo general, el yacimiento principal no est á fracturado, de modo que ONGC sospechó que algunas zonas de alta permeabilidad estaban contribuyendo a la irrupci ó n de agua. Por lo tanto, el reto era desarrollar un m é todo coherente de interpretaci ó n de registros que permitiera identi fi car estas zonas de alta permeabilidad. Para el estudio de Bombay High, se evaluaron, junto con los registros, 61 muestras de n ú cleos del pozo N5-9. Estudio del M edio Oriente — Los cient ífi cos e ingenieros de una compañí a operadora del Medio Oriente y SDR evaluaron las complejidades de un campo gigante de gas que produce de carbonatos prol ífi cos. Los registros de pozos y 80 muestras de n úcleo de un pozo forman el m arco para una interpretación integrada.
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5 10 Aluminio, % en peso
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5 10 Aluminio, % en peso
15
Los investigadores aplicaron una metodol ogía anal ítica muy similar para ambos casos. Al comienzo, ambos operadores pensaron que el volumen de arcilla (V arcilla ) ser ía el problema clave que tendrían que solucionar los estudios. La cuanti fi caci ó n precisa de la abundancia de minerales de arcilla es esencial para realizar c á lculos precisos de porosidad y saturaci ó n, lo que a su vez infl uye en las estimaciones de las reservas. El an á lisis cuantitativo mineraló gico y químico de las muestras de nú cleo realizado en SDR mejoró el an á lisis petrof ísico de los yacimientos. La mineralogía se evalu ó a travé s de una t écnica que util iza transformadas de Fourier de los espectros infrarrojos (FT-IR, por sus siglas en Ingl é s) que relaciona los espectros de absorbencia de rayos infrarrojos con 50 est á ndares de minerales de silicatos, carbonatos, arcillas y otras familias de minerales.13 Entre los an álisis químicos se incluyeron la fl uorescencia de rayos X, la activaci ó n de neutrones y la espectrometría de masa acoplada por inducció n. Todos estos resultados se integraron con los datos de los registros de pozos. Un importante resultado del aná lisis de los n ú cleos fue que los registros de rayos gamma solos, habrían indicado un contenido de arcilla incorrecto en ambos yacimientos (izquierda). Por lo tanto, para la caracterizaci ó n de futuros yacimientos, es fundamental desarrollar un m étodo que determine en forma precisa la mineralogía, prescindiendo del análisis de los nú cleos. 11. Ramakrishnan TS, Rabaute A, FordhamEJ , Ramamoorthy R, Herron M, M atteson A, Raghuraman B, Mahdi A, Akbar M y Kuchuk F: "A Petrophysical and Petrographic Study of Carbonate Cores from the Thamama Formation,"artículo de la SPE 49502, presentado en la Octava Exposición y Conferencia Internacional del Petróleo de Abu Dhabi, EAU, Octubre 11-14, 1998. 12. Tewari RD, Rao M y Raju AV; "Development Strategy and Reservoir Management of a Multilayered Giant Offshore Carbonate Field," artículo de la SPE 64461, presentado en la Conferencia y Exposición de Petróleo y Gas del Pacífico Asiático de la SPE, Brisbane, Queensland, Australia, Octubre 16-18, 2000. 13. Herron MM, Matteson A y Gustavson G: "Dual-range FTIR Mineralogy and the Analysis of Sedimentary Formations," artículo 9729 presentado en la Conferencia de la Sociedad de Analistas de Núcleos de 1997, Calgary, Alberta, Canadá, Septiembre 7-10, 1997. Matteson A y Herron MM: "Quantitative Mineral Analysis by Fourier Transform Infrared Spectroscopy," artículo 9308 presentado en la Conferencia de la Sociedad de Analistas de Núcleos de 1993, Houston, Texas, EUA, Agosto 9-11, 1993.
0
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100 200 Rayos gamma, A PI
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Incertidumbre en el contenido de arcilla. Debido a la preocupación acerca de los volúmenes de arcilla, se analizó la mineralogía y la química de los carbonatos del M edio Oriente (arriba) y de Bombay High (abajo). Las respuestas de los rayos gamma, computadas a partir del análisis químico del Torio (Th), Uranio (U) y Potasio (K), no se correlacionan bien con el contenido de arcilla en ningún caso. Sin embargo, se puede realizar una correlación mucho mejor con el Aluminio (Al), lo cual constituye la base de cálculo del volumen de arcilla del método SpectroLith.
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XX400 XX500 XX600 s e i p XX700 , d a d i d XX800 n u f o r XX900 P
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50 100 Carbonato, %
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50 100 Arcilla, %
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50 100 Arena, %
1340 1360 1380 m , d a d i d n u f o r P
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Datos de ECS obtenidos mediante el método SpectroLith que proveen una mineralogía precisa, confirmada por los datos de núcleos. En una formación del Medio Oriente (arriba), los registros de ECS procesados para contenido de carbonato, anhidrita, arcilla y arena se correlacionan bien con los datos del núcleo (círculos rojos). Los resultados de Bombay High (abajo) muestran una buena concordancia entre los datos de núcleos y los datos de ECS procesados para contenido de carbonato, arcilla, pirita y arena, con leves discrepancias surgidas de muestras de núcleos que se obtuvieron en capas delgadas de lutita, las cuales no fueron detectadas por el registro.
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La herramienta de regi stros ECS permite una estimació n precisa de la mineralog ía, de la concentraci ó n de arcilla y de la lit ología, y tambi é n se puede utilizar para evaluar la porosidad total y efectiva, y el tipo de hidrocarburo.14 La herramienta ECS utiliza un espectr ó metro para medir las concentraciones de algunos elementos — calcio, silicio, sulfuro, hierro, titanio, gadolinio,
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sodio y magnesio — que re fl ejan las concentraciones de ciertos minerales en la formació n. Los datos se pueden analizar para determinar la mineralogía en t é rminos de arena, arcilla, evaporita y minerales carbonatados, mediante el procesamiento SpectroLith. En ambos casos, los resultados del registro ECS procesados por
SpectroLith proveen un cuadro m á s realista de la mineralogía, como lo con fi rma el an á lisis mineral ó gico de los n ú cleos (arriba). Otro objetivo clave de estos estudios integrados es la identi fi caci ó n y comprensi ó n de los distintos tipos de poros, incluidos los microporos, mesoporos y macroporos, y el efecto que su distribuci ó n tiene en la producci ó n
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4
1
La comprensión de la distribución de micro, meso y macroporos, es un objetivo clave de los estudios integrados de yacimientos. Las fotomicrografías e imágenes del microscopio de barrido electrónico (SEM, por sus siglas en Inglés) de secciones delgadas carbonatadas de Bombay High ilustran los tres tipos de poros. La vista ampliada de la sección delgada (arriba) muestra las ubicaciones de las imágenes SEM numeradas. Se inyectó epóxico azul a la muestra para destacar la porosidad. Las imágenes SEM incluyen escalas de barras de 400 micrones, excepto por la de 25 micrones que se muestra en la imagen inferior derecha. La imagen SEM de la Posición 1 (fila media, izquierda) revela un macroporo negro en la parte inferior izquierda y meso y microporos en la región gris oscura. La imagen SEM de la Posición 4 (fila media, centro) muestra mesoporos. La siguiente imagen (fila media, derecha) incluye la parte inferior izquierda de la Posición 1, como se ve por el macroporo rodeado de cristales de calcita euedral; cristales cuyo crecimiento no se ha visto limitado por granos adyacentes. La imagen inferior izquierda incluye la parte superior derecha de la Posición 3, pero muestra lixiviación alrededor del borde del macroporo oscuro, y los microporos apenas son visibles como puntos oscuros. La imagen inferior derecha es una ampliación que muestra detalles del sistema de microporos en la Posición 3.
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(arriba). Los microporos, con di á metros de menos de 0.5 micrones en la garganta del poro, normalmente contienen agua que en gran medida es irreductible y escaso hidrocarburo. Los mesoporos, con di á metros de ent re 0.5 y 5 micrones en la garganta del poro, contienen importantes cantidades de petró leo y gas. Los macroporos, con
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gargantas que miden má s de 5 micrones de di á metro, son responsables de las altas tasas de producci ó n de muchos yacimientos carbonatados, pero a menudo son las vías para una temprana irrupci ó n de agua, dejando considerables cantidades de gas y petró leo detrá s de los mesoporos. Los registros de RM N
14. Herron SL y Herron MM : "Application of Nuclear Spectroscopy Logs to the Derivation of Formation Matrix Density," Compendio del Cuadragésimo-Primer Simposio Anual de Registros de la SPWLA , Dallas, Texas, EUA, J unio 4-7, 2000, artículo J J .
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0.0120
0.0018
o i r u 0.0100 c r e m e 0.0080 d . y n i / 0.0060 p n ó i 0.0040 c u b i r t s 0.0020 i D
o 0.0016 i r u c 0.0014 r e m e 0.0012 d . y 0.0010 n i / p 0.0008 n ó i 0.0006 c u b i r 0.0004 t s i D 0.0002
0.0000 0.001 0.01 0.1 1 10 100 1000 Di á metro de la garganta del poro, micrones
0.0000 0.001 0.01 0.1 1 10 100 1000 Di á metro de la garganta del poro, micrones
9.0
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d u t 5.0 i l p m4.0 A
d u t i l p 3.0 m A
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0.0 0.0001 0.001 0.01 0.1 1 10 100 Tiempo de relajaci ó n transversal T2, seg
0.0 0.0001 0.001 0.01 0.1 1 10 100 Tiempo de relajaci ó n transversal T 2, seg
Muestras de Bombay High que contienen meso y macroporos (arriba a la izquierda) y micro, meso y macroporos (arriba a la derecha). Las gráficas muestran distribuciones del diámetro de la garganta del poro y distribuciones de T2 para cada muestra. Los poros se asignan a tipos de poros por su diámetro de la garganta del poro, medido por inyección de mercurio (las dos gráficas superiores). Los poros a la izquierda de las líneas rojas son microporos, los que están entre las líneas roja y azul son mesoporos y los macroporos se encuentran a la derecha de las líneas azules. La comparación con las distribuciones de T2 (gráficas inferiores) muestra que las particiones de porosidad se pueden establecer utilizando valores de cortes de T2, una valiosa aplicación de los registros de RMN en carbonatos.
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han mejorado la evaluación de la porosidad, de la las rocas. Cuando se retira el im án, los núcleos de distribución del tamaño de los poros y de los hidr ógeno se relajan. El tiempo de relaj ación transfl uidos adheridos (arriba). versal, T2, depende de la distribuci ón del tamaño Las herramientas de registros de RMN, tales de los poros: por lo general, los poros más grandes como la herramienta CM R, util izan grandes imanes tienen tiempos de relajació n transversal m ás propara polarizar fuertemente los nú cleos de hidró- longados. El asfalto y los aceites viscosos se relageno presentes en el agua y en los hidrocarburos, jan m ás rá pidamente que el aceite liviano o el a medida que se difunden por el espacio poroso de agua. Las variaciones en el tiempo de relajación
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15. Para mayor información acerca de la tecnología de RMN, incluidas las transformaciones de la permeabilidad y RMN en los carbonatos, véase: Allen D, Flaum C, Ramakrishnan TS, Bedford J , Castelijns K, Fairhurst D, Gubelin G, Heaton N, Minh CC, Norville MA, Seim M, Pritchard T y Ramamoorthy R: "Trends in NMR Logging," Oilfield Review 12 , no. 3 (Otoño de 1999): 2-19. 16. Song YQ, Ryu S y Sen P: "Determining Multiple Length Scales in Rocks," Nature 406 , n° 6792(J ulio 13, 2000): 178-181. 17. Allen et al, referencia 15: 7-8.
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Análisis del tamaño de los poros por DDIF; según la distribución de T2 de RMN, y mediante la inyección de mercurio. En la fila superior, los espectros de DDIF (rojo) se utilizan para determinar si la distribución de T2 de RMN (azul) refleja verdaderamente la distribución del tamaño de los poros mediante la comparación de los dos espectros. El eje horizontal de las distribuciones de T2 ha sido multiplicado por 100 para facilitar la superposición. Para estas tres muestras la correspondencia es excelente. Las primeras dos muestras son dolomías granulares (dolo-grainstones); la tercera es una dolomita sucrósica. Las gráficas inferiores comparan las distribuciones obtenidas por inyección de mercurio (azul) con las distribuciones de DDIF (rojo). Los porosímetros de mercurio utilizan inyección de mercurio para determinar las presiones capilares del espacio poroso conectado. Las gráficas obtenidas a partir de estos datos se interpretan como los tamaños de las gargantas de los poros. Por otra parte, el método DDIF mide las aberturas de los poros, incluidos los cuerpos y las gargantas de los poros. La superposición de los dos resultados revela la conectividad en la red de poros. Para la dolomía sucrósica (derecha) la superposición revela una red que consiste en cuerpos porosos con un diámetro de 20 micrones conectados por gargantas de 1 a 2 micrones. Para las dos rocas granulares, el tamaño del cuerpo del poro es mayor y cubre un rango más amplio. Éstas comparten una red de gargantas de poro con un diámetro de 2 micrones; sin embargo, la segunda muestra (centro) presenta un sistema bimodal con una red muy fina de gargantas de poro con diámetros de 0.1 micrón.
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0.2
n ó i c 0.1 u b i r t s i D
0.2 DDIF T2
0
0.2 DDIF T2
DDIF T2
0.1
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0.1 Di á metro de poro, micrones y T 2 modificado, mseg 0.2
0.2 DDIF Mercurio
n
ó i
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0.2 DDIF Mercurio
DDIF Mercurio
c 0.1 u b i r t s i D
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Di á metro de poro, micrones
0.001 0.01 0.1 1
10 100 1000
transversal producen una distribución de T2, a parLas imágenes SEM ayudaron a explicar la tir de la cual se interpretan los componentes de los ausencia de acoplamiento difusivo en ambos fl uidos y los tamañ os de los poros. casos (derecha). De este modo, en ambas formaLa capacidad de clasifi car los poros en las ciones la forma de la distribución de T2 es simitres categor ías de tamañ o utilizando datos de lar a la distribución del tamaño de los poros RMN fue un importante avance derivado de los determinada mediante la inyección de mercurio y estudios. Este é xito se debi ó al descubrimiento por el mét odo DDIF. Se aplicó el anál isis convende que, en contraste con las primeras rocas car- cional de RM N basado en T2 , que se detalla más bonatadas estudiadas, las distribuciones de T2 adelante, para determinar tanto las distribuciotienen una utilidad directa para la interpretació n, nes del tamaño de los poros como la permeabilipuesto que el acoplamiento difusivo no es un dad. Un importante resultado de los estudios fue problema. El acoplamiento difusivo es causado el cálculo más realista de la permeabilidad con por el movimiento giratorio de los protones entre los registros de CMR. 17 los micro y los macroporos durante la medició n, En el campo Bombay High, los datos de CMR lo que desvanece la distribució n de T2 .15 confirmaron una permeabili dad por lo general baUna nueva t é cnica desarrollada en SDR per- ja, con numerosos canales de alt a permeabil idad mite la resolució n de los tres tama ñ os comunes en las zonas de macroporos lixiviadas. La transde poros utilizando los espectros cuantifi cados formación de Timur-Coates, que utiliza la porosipor tama ñ o, y no por tiempo de relajació n trans- dad total y la relación entre el volumen de fluido versal. El nuevo m é todo, DDIF, proporciona una libre y el volumen de fluido adherido para calcudistribuci ó n cuantitativa del tamañ o de los poros lar la permeabilidad, se seleccionó para determiparticularmente poderosa en el caso de los car- nar la permeabili dad utili zando datos de CM R, ya bonatos.16 El m é todo DDIF es una t é cnica de que tal transformación establece correctamente medici ó n de laboratorio que posee su propio pro- las particiones de l a red de poros que se encuencesamiento y se diferencia claramente de la dis- tran en estas cali zas macroporosas lixiviadas. Se tribuci ó n de T2 de RMN convencional. Los nuevos agregaron los datos del registro FMI debido a conocimient os provistos por los estudios de DDIF que los canales de alta permeabilidad son muy indican que las distribucione s de T2 convencionales se asemejan a las distribuciones de DDIF. Esto con fi rma que no hay acoplamiento difusivo, de modo que las distribuciones de T2 son vá lidas para distinguir tamañ os de poros (arriba).
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Imagen SEM que muestra un macroporo (gran área oscura en la parte inferior izquierda) dentro de la roca granular (grainstone) peloidal (área gris). Los microporos aparecen como pequeñas zonas manchadas en los peloides. Un cemento con forma de V invertida separa el poro intergranular de los microporos y produce una respuesta a la RMN distintiva, puesto que el cemento impide el acoplamiento difusivo. La barra mide 50 micrones.
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importantes para la producci ó n y a que la se ñ al de hidrocarburos oculta los macroporos en los registros de CM R, (abajo). La ecuaci ó n de SDR, que relaciona la permeabilidad con la media logarítmica de T2 y la porosidad total, se utilizó para determinar la permeabilidad a partir de los datos del registro CMR para el pozo del M edio Oriente. En las dolom ías (dolostones), se efectuaron esti maciones de permeabilidad m á s realistas, utilizando los valores de T2 de RM N obtenidos de los registros y del n ú cleo, en lugar de utilizar s ó lo una relaci ó n entre porosidad y permeabilidad. Las estimaciones de la permeabili dad en las calizas, que tenían sistemas de poros m á s variables que las dolom ías, tambi é n mejoraron, aunque no de manera tan radical. Los cá lculos de permeabilidad má s precisos se obtuvieron utilizando un factor de correcci ó n basado en la sensibilidad a la temperatura de los valores de T2 de RM N en cada formació n. En este pozo, se util izaron tres valores distin tos de corte de T2 de RMN, lo que permiti ó que los registros de RMN se emplearan para determinar la mi cro, meso y macroposidad. La relació n entre los valores de T2 de RM N y el di á metro de la garganta del poro, determinada mediante la inyecci ó n de mercurio (T2 de RM N/ garganta) en 22 muestras, tambi é n arroj ó tres clases específi cas de T2 de RM N/ garganta que corresponden a las clases de composici ó n de las rocas observadas en el an á lisis de las secciones delgadas.
Comparación de datos de núcleos y registros de pozos en la formación L-III para la identificación de canales de alta permeabilidad. La litología del primer carril—arcilla, cuarzo, calcita y dolomita— se computa utilizando el software de análisis ELAN con los datos de ECS como datos clave de entrada. Los fluidos se reportan como petróleo que no ha sido desplazado por la invasión (verde), petróleo que ha sido desplazado (naranja), agua irreductible contenida en microporos (azul con puntos negros) y agua movible (blanco). Los datos de RMN ayudan a distinguir entre agua irreductible y movible. El segundo carril muestra la porosidad desglosada en porosidad de agua ligada a las arcillas a partir de datos de ECS, microporosidad a partir de datos de CMR y meso y macroporos a partir de registros de CMR y FMI. El tercer carril contiene las distribuciones de T2 del registro CMR. La curva de permeabilidad en azul sólido del Carril 4 se calcula a partir de los volúmenes computados por el procesamiento ELAN. Los puntos celestes representan la permeabilidad medida en muestras de núcleo. La línea negra es la permeabilidad medida con muestreos de 1 cm efectuados sobre una cara del núcleo laminado utilizando un minipermeámetro. La macroporosidad computada a partir de los datos del registro FMI (que se muestra en el Carril 6) se indica en rojo en el Carril 5. Los puntos celestes indican macroporosidad determinada por inyección de mercurio en muestras de núcleos. La línea negra representa porosidad de cavidades, medida en la cara del núcleo laminado. >
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La capacidad de predicci ó n de la permeabilidad optimiza el emplazamiento y la producción d e los pozos, particularmente en los pozos direccionales o de alcance extendido. La capacidad de distinguir los tipos de poros permite la terminaci ó n exitosa de las zonas que pueden producir hidrocarburos. El m é todo tambi é n les ayuda a los ingenieros a predecir las capas propensas a las irrupciones tempranas de agua. La integraci ó n de los regist ros de ECS y CM R con los conjuntos de registros y datos de nú cleos convencionales, dio lugar a interpretaciones má s rigurosas de las texturas de los carbonatos del M edio Oriente y Bombay High y a los historiales diagen é ticos realizados hasta la fecha. Y lo que es m á s importante, los estudios conjuntos detallados proporcionan un mejor marco para los permanentes problemas de interpretació n en ambas regiones. Los grupos de estudio recomienAgua ligada
Agua ligada a las arcillas
Arcilla
Microporosidad
An á lisis volum é trico 0 1 m 3 / m 3
M esoporosidad
BFV.3_le
M acroporosidad
1
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Hg macro 0.5
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Agua irreductible Agua movible
dan que l os nuevos pozos se evalú en de manera similar a como se hizo con los pozos de ambos estudios. El conjunto de registros ó ptimo incluye los regi stros de CM R y ECS, adem á s de los registros rutinarios de resistividad, rayos gamma, densidad y neutró n. La con fi anza en la interpretaci ó n de registros seguir á aumentando a medida que se eval ú en m á s pozos en estos campos y en otros campos que produzcan de formaciones similares. Para la caracterizació n y simulaci ó n de yacimientos en curso, es fundamental una m ayor confi anza en la interpretaci ó n de pozos individuales, puesto que la adquisició n de muestras de n ú cleos de todos los pozos no es econó micamente viable. Los estudios integrados de registros y nú cleos arrojan importantes datos de referencia para el an á lisis de pozos de campo que carecen de nú cleos.
0.5 MD 1:240 m 0.5
m 3 / m 3 Porosidad total m 3 / m 3
Dist. de T2 de CM R Perm. de n ú cl eo
m 3 / m 3
0 29 1 mD 1000 0.5 m 3 / m 3 Dist. de T2 de CM R Minipermeá metro Cavidad % 0 0
0 0.3
m 3 / m 3 29 1 mD 1000 0.5 Permeabilidad Corte de T2 mseg 3500 1
mD 1000
0
Per m. de n ú c le o
m 3 / m 3
Es ca la h or izo nt al : 1:14.835 0 Orientaci ó n norte 0 120 240 360 0 Imagen FM I
FM I macro Resistiva
Conductiva
1355
1360
1365
1370
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Ambos estudios dieron lugar a una estrecha colaboraci ó n entre el personal de investigaci ó n y el de operaciones, lo que fortaleció las relaciones de trabajo y hace m á s probable la investigaci ó n futura conjunta. La mejor comprensió n de los yacimientos gracias a las iniciativas de los grupos de investigaci ó n se puede aplicar de inmediat o a las operaciones. Sobre la base de los resultados de las investigaciones, es posible adaptar las herramientas desarrolladas para los yacimientos de petr ó leo con el fin de ser utilizadas en la evaluaci ó n de rocas que contienen gas. Es posible aplicar algunos resultados de los estudios de casos de SDR a los estudios de los yacimientos clá sticos, ya que hay analogías entre los carbonatos y ciertos yacimientos clá sticos. Por ejemplo, un trabajo en ejecuci ó n sobre areniscas confi rma la presencia de microporos asociados con arcilla cubiertas de granos y granos parcialmente di sueltos. Es evidente que el personal de investigaci ó n y los grupos de operaciones pueden benefi ciarse al compartir los resultados no confi denciales de su trabajo. Los estudios en curso en el yacimiento del M edio Oriente descrito en este art ículo, incluyen la generaci ó n de im á genes sísmicas con el sistema del sensor Q para caracterizar de mejor manera el yacimiento y optimizar los objetivos de perforaci ó n. Entre los bene fi cios del estudio de Bombay High se incluyen una mejor comprensió n de la formaci ó n L-III, especialmente de la heterogeneidad y de sus efectos en la transmisibilidad de los fl uidos; el desarrollo de un riguroso enfoque petrof ísico; y la evaluació n de la factibilidad de aplicaci ó n de la nueva metodolog ía a conjuntos de datos m á s antiguos y de menor alcance. ONGC ha reconocido la importancia de los datos de ECS y CMR para la est imaci ó n del volumen de arcilla. Estos resultados se incorporar á n a futuras estrategias de producci ó n.
Evaluaciónintegradadecarbonatos enel CentrodeInvestigaciónConjunto de ONGC ySchlumberger Los yacimientos carbonatados plantean importantes retos de interpretaci ó n a los cient ífi cos e ingenieros que trabajan en el Centro de Investigaci ó n Conjunto (JRC, por sus siglas en Ingl é s), un esfuerzo conjunto de Oil and Natural Gas Corporation, Ltd. (ONGC) y Schlumberger. El JRC, ubicado en Nueva Delhi, se cre ó en la d é cada de 1980 para investigar los problem as de evaluaci ó n de formaciones, descripci ó n de yacimientos, producci ó n y terminaci ó n de pozos, as í como tambi é n problemas de monitoreo de yacimientos experimentados por ONGC, y para
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encontrar soluciones a dichos problemas. Hay varios yacimientos carbonatados dignos de menci ó n en las costas de Mumbai, India, incluido el campo Neelam, que el personal de JRC ha estudiado desde su descubrimiento y puesta en producció n en 1990. En el J RC, las evaluaciones petrof ísicas, geof ísicas y geol ó gicas de los yacimientos carbonatados proporcionan la base para una solució n integrada de yacimientos. El objetivo fi nal es maximizar la recuperaci ó n de petró leo y la e fi ciencia en la producció n, mediante la comprensi ó n y el modelado del yacimiento. Este enfoque tambi é n minimiza la cantidad de intervenciones de pozos y la cantidad de pozos requeridos, de modo que se exploten todos los reservorios que sean comercialmente viables. M ediante la creaci ó n de un modelo de simulaci ó n num é rica del campo, los geocient ífi cos e ingenieros pueden extrapolar el comportamiento del campo a lo largo del tiempo y evaluar posibles escenarios, tales como la manera en que un determinado programa de intervenciones podría afectar el rendimiento y la producci ó n del campo, o si el no perforar ciertos pozos de desarrollo pudiese dejar compartimentos de hidrocarburos no explotados. En el caso de un campo maduro como el campo Neelam, la primera fase de la creaci ó n d e un modelo de simulació n es su calibraci ó n para reproducir el comportamiento hist ó rico del yacimiento; conocido como ajuste hist ó rico. Puesto que esta etapa condiciona el modelo del yacimiento a los datos diná micos, como las tasas de producció n de los pozos y los cambios en las presiones y saturaciones, una vez logrado el ajuste hist ó rico, el modelo se convierte en una descripci ó n mucho m á s representativa del yacimiento que el modelo est á tico. Para modelar correctamente el comportamiento de los fl ujos en los yacimientos carbonatados, es esencial entender el perfil de permeabilidad. Los datos de registros est á ndares — registros de densidad, neutró n, só nicos, rayos gamma, SP y resistividad — cuando son evaluados con m é todos convencionales, con demasiada frecuencia indican un yacimiento homogé neo. Las variaciones de la porosidad no son un indicador con fi able de las variaciones de la permeabilidad, ya que los cambios en la textura de los carbonatos infl uyen en la permeabilidad mucho m á s de lo que los cambios en la porosidad afectan la permeabilidad. El tan tradicional m é todo de utilizar datos de n ú cleos para derivar una relaci ó n porosidad-permeabilidad asociada con un yacimiento específico, falla cuando varía la textura de la roca del yacimiento. Aunque la t é cnica es bá sicamente correcta, debe realizarse en forma separada para cada tipo o
textura de roca carbonatada. De hecho, estudios anteriores realizados en el campo Neelam han demostrado que la permeabilidad aumentaba a medida que la porosidad disminuía, una conclusi ó n que para los petrof ísicos es dif ícil de conciliar con sus interpretaciones. Muchos yacimientos carbonatados contienen capas localizadas o extendidas de roca soportada por lodo, en que la permeabilidad se reduce notablemente, pero las barreras completas a la migraci ó n de fl uidos verticales son raras. Durante los millones de añ os de evoluci ón de los yacimientos, los fl uidos se han segregado, creá ndose una zona de agua en la parte inf erior, una zona en transici ón donde los vol ú menes de agua y petró leo se pueden desplazar y una zona de petr ó le o en la parte superior, donde el agua est á completamente ligada a los capilares y só lo el petró le o se puede desplazar. Las presiones tambi é n se equilibran en el yacimiento durante este período. Só lo mediante una rigurosa inspecció n de los datos de n ú cleos, o a travé s de una evaluaci ó n innovadora de los registros de imá genes de pared de pozo o de RM N, se puede distinguir la textura de los yacimientos carbonatados como zonas especí ficas con grados variables de soporte de lodo en los granos de carbonatos y propiedades de transmisibilidad de los fl uidos. La caliza granular (grainstone), a menudo la menos porosa, generalmente ofrece la mayor permeabilidad de entre los t ipos de rocas carbonatadas. A medida que aumenta el contenido de lodo, cre á ndose como consecuencia caliza granular lodosa (packstone) o caliza lodosa (wackstone), por lo general aumenta la porosidad total , pero la permeabilidad es quizá s de 10 a 100 veces menor que en la caliza granular, debido a la creciente importancia de la microporosidad en los lodos asociados. Estas dif erencias de textura no crean necesariament e verdaderas barreras al fl ujo de fl uidos a lo largo del tiempo geoló gico. Sin embargo, cuando los fl uidos del yacimiento son sometidos a una extracci ó n "instant á nea" de la formaci ó n — por ejemplo, la producci ó n durante unos 5 a 20 a ñ os, en contraposici ó n con los millones de a ñ os que fueron necesarios para que se formara el yacimiento — los pulsos de presi ó n resultantes crean unidades de fl ujo diferentes dentro del yacimient o, separadas por zonas con una signifi cativa disminució n de la permeabilidad. En consecuencia, se suelen crear grandes diferencias de presi ó n entre las unidades de fl ujo y se produce una completa interrupci ó n de la suave transici ó n de agua a petró leo a medida que disminuye la prof undidad. Los frentes de agua se propagan lateralmente, a cualquier profundidad, hacia las secciones m á s permeables.
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Caliza granular lodosa (Packstone) Caliza granular (Grainstone)
Caliza granular Caliza granular lodosa Caliza lodosa (Wackstone)
Análisis de textura y permeabilidad de un registro adquirido a pozo abierto en el campo Neelam. El Carril 1 muestra los resultados de porosidad efectiva del procesamiento ELAN, incluyendo petróleo inamovible (verde), petróleo movible (naranja), agua movible (blanco) y agua ligada a los capilares (celeste). El Carril 2 agrega el análisis de la litología a los resultados de porosidad efectiva, en una escala de 0 a 1. El gris representa lutita; el gris azulado es caliza; el celeste es caliza soportada por grano; y otros materiales carbonatados se muestran en azul oscuro. El Carril 3 presenta distribuciones de T2 del registro CMR, las que se correlacionan con las texturas de carbonatos (fotomicrografías de la izquierda).
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Para complicar aú n m á s las cosas, con frecuencia, la permeabilidad de un yacimiento carbonatado se ve profundamente afectada por los fe n ómenos tect ó nicos y diagené ticos. Por ejemplo, las capas de permeabilidad extremadamente alta, llamadas capas "súper k", por lo general se producen a partir de la alteraci ón diagené tica. La mayor parte de los datos disponibles en el yacimiento Neelam sugieren que las capas súper k han sido creadas por disolució n y lixiviación de la composició n de la roca por agua mete ó rica durante períodos de bajo nivel del mar, cuando los carbonatos estaban expuestos al agua atmosf é rica en la superfi cie de la Tierra. La disponibilidad de una descripció n precisa de la permeabilidad, acelera de manera importante el proceso de ajuste de la historia de producci ó n y mejora significativamente la con fi abilidad de las predicciones del modelo ajustado hist ó ricamente. Debido a que el ajuste hist ó rico es un proceso complejo que involucra m ú ltiples variables, a veces se puede lograr lo que aparenta ser un ajuste satisfactorio de los datos hist ó ricos con un modelo inexacto de la distribuci ó n de la permeabilidad del yacimiento. En este caso, el modelo proporcionará predicciones imprecisas. Só lo mediante una adecuada determinació n de la distribuci ó n de la permeabilidad de un yacimiento es posible crear un modelo de simulaci ó n realista y ú til.18
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Los geocient ífi cos e ingenieros del JRC se concentraron en el mapeo de la permeabilidad utilizando cuatro enfoques complementarios. Si bien cada enfoque tiene su origen en el pozo, es preciso integrar los resultados de cada pozo en un modelo tridimensional del campo para que el operador obtenga el m á ximo valor. Estos enfoques incluyen los siguientes elementos: • an á lisis de datos de RMN para evaluar la textura de la roca y los per fi les de permeabilidad • adquisici ó n de registros de saturaci ó n a pozo entubado para comparar las saturaciones de los fl uidos originales con las saturaciones despu é s de cierto período de producci ó n, con el fi n de desarrollar un perfi l de decaimiento de fl uidos • utilizaci ó n de curvas de proporci ó n y otras herramientas geoestadísticas para destacar correlaciones ocultas que se puedan con fi rmar en pozos clave a trav é s de alguno de los dos m é todos anteriores • an á lisis geoestadístico de la irrupci ó n de agua en los datos hist ó ricos de producció n de los pozos para evaluar las capas de alta permeabilidad que transportan el agua del yacimiento o de inyecci ó n. Las t é cnicas geoestadísticas todavía est á n en una etapa experimental.
18. Un análisis completo de la simulación de yacimientos va más allá del alcance de este artículo, pero se incluirá en un futuro artículo de Oilfield Review . 19. Ramakrishnan et al, referencia 11. 20. Olesen J R, Dutta D y SundaramKM: "Carbonate Reservoirs Evaluation with Advanced Well-Log Data," presentado en la Cuarta Conferencia y Exposición Internacional del Petróleo, Nueva Delhi, India, Enero 912, 2001 y también extracto ampliado presentado en la Conferencia y Exposición Internacional de la AAPG, Bali, Indonesia, Octubre 15-18, 2000. 21. Los ooides son pequeños granos redondos de capas carbonatadas de calcio alrededor de un núcleo de arena. Los moldes oolíticos son los orificios esféricos que permanecen cuando los ooides se disuelven. 22. Brie A, J ohnson DL y Nurmi RD: "Effects of Spherical Pores on Sonic and Resistivity Measurements, "Compendio del vigésimo-sexto simposio anual de regis- tros de la SPWLA , Dallas, Texas, EUA, J unio 17-20, 1985, artículo W. Kuster GT y Toksöz M: "Velocity and Attenuation of Seismic Waves in Two-Phase Media: Part I, Theoretical Formulations, Part II, Experimental Results," Geophysics 39 , no. 5 (Octubre de 1974): 587-618. 23. Maxwell-Garnett J C: "Colours in Metal Glasses and in Metallic films," Compendios Filosóficos de la Sociedad Real de Londres 203 (1904): 385. Sen PN, Scala C y Cohen MH: "A Self- Similar Model for Sedimentary Rocks with Application to the Dielectric Constant of Fused Glass Beads," Geophysics 46 , no. 5 (Mayo de 1981): 781-795.
Oilfield Review
Análisis de textura y permeabilidad con registros adquiridos a pozo abierto — Durante el desarrollo del campo o la perforaci ó n de pozos de relleno, los operadores tienen la oportunidad de adquirir nuevos datos a pozo abierto. En el pasado, los ge ó logos de carbonatos dependían de los registros de im á genes para revelar las texturas de los carbonatos, a partir de las cuales inferían la permeabilidad. Hoy se est á n agregando t é cnicas m á s modernas al an á lisis de im á genes para evaluar la permeabilidad. Con fi rmando los descubrimientos realizados previamente en el laboratorio y mediante el modelado computaci onal de Ramakrishnan y otros, los geocient ífi cos del JRC observaron que el rango de la distribuci ó n de T2 de RMN en los pozos, est á estrechamente relacionado con la litología de los carbonatos.19 Los an á lisis petrográfi cos y de n ú cleos confi rman las conclusiones del JRC (pá gina anterior).20 Esta inform aci ó n se puede utilizar para calibrar las permeabilidades derivadas de registros de RM N, con el fi n de obtener un perfi l de permeabilidad continuo y preciso. Anteriorment e, derivar la permeabilidad a partir de registros de RMN era muy complicado, debido a la variabilidad y escasa defi nici ó n del valor de corte de T2 para los fl uidos libres y los ligados a los capilares. El mé todo desarrollado por el JRC utiliza primero la formulació n de permeabilidad del Centro de Investigaciones Doll de Schlumberger, situado en Ridge fi eld, conocida como kSDR. Esta relaci ó n, tambi é n utilizada en el estudio del M edio Oriente descrito anterior-
mente, defi ne la permeabilidad como una funci ón de la porosidad y el valor medio de la distribución de T2 de RMN, independientemente del valor de corte de T2. Los cient ífi cos del J RC observaron una clara dependencia del premultiplicador de esta relaci ó n en la textura de la roca, de modo que introdujeron un t érmino relacionado con la textura en la relaci ón kSDR. Ellos con fi rmaron la precisi ón del m é todo al comparar la tendencia de la permeabilidad derivada de los datos de RMN con los datos de permeabilidad de nú cleos medidos con salmuera. La concordancia entre las estimaciones de textura y permeabilidad lograda con esta t é cnica y los resultados de un amplio estudi o de n ú cleos es razonable, dada la incertidumbre de los resultados de permeabilidad provocada por la heterogeneidad de los carbonatos. La realizaci ó n de predicciones signifi cativas de producci ó n de un yacimiento requiere de un conocimiento preciso de los respectivos volú me nes de petró leo y agua libres. Los ingenieros del JRC obtuvieron la estimació n de agua libre al invertir la relaci ón de permeabilidad de TimurCoates e igualarla a la medici ó n de la permeabilidad basada en la t extura. Esto divide el agua total — de fi nida simplemente como la porosidad efectiva menos el volumen de hidrocarburos — en agua libre y agua ligada a los capilares. En los yacimi entos carbonatados, no se puede derivar la saturaci ó n a partir de una simple relaci ó n de Archie. Es com ú n encontrar moldes oolíti cos o cavidades de disoluci ó n que afectan el factor de cementació n m utilizado en la relació n
de Archie.21 Durante a ñ os, quienes se dedican al estudio de los carbonatos, han sabido que se requiere un enfoque de " m variable." La di fi cultad radica en realizar particiones correctas de la porosidad total entre la porosidad primaria, de matriz y de cavidades. Un m étodo, utilizado por primera vez por Brie y otros en 1985, utiliza un modelo de dispersió n ac ústica desarrollado anteriormente por Kuster y Toks öz para evaluar estas particiones.22 La t écnica se basa en la porosidad total indicada por los registros de densidad o de neutrón, o ambos, y las velocidades compresional y cizallante (de corte) indicadas por los registros só nicos. Una t écnica iterativa ajusta la cantidad de porosidad de cavidades necesaria para mi nimizar el error entre los valores teó ricos esperados de los tiempos de t ránsito de corte y de compresió n del registro só nico, y los valores med idos. Una vez que se ha evaluado la partici ó n de la porosidad, se utiliza una aproximaci ón equivalente a l a de las propiedades elé ctricas provista por el modelo de M axwell-Garnett con el fi n de evaluar el efecto de las inclusiones conductoras o aisladas en el factor de cementaci ó n. 23 Se obtiene un valor de m variable que se utiliza en los cálculos del An álisis Elemental de Registros ELAN para obtener un volumen de hidrocarburos mucho m ás preciso. Si bien otros estudios han utilizado valores variables para m , ést e es quizás el primero en el cual el mé todo ha sido validado con mediciones de m efectuadas en nú cleos individuales en el laboratorio (abajo).
2.30
2.20 s o e l c ú n e d
2.10
" m "
2.00
1.90 1.90
1.95
2.00
2.05
2.10 2.15 "m " de registros
2.20
2.25
2.30
Factor de cementación. Los valores del factor de cementación, m , derivados de los datos de registros de pozos utilizando el modelo de Kuster-Toksöz y los medidos en el laboratorio en muestras de núcleos, varían de 1.95 a 2.20. La medición de m en laboratorio confirma que los valores derivados de registros son razonables y que, en último término, dan como resultado predicciones más precisas del volumen de hidrocarburos.
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La evaluaci ó n petrof ísica resultante de la combinaci ó n del volumen de petr óleo, de agua libre y de agua ligada a los capilares, se comparó con los resultados de un exhaustivo aná lisis de perfi les de presió n derivados del Probador M odular de la Din á mica de la Formació n MDT y de los datos de pruebas en pozos (abajo). An á l isis de per fi l es de decaimiento — En los campos desarrollados, por lo general los operadores adquieren nuevos datos a trav é s del revestidor.24 En estos casos, los m iembros del JRC han aprovechado la l ínea de productos RSTPro para mejorar las estimaciones de saturació n de petr ó leo remanente, utilizando datos de la herraXX00
mienta de Control de Saturaci ó n del Yacimiento RST y para llevarlas a un grado de precisió n que permita realizar una comparaci ó n directa con la saturaci ó n original obteni da a pozo abierto.25 Esto permite inferir un perfil de decaimiento que de fi ne claramente tres tipos de zonas: las zonas que no presentan decaimiento aparente, que probablemente sean rocas soportadas por lodo y de baja permeabilidad que separan las unidades de fl ujo dentro del yacimiento; las zonas parcialmente agotadas que constan de rocas "normales," y las zonas de decaimiento extremo, que pueden ser capas sú per k o zonas que contienen grandes canales originados por disoluci ó n.
Prueba 2: 1930 bapd con estrangulador de 1 / 2 pulg; 23.4 ppk
m , a r e d XX50 a d r e v l a c i t r e v d a d i d X100 n u f o r P
Prueba 1: 1500 bapd con estrangulador de 1 / 2 pulg; 23.4 ppk
Gradiente de presi ó n en zona de transició n agua-petr ó leo de 1.294 lpc/m, equivalente a una densidad de fluido de 0.910 g/cm 3 Gradiente de presi ó n de agua de formaci ó n de 1.436, equivalente a una densidad de fluido de 1.01 g/cm 3, o una salinidad de 22 ppk
X150 3500
3550
3600 3650 3700 Presi ó n del yacimiento, lpc
3750
Perfil de presión en la parte superior de la zona de agua. Los análisis convencionales de los registros utilizando un valor constante de m, indicaban que la zona contenía petróleo, pero la evaluación del perfil de presión utilizando tanto datos del Probador Modular de la Dinámica de la Formación MDT, como los resultados de las pruebas de pozos, probaron que la zona contiene agua, como lo predijo la metodología de evaluación petrofísica del J RC.
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XX20
Prueba 11: Produjo s ó lo agua, salinidad de 24.5 ppk Caliza granular lodosa (Packstone)
Prueba 10: Productor m á s prol í fico, pero só lo agua, salinidad 23.4 ppk
m , a r e d XX70 a d r e v l a Prueba 8: Antes de la acidificaci n, c i t r estrangulador de 1 / 2 pulg: 1745 mcgpd, e v 858 bppd, 38 API, wc<1%. Despu s de la d a acidificaci n, estrangulador de 1 / 2 pulg: d i d X120 4084 mcgpd, 2593 bppd, 38 API, wc<1%. n u f o r P Prueba 7: Antes de la acidificaci n, estrangulador de 1 / 2 pulg: flujo no medible.
ó
é
ó
Prueba 9: Antes de la acidificaci ó n, estrangulador de 1 / 4 pulg: 140 bppd, 24 bapd, sospecha de canalizaci ó n, ya que la tasa del flujo de agua cambia con el tama ñ o del estrangulador. Despu é s de la acidificació n produjo s ó lo agua.
Caliza lodosa (Wackstone)
Biolitita (Boundstone)
ó
Despu é s de la acidificaci ó n, estrangulador de 1 / 2 pulg: 1715 mcgpd, 514 bppd, 37.5 A PI, 91 bapd, 29.3 ppk
X170 3200
3250
3300 3350 3400 Presi ó n del yacimiento, lpc
3450
3500
Perfil de presión en la parte superior de la zona de transición. Las mejores técnicas de evaluación petrofísica predijeron agua libre y ligada a los capilares, y volúmenes de petróleo de manera más realista. Estos resultados son comparables con los resultados del análisis del perfil de presión derivado del MDT, y fueron verificados con datos de pruebas del pozo. En este ejemplo, las predicciones de fluidos derivadas del CMR (derecha) fueron confirmadas por la producción de petróleo durante las pruebas del pozo.
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En el yacimiento Bassein del campo Neelam, se pueden apreciar estas tres zonas que se correlacionan a lo largo de una distancia superior a los 6 km [3.7 millas]. En cada pozo estudiado, la combinaci ó n del per fi l de decaimiento del RST y un registro de temperatura efectuado durante la producció n, destaca las zonas de producci ó n en los intervalos abiertos y muestra un yacimiento separado en tres unidades de fl ujo principales (pr ó xima pá gina, abajo). Todav ía queda un gran volumen de petró leo en la unidad superior, pero pr á cticament e no hay producció n en esta unidad, ya que el decaimiento por presi ó n en esta zona es m á s intenso que en las unidades inferiores. Para mejorar la determinaci ó n a pozo entubado del volumen de petró leo remanente en carbonatos con la he rramienta RST, es fundament al comprender la sensiti vidad del regist ro RST a las condiciones de terminació n, especialmente la cementaci ó n. En las rocas silicicl á sticas, el espesor del cemento tiene escaso efecto en la longitud de los segmentos del cuadril á tero de evaluaci ó n de la saturaci ó n utilizando datos del registro RST; cuadril á tero que se presenta en gr áfi cas de las relaciones carbono/oxígeno (C/O) provenientes de l det ector cercano (NCOR) versus las relaciones C/O provenientes del detector lejano (FCOR). El cuadril á tero y las relaciones C/O se utilizan para determinar las saturaciones de los fl uidos (pr ó xima pá gina, arriba). La geometr ía del pozo, la litología de la formaci ó n, la porosidad y la densidad del carbono del hidrocarburo defi nen los puntos extremos del cuadril á tero de evaluaci ó n de la saturaci ó n. La esquina inferior izquierda, AA, es donde tanto el pozo como la formaci ó n contienen agua. Avanzando en el sentido de las agujas del reloj, el punto AP indica que el pozo contiene agua y la formaci ó n contiene petró leo. El punto PP, lado derecho supe rior ind ica pet ró leo, tanto en el pozo como en la formaci ó n. Finalmente, el punto PA indica petró leo en el pozo y agua en la formació n. La posici ó n exacta de estos cuatro puntos se obtiene en condiciones de laboratorio controladas. 26 En los carbonatos, el cuadril á tero de evaluaci ó n se traslada debido al carbono y oxígeno adicionales presentes en la matriz de carbonatos. El grado de traslaci ó n del cuadril á tero de evaluaci ó n est á relacionado con la cantidad de carbonatos en torno a la herramienta y tambi é n con la distancia entre la herramienta y el material de los carbonatos. Se puede decir que el efecto ser á mayor en un pozo pequeñ o, donde la herramienta y la matriz de la roca est á n separadas só lo por el revestidor. A medida que aumentan el tama ñ o del pozo y el espesor del cemento, la herra-
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0.50
>Superposición del cuadrán c uadrángulo gulo de evaluación evaluación de saturación del RST con c on la gráfica de la relación C/O del detector cercano (NCOR) y del detector lejano (FCOR). La codificación codificac ión por color c olor en el eje Z representa el volumen volumen de lutitas (V ILL ILL); rojo es caliza pura, azul es un 10% de lutita. Los datos se registraron en la India en un yacimiento de caliza cuya porosidad es de 22 u.p., en un pozo de 8.5 pulg, con revestidor de 7.0 pulg. La geometría del pozo, la litología y la porosidad de la formación, junto con la densidad del carbono del hidrocarburo, definen completamente los puntos extremos para la caracterización. car acterización. Los datos se agrupan a lo largo de la línea AA-AP, AA -AP, indicando un pozo lleno de agua. La saturación de petróleo de la formación varía de 0 a 40%.
0.1
0.45
PP
0.40 0.35 0.30 R O 0.25 C F
0.20
PA AP
L L I
V
0.15 0.10
AA
0.05
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Análisis de un perfil de decaimiento. En estos cuatro pozos, una combinación del perfil de decaimiento del RST y de la derivada del registro de temperatura adquirido con el pozo en producción, muestran muestran las tres principales unidades de flujo del yacimiento. La base de la Zona 1 es la transición original agua-petróleo. La Zona 2 incluye los principales horizontes en producción. En la Zona 3 hay reservas remanentes, pero la simulación del yacimiento indica que ha ocurrido un importante decaimiento de presión.
0.00 0.0 0 . 00 0 .1 0 0 . 20 0 .3 0 0 .4 0 0 .5 0 0 .6 0 0 .7 0 0 .8 0 0 .9 0 1 .0 0 NCOR
mienta se ve menos afectada por las rocas carbonatadas. En el l ímite, para un espesor del cemento mayor que el radio de investigació n de la herramienta, la roca carbonatada no in fl uye en la medici ó n, ya que la herramienta toma muestras só lo del cemento. En el pasado, si se disponía de un registro de calibre adquirido a pozo abierto, se incorporaba al conjunto de datos del RST para evaluar el espesor del cemento. Esto a partir de la diferencia entre el radio del pozo abierto y el radio exterior del revestidor. La utilizaci ó n de los datos del calibre parte de los supuestos que el pozo no ha sido ampliado desde el momento en que se adquirieron los registros a pozo abierto hasta el momento de la cementació n del revestidor; que é ste est á perfectamente centrado en el pozo; y que el pozo es perfectamente redondo, en lugar de tener una form a ovalada. Estos Estos supuestos son sumamente improbables, especialmente en pozos desviados. Con la tecnología RSTPro y la adquisici ó n de datos con una pasada adicional de la herramienta RST en modo sigma, es posible calcular un valor optimizado del espesor de cemento que, despué s de la correcci ó n por efectos de difusi ó n, resultará en una discrepancia m ínima entre las mediciones de la secció n de captura efectiva (sigma) de la formació n derivadas de los detectores lejano y cercano. Este espesor del cemento y el di á metro exterior del revestidor pueden utilizarse para generar un "calibre del RST," RST," para ingresar la informa ció n al m ó dulo de evaluaci ó n de volumen de petr ó le o del RST. Los anteriores registros RST de carbonatos de á reas marinas de la India, mostraban perfi les de petróleo remanentes que eran dif íciles de ju st i fi car. La nueva t é cnica ha producido registros con co n fi ables desde su introducci ó n a comi enzos del a ñ o 2000. Es com ú n que en los perfi les de saturaci ó n ocurran cambios de hasta 20 unidades de
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NLM4-2
Norte NLM5-9
NLM2-4 NLM2-2
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saturaci ó n entre evaluaciones, tomando en cuenta o no el espesor optimizado del cemento. An á An á lisis l isis geoestad í í stico s tico — La utilizaci ó n innovadora de las herramientas estadísticas en el JRC ampl ía el an á lisis de datos de RM RM N y de los resultados del RST de los pozos clave a todo el modelo del campo, el cual antes só lo estaba compuesto por datos de registros convencionales y datos de producci ó n del fondo del pozo. Estas nuevas t é cnicas incluyen curvas de proporció n y el seguimiento de los conductos de agua.
24. Para mayor mayor información acerca de los registros r egistros de producción: Akhnoukh R, Leighton J , Bigno Bi gno Y, Y, BouroumeauBouroumeauFuseau P, Quin Quin E, Catala G, Silipigno L, Hemingway J , Horkowitz J , Hervé X, X, Whittaker C, Kusaka Kusaka K, Markel D y M artin A: "Keeping Producing Wells Healthy," Healthy," Oilfield Review 11, no. 1, (Primavera de 1999): 30-47. 25. Olesen J R y Carnegie A: "An "An Improved Technique Technique for Reservoir Evaluation Through Casing," artículo I RS2k0228, presentado en el Simposio de Recuperación M ejorada, Instituto de Estudios de Yacimientos, Ahmedabad, Gujarat, IIndia, ndia, J ulio 27-28, 27-28, 2000 2000.. 26. 26. Se han medido más de 3000 3000combinaciones combinaci ones de tamaños de poros, litologías, porosidades, saturaciones de formación y de pozo. La interpolación interpolaci ón entre los puntos puntos extremos se obtiene mediante el modelado nuclear de la herramienta, las condiciones de las formaciones y de los pozos, con los l os puntos extremos extremos del modelo calibrados cali brados con datos de laboratorio.
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Creación y aplicación de las curvas de proporción. ción. Se hizo un muestreo muestreo de datos de porosidad de diez pozos a intervalos verticales vertic ales de 1 m[3 pies] y se clasificaron para formar registros de proporción de porosidad (arriba a la izquierda). Las locaciones de los pozos y la línea de proyección nortesur se muestran en el mapa (arriba a la derecha). Los registros de proporción de porosidad se combinan para formar una curva de proporción de porosidad (abajo a la izquierda). El fondo de la curva se estrecha porque los pozos tienen diferentes profundidades de penetración. Se S e puede generar una curva similar utilizando los registros de producción de los pozos (abajo a la derecha). La Zona 1incluye incluye sólo valores de alta productividad; las Zonas 2 y 3 tienen algunas algunas tasas de flujo altas mezcladas con c on tasas de flujo más bajas. >
Una curva de proporción vertical traza un histograma en cada nivel estratigráfico dentro de la formación (derecha) (derecha).. En este ejemplo, se presentan registros de categorías de porosidad con profundidades relativas a la parte superior del yacimiento: la superficie de separación entre estratos. En estos pozos, el intervalo vertical de muestreo es de 1 metro [3 pies]. El estudio de los datos RST analizado anteriormente se l levó a cabo en un pozo vecino. Los registros se han proyectado en una línea que va de norte a sur y que se indica en el mapa. La curva de proporción vertical se genera indicando los porcentajes relativos de las diferentes categorías de porosidad en cada nivel estratigráfico. La curva se hace más estrecha a medida que aumenta la prof undidad, debido a que los pozos tienen diferentes profundidades de penetración. No obstante, se puede inferir que la formación probablement e consta de dos zonas de porosidad relativamente alta, separadas por una zona de baja porosidad. Este ejemplo demuestra que la técnica de curvas de proporción utiliza datos agrupados o categorizados, en lugar de datos conti nuos. TradicioTradicionalmente, las curvas de proporción verticales se han construido con datos de litofacies en función de la profundidad para comprender los ciclos depositacionales y constreñir las realizaciones geoestadísticas.27 Pero tal como se muestra en el JRC, estas curvas pueden tener una importante aplicación en el diagnóstico del comportamiento de los flujos del yacimiento, y en la relación de dicho comportamiento con la caracterización del yacimiento efectuada con registros de saturación adquiridos a pozo abierto y a pozo entubado. Para tener una visión más clara de esta técnica, se puede llevar el ejemplo un paso m ás allá, al incluir una curva de proporción vertical derivada de los registros de producción (arriba, parte inferior derecha).. La productividad, o tasa de flujo, se claderecha) sifica como alta, media, baja, o sin fl ujo. En En la parte superior del yacimiento, las tasas de flujo son altas, lo que implica que existe una capa delgada de alta permeabilidad en la parte superior de la for38
Registros de proporci ó n d e po r o s i d a d
Po zo s c o n r eg i s t r o s D1 D2 D3 D8 D9 D4 D7
S N n ó i c c e y o r p e d a e n í L
D6 D5 Porosidad < 8%
Porosidad 16-24%
Porosidad 8-16%
Porosidad > 24%
C2
Zona 1 Zona 2
Zona 3 Sin flujo Productividad baja Productividad mediana Productividad alta
mación. Análisis posteriores demostraron que ésta es una capa súper k. Más abajo, hay otras dos zonas principales de alta tasa de flujo mezcladas con tasas de flujo más bajas. Estas zonas deberían tener una permeabilidad de media a alta. Estas observaciones observaciones soportan las conclusiones conclusiones obtenidas en base a los datos del registro RST descritos anteriormente, puesto que las curvas de proporción captan el comportamiento promedio de la región. La comparación del registro de producción con las curvas de proporción de porosidad muestra que la porosidad sola es un parámetro incompleto de descripción de la permeabilidad en esta región y, en consecuencia, se necesitan mejores indicadores de la permeabilidad basados en registros a pozo abierto, como los que se derivan de los dat os M DT o de RM RM N. La técnica de curvas de proporción se ha aplicado en otros sitios del yacimiento y a otras formas de datos dinámicos y estáticos, para derivar rápida y eficientemente varios resultados útiles. Por ejemplo, es posible mapear en todo el campo la extensión lateral y vertical de las zonas de alta permeabilidad por las que ha fluido agua por un tiempo prolongado. Esto mediante la combinación en una curva de proporción del
registro de rayos gamma adquirido a pozo abierto con el registro de rayos gamma obtenido a pozo entubado más tarde en la vida útil de un pozo. Por otro lado, la comparación de registros de rayos gamma adquiridos a pozo abierto con la separación de las curvas densidad-neutrón permit e la detección de zonas erosionadas erosionadas en las que el agua meteórica ha creado capas súper k mediante alteración diagenética. Las curvas curvas de proporción permiten un análisis rápido y eficiente de grandes cantidades de datos, una importante ventaja cuando se requiere interpretar y sintetizar datos de un campo completo, que puede incluir datos de producción histórica, y registros adquiridos a pozos abierto y entubado, provenientes de varios cientos de pozos. Las curvas de proporción se pueden agrupar para obtener una visión local de partes específicas de un campo. También ofrecen un alto grado de inmunidad frente a datos incorrectos o de baja calidad, puesto que el "ruido" creado por tales conjuntos de datos tiende a anularse por sí solo, y la cantidad de datos de alta calidad supera con creces la de datos cuestionables dentro de todo el conjunto de datos. Un paquete patentado de software para PC, perfeccionado en el JRC, Oilfield Review
RRT 6
RRT 7
RRT 1 4
RRT 8
RRT 1 5
Heterogeneidad de la formación Shuaiba. Los tipos de rocas del yacimiento (RRTs, por sus siglas en Inglés) oscilan oscil an desde rudistas— rudistas—m moluscos en extinción extinción similares a las ostras—en ostras— en lodo de cal (arriba a la izquierda) a rudistas mezclados en una matriz granular granular (arriba al centro), hasta rudstone con desechos diagenéticamente alterado (arriba a la derecha). Un lápiz o la punta del dedo en cada fotografía indica la escala. Los RRTs de la parte norte del campo comprenden comprenden rudstone (fotomicro- grafía izquierda inferior) y caliza granular lodosa (packstone) de granos finos o caliza granular lodosa (abajo a la derecha). El cam c ampo po de vista de las fotomicrografías es de 4 mm por 6 mm.
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realiza, en forma interactiva, el manejo de una base de datos, el cá lculo y la vi sualizació n en 2 y 3 dimensiones de estas curvas de proporció n. El paquete es compatible con el programa GeoFrame Application Builder, que facilita el acceso a la base de datos. Método de seguimiento de conductos de agua — La detecci ó n de conductos de alta permeabilidad, tales como las fallas o capas sú per k que transportan el agua del yacimiento o de inyecci ó n, se puede mejorar mediant e la realización de un an á lisis en red de las veces en que se verifi có irrupci ó n de agua en los datos de producción de los pozos. Un paquete de software para PC escrito en el JRC les ayuda a los usuarios a detec-
tar de manera interactiva el trayecto del agua. La informaci ó n de la irrupci ó n del agua proviene de los datos de producci ó n de los pozos cargados en una base de datos de manejo de la producci ó n. Esta herramienta permite un diagn ó stico m á s r á pido y objetivo que los an á lisis manuales tradicionales en cuanto al progreso y la evolución de la irrupci ó n de agua en todo un campo.28 Este m é todo, conocido como seguimiento de conductos de agua (WCT, por sus siglas en Ingl é s), hace que la evaluaci ó n de la validez de m ú ltiples escenarios sea m á s e fi ciente que en el pasado. Al realizar los vitales an á lisis de texturas de rocas, permeabilidad, perfi les de decaimiento y datos de producci ó n, y al integrar de manera sensata estos resultados con otros datos de campo 27. 27. Para mayor información información acerca acerc a de las curvas de proporutilizando t écnicas geoestadísticas, el JRC est á ción y los ciclos depositacion depositacionales, ales, véase: véase: J ain AK y Carnegie A: "Value Addition Through Stochastic Evaluation Evaluation creando modelos que resultan en simul aciones de of Gamma Rays – A Geostatistical Approach to Geological yacimientos m á s realistas. Estas simulaciones M odeling and Characterization of the Reservoir,"presentado en la Conferencia y Exposición Internacional de la ayudan a tomar decisiones má s con fi ables en AAPG, Bali, Indonesia, Octubre 15-18, 2000. cuanto al desarrollo y l a producción del yacimiento Para mayor información acerca de las curvas de proporque con los aná lisis aislados. ción y las realizaciones geológicas, véase: KlauserBaumgartner Baumgartner D y Carnegie A: "Geostatistical M odeling of Delta Front Parasequences by Indicator Kriging," Procesamiento Procesamiento y Modelado de Información Geológica, 10. Kontaktwochenende, Sedimentología, Aachen, 1995. 28. 28. Para mayor información sobre el método de seguimiento seguimiento de conductos de agua, véase: Carnegie A: "Techniques to Optimize the Efficiency of History Matching in Integrated Studies," artículo 402, presentado en el Simposio de Recuperación Mejorada de Petróleo, Instituto de Estudios de Yacimientos, Ahmed Ahmedabad, abad, Gujarat, India, J ulio 27-28, 2000. 29. 29. Para mayor información sobre el método de los RRTs, véase: Russell SD, Akbar M, Vissapragada B y Walkden G: "Small-Scale all-S cale Heterogeneity Heterogeneity and Permeability Estimation Estimation from Dipmeter and Image Logs for Reservoir Rock Typing: Aptian Shuaiba Reservoir of Abu Dhabi," Boletín de la
Evaluaci Evaluacióndela heterogeneidad eidad de los carbonatos carbonatos en AbuDhabi Los equipos de operaciones locales mejoran las contribuciones de las iniciativas de investigación formales para ent ender los carbonatos. Los científi cos e ingenieros de Abu Dhabi, EAU, han desarrollado nuevas t é cnicas para evaluar yacimientos carbonatados heterogé neos, mediante la integraci ó n de datos geol ó gicos, registros adquiridos a pozo abierto y registros de producci ón. La caracte-
rizaci ó n de las heterogeneidades a pequeñ a escala en las rocas de los yacimientos ha llevado a una clasi fi caci ó n de 17 tipos de rocas del yacimiento (RRTs, por sus siglas en Inglé s) en la formaci ó n Shuaiba. Los Los tipos de rocas del yacimi ento se basan en las litofacies, los datos de registros de pozos, la porosidad y la permeabilidad de n ú cleos, la presi ó n capilar y las distribuciones del tama ñ o de los poros derivadas de los aná lisis de inyecció n de mercurio, y en los datos de producci ó n. 29 Los RRT RRTss se pueden u ti lizar para correl acionar de mejor manera las zonas de los yacimient yacimient os cuando no hay n ú cleos disponibles. Un campo petrol ífero en Abu Dhabi ha estado produciendo desde 1962 de la formación Shuaiba del Cret áceo Inferior. Dentro del campo, la formaci ón Shuaiba varía de plataformas de aguas poco profundas a sedimentos de talud de aguas profundas, con cuatro facies específi cas. Los RRTs varían de rocas no productivas a rocas que tienen hasta un 30% de porosidad y una permeabilidad de 20 Darcies (arriba) (arriba).. Este Este si gni fi cativo grado de hetero-
Asociación Norteamericana de Geólogos Geólogos en Petróleo Petróleo
(en prensa).
Primavera de 2001
39
GR Prof, pies
Interpretación Canales del SHDT petrof ísica sin procesar
Proporción de heterogeneidad
Conductividad del SHDT
Facies del SHDT y los registros
RRTs de n ú cleos
Indicador de permeabilidad del SHDT Permeabilidad de n ú cleos 0.2 2000
XX950
X1000
X1050
X1100
X1150
X1200
X1250
X1300
RRTs e indicador de permeabilidad de la formación Shuaiba derivados de los datos de núcleos y de registros. Las fotografías (extremo derecho) en esta representación compuesta de un pozo en un campo en Abu Dhabi muestran la heterogeneidad de tres de los RRTs específicos. La permeabilidad caracterizada por el análisis de los datos de la herramienta de Echados (Buzamientos) Estratigráficos de Alta Resolución SHDT (Carril 8) muestra una estrecha concordancia con los datos de registros y de núcleos.
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40
Oilfield Review
XX900
XX900
XX900
XX950
XX950
XX950
X1000
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X1050
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X1200
X1200
X1250
X1250
X1250
s e i p , d a d i X1100 d n u f o r P
X1300 0.1
1 10 100 1000 Permeabilidad de n ú cleos, mD
X1300 X1300 10,000 0.1 1 10 100 1000 10,000 1 Permeabilidad de n ú cleos del miniperme á m et ro, mD
10 100 1000 10,000 Indicador de permeabil idad del SHDT, mD
Datos de permeabilidad integrados. Muestras de núcleos de 246 intervalos de un pie (izquierda) y 586 mediciones del minipermeámetro a intervalos de 2 a 3 pulgadas (centro) de un pozo en Abu Dhabi, muestran significativa dispersión debido a la extrema heterogeneidad que se presenta a pequeña escala. Por otra parte, el indicador de permeabilidad derivado del SHDT (derecha) muestra una clara tendencia que se correlaciona estrechamente con los RRTs encontrados en los núcleos. Cada color en el intervalo del núcleo representa un RRT específico de la formación Shuaiba.
>
geneidad debe considerarse al planificar las trayectorias y terminaciones de los pozos y las estrategias de producción. Los RRTs se definen sobre la base de la calidad, la distribución y la productividad del yacimiento, pero son productos de su ambiente depositacional y su historia diagenética. Los RRTs observados en los núcleos y registros de dos pozos del campo se han correlacionado con registros de pozos sin núcleos, y esta correlación permitió una estimación de permeabilidad más precisa que en los pozos en que sólo se ut ilizaron datos de registros. El estudio de los RRTs contribuye de manera significativa al desarrollo del campo, ya que el operador, Abu Dhabi Company for Onshore Oil Operations (ADCO), puede utilizar estimaciones de permeabilidad realistas y modelos geológicos en 3D actuali zados para optim izar el drenaje del campo y, de este modo, mantener y prolongar la producción.
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Un método innovador de caracterización de RRTs depende de la cuidadosa i ntegración de los registros de pozos convencionales, tales como rayos gamma, neutrón y densidad, con las imágenes y los registros de echados (buzamientos) de alta resolución. La heterogeneidad en la forma de variaciones de conductividad se cuantifica utilizando un software especializado, entre otros, las apli caciones BorTex y RockCell, para identifi car los RRTs y generar i ndicadores de perm eabilidad (página anterior).30 En carbonatos extremadamente heterogéneos, la permeabilidad que se deriva utilizando esta metodología resuelve la heterogeneidad mejor que muestras de núcleo de 1 pulgada o datos de minipermeámetro (arriba). La mayor resolución y el aumento de la cobertura de las herramientas de genera-
ción de imágenes de pared de pozo, permiten hacer una dif erenciación más precisa de los RRTs que los registros de echados solos y facilitan la identificación de los trayectos de flujo entre cavidades y poros grandes. Debido a que es más fáci l disponer de imágenes y de registros de echados que de núcleos, el análisis de los RRTs es una poderosa herramienta para evaluar l os pozos que carecen de muestras de núcleos. Otra técnica exitosa para evaluar la porosidad en la formación Shuaiba utiliza imágenes de pared de pozo para mapear la porosidad primaria 30. Un análisis completo del software BorTex y RockCell va más allá del alcance de este artículo. Para mayor información, visite el sitio: http://www.geoquest.com/pub/prod/index.html .
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y secundaria. El espectro de porosidad azimutal del pozo revela una extremada heterogeneidad en la porosidad, lo cual, a su vez, se relaciona con la permeabilidad (derecha).31 Si bien l os estudios de los RRTs ayudan en l os estudios de caracterizació n y simulació n de yacimientos a largo plazo, los resultados tambié n pueden infl uir en el desarrollo del campo en el corto plazo. Por ejemplo, el reconocimiento de diferentes RRTs en un pozo horizontal perforado en la f ormació n Shuaiba le permiti ó al operador optim izar las tasas de producció n. 32 Un pozo horizontal perforado en 1997 produjo inicialmente 6000 bppd (953 m 3 / d) l ib res de a gua d urante cuatro meses y luego perdi ó repentinamente presió n y fue cerrado. El operador necesitaba determinar qu é hab ía detenido el fl ujo de petr ó leo: ¿era la disminuci ó n de la presi ó n del yacimiento, la migraci ó n de fi nos, o la carga de agua en el pozo? La interpretaci ó n de los datos de alta calidad del registro de producci ó n obtenido con la sarta PL Flagship, en conjunto con el an á lisis de los RRTs que incorporó los datos geol ó gicos y de registros adquiridos a pozo abierto, confi rm ó que la secci ó n horizontal penetraba dos RRTs muy diferentes (pr ó xima pá gina, a la izquierda). Los ingenieros y geocient ífi cos descubrieron que un RRT de baja permeabilidad situado a lo largo del segmento central del pozo afectaba el comportamiento del fl ujo. Al comprender la sensibilidad a los ajustes del estrangulador de fl ujo, el operador optimizó el rendimiento del pozo al seleccionar un ajuste que permitió una ca ída de presi ó n uniforme a lo largo del pozo, a pesar de la heterogeneidad lateral del yacimiento. Ello ha tenido como consecuencia la producció n estable de miles de barriles de petró leo seco por d ía. Esta estrategia de manej o de yacimientos se está aplicando en otras partes del yacimiento para optimizar el emplazamiento de pozos adicionales.
Iniciativasdeinvestigaciónafuturo Est á claro que queda pendiente una gran cantidad de trabajo para quienes exploran y explotan yacimient os carbonatados. Si bien la complejidad y heterogeneidad de los carbonatos plantean enormes retos operacionales y de interpretaci ó n, los ejemplos que se han presentado en este artículo destacan la necesidad de integrar todos los datos disponibles y seleccionar rigurosamente las herramientas de evaluació n. Schlumberger est á enfrentando los problemas de los carbonatos de manera m á s din á mica al crear un Centro de Investigaci ó n de Carbonatos (CRC, por sus siglas en Ingl é s) en la King Fahd University of Petroleum and M inerals (KFUPM ) en Dhahr á n, Arabia Saudita (pr ó xima pá gina, a la
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0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0.0 0.1
3p
Prof, pies
0 0.9 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 Imagen din ámica del FMI
Porosidad, %
100 0
Porosidad, %
100
Histograma de Porosidad del FMI porosidad del FM I y de registros 50 u.p. 0 40 u.p. 0
2
3
Porosidad de registros
Porosidad secundaria
4
5
6
7
Porosidad del FM I
8
Evaluación de la porosidad en la formación Shuaiba. Una nueva técnica utiliza imágenes del FMI (Carril 1 del registro superior) para mapear la porosidad primaria y secundaria mediante la generación de histogramas de porosidad en cada profundidad (Carriles 2 y 3). En la figura inferior, la fongolita (mudstone) a 3 pies es relativamente homogénea y microporosa, como se muestra en la fotografía y fotomicrografía a la derecha del registro inferior. La caliza ‘floatstone,’ un tipo de caliza soportada por la matriz con algunos granos grandes, ubicada sobre los 5 pies, tiene extrema heterogeneidad de porosidad, como se muestra en la fotografía y fotomicrografía a la derecha.
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derecha). La proximidad del centro a l os prolífi cos yacimientos carbonatados del Medio Oriente, a operadores clave y a selectas universidades regionales facilitará la colaboraci ó n intraregional. Las novedosas soluciones de la tecnolog ía de la informaci ó n para trabajo en equipo virtual, acelerará n el ritmo de investigació n y la diseminaci ó n de las experiencias exitosas en todo el mundo (vé ase "De las propiedades de los yacimientos a las soluciones de estimulaci ó n", página 44 ).
Entre las á reas clave de trabajo del CRC se encuentran la adquisición de datos s ísmicos, la interpretación de datos de RM N, el manejo del agua y la estimulaci ó n de pozos en yacimientos carbonatados. Las iniciativas de investigació n se complementarán en lugar de duplicar el trabajo realizado en otras instalaciones de investigación. Por ejemplo, los estudios de casos de carbonatos en el M edio Oriente se realizarán en el CRC y no en el SDR, cuando corresponda. Debido a l a proximidad con campos de carbonatos clá sicos, dos
Oilfield Review
Desviaci ó n, pies
Pozo C 8000
6000
4000
Pozo A 2000
0
Total 45 pies
X700
r a
m X720 l e d
X740 l e v i n
X760 j o a
X780 b s e i
p , X800 d a
i X820 d d n u
Total 16 pies
RRT 14
X840 f o r
P
X860
RRT 15
Resistividad somera ohm-m Resistividad profunda ohm-m
0.2 0.2
2000 2000
GR API Porosidad efectiva pies 3 / pie s 3
0 0
50 MD: 5000 0.4 pies XX000
GR
PHIE
14 Resistividad profunda Resistividad somera
XX500
XX000 15
X1500
14
Evaluación de los RRTs para optimizar la producción. El análisis de los RRTs confirmó que la sección horizontal del pozo penetró dos RRTs (arriba). Los registros operados a cable (abajo) confirman las variaciones en los rayos gamma, la porosidad y la resistividad de los dos RRTs. La invasión inferida de la separación entre las curvas de resistividad profundas y poco profundas en el RRT 14 indica una permeabilidad superior que en el RRT 15.
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31. Akbar M, Chakravorty S, Russell SD, Al Deeb MA, Saleh Efnik MR, Thower R, Karakhanian H, Mohamed SS y Bushara MN: "Unconventional Approach to Resolving Primary and Secondary Porosity in Gulf Carbonates from Conventional Logs and Borehole Images," artículo 0929, presentado en la Novena Exposición y Conferencia Internacional del Petróleo de Abu Dhabi, Abu Dhabi, EAU, Octubre 15-18, 2000.
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El nuevo entorno de investigación de carbonatos. El Centro de Investigación de Carbonatos de Schlumberger está ubicado en el área de la King Fahd University of Petroleum and Minerals (KFUPM) en Dhahrán, Arabia Saudita.
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32. Russell SD, Al-Masry Y, Biobien C y Lenn C: "Optimizing Hydrocarbon Drainage in a Heterogeneous, HighPermeability Carbonate Reservoir," artículo de la SPE 59427, presentado en la Conferencia sobre Modelado Integrado para el Manejo de Activos del Pacífico Asiático de la SPE, Yokohama, J apón, Abril 25-26, 2000.
misiones específi cas de las instalaciones en Dhahr á n serán la prueba de nuevas herramientas en el campo y la modi fi caci ó n de herramientas en uso para lograr los m ejores resultados posibles en rocas carbonatadas. Hasta ahora, gran parte del é nfasis ha estado en los yacimientos petrol íferos, pero el é nfasis estrat é gico a largo plazo hacia la producci ó n de gas est á haciendo que incluso los mayores productores de petr ó leo del M edio Oriente deseen desarrollar yacimient os de gas de carbonatos. La mayor profundidad de los dep ó sitos de gas plantea importantes retos de interpretaci ó n, exploraci ó n y producci ó n. Si bien este art ículo se ha centrado en los datos a escala de pozo, Schlumberger y los operadores ya est á n evaluando los yacimientos carbonatados a escalas mayores. Las simulaciones de yacimientos a escala de campo est á n incorporando las interpretaciones de los registros y los n ú cleos. Las simulaciones permiten que los modelos de yacimientos se amplíen hacia la cuarta dimensi ó n, el tiempo, para predecir en forma m á s e fi ciente la respuesta del campo y optimizar el rendimiento. Los nuevos m é todos de adquisició n s ísmica, como la tecnología del sensor Q que se ha utilizado para la adquisici ó n de datos en el M edio Oriente, enfrentará n los retos de generaci ó n de im á genes a una escala aú n mayor. Los resultados preliminares de estas pruebas sugieren que un mejoramiento substancial de la calidad de los datos permitirá comprender mejor aú n los yacimientos carbonatados y, cuando se integren de manera adecuada con otros datos, llevará a un mayor é xito en la exploració n, el desarrollo y la producció n de carbonatos. — GM G
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De las propiedades de los yacimientos a las soluciones de estimulación La adquisición de unconjuntocompleto de datos, su interpretacióny las técnicas de modelado permiten comprender a fondo las cuencas y los campos; comprensión que constituyeunprerrequisitopara la exitosa terminaciónde los pozos. Con información más completa, equipos deexpertos desarrollan, perfeccionany aplican sofisticados modelos para diseñar estrategias de perforación y terminación de pozos, y de desarrollo de campos que permitan mejorar la productividad. Ali O. Al-Qarni Saudi Aramco Udhailiyah, Arabia Saudita
Brian Ault Roger Heckman SamMcClure Ultra Petroleum, Inc. Englewood, Colorado, EUA
Stan Denoo Wayne Rowe Englew ood, Colorado
David Fairhurst San An tonio, Texas, EUA
BruceKaiser Houston , Texas
Dale Logan M idland, Texas
Alan C.McNally Louis Dreyfus Natural Gas Inc . M idland, Texas
Mark A. Norville Milton R. Seim Kerns Oil and Gas Inc. San Antonio, Texas
Anualmente se gastan entre dos y tres mil millones de dólares estadounidenses para fracturar más de 20,000 pozos en todo el mundo.1 Sin embargo, menos del 1% de los tratamientos de fracturamiento se diseñan en forma óptima para maximizar la producción y la recuperación. A pesar de la creciente demanda de servicios de estimulación de pozos, el Instituto de Tecnología de Gas, anteriormente Instituto de Investigación de Gas, en Chicago, Illinois, EUA, informa que dos tercios de los pozos fracturados hidráulicamente en los Estados Unidos de Norteam érica no responden como se esperaba y no cumplen con los objetivos del operador.2 Lo mismo ocurre en otras partes del mundo. Una de las razones de este bajo rendimiento es la falta de un proceso de opti mización. En consecuencia, los operadores están constantemente tratando de mejorar los métodos de estimulación. A comienzos de la década de 1980, parecía que todo pozo necesitaba un tratamiento de fracturamiento hidráulico; se crearon antecedentes y reputaciones profesionales sobre la base de las libras de apuntalante (sustentante, agente de sostén) bombeadas; estableciéndose muchos "récords." M ás tarde, en la industria se descubrió que, como en la mayoría de los casos, había un punto en que la rentabilidad disminuía y la optimización pasaba a ser una cuestión clave.
LeeRamsey Al Khobar, Arabia Saudita Se agradece la colaboración en la preparación de este artículo a Usman Ahmed, Kamel Bennaceur, Leo Burdylo y Mo Cordes, Sugar Land, Texas, EUA; Tom Bratton, Mike Donovan y Steve Neumann, Houston, Texas; Paul DeBonis, Englewood, Colorado, EUA; y J oe Lima, Farmington, Nuevo México, EUA. AIT (herramienta de Inducción de Arreglo), CMR (herramienta Combinable de Resonancia Magnética), CMR-Plus, CNL (registro de Neutrón Compensado), DataFRAC, DESIGN-EXECUTE-EVALUATE, DSI (herramienta Sónica Dipolar), ECS (herramienta de Espectrometría de Captura Elemental), ELAN (Análisis Elemental de Registros), FMI (herramienta de Imágenes Microeléctricas de Cobertura Total), FracCADE, Litho-Density (herramienta de LitoDensidad), NODAL, Platform Express, PowerJ et, PowerSTIM, QLA, RFT (Multiprobador de Formaciones) y UltraJ et son marcas de Schlumberger.
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1. Durante los tratamientos de fracturamiento hidráulico, se inyecta fluido con presiones superiores a los esfuerzos de ruptura de las formaciones para crear una grieta, que se extiende en direcciones opuestas desde un pozo. Estas aletas de fracturas—la longitud de la fractura—se propagan en un plano preferencial de fracturamiento (PFP, por sus siglas en Inglés) perpendicular a la dirección del esfuerzo horizontal mínimo. Al mantenerse abiertas mediante un apuntalante, estos trayectos conductivos aumentan el radio efectivo del pozo, facilitando un flujo lineal hacia la fractura y hacia el pozo. Para mantener la conductividad de la fractura, se utilizan como apuntalantes, arena revestida de resina o de origen natural y productos sintéticos de bauxita o cerámica de alta resistencia, seleccionados mediante tamizado con mallas que se ajustan a los estándares norteamericanos. 2. Hydraulic Fracturing Survey of Industry Practices. Chicago, Illinois, EUA: Gas Research Institute, 1995. 3. Economides MJ y Nolte KG: Reservoir Stimulation , 3a. edi- ción, West Sussex, Inglaterra: John Wiley & Sons Ltd , 2000.
Durante las dos últimas décadas, ha habido cierta optimización de las estimulaciones de pozos, pero no ha sido suficiente. Incluso en la actualidad, la tendencia es confiar en los tratamientos de fracturamiento que se han desarrollado siempre en la misma forma en un área en particular. Esto significa que el diseño detallado de la estimulación utilizando todos los datos necesarios aún no es una práctica corriente. Además de mejorar la producción de petróleo de los yacimientos marginales, la estimulación de pozos está adquiriendo cada vez mayor importancia debido al creciente interés en el gas natural, que normalmente se encuentra en las zonas de menor permeabilidad. Las formaciones con permeabilidad baja o moderada pueden requerir fracturamiento hidráulico para producir a tasas rentables. Incluso en los yacimientos con mayores permeabilidades, la estimulación es una forma efectiva de mejorar la producción o acelerar la recuperación, especialmente durante períodos de aumento de los precios del petróleo y el gas, o cuando la viabilidad económica de un proyecto exige un rápido retorno de la inversión. La tecnología de la estimulación también se aplica como medida preventiva para evitar o retardar los problemas relacionados con la productividad, como la producción de arena, el movimiento de finos de la formación, y el depósito de incrustaciones y elementos orgánicos.3 Estas aplicaciones son especialmente importantes en áreas marinas, donde los costos de intervención durante la vida útil de un pozo o yacimiento, pueden ser extremadamente altos y, con frecuencia, prohibiti vos. En muchos casos, la estimulación constituye una porción substancial de los costos de terminación de un pozo. Los avances en la estimulación tridimensional (3D) hacen más eficientes la caracterización del yacimiento y el diseño de la estimulación, pero obtener la información para los correspondientes modelos sigue siendo un reto para geólogos, petrofísicos e ingenieros que diseñan los prograOilfield Review
n ó i c c u d o r P
Rendimiento de terminación optimizada
Rendimiento de terminación estándar Tiempo
mas de perforación, terminación o estimulación. Se deben considerar muchas variables y una gran cantidad de datos, algunos de los cuales son esenciales para predecir las posibles tasas de producción, las reservas y los factores de recuperación que se utilizan para determinar estrategias de terminación o est imulación de pozos. La precisión de los modelos petrofísicos y algunas características esenciales del yacimiento, como la permeabilidad, la porosidad, la saturación de fluido, la magnitud y la dirección de las tensiones tectónicas, además de otras propiedades mecánicas de la roca, influyen considerablemente en las decisiones sobre el desarrollo de los campos. M uchos de estos parámetros, incluso aquéllos con gran influencia en los diseños de terminación y estimulación, muy a menudo se basan en correlaciones estándares, promedios, estimaciones e incluso supuestos. En lugar de basarse en conjuntos limi tados de datos, tipifi cación de rocas, experiencias anteriores y prácticas locales, que pueden conducir a imprecisiones, cálculos erróneos y deficiencias en la terminación, los diseños de estimulación optimizados exigen los datos más confiables y completos posible. Las modernas herramientas de evaluación de formaciones permiten la realización de análisis en la localización del pozo y la adquisición de daPrimavera de 2001
tos continuos y de alta resolución a lo largo de las zonas de interés, para cuantificar parámetros importantes del yacimiento y mejorar el modelado predictivo. Estas mediciones directas y el conocimiento de otros datos, como los datos de núcleos continuos (coronas), la presión y la producción, y las pruebas de formaciones, como los tratamientos de mi nifracturas con ayuda del sistema DataFRAC, proporcionan correlaciones para complementar y verificar l os valores inferidos en forma empírica. Las técnicas de interpretación más avanzadas y los formatos innovadores para los datos procesados están marcando el camino para lograr mejores modelos y óptimas estimulaciones, ya que proveen valores que antes eran desconocidos o difíciles de determinar con exactitud, especialmente para los yacimientos heterogéneos y de baja permeabilidad. En algunos casos, este tipo de información det allada ayuda incluso a identificar zonas productivas que de otra forma podrían no considerarse. Para seleccionar y aplicar las mejores tecnologías de estimulación y soluciones de terminación, tanto las empresas operadoras como las compañías de servicios deben utilizar una amplia gama de capacidades y experi encia. La colaboración recíproca es esencial, porque los operadores aportan conocimientos acerca del yacimiento y
experiencia de campo, y los proveedores de servicios integrados ofrecen lo último en tecnología específica y la experiencia adquirida trabajando en una serie de campos y cuencas. Además de mejores resultados de la estimulación y mejor rendimient o del pozo, los productores desean que se les proporcionen servicios oportunos y efectivos en materia de costos. Por esta razón, los servicios de procesamiento de datos y una infraestructura adecuada de manejo del conocimiento resultan indi spensables para un intercambio de datos en tiem po real entre las ubicaciones dispersas de los campos y las ofici nas. La adquisición de conjuntos de datos completos, junto con la información tecnológica (IT, por sus siglas en Inglés) basada en la infraestructura y herramientas de la Red (Web-based), mejora la caracterización de los yacimientos para ayudar a la optimización de las estimulaciones. Con un manejo correcto de los conocimientos, es posible beneficiarse de las experiencias y lecciones de terminaciones de pozos previamente adquiridas. La información se distribuye en forma efi ciente, de manera que los grupos multidisciplinarios pueden trabajar en forma conjunta incluso a grandes distancias, lo que implica un menor tiempo de ejecución para la caracterización del yacimiento. Como resultado de esto, los avances logrados en las 45
Consideraciones geológicas
Comprender modelos geol ó gicos • Evaluar datos para los modelos geol ó gicos • Definir trampas estructurales y estratigr á ficas • Interpretar el ambiente de depositaci ó n •
Consideraciones delyacimiento
Pruebasde pozos
datos de • Dise ñ ar y analizar registros y nú cleos pruebas de incremento de presi ó n • Analizar pozos vecinos • Analizar datos de • Desarrollar modelos de presi ó n y tasas interpretaci ó n locales de flujo • Aplicar tecnolog ía Realizar predicciones • espec í fica de rendimiento • Desarrollar un conjunto de datos de fractura tridimensional • Finalizar la caracterizaci ó n del yacimiento antes del fracturamiento • Analizar
Diseño de la terminacióndepozos
Recomendar intervalo de disparos • Dise ñ ar servicio de minifracturas con el sistema DataFRAC • Optimizar el revestidor y los tubulares • Realizar simulaci ó n del yacimiento • Dise ñ ar la sarta de levantamiento artificial por gas Utilizar nueva tecno• log í a apropiada •
Diseño de la estimulación
Ejecución enel pozo
Evaluación posterioral trabajo
Prueba piloto de fluidos • Asegurar y controlar • Analizar datos postede fracturamiento la calidad riores al tratamiento • Utilizar modelos de in- • Asegurar el cumplimiento • Realizar an á lisis de terpretaci ó n y experien- de los criteri os de dise ñ o datos de producci ó n despu é s del tratacia locales en caracte- • Supervisar la implementa rizaci ó n de yacimientos ci ó n del plan de bombeo miento • Dise ñ ar y analizar • Optimizar el tratamiento Analizar pruebas de • pruebas de presi ó n de fracturamiento diagn ó stico transitoria despu é s del tratamiento Servicios de fracturamiento est á ndar •
Servicios de DISEÑ O-EJECUCI ÓN-EVALUACI ÓN
Soluciones de estimulación optimizada PowerSTIM
Optimización de la estimulación. La metodología PowerSTIM comienza con un conjunto de datos básicos, incorpora consideraciones geológicas y del yacimiento, y desarrolla diseños de estimulación optimizada mediante la adquisición y el procesamiento de conjuntos completos de datos. Una evaluación detallada con posterioridad a la estimulación provee datos para el constante mejoramiento de las terminaciones y estimulaciones de pozos y el desarrollo del campo. En comparación, los servicios de fracturamiento estándar incluyen sólo el diseño de tratamientos con datos básicos, a menudo limitados, y ejecución en el pozo con escasa evaluación posterior al trabajo. No se incluye la adquisición, el procesamiento ni la interpretación de datos adicionales.
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tecnologías de evaluación y fracturamiento de formaciones durante los últim os 20 años, se pueden aplicar en forma más rápida y efi ciente que nunca, y a menudo con un menor costo. La optimización de las estimulaci ones se puede lograr de varias formas, desde una leve modificación de los diseños de fracturamiento hasta la aplicación de nuevas técnicas, o una completa modificación de los esquemas de desarrollo de los campos. En un campo de Egipto, por ejem plo, los costos de desarrollo se redujeron en un 42%, al cambiar un programa de perforación de 23 pozos de relleno por uno de facturamiento hidráulico de 13 pozos. Existe gran potencial para mejorar considerablemente los diseños de terminación, optimizar los tratamientos de estimulación y mejorar la producción. El fracturamiento hidráulico de formaciones más permeables, una técnica probada en Venezuela y Prudhoe Bay, Alaska, EUA, aún no se ha aplicado en otras partes del mundo. El refracturamiento para optimizar la recuperación es otra aplicación de las técnicas de estimulación que es objeto de permanente investigación. Este artículo se centra en la optimización de la estimulación mediante el uso del proceso de estimulación y terminación PowerSTIM a fin de desarrollar modelos específicos para campos o cuencas y aplicar soluciones específicas de terminación de pozos. La base de esta iniciativa es una metodología de ingeniería probada y un flujo
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de trabajo único basado en la infraestructura y aplicaciones de la Red. A través de historias de casos, se ilustra cómo este mét odo aprovecha las oportunidades de estimulación y mejora los resultados financieros, mediante la utilización íntegra de información obtenida durante la perforación, la evaluación, la terminación y la producción de l os pozos.
los equipos de expertos a recopilar, procesar y evaluar la mayor cantidad de información posible acerca de un yacimiento, a fin de optimizar los diseños de estimulación y terminación. La experiencia y las lecciones aprendidas se evalúan e incorporan para cerrar el ciclo de optimización. Un detallado proceso interno de Schlumberger y una herramienta única de intranet que se apoya en la infraestructura y herramientas de la Red, combinan las respuestas Desarrollo de las soluciones correctas Las estimulaciones optimizadas requieren de un suministradas por los datos de registros y pruecambio escalonado en la provisión de servicios de bas de pozos, y por el análisis de núcleos y las evaluación de formaciones, caracterización de pruebas efectuadas en el pozo con diseños de yacimientos, y estimulación y terminación de estimulación para maximizar los beneficios de la pozos. La iniciativa PowerSTIM provee un fl ujo de misma. Los métodos PowerSTIM generan más trabajo y herramientas para un rediseño de las valor que la apli cación de servicios y el procesaterminaciones y los tratamientos de estimulación miento de los resultados en forma separada. En de pozos. Combina las t ecnologías de caracteriza- conjunto, la mejor evaluación de la permeabilición de yacimientos en pozos abiertos y entuba- dad, la porosidad, la saturación de agua, las prodos, de perforación y mediciones, y de piedades mecánicas de la roca, los perfiles de terminación y estimulación, para ofrecer una esfuerzo y el espesor neto, forman la base de nueva visión de los yacimientos. Esta metodología soluciones específicas para el desarrollo de un se centra en l a producción de pozos y el desarro- yacimiento o campo en parti cular. llo del campo, integrando la pericia petrofísica y El fluj o de trabajo PowerSTIM se puede dividir el conocimiento sobre el yacimiento con el diseño, en dos etapas. La primera etapa se centra en algula ejecución y la evaluación (arriba). nos pozos— tres a cinco— de un campo (página El enfoque PowerSTIM se centra en la crea- siguiente, gráfica superior). Con una mayor efición de modelos predictivos específicos de cam- ciencia en la adquisición de datos, un análisis pos o cuencas con el objetivo de proveer detallado y un trabajo conjunto con la compañía recomendaciones oportunas y especiales para operadora, el operador y los expertos de las termi naciones de pozos. Este mét odo ayuda a Schlumberger desarrollan un modelo de yaci-
Oilfield Review
miento que predice pará metros clave y pronostica la producci ó n. Una vez establecido un modelo inicial, el é nfasis se dirige ahora a la identi fi caci ó n de tecnologías para mejorar el rendimient o del pozo. Los geó logos, petrof ísicos e ingenieros de yacimientos o de producció n utilizan este modelo local para hacer recomendaciones sobre terminaci ón y estimulaci ó n para las diversas etapas de la vida productiva de un campo. En la segunda etapa, los geocient í ficos e ingenieros perfeccionan el modelo de yacimiento y los dise ñ os de terminaci ó n para proporcionar r á pidamente soluciones de simulació n integradas para futuros pozos (abajo). En muchos casos, los equipos de trabajo entregan modelos actualizados despué s de horas de haberse concluido la adquisició n de los registros. Este enfoque "en el momento" (es decir, durante el proceso) hace que la metodolog ía PowerSTIM sea una parte integrante de la planificació n de las terminaciones, en lugar de un element o posterior a las mismas. El conocimiento adquirido mediante la obtenci ó n, la interpretaci ó n y el formateo de conjuntos complet os de datos, usando las m á s modernas tecnolog ías de registros, n ú cleos y pruebas de pozos, y las t é cnicas de estimulació n de ú ltima generaci ó n, resultan esenciales para el é xito de estos proyectos. Una de estas tecnolog ías es la resonancia magné tica nuclear (RM N).4 Las sondas de registros, como la herramienta Combinable de Resonancia M agné tica CM R aplican un campo magné tico para excitar los á tomos de hidró geno en las formaciones, luego relajan ese campo magné tico y miden el tiempo que toman los á to mos para su realineaci ó n. Este tiempo de relajaci ó n transversal, T2 de RM N depende del tama ñ o del poro y la porosidad, la cual se relaciona con la permeabilidad. La distribuci ó n de T2 se utiliza como una indicaci ó n de la porosidad y de la permeabili dad. Los poros má s pequeñ os tienen tiempos de relajaci ó n transversal menores, mientras que los poros m á s grandes tienen tiempos de relajaci ó n m á s largos. A partir del an á lisis de laboratorio de muestras de n ú cleos, se ha identifi cado un tiempo de relajaci ó n transversal ú ti l para diferenciar los fl uidos libres de los fl uidos ligados. En el caso de las secuencias t ípicas de areniscas y lutitas, este valor de corte (cutoff) es de 33 mseg. Los poros con un tiempo de relajaci ó n transversal mayor a este valor de corte contienen fl uidos producibles. Las herramientas só nicas, como la Só nica Dipolar DSI excitan las formaciones con ondas ac ú sticas y miden los tiempos de trá nsito compresionales y de cizallamiento (corte) resultantes.5 Los tiempos de tr á nsito se convierten en
Primavera de 2001
PowerSTIM Etapa 1
PozoA
• Datos
y conocimientos locales existentes • Base de datos de fracturamiento • Librerí a de modelos petrof ísicos
PozoB
PozoC
Obtener conjuntos • Obtener nuevos datos completos de datos optimizados • Calibrar datos con valores • Aplicar modelos anteriores de n ú cleos • Calibrar datos con valores de n ú cleos • Desarrollar nuevos modelos • Optimizar dise ñ o de • Revisar los modelos actuales • Base de datos de producci ón • Optimizar dise ñ o de terminació n terminació n • Datos de pozos vecinos • Evaluar soluciones t é cnicas • Base de datos de clientes • Aplicar tecnolog ía innovadora • Conjunto de datos b á sicos • Predecir resultados de producci ó n • Predecir resultados de • Realizar evaluaci ón de producci ó n posterior al trabajo • Realizar evaluaci ó n posterior al trabajo • Ajustar la historia de producci ó n • Ajustar la historia de producci ó n • Perfeccionar los modelos • Perfeccionar los modelos
>
•
Obtener nuevos datos optimizados • Aplicar modelos perfeccionados • Optimizar el modelo de terminaci ó n • Predecir la producci ó n • Verificar los modelos • Realizar evaluaci ó n posterior al trabajo • Perfeccionar los modelos • Aplicar soluciones de estimulació n y terminaci ó n optimizadas •
Caracterización del yacimiento, la primera etapa del proceso PowerSTIM .
Paso1
PowerSTIM Etapa 2
Caracterizaci ó n del yacimiento
Paso2
Diseñ o de la terminaci ó n
• Registros a pozo • Diseño de la • abierto terminaci ó n • Evaluaci ón • Optimizaci ón de la petrof ísica con terminaci ó n • • Evaluaci ó n de la modelos de interpretaci ó n cementaci ó n • ó • ño de los Evaluaci n Dise M odelo espec ífico geol ó gica, disparos de campo o estratigr á fica • Diseñ o de estimula- • yacimiento y estructural ci ó n por fracturaaplicado • Analizar datos miento hidr á ulico en la etapa 1 de pruebas • Propiedades de fracde pozos
Paso3
Ejecuci ó n
Evaluaci ó n
• Pará metros reales • Diagn ó sticos de minifractudel tratamiento ras/DataFRAC • An á lisis de presi ó n Revisar diseñ o de posterior a la • • estimulaci ó n fractura por fractu• Ajustar las propieramiento dades de fracturas • hidrá ulico revisadas Evaluar datos de • Analizar datos de contraflujo de producci ó n poste• las fracturas riores al trata miento • Realizar evaluaci ó n turas anticipadas por parte del • Predicci ón de la producci ó n • • Recomendaci ón t é cnica equipo PowerSTIM
Resumen y recomendaciones Recomendaciones para futuro desarrollo Plan de acci ó n Actualizar la base de datos Dise ñ o y evaluaci ó n de todo el ciclo en cada pozo Revisar los modelos y la base de datos Aplicar soluciones optimizadas al pozo siguiente
Optimización de las soluciones de estimulación y terminación, la segunda etapa del proceso PowerSTIM.
>
4. Allen D, Crary S, Freedman B, Andreani M, Klopf W, Badry R, Flaum C, Kenyon B, Kleinberg R, Gossenberg P, Horkowitz J , Logan D, Singer J y White J : "How to Use Borehole Nuclear Magnetic Resonance," Oilfield Review 9, no. 2 (Verano de 1997): 34-57. Allen D, FlaumC, Ramakrishnan TS, Bedford J , Castelijns K, Fairhurst D, Gubelin G, Heaton N, Cao Minh C, Norville MA,
Seim MR, Pritchard T y Ramamoorthy R: "Tendencias en registros de RMN," Oilfield Review 12, no. 3 (Invierno de 2001): 2-21. 5. Brie A, Endo T, Hoyle D, Codazzi D, Esmersoy C, Hsu K, Denoo S, Mueller MC, Plona T, Shenoy y Sinha B: "New Directions in Sonic Logging," Oilfield Review 10, no. 1 (Primavera de 1998): 40-55.
47
propiedades mecá nicas de la roca, como el m ó dulo de cizallamiento, el m ó dulo de elasticidad de Young y la relaci ó n de Poisson.6 Estos par á metros inf eridos se pueden mejorar aú n m á s, mediante la correlaci ó n con mediciones directas efectuadas sobre nú cleos o con pruebas de formaciones. Tambi é n se pueden medir datos só ni cos radiales, o azimutales, para inferir la direcció n del plano preferencial de fracturamie nto (PFP, por sus si glas e n Ingl é s). Estos datos sirven para asegurar el drenaje del yacimiento mediant e un emplazamient o correcto del pozo. La herramienta de Im á genes Microel é ctricas de Cobertura Total FMI se utiliza para identi fi car fallas, fracturas naturales, porosidad secundaria y fracturas inducidas en los pozos. Si estas ú ltimas se encuentran presentes y son evidentes en los registros FMI, se producen en forma perpendicular a la direcci ó n del esfuerzo principal y ayudan a confi rmar los datos del registro DSI. Estas modernas t ecnologías de registros só ni cos y de RMN, combinadas con el aná lisis de n ú cleos o las pruebas de f ormaciones y pruebas de producció n del pozo, permiten una caracterizaci ó n m á s precisa del yacimiento, lo cual contribuye a una mejor simulació n y a un adecuado dise ñ o de la fractura. Los programas de dise ñ o, como el modelo tridimensional FracCADE, predicen la geometr ía de las fracturas inducidas hidrá uEconomí a marginal
Longitud de la fractura
licamente (altura, longitud y ancho) mediante el uso de par á metros de la formació n, tales como el m ó dulo de cizallamiento, el m ó dulo de elasticidad de Young, la relaci ó n de Poisson, la permeabilidad, el esfuerzo de sobrecarga y la presi ó n. Se han desarrollado varias herramientas nuevas para ayudar a asociar la evaluaci ó n de formaciones, y el an á lisis petrof ísico y de producció n, con los dise ñ os de estimulaci ó n y terminaci ón. Por ejemplo, el programa ZoneAID es una rutina ú nica que analiza las zonas del intervalo de interés, una por una, para identi fi car y evaluar zonas individuales en una formació n con varias capas. Esta herramienta de an álisis es un nexo esencial entre los datos de evaluaci ó n de la formaci ó n y el programa FracCADE. El programa FracVIZ es una herramienta de visualizaci ó n para entender mejor la geometría, la orientaci ón y las barreras de contenci ón de las fracturas, as í como también su relaci ón con el tama ñ o del yacimiento. El análisis de los datos de producción con la herramienta de Interpretaci ón de Datos de Producci ó n despu és del Fracturamiento PROFIT determina la longitud y conductividad de la fractura y la permeabilidad efectiva de las formaciones estimuladas sin cerrar los pozos para el análisis. El programa PSPLITR usa los datos de registros de producci ó n para asignar correctamente la producció n a cada intervalo compl etado, y asegu-
Conductividad de la fractura
Terminaci ón natural
30
25 Punto de núcleo % , o e l c ú n e d d a d i s o r o P
20
15
10
5
0 0.0001
0.001
0.01
0.1
1.0
10.0
100.0
1000.0
Permeabilidad de núcleo, mD
Efecto de la permeabilidad en las decisiones de terminación y estimulación. Las formaciones tienen diferentes requisitos para una estimulación óptima. Para las permeabilidades más bajas, la economía es marginal. Para las permeabilidades levemente mayores, la longitud de la fractura se convierte en el parámetro esencial de diseño. Para permeabilidades aún mayores, la conductividad de la fractura es la característica dominante. Es posible que las formaciones de permeabilidad más alta no necesiten tratamiento de estimulación alguno.
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rar una an á lisis cuantitativo para calcular la producció n en forma con fi able y evaluar las caracter í sticas de la fractura en yacimientos de m ú ltiples zonas que producen en forma simult á nea. La productividad del pozo se eval ú a mediante el aná lisis NODAL, una t é cnica que considera los disparos, los tubulares y las instalaciones de superfi cie, mediante el tratamiento de cada interfaz de presió n como un nodo con varias variables.7 Estas herramientas y t é cnicas se combinan en el entorno PowerSTIM para generar soluciones innovadoras.
Predicción de la permeabilidad La permeabilidad infl uye en las decisiones de terminació n de pozos y es un factor clave en los dise ñ os ó ptimos de tratamientos de fracturamiento. Es posible que las formaciones de alta permeabilidad no necesiten estimulació n para lograr una mayor productividad, mientras que las zonas de baja permeabil idad pueden requerir tratamientos masivos de fracturamiento hidrá ulico (abajo). Sin embargo, es important e recordar que la estimulació n de formaciones de alta permeabilidad es aú n una opci ó n viable cuando la producció n de arena y los movimientos de fi nos de la formaci ó n constituyen tem as de preocupació n. Los m é todos tradicionales para medir o calcular la permeabilidad no siempre proveen valores representativos y pueden ser costosos, lentos o riesgosos. Las muestras de nú cleos proporcionan informaci ó n valiosa para llenar los vacíos, pero muestran una porci ó n estad ísticamente peque ñ a de la zona de interé s. Las pruebas de incremento de presi ó n y el ajuste de la historia de producci ó n proporcionan la permeabilidad promedio de las zonas abiertas al fl ujo, pero no suministran informació n acerca de las formaciones o lutitas adyacentes. En algunos casos, podría ser necesario estimular los int ervalos productivos primero, só lo para que fl uyan y se los pueda probar. Para mejorar las terminaciones en la formaci ó n Lobo en el sur de Texas, EUA, Conoco consideró otros m é todos para obtener datos de permeabilidad confiables.8 Las mediciones precisas de la permeabilidad de las capas individuales en secciones con m ú ltiples zonas productivas son esenciales para predecir la geometr ía de las fracturas, seleccionar los sistemas de tratami ento (apuntalantes y fluidos) y determinar los pará metros de ejecuci ó n del trabajo (tasas de bombeo y presiones). Anteriormente, el grupo de activos de la formaci ó n Lobo obtuvo valores de permeabilidad de los datos de incremento de presi ó n y de los
Oilfield Review
n ú cleos laterales (muestras de pared, testigos laterales), sobre la base de dat os de registros y correlaciones est á ndares de permeabilidad. Varias compa ñí as ofrecen servicios de registros de permeabilidad, de modo que una opció n era desarrollar un m é todo para calcular la permeabilidad a partir de registros continuos de herramientas operadas a cable. Para evaluar esta opci ó n, se realizaron registros CM R en pozos donde los datos de permeabilidad t ambié n se obtuvieron en nú cleos lateral es. Este proyecto gener ó elementos esenciales para que un equipo integrado de geocient ífi cos e ingenieros pudiera abordar la optimizaci ó n de la estimulaci ó n de un yacimiento con una permeabilidad variable mediante la aplicació n del proceso Pow erSTIM . La permeabilidad, el perfi l de esfuerzos y el espesor neto son par á metros esenciales del yacimiento. Los objetivos de esta evaluació n eran calibrar los datos de permeabilidad de registros y de nú cleos, de manera de crear un modelo local confi able para predecir la permeabilidad, cuanti fi car los per fi les de esfuerzo del yacimiento e identi fi car el espesor neto, especialment e en las zonas de baja permeabili dad. El modelo debía ser vá lido para la formaci ó n Lobo y capaz de proveer datos en tiempo real. El programa de registros defi nitivo debía ser m á s efectivo en materia de costos que otros m é todos de obtenci ó n de datos de permeabilidad. La evaluaci ó n inicial comprendió tres pozos. El programa de registros para el primer pozo incluy ó la herramienta de Inducci ó n de Arreglo AIT, el registro de Lito-Densidad, los datos del registro de Neutr ó n Compensado CNL y un registro de rayos gamma para correlaci ó n. Se recomendaron otros registros adicionales para obtener mediciones de permeabilidad, identifi car el espesor neto y construir perfi les de esfuerzos para ingresarlos al programa de dise ñ o FracCADE. Se utilizó la herramienta CM R para determinar la distribuci ón del tama ño de los poros y su relaci ón con la permeabilidad. La herramienta de Espectrometría de Captura Elemental ECS ayud ó a determinar el tipo de arcilla y f acilitó el análisis petrof ísico adicional . Los núcleos laterales obtenidos con el Cortador de N úcleos Laterales M SCT permitieron calibrar las mediciones del registro CMR. Para representar mejor las condiciones en siti o, las permeabilidades de núcleos fueron corregidas por los efectos de la presi ó n neta de sobrecarga. El equipo Pow erSTIM se basó en los resultados del Aná lisis Elemental de Registros ELAN y en los datos del registro DSI para obtener las propiedades mecá nicas de las rocas y los perfi -
Primavera de 2001
Porosidad
Fluido libre
Permeabilidad CMR, mD
Porosidad de densidad
Permeabilidad de núcleos laterales corregida por sobrecarga neta
Porosidad neutrón 0.3
vol/vol
0.0
Porosidad de densidad 0.3
vol/vol
0.0 0.3
Porosidad total CMR 0.3
vol/vol Cruce
vol/vol
0.0 Ecuación de seudopermeabilidad
Fluido ligado CMR 0.0 0.3
vol/vol
0.0
Fluido libre CMR
0.002 en base a la porosidad
20.0
Ecuación de Timur-Coates 0.002
estándar
20.0
Valores iniciales de la permeabilidad de registros versus valores de núcleos laterales de la formación Lobo. En el Carril 3, se muestran las permeabilidades calculadas a partir de los datos de la herramienta Combinable de Resonancia Magnética CMR mediante la ecuación de Timur-Coates estándar, con exponentes típicos del sur de Texas basados en la experiencia, y un valor de corte de 33 mseg para T 2 (curva a trazos púrpura). Estos valores no coincidieron con las permeabilidades de núcleos laterales (Carril 3, puntos púrpura) en el primer pozo del estudio de caracterización de la formación Lobo. La correlación fue aceptable en algunas zonas, pero no en otras.
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les de esfuerzos. Los disparos se efectuaron con cargas PowerJet de alta penetraci ó n, con el objetivo de asegurar una buena comunicació n entre el pozo y la formaci ó n. 9 Durante las operaciones de disparo, se obtuvieron las presiones de fondo. Adem á s, se evaluaron los mejores m é todos disponibles para ajustar la permeabilidad CMR con los datos de n ú cleos. Inicialmente, la permeabilidad se calculó usando la ecuaci ó n est ándar de permeabilidad de Timur-Coates, con un valor de corte de 33 mseg para T2 en areniscas, y exponentes de la ecuación basados en datos experimentales del sur de Texas. En las zonas de gas, sin embargo, la porosidad CM R puede ser pesimist a. Tanto las predicci ones de permeabilidad CM R como las relaciones entre permeabilidad y porosidad convencionales, arrojaron resultados mezclados al compararse con valores de n úcleos (arriba). El equipo del proyecto Lobo recomendó extraer m á s n úcleos para obtener un mejor referencial de la permeabilidad para la correlació n, pero las condiciones del pozo impidieron obtener los datos adecuados en el segundo pozo.
6. El módulo de cizallamiento es una constante de los materiales elásticos; es la relación entre el esfuerzo de corte y la deformación por corte. El módulo de elasticidad de Young es también una constante de los materiales elásticos; es la relación entre el esfuerzo longitudinal y la deformación longitudinal. La relación de Poisson es otra constante elástica que indica la relación entre las deformaciones latitudinal y longitudinal, o una medición de la compresibilidad del material perpendicular a la dirección del esfuerzo aplicado. Esta relación se puede expresar en términos de propiedades medidas, incluidas las velocidades de las ondas compresional y de cizallamiento. 7. Bartz S, Mach J M, Saeedi J , Haskell J , Manrique J , Mukherjee H, Olsen T, Opsal S, Proano E, Semmelbeck M, Spalding G y Spath J : "Lets Get the Most Out of Existing Wells," Oilfield Review 9, no. 4 (Invierno de 1997): 2-21. 8. Kerchner S, Kaiser B, Donovan M y Villereal R: "Development of a Continuous Permeability Measurement Utilizing Wireline Logging Methods and the Resulting Impact on Completion Design and Post Completion Análisis," artículo de la SPE 63259, presentado en la Conferencia y Exhibición Técnica Anual de la SPE, Dallas, Texas, EUA, Octubre 1-4, 2000. 9. Behrmann L Brooks J E, Farrant S, Fayard A, Venkitaraman A, Brown A, Michel C, Noordermeer A, Smith P y Underdown D: "Técnicas de diseño de los disparos para optimizar la productividad," Oilfield Review 12, no. 1 (Verano de 2000): 54-79.
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Porosidad
Fluido libre
Permeabilidad CMR, mD Permeabilidad de núcleos laterales corregida por sobrecarga neta
Porosidad neutrón 0.3
vol/vol
0.0
Porosidad de densidad 0.3
vol/vol Porosidad total CMR
0.3
vol/vol Cruce
Ecuación de Timur-Coates corregida
Porosidad de densidad 0.0 0.3
vol/vol
0.0 0.002
Fluido ligado CMR 0.0 0.3
vol/vol
0.0
Fluido libre CMR
por sobrecarga neta
20.0
Perfeccionamiento de datos de permeabilidad derivados de registros versus valores de núcleos laterales de la formación Lobo. Se obtuvieron más núcleos laterales en el tercer pozo de este estudio para probar y perfeccionar el modelo de permeabilidad (puntos púrpura). La ecuación de TimurCoates estándar tampoco resultó en este pozo (curva púrpura de rayas). Las correcciones por los efectos de sobrecarga neta mejoraron las predicciones de permeabilidad CMR en la zona inferior, pero no en las otras dos zonas (curva verde). Una versión de la ecuación de Timur-Coates para yacimientos de baja permeabilidad coincidió con los valores de permeabilidad de núcleos en los intervalos superior e intermedio, pero subestimaron los valores en la zona inferior (curva negra).
Ecuación de Timur-Coates 0.002 para baja permeabilidad
>
20.0
Ecuación de Timur-Coates 0.002
estándar
Porosidad
20.0
Fluido libre
Permeabilidad CMR, mD
Porosidad de densidad
Permeabilidad de núcleos laterales corregida por sobrecarga neta
Porosidad neutrón 0.3
vol/vol
0.0
Porosidad de densidad 0.3
vol/vol
0.0 0.3
Porosidad total CMR 0.3
vol/vol Cruce
Optimización de la permeabilidad de registros versus los valores de núcleos laterales de la formación Lobo. Mediante una ecuación de TimurCoates especialmente modificada para la formación Lobo, con exponentes proporcionados por el Centro de Investigaciones Doll de Schlumberger, se obtuvo una mejor correlación entre los valores de registros y de núcleos de la permeabilidad de la formación Lobo (curva roja) a lo largo de todo el tercer pozo. >
vol/vol
0.0
Fluido ligado CMR 0.0 0.3
vol/vol
Ecuación de Timur-Coates espec í fica 0.0
0.002 para la formaci ón Lobo
20.0
Ecuación de Timur-Coates
Fluido libre CMR
0.002
estándar
20.0
La porosidad y la permeabilidad no correlacionan
Alta porosidad
Alta porosidad
Baja porosidad
50
Oilfield Review
Porosidad
Fluido libre
Permeabilidad CMR, mD
Porosidad de densidad
Permeabilidad de núcleos laterales corregida por sobrecarga neta
Porosidad neutrón 0.3
vol/vol
0.0
Porosidad de densidad 0.3
vol/vol
0.0 0.3
Porosidad total CMR 0.3
vol/vol Cruce
vol/vol
0.0 Ecuación de Timur-Coates especí fica
Fluido ligado CMR 0.0 0.3
vol/vol Fluido libre CMR
0.0
0.002 para la formaci ón Lobo
20.0
Ecuación de Timur-Coates 0.002
estándar
20.0
Validación de la permeabilidad de registros optimizada versus los valores de núcleos laterales de la formación Lobo. En el Carril 3, se muestran los datos de registros del primer pozo de este proyecto, reprocesados usando la ecuación específica para la formación Lobo para validar el modelo de permeabilidad (curva roja). Excepto por un punto de núcleos cercano al fondo de la sección de registro, la nueva expresión resultó en un ajuste mucho mayor entre las permeabilidades del CMR y las de núcleos laterales (puntos púrpura).
>
Otros núcleos obtenidos en un tercer pozo permitieron probar y perfeccionar varios modelos de permeabilidad. La ecuación de Timur-Coates est ándar tampoco dio resultado en este pozo. La correlación entre las permeabilidades derivadas del regist ro CM R y los valores de núcleos fue mejor en la zona inferior que en las zonas superior e intermedia (página anterior, arriba). Después de la correcci ón por la sobrecarga neta, las correlaciones de la ecuaci ón de Timur-Coates modi fi cada para yacimientos de baja permeabilidad resultaron alentadoras, pero aún no aceptables. Estos nuevos datos se utilizaron para adaptar la ecuaci ón de Timur-Coates específi camente a la formaci ón Lobo. Se desarroll ó una ecuaci ón de permeabilidad CMR modifi cada, utilizando una ecuación
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de Timur-Coates con exponentes proporcionados por el Centro de Investigaciones Doll de Schlumberger, Ridgefi eld (SDR, por sus siglas en Ingl é s), Connecticut, EUA. Se utilizó la porosidad efectiva derivada de los resultados del procesamiento ELAN en lugar de la porosidad CM R corregida por gas, porque aquella se corrigió por el gas, por arcillosidad y por invasión. Con un valor de corte de 90 mseg para T2 para aprovechar las características de invasión del lodo a base de aceite en la formaci ón Lobo, se perfeccionó la relación entre el volumen de fl uido libre (FFV, por sus siglas en Ingl és) y el volumen de fl uido ligado (BFV, por sus siglas en Ingl és). Las permeabilidades calculadas con esta ecuación modi fi cada concuerdan bastante bien con los valores de núcleos en todo el pozo (página anterior, abajo).
Conoco estaba preocupado de que, dependiendo de la litolog ía, la herramienta CM R requiriera una permanente calibració n para proveer permeabilidades precisas del yacimiento. Se realizaron mediciones de laboratorio de T2 , permeabilidad y porosidad en nú cleos de la formaci ó n Lobo de varios campos para determinar si é ste era el caso. Para una mej or verifi cació n, se reprocesaron los datos del registro CMR del primer pozo con la expresi ó n de permeabilidad modi fi cada (arriba). Los resultados positivos dieron a Conoco la con fi anza para eliminar los n ú cleos laterales del programa de regist ros en el á rea de estudio.
51
El espesor neto es igual a 42 pies usando criterios de corte de porosidad de 12% , saturaci ó n de agua de 70%, y volumen de lutitas de 50% Rayos gamma
Espesor neto
Resistividad Volumen de arcilla Porosidad efectiva
Resistividad aparente del agua Volumen de gas
Porosidad neutr ó n
Porosidad de densidad
Porosidad 0.5 0
u.p.
El espesor neto es igual a 65 pies usando el modelo ELAN con los regist ros CMR y ECS
0
Rayos gamma
Permeabilidad
API
mD
200 10 Porosidad de densidad
Permeabilidad
Porosidad efectiva 0.001 0.2
u.p.
Agua irreductible
Porosidad efectiva
Porosidad neutr ó n Volumen de gas
Volumen 0 0
Comparación de los análisis de espesor neto. El análisis estándar de registros de pozos QLA, usando criterios estándares—porosidad superior al 12%, saturación del agua inferior al 70% y volumen de lutitas inferior al 50%— permitió identificar un espesor neto de 42pies [13m]. Con los mismos criterios, los resultados del procesamiento ELAN arrojaron 50% más de espesor, o 65 pies [20m], pero con los volúmenes de lutitas obtenidos de la herramienta de Espectrometría de Captura Elemental ECS. >
%
100 Agua ligada a la arcilla
llita
Cuarzo
Calcita
Indicador de lutitas del modelo original
Clorita
Tambié n mejoraron los c á lculos del espesor neto (arriba). El an á lisis est á ndar de registros de pozos QLA, utilizando tres criterios — porosidad superior al 12%, saturació n de agua inferior al 70% y volumen de lutitas inferior al 50% — permiti ó identi fi car una zona productiva de 42 pies [13 m]. Los resultados del procesamiento ELAN utilizando los mismos criterios, mostraron un 50% m á s de espesor neto, o 65 pies [20 m]. El aumento se debi ó al c á lculo de diferentes porosidades y vol ú menes de arcillas basado en datos adicionales de los registros ECS y CM R.
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Se han terminado otros pozos usando la permeabilidad del regist ro CMR. Luego de la caracterizaci ó n del yacimiento y a partir del modelo espec í fico para la formaci ó n Lobo, Conoco y Schlumberger utilizaron predicciones m á s precisas y coherentes de la permeabili dad, la saturaci ó n de fluido, el espesor neto y el esfuerzo para dise ñ ar estimulaciones de fracturas optimizadas que redujeron los costos de terminaci ó n de pozos y aumentaron considerablemente la producció n de gas.
Caracterización interactiva del yacimiento El enfoque PowerSTIM aplica los mejores recursos disponibles para com prender los pozos, los campos y las cuencas, y presenta recomendaciones específi cas en un formato de f á cil comprensi ó n y t é cnicamente só lido. Se construye un registro global, o montaje de datos, para divulgar la evaluaci ó n de la formaci ó n, el an á lisis del pozo, la caracterizació n del yacimiento y la terminaci ó n del pozo o los dise ñ os de estimulaci ó n, junto con los pron ó sticos de producció n, los resultados y las
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Herramienta de intranet PowerSTIM. Todo el montaje PowerSTIM está construido dinámicamente en el escritorio de la PC para proveer soluciones integradas "en el momento" para proyectos en curso. >
evaluaciones posteriores al tratamiento (derecha). Esta copia impresa tangible encierra el valor inherente a una metodolog ía int angible. Para el operador, este montaje de la vida del pozo es una referencia de un valor incalculable para obtener r á pidamente informaci ó n acerca del pozo. El montaje PowerSTIM contiene informaci ó n detalla da sobre la caracterizació n y la terminaci ó n del pozo en un modo conti nuo. La cubierta muestra datos del emplazamiento del pozo e importante informaci ó n de apoyo. En su interior, una secci ó n de datos de registros de lodo o registros adquiridos a pozo abierto, de aná lisis de n ú cleos y de otros datos de pruebas, identi fi ca las zonas de interé s. Un esquema del pozo muestra el diseñ o de la terminaci ó n y los disparos. Otras secciones presentan diseñ os de estimulaci ó n, an á lisis de productividad, registros de producci ó n y datos reales de producci ó n. A medida que avanza un proyecto, el equipo PowerSTIM actualiza el montaje, que se puede utilizar má s tarde para evaluar futuras terminaciones de pozos. Una herramienta de intranet basada en la infraestructura y herramientas de la Red ofrece un marco de colaboraci ó n recíproca entre las diversas disciplinas t é cnicas, así como tambi é n entre el operador, Schlumberger y otros proveedores. Comenzando con una presentaci ó n de todo el montaje, los miembros del equipo pueden ampliar cualquier á rea del montaje para obtener una vista m á s detallada (arriba). Esta herramienta es parte del distribuidor (hub) de Internet interno de Schlumberger, un sitio de la Red al cual s ó lo puede ingresar personal autorizado de Schlumberger. Los equipos PowerSTIM pueden utilizar la herramienta de
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Descriptive header
Reservoir Characterization
Completion Design
Executio n Fracture Summary design
Consideraciones Consideraciones Pruebas de pozo geológicas del yacimiento
Diseño de terminación
Caracterización del yacimiento
Diseño de estimulación
Cabezal descriptivo
Diseño de terminación
Diseño de estimulación
Ejecución del Evaluación trabajo en el pozo posterior al trabajo
Ejecución del Evaluación trabajo en el pozo posterior al trabajo
Resumen
Montaje PowerSTIM. El montaje PowerSTIM es un extenso informe en papel, similar a un registro de pozo, que documenta a fondo y muestra completamente datos relevantes del pozo e interpretaciones de varias fuentes.
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intranet en cualquier momento y desde cualquier lugar del mundo con una conexió n a Internet . Por ejemplo, un centro de productos que proporciona soporte, o un miembro del equipo en una o fi cina en Houston, pueden obtener en s ó lo minutos la informaci ó n ingresada por otro miembro del equipo que se encuentra trabajan do en un campo del M edio Oriente.
La herramienta de intranet PowerSTIM permite una rá pida integraci ó n de conocimientos desde varias fuentes dispersas para permitir un trabajo de equipo m á s rá pido, m á s f á cil y m á s e fi ciente. Los datos del proyecto ingresados por ingenieros, se incorporan autom á ticamente al montaje Pow erSTIM , que se crea en una fracció n del tiempo que tomaría a cada ingeniero só lo
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manipular e imprimir diversos componentes por separado. Un montaje se completa pr á cticamente con la misma rapidez con que se recopilan todos los datos. De hecho, se han entregado recomendaciones sobre terminaciones de pozos, incluso antes de que los equipos de adquisició n de registros dejen la localizació n del pozo. Un proyecto de optimizaci ó n de la estimulaci ó n comienza cuando un gerente de proyecto, o coordinador, selecciona expertos de t odo el mundo, a quienes se les notifi ca por correo electr ónico y se les asignan tareas espec ífi cas. Los equipos PowerSTIM deben incluir petrof ísicos, ingenieros de yacimientos y de producció n, y dise ñ adores de estimulaci ó n. Este equipo debe incorporarse lo antes posible al proceso de diseñ o de la perforaci ó n y la terminaci ón. Por lo general, los proyectos que cuentan con un equipo Pow erSTIM durante las etapas de plani fi caci ó n son muy exitosos. Una vez que se recopilan y analizan los dat os, el equipo PowerSTIM diseñ a una terminaci ó n específi ca basada en la caracterizaci ó n m á s e fi ciente del yacimiento. Nuevamente, gracias a la herramienta de intranet, estas iniciativas se pueden producir a millas de distancia de la fuente de datos. Los diseñ os y resultados de las terminaciones de pozos se pueden recopilar e incorporar al montaje, de modo que todo el historial de un tra-
tamiento de estimulaci ón est é en un solo documento. En la ejecuci ó n de simulaciones de Monte Carlo y simulaciones econó micas para pará metros de pozos críticos tambi é n se considera el riesgo.10 Desde el inicio de un proyecto nuevo hasta el an á lisis posterior a la terminaci ó n y la estimulació n, la herramienta de intranet crea esencialmente una oficina virtual para los proyectos de optimizació n de la estimulaci ó n. Miembros del equipo situados a cientos o miles de millas de distancia interactú an e intercambian datos en forma efi ciente y efectiva para proveer soluciones de terminació n y estimulaci ó n "en l ínea" y "a tiempo," de modo de satisfacer las necesidades del cliente. Se obtiene un registro total y completo, tal como si los miembros del equipo hubieran trabajado f ísicamente juntos en un mismo lugar. El fl ujo de trabajo PowerSTIM que utiliza la intranet es un excelente ejemplo de có mo se implementan soluciones verdaderamente integradas, al recurrir a los conocimientos t é cnicos a nivel mundial, a una tecnología hecha a la medida, y a sistemas de manejo del conocimiento con una tecnología de la informaci ó n de ú ltima generaci ó n. Un aporte clave de este fl ujo de trabajo es la entrega r á pida de recomendaciones sobre terminaciones de pozos. Las aplicaciones
Fluido ligado Porosidad de densidad 0.3 pies3 / pi es 3 SP
0
Porosidad total CMR Permeabilidad
0.3 pies3 / pi es 3
Distribució n de T2
0
Valor de corte Permeabilidad de MD Rayos gamma Fluido libre CM R de T 2 =33 mseg Timur-Coates 1:120 pies 0 API 150 0.001 mD 10 0.3 pies3 / pi es 3 0 0.3 3000 X150
Disparos X160
X170
4 mD
X180
Permeabilidad de resonancia magnética nuclear (RMN). El registro de la herramienta Combinable de Resonancia Magnética CMR confirmó una interpretación del registro de potencial espontáneo que indicaba una secuencia de arenisca granodecreciente, con la zona de mayor permeabilidad—4mD— en el fondo. Si los disparos se hubieran emplazado en los 6 pies [1.8 m] superiores, como se había planificado originalmente, la producción inicial habría sido baja, y se habría efectuado un tratamiento de estimulación innecesario.
>
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de la metodolog ía y herramientas PowerSTIM para el reconocimiento y la selecci ó n de pozos candidatos a una estimulació n incluyen: • optimizar la rentabilidad en yacimientos heterog éneos con condiciones variables • mejorar el rendimiento de los campos marginales • superar problemas o fallas de terminaciones en á reas donde otros est á n obteniendo buenos resultados • redise ñ ar las terminaciones para mantener o superar la producci ó n hist ó rica a costos menores, iguales o mayores, pero econó micamente justi fi cables.
Mejoramientodeundesarrollo marginal Kerns Oil and Gas Inc., en San Antonio, Texas, utilizó la metodología PowerSTIM para optimizar terminaciones de pozos en las formaciones Olmos y San M iguel, en el sur de Texas. Los campos Catarina S.W. y Dos Hermanos producen gas de dichas formaciones, las cuales son de baja permeabilidad. 11 Los pozos en estos campos se perforan y completan para producir desde una o ambas formaciones. El mejoramiento de los resultados de las estimulaciones podría justi fi car un desarrollo adicional de esta á rea marginal, pero es dif ícil obtener datos de permeabilidad para evaluar las zonas productivas y diseñ ar los tratamientos de fracturas. En esta regi ón, la formaci ó n Olmos consta de areniscas individuales de 5 a 50 pies [1.5 a 15 m] de espesor, distribuidas a lo l argo de un intervalo de varios cientos de pies. Muchas areniscas individuales no producirá n en forma natural y es necesario asumir los valores de permeabilidad, lo que conduce a errores de c álculo de la pé rdida de fl uido hacia la formaci ó n. Las permeabilidades publicadas para las arenas laminadas de la formaci ó n Olmos fl uct ú an entre 0.07 y 10 mD, con una variaci ó n basada en la experiencia local que va de 0.04 mD a varios mili darcies. La formació n Olmos tiene una baja resistencia a l a compresió n y las lutitas se fracturan tan f á cilmente como las areniscas. Los valores del m ódulo de elasticidad de Young de la formaci ó n Olmos en otro campo fl uct ú an entre 1.7 y 2.0 millones de lpc [12 a 14 KM pa]. En la zona donde opera Kerns, la resistencia mecá nica calculada a partir de los datos del registro DSI indica que el m ó dulo de elasticidad de Young es de 1.2 a 4.8 millones de lpc [8 a 33 KM Pa]. En las areniscas de la formació n San Miguel, la permeabilidad varía de 0.1 a 33 mD. Para mejorar l as t é cnicas de terminaci ó n y el rendimiento de los pozos, un equipo PowerSTIM estudi ó varios pozos y modi fi có las t é cnicas de terminació n. El primer camb io fue con respecto a
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los disparos: se reemplazaron las cargas estándares por cargas UltraJet de alto rendimiento para aumentar la penetración en la formación. Luego, se incorporaron las mediciones de porosidad y permeabilidad de los registros CMR y las propiedades mecánicas de los registros DSI para mejorar la selección de los pozos candidatos a estimulación. El equipo empleó la permeabilidad derivada del registro CMR para determinar las pérdidas de fluidos y diseñar las estimulaciones por fracturamiento hidráulico. De los registros DSI, se obtuvieron dat os precisos de velocidades compresionales y de cizallamiento para inferir el módulo de elasticidad de Young y la relación de Poisson. Las imágenes de microresistividad del registro FMI ayudaron a determinar las pérdidas de fluido de fracturamiento y el emplazamiento de los pozos, al identificar los planos de fallas y la orientación del plano preferencial de fracturamiento (PFP). El costo de las operaciones de disparo por pozo aumentó $4000.00 y los costos de estimulación aumentaron $20,000.00, pero la producción inicial aume ntó de alrededor de 400 a 1000 Mpc/D [11,500 a 29,000 m 3 / d]. En el prim er pozo se compararon las permeabilidades derivadas del registro CMR con la producción estimada del pozo (página anterior). En la zona de interés cuya porosidad es de 17% y su resistividad es de 10 ohm-m, se calculó una saturación de agua del 52% . El M ultiprobador de Formaciones RFT indicó una permeabilidad de 0.05 mD en la parte superior de esta zona; la parte inferior no se probó. A partir de los datos del registro CMR, una ecuación de permeabili dad de Timur-Coates modifi cada arro jó una perm eabi lidad de 4 mD para los 3 pies [0.9 m] inferiores de esta sección. La distribución de T2 respaldó una interpretación que sugería secuencia de arenisca granodecreciente. Los 3 pies al fondo de l a arena resultaron ser los más permeables. Las curvas de neutrón y densidad indicaron una porosidad considerable, pero los datos se consideraron dudosos porque la sección de registro corresponde a una zona de lignito y de secciones derrumbadas del pozo. Sin embargo, los tiempos de decaimient o tardíos no se debieron a las condiciones del pozo, de modo que se decidió probar la sección inf erior. En este pozo se efect uaron disparos sobre un intervalo de 10 pies [3 m] que, según los datos del registro de rayos gamma, correspondían a una arenisca. El análi sis NODAL para un espesor neto de 3 pies y una permeabilidad de 4mD, arrojó un pronóstico de producción de 600 Mpc/D [17,000 m 3 / d]. La producci ón real fue de 700 M pc/ D [20,000 m 3 / d] sin estim ulaci ón; una concordanci a razonable. La permeabili dad derivada del registro CMR ayudó a identificar una sección que podría no haber sido considerada. El intervalo de termi-
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Registro CMR y registro de densidad para dos areniscas de la formación Olmos. Una interpretación utilizando solamente la porosidad de densidad indicó que la arena inferior era la más atractiva. Sin embargo, la mayor permeabilidad en la zona superior correlaciona con los tiempos prolongados de relajación transversal en la distribución de T2 de RMN (arriba). Los resultados de producción confirman esta interpretación del registro CMR. La zona inferior fue taponada después de las operaciones de disparo y estimulación sin éxito (abajo). La zona superior se completó con éxito. Una interpretación basada solamente en la porosidad de densidad indicó que la arena inferior era la zona más atractiva para la producción, lo cual resultó ser una conclusión errónea.
>
Estimulado y enproducción
Fluido ligado
Resistividad menor a 12 ohm-m Porosidad de densidad menor al 12%
Porosidad de densidad 0.3 pies 3 / pies 3
0
Porosidad total CM R Distribuci ó n de T2
Permeabilidad
0.3 pies 3 / pies 3 0 Valor de corte de Permeabilidad de MD Fluido libre CMR Rayos gamma T2 = 33 mseg Timur-Coates 1:120 3 3 pies 0 API 150 0.001 mD 10 0.3 pies / pies 0 0.3 3000 X820
10 u.p.
X830 0.1 mD X840
X850
Estimulado ytaponado
Fluido ligado
Resistividad mayor a 12 ohm-m Porosidad de densidad mayor al 12% Permeabilidad
Porosidad de densidad 0.3 pies 3 / pies 3
0
Porosidad total CM R Distribuci ó n de T2 0.3 pies 3 / pies 3
0 Valor de corte de Permeabilidad de MD Rayos gamma Fluido libre CMR T2 = 33 mseg Timur-Coates 1:120 3 3 pies 0 3000 API 150 0.001 mD 10 0.3 pies / pies 0 0.3 X150
12 u.p. X160
0.1 mD X170
X180
nación y la productividad del pozo se determinaron a partir del perfil de resistividad y de la distribución de T2 de RMN. Con los criterios de permeabilidad, se logró una terminación natural económica y no se necesitó tratamiento de fracturamiento alguno. Para el segundo pozo, que tiene dos areniscas en la formación Olmos, ubicadas una junto a la otra, se utilizaron las estimaciones del tamaño de los poros y de la permeabilidad derivadas de los datos del registro CMR (arriba). La arena de baja permeabilidad se probó y estimuló porque cumplía con los valores de corte de la porosidad de densidad de 12% y de la resistividad de 12%, pero los resultados no fueron buenos. Esta zona
se taponó y se completó con éxito la arena superior. Una interpretación basada en l os datos CM R, que indicaba que la arena inferior tenía mayor porosidad y menor permeabilidad que la arena superior, habría alertado a los ingenieros sobre la calidad del intervalo inferior, y les hubiese permitido ahorrar los gastos de estimulación y de prueba del pozo. 10. Bailey W, Couet B, Lamb F, Simpson G y Rose P: "Riesgos medidos," Oilfield Review 12, no. 3 (Invierno de 2001): 22-37. 11. Fairhurst DL, Marfice J P, SeimMR y Norville MA: "Completion and Fracture M odeling of Low-Permeability Gas Sands in South Texas Enhanced by Magnetic Resonance and Sound Wave Technology," artículo de la SPE 59770, presentado en el Simposio de Tecnología de Gas CERI de la SPE, Calgary, Alberta, Canadá, Abril 3-5, 2000.
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X4800 Longitud de 600 pies Concentraci ó n de apuntalante < 0.0 lbm/pies 2 0.0-0.1 0.1-0.2 0.2-0.3 0.3-0.4 0.4-0.5 0.5-0.6 0.6-0.7 0.7-0.8 > 0.8
X4900
s e i p , d a d i d n u f o r P
X5000
X5100 M á xima concentraci ó n de apuntalante X5200 3600
4400 Esfuerzo, lpc
0.1
0 0.1 0 Ancho de fract ura en el pozo, pulgadas
400 800 Longitud de fractura, pies
1200
X4800 Longitud de 800 pies Concentraci ó n de apuntalante < 0.0 lbm/pies 2 0.0-0.1 0.1-0.2 0.2-0.3 0.3-0.4 0.4-0.5 0.5-0.6 0.6-0.7 0.7-0.8 > 0.8
X4900
s e i p , d a d i d n u f o r P
X5000
X5100 M á xima concentraci ó n de apuntalante X5200 3600
4400 Esfuerzo, lpc
0.1
0 0.1 0 Ancho de fract ura en el pozo, pulgadas
400 800 Longitud de fractura, pies
1200
Modelado de fractura más preciso. Las estimaciones de la permeabilidad utilizadas en el primer diseño FracCADE (arriba) son superiores a las permeabilidades derivadas del registro CMR que se utilizó para el segundo diseño (abajo), lo que dio como resultado una longitud de fractura más corta; 600 pies [183 m] versus 800 pies [244 m]. Otras propiedades de la roca se mantuvieron constantes en ambos casos.
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Los datos de permeabilidad son extremadamente importantes en todos los diseñ os de estimulaci ó n. Se compararon dos dise ñ os de estimulació n de fracturas tridimensionales de FracCADE en un tercer pozo (arriba). El primer dise ñ o se efect ú o utilizando la permeabilidad en base a la experiencia local previa, estimaciones de n ú cleos laterales, y datos publicados de la regi ó n. La longitud de dise ñ o de la fractura result ó ser menor que la requerida para una estimulaci ó n ó ptima. Para obtener la longitud y el ancho de la fractura requeridos, el tama ñ o del tratamiento tendría que haberse aumentado, lo que produciría una estimulaci ó n de mayor costo y, al mismo tiempo, menos e fi ciente. Por otro lado, la posibi-
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lidad de un arenamiento (taponamiento con apuntalante) prematuro es mucho mayor en los trabajos sobrediseñ ados.12 En el segundo di señ o, se utilizaron estimaciones de permeabilidad derivadas de un registro CMR-Plus para opti mizar los dise ñ os de fracturas y minimizar posibles problemas en la ejecuci ó n del trabajo. En un cuarto pozo, se util izaron datos del regi stro DSI en conjunt o con datos CM R. El mó dulo de elasticidad de Young derivado de los datos só nicos vari ó de 2.5 a 4.5 millones de lpc [17 a 31 KM Pa] en las areniscas y de 2.0 a 2.5 millones de lpc [13 a 17 KM Pa] en las luti tas. La permeabilidad varió de 0.003 a 0.5 mD en l as areniscas. El diseño de la fractura para este pozo indicó una longitud de 800
pies [244 m]. La interferencia con un pozo vecino ubicado a unos 1000 pies [305 m] hacia el noroeste era una preocupación. Los datos sónicos mostraban la orientaci ón de las tensiones aú n cuando no se observaban ovalizaciones o rupturas del pozo en las im á genes FM I. Por lo tant o, se obtuvieron registros DSI para determinar la direcci ó n del plano preferencial de fracturamiento (PFP). La determinaci ó n de la orientaci ón de la fractura tambi én puede optimizar el emplazamiento del pozo y la recuperaci ón de gas. Se emplearon datos direccionales de los registros só nicos DSI e im á genes FM I para determinar el correcto emplazamiento del pozo y asegurar el drenaje efectivo del yacimiento. La mayoría de las areniscas de esta regió n tiene una orientaci ón de fractura NE-SO, pero hay cierta variació n. Los datos del registro FM I corroboraron esta direcci ó n. La direcci ó n de la fractura se alejaba del pozo vecino, de modo que se comenzó el bombeo. No se detect ó conectividad ni interferencia. Otro problema en estos campos era el rendimiento inadecuado de la barrena (mecha, broca, tr é pano). La perforaci ón de los pozos demoraba 20 d ías y las malas condiciones de los pozos estaban afectando seriamente la evaluació n de la formaci ón y la caracterizació n del yacimiento. Los pozos agrandados y derrumbados hicieron que las mediciones de los registros no fueran confi ables, se malgastara cemento y se afectara el aislamiento zonal. Se desarroll ó un registro sint é tico de propiedades de rocas para seleccionar y utilizar las barrenas correctas.13 Un dise ño de barrena Reed-Hycalog estable redujo el t iempo de perforaci ón a sólo 10 días, mejoró la calidad del registro para ayudar a identi fi car espesor adicional, y result ó en mejores cementaciones con menos cantidad de cemento. Este paso adicional garantizó datos precisos para optimizar futuras terminaciones de pozos. Las terminaciones de pozos en esta á rea son ahora m ás exitosas (pr óxima pá gina). Las areniscas no consideradas anteriormente, y que una vez parecieron marginales, est á n efectuando un aporte considerable a la producci ó n total. Los costos de adquisici ó n de datos aumentaron $20,000.00 por pozo; los costos de perforació n aumentaron $4000.00; y los cargos de estimulaci ón subieron $30,000.00. Sin embargo, la adquisición de conjuntos completos de datos y las terminaciones optimizadas han más que duplicado las tasas de producci ó n. La producci ón promedio de los pozos aument ó alrededor de 1 MMpc/D [29,000 m 3 / d], y lo s cost os de bú squeda disminuyeron en un factor de tres, de $1.47 a $0.48/Mpc.
Oilfield Review
Solución de problemas relacionados con la estimulación El fracturamiento de la formació n Morrow en el sudeste de Nuevo M é xico, EUA, resulta problem á tico. En esta regi ó n, las areniscas gasíferas de la formaci ó n Morrow son de baja presi ó n y potencialmente sensibles al agua, con permeabilidades que varían en tres ó rdenes de magnitud. Los mejores pozos se terminan en forma natural y se fracturan s ó lo aqu é llos que penetran las rocas de menor calidad del yacimi ento. Para solucionar la sensibilidad al agua y evitar el arenamiento durante el fracturamiento, normalmente se bombean fl uidos energizados de baja viscosidad con bajas concentraciones de apuntalante, gener á ndose fracturas angostas y de baja conductividad. Los operadores de esta á rea abordan los tratamientos de estimulaci ó n con cautela y generalmente aceptan resultados subó ptimos. La mayor ía de las terminaciones se planifican siguiendo tres lineamientos gené ricos: los pozos se terminan sin fracturamiento si las zonas producen a tasas rentables; la estimulació n por fracturamiento hidrá ulico es un ú ltimo recurso si la producció n cae por debajo del l ímite rentable; y los sistemas de fl uido acuoso se evitan debido a la sensibilidad de la formació n al agua. Aunque no uni versales, estos criterios representan el pensamiento de muchos operadores que han participado en el desarrollo de la f ormació n M orrow durante los ú ltimos 20 a ñ os. Los primeros intentos de fracturar la formaci ó n M orrow con sistemas a base de agua fueron marginalmente exitosos. Los estudios indicaron que los malos resultados se debían a las arcillas sensibles al agua o a los efectos de presió n capilar que reducen la permeabilidad del yacimiento como resultado de su exposició n a los fl uidos de fracturamiento. La baja presi ó n del yacimiento complica aú n m á s las cosas. Estos inconvenientes se abordaron mediante tratamientos de bombeo energizados con nitró geno [N 2 ] o di ó xido de carbono [CO2 ], y utilizando metanol en los fl uidos de fracturamiento. Sin embargo, los resultados de las estimulaciones con estos sistemas energizados no han sido sistem á ticos. 12. Un arenamiento es un taponamiento con apuntalante, en el que el apuntalante actúa como un puente en la fractura cerca de la pared del pozo, lo que interrumpe la entrada de fluido y la propagación de la fractura. Si se produce un arenamiento al inicio de un tratamiento, la presión de bombeo puede subir demasiado y el trabajo tendría que terminarse antes de poder crear una fractura óptima. 13. Besson A, Burr B, Dillard S, Drake E, Ivie B, Ivie C, Smith R y Watson G: "Bordes cortantes," Oilfield Review 12, no. 3 (Invierno de 2001): 38-63. 14. Logan WD, Gordon J E, Mathis R, Castillo J y McNally AC: "Improving the Success of Morrow Stimulations the OldFashioned-Way," artículo de la SPE 67206, presentado en el Simposio de Operaciones de Producción de la SPE, Ciudad de Oklahoma, Oklahoma, EUA. Marzo 24-27, 2001.
Primavera de 2001
En zonas de mayor permeabilidad donde se atraviesa el dañ o de la zona invadida, los tratamientos de fracturamientos pequeñ os que utilizan espumas dan buenos resultados, pero en zonas de menor permeabili dad, donde la longitud de la fractura es esencial para el é xito de la estimulaci ó n, estos sistemas no generan resultados rentables en forma sistem á tica. Estos tratamientos abordan la sensibilidad al agua, pero la baja viscosidad, las altas pé rdidas de presi ó n por fricci ó n y los requisitos de agentes químicos aumentan los arenamientos y los costos. Los arenamientos tempranos y las bajas concentraciones de apuntalante hacen que los pozos produzcan a tasas m enores a las de su capacidad. Para maximizar la producci ó n, se necesitaban diseñ os de tratami entos de fracturas que desarrollaran un ancho hidr á ulico adecuado y transportaran mayores concentraciones y volú menes de apuntalante, pero esto requería valores confi ables de los pará metros del yacimiento y de las propiedades de las rocas. Con un conocimiento detallado del yacimiento, los especialistas pueden diseñ ar fl uidos y seleccionar apuntalantes para crear fracturas hidráulicas que generen mayor conductividad y ó ptimos resultados. Louis Dreyfus Natural Gas Inc. perforó el po zo ETA-4 en marzo de 2000. No se contaba con datos de presi ó n, pero se registró una presi ó n de fondo de 2000 lpc [13.8 M pa] en un pozo vecino que producía de la formaci ó n M orrow. Los registros de pozos mostraban una zona homogé nea y de alta calidad, 10 pies [3 m] en la formaci ó n M orrow con una porosidad cercana al 14% y una saturaci ó n de agua del 20%. Los n ú cleos laterales confi rmaron la interpretaci ó n de los registros.
Una zona como la indicada deber ía producir en forma natural, pero la alta permeabilidad y la baja presi ó n hacen que el intervalo pueda sufrir da ñ os durante la perforaci ó n. La gran separaci ó n entre las curvas de resistividad con fi rm ó una invasi ó n profunda, de modo que para superar el da ñ o cercano a las paredes del pozo, el operador op t ó por dise ñ ar una estimulaci ó n por fracturamiento hidrá ulico.14 La calidad del yacimiento en el pozo ETA-3, terminado dos meses antes, era similar a la del otro pozo, pero con la mitad de espesor neto. Luego de efectuar los disparos en la zona de inter é s, el pozo fue estimulado con una fractura hidrá ulica, bombeando espuma de CO2 y apuntalante de cerá mica artesanal de alta resistencia por un revestidor de 5 pulgadas de di á metro. La presi ó n de tratamiento de superfi cie fue de 5000 lpc [34 M Pa]; la concentració n m á xima de apuntalante fue de 4 laa (libra de apuntalante agregado), y hubo indicios de posible arenamiento al fi nal del trabajo. La producci ó n posterior a la estimulaci ó n se estabilizó en 1.7 MMpc/D [49,000 m 3 / d], con una presi ó n de fl ujo en el cabezal de la tubería de producci ó n (FTP, por sus siglas en Ingl é s) de 500 lpc [3.4 M pa]. Debido a que la calidad del yacimiento en el pozo ETA-4 era equivalente a la del pozo ETA-3, y el espesor neto era el doble, el operador esperaba que el pozo ETA-4 fu era un pozo excelente. Sin embargo, la producci ó n despu é s de efectuar los disparos fue de só lo 500 Mpc/D [14,000 m 3 / d] con una presi ó n de fl ujo en el revestidor (FCP, por sus siglas en Ingl é s) de 220 lpc [1.5 M Pa], lo que equivalía a una terminaci ó n extremadamente dañ ada, con un factor de dañ o
Programadeperforaciónde35pozosdedesarrollo(gruposde5pozos) Disparos de alto rendimiento y mejor interpretació n de registros
3000 D / c p M , s a g e d n ó i c c u d o r p e d a s a T
2500
Caracterizació n del yacimiento y estimulaciones de fracturas optimizadas PowerSTIM
Barrenas optimizadas
2000 1500 1000 500
1998
1999
2000
Optimización de las terminaciones y del desarrollo del campo. En un programa de perforación de 33 pozos, se optimizó la producción mediante disparos con cargas de alto rendimiento, una mejor evaluación de la formación y la interpretación de registros con modernas tecnologías de registros, y una selección correcta del diseño de la fractura y de la barrena.
>
57
de +45. El siguiente paso fue determinar la longitud ó ptima de la f ractura usando pará metros reales del yacimiento (derecha). Para aprovechar al m á ximo esta calidad del yacimiento, el operador decidi ó dise ñ ar una fractura m á s conductiva, utilizando concentraciones de apuntalante m á s altas que las convencionales. Sin embargo, dado que el tratamient o del pozo vecino indicaba un posible arenamiento a una concentraci ó n de 4 laa, esto no sería f á cil. El arenamiento prematuro limita las tasas de producci ó n despué s del tratamiento y son comunes en la formaci ó n Morrow. Los ingenieros de estimulaci ó n consideran que la tortuosidad que existe cerca de las paredes del pozo es un factor que debe tomarse en cuenta para minimizar la probabilidad de un arenamiento (abajo). Los disparos correctamente orientados mitigan los efectos de la tortuosidad. La direcció n del esfuerzo m á ximo, o plano preferencial de fracturamiento (PFP), es perpendicular a l as rupturas del pozo, segú n indican los datos del registro FM I, y se orienta de N O a SE en el pozo ETA-4. Esta informaci ó n se utilizó para orientar los disparos en la direcció n del m á ximo esfuerzo de la formaci ó n, utilizando una herramienta de Disparos Orientados Operada a Cable (W OPT, por sus sigl as en Ingl é s). Se pudo obtener una concentraci ó n de apuntalante m á s alta — 6 versus 4 laa — para aumentar el ancho de la fractura, ya que los disparos orientados reducen el riesgo de arenamiento prematuro, originado por la tortuosidad que existe cerca de las paredes del pozo. Para una concentraci ó n de 6 laa, el programa FracCADE muestra una longitud de fractura de 300 pies [91 m] y un ancho de la mi sma de 0.15 pulgadas [3.8 mm]; el doble del ancho resultante del diseñ o con una concentraci ó n de 4 laa (pr ó xima pá gina, arriba). Este tratamiento parece estar sobredise ñ ado, pero la experiencia local indica que para obtener una fractura conductiva efectiva de 200 pies [60 m], un objetivo de dise ñ o de 300 pies no es irracional, si se considera la posibilidad de da ñ o en la conductividad de l a fractura una vez cerrada la misma e iniciada la producció n. Las presiones de tratamiento destacan el efecto de los disparos orientados en la ejecuci ó n del trabajo (pr ó xima pá gina, abajo). Las tasas de bombeo en los dos tratamientos de estimulaci ó n son id é nticas; 30 bbl/min [4.7 m 3 / mi n], pero la estimulació n convencional muestra una presi ó n de tratamiento de 5000 lpc [34 MPa], mientras que las presiones para el caso de los disparos orientados fl uct ú an entre 3000 y 4000 l pc [20 y 27 MPa]. Otro indicador importante es la respuesta de presi ó n una vez fi nalizado el bombeo. En el trabajo convencional, fue necesario esperar 15
58
2000 1500
Resultados del an á lisis NODAL
c p l , n1000 ó i s e r P
500 0
0
1000
Factor de da ñ o = 0
2000 3000 4000 5000 Tasa de producci ó n de gas, Mpc/ D
6000
7000
Fa ct or de da ñ o = 45 Factor de dañ o = 4 Comportamiento de la tuber ía
760
0 0 . 0 0 0 750 1 $ , ) N A 740 V ( o t e n 730 l a u t c a r 720 o l a V
710
Resultados de FracCADE
Tiempo de producci ó n = 1 a ñ o
0
100
200 300 Longitud de la fractura, pies
400
500
Efectos del daño de la formación (o factor de daño) y longitud óptima de la fractura. Un análisis NODAL indica que con un factor de daño igual a cero, el pozo ETA-4 debería producir 3.3 MMpc/D [94,500 m3/d], con una presión de flujo en la tubería de producción de 500 lpc [3.4 MPa] (arriba). Una fractura optimizada reduciría el factor de daño a -4 y arrojaría una producción superior a los 5.5 MMpc/D [157,000 m3/d]. El valor actual neto (VAN) máximo se alcanza con una longitud de fractura de 200 pies [61 m] (abajo).
>
minutos hasta que la presi ó n fuera inferior a los 3000 lpc, lo que suger ía que la presi ó n neta estaba aumentando y este trabajo estaba a punto de sufrir un arenami ento. En el caso de los disparos orientados, la presi ó n se estabilizó casi de inmediato, lo que indicaba que se podían colocar concentraciones mayores de apuntalante. Los avances en sistemas de fl uidos y los dise ñ os optimizados de fracturas permiten utilizar los sistemas energizados o aquellos a base de agua para estimular la formaci ó n M orrow. Los primeros indicadores de producció n en el pozo ETA-4 denot an una esti mulaci ó n exitosa. La producció n posterior al tratamiento de fracturamiento fue de 3.5 MMpc/D [1 mill ó n m 3 / d] con una FTP de 1280 lpc [9 M Pa], en comparaci ó n a una tasa de 500 M pc/D y una presió n de fl ujo en el revestidor de 200 lpc antes de la estimulació n. Debido a que el objet ivo era atravesar el daño de la perforaci ó n, el factor de da ño es un buen indicador del é xito del fracturamiento. La producción previa a la estimulaci ó n de 500 Mpc/ D indica un factor de da ño de 45, mientras que la t asa posterior a la estimulaci ó n de 3.5 M M pc/D [99,000 m3 / d] sugiere que el factor de da ñ o se redujo a -4.
Direcci ó n del esfuerzo m í nimo
Plano preferencial de fracturamiento (PFP)
Direcci ó n del esfuerzo m á ximo
Puntos de acu ñ amiento
Tortuosidad e iniciación de la fractura. Cuando se inicia una fractura en forma aleatoria, hay gran posibilidad de que inicialmente se propague hacia el yacimiento a lo largo de un plano distinto al de la dirección del esfuerzo máximo, o plano preferencial de fracturamiento (PFP, por sus siglas en Inglés). La fractura luego se desvía y tiende a seguir el trayecto de menor resistencia y a alinearse con el PFP, produciendo puntos de acuñamiento que pueden actuar como estranguladores y producir un arenamiento prematuro.
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Oilfield Review
El an á lisis muestra que con una concentració n m á xima de apuntalante de 4 laa y un ancho de fractura de 0.06 pulgadas [1.5 mm ], el pozo ETA4 produciría 2.2 MM pc/D [63,000 m3 / d] a una FTP de 1280 lpc. Si el ancho de la fractura aument a a 0.15 pulgadas, la producci ó n aumenta a 3 M M pc/D [85,000 m3 / d] con una FTP de 1280 lp c. El pozo en realidad produjo má s, lo que sugiere la creació n de una fractura levemente m á s ancha. Los disparos orientados permitieron que se aumentara la concentraci ó n de apuntalante y el ancho de la fractura, se eliminara el arenamiento prematuro y la necesidad de limpiar el pozo despu é s de la fracturamiento, todo lo cual produjo 1.3 MMpc/D [34,000 m 3 / d] adic io nale s. La in ver si ó n adicional en las operaciones de disparos se recuperó en só lo tres d ías de producci ó n.
Rediseño de las terminaciones Ultra Petroleum, Inc., uno de los operadores m á s activos en el prol ífi co campo de gas Jonah del condado de Sublette, W yoming, EUA, quiso reducir el tiempo y los costos de las terminaciones, y aumentar la producci ó n. Este campo es una trampa contra falla dentro de una acumulació n de gas m á s grande en la cuenca del Río Verde. La producció n proviene de la formaci ó n Lance del Alto del Cret á cico, una espesa secuencia de areniscas de canal estratifi cadas y apiladas, acarreo de sedimentos y lutitas en zonas de inundació n desde aproximadamente 8900 hasta 13,500 pies [2713 a 4111 m] de profundidad. La formaci ó n Lance contiene gas, pero no es comercial en gran parte de la cuenca. Sin embargo, la sobrepresi ó n a poca profundidad hace que la producci ó n de gas sea econ ó mica en el campo Jonah.
X1900 Concentraci ó n de apuntalante Longitud de 300 pies < 0.0 lbm/pies 2 0.0-0.1 0.1-0.2 0.2-0.3 0.3-0.4 0.4-0.5 0.5-0.6 0.6-0.7 0.7-0.8 > 0.8
X2000 s e i p X2100 , d a d i d n u f X2200 o r P
X2300
M á xima concentraci ó n de apuntalante X2400 8
9
s e i p X2100 , d a d i d n u f o X2200 r P
X2300
8
9
10 0.1
Esf uerzo, 1000 lpc
0
0.1 0
A ncho de fract ura en el pozo, pulgadas
200
400
600
Longitud de fractura, pies
Diseños de fracturas para el pozo ETA-4. Aunque la longitud y la altura de la fractura son similares, el ancho de la fractura usando una concentración de 4 laa (arriba), como la utilizada en el pozo vecino ETA-3, es la mitad de la que se obtiene con una concentración de 6 laa (abajo).
40 35 30 25
Presi ó n de tratamiento — convencional Presi ó n de tratamiento — disparos orientados
20
Disparos orientados — 6 laa
15 Convencional — 4 laa
10 5
1000
Primavera de 2001
600
>
5000
0 84
400
X2400
6000
2000
200
Longitud de fractura, pies
X2000
Tasa de bombeo en el po zo ETA-4, disparos orientados Tasa de bombeo en el po zo ETA-3, convencional
4000
0.1 0
Concentraci ó n de apuntalante < 0.0 lbm/pies 2 Longitud de 400 pies 0.0-0.1 0.1-0.2 0.2-0.3 0.3-0.4 0.4-0.5 0.5-0.6 0.6-0.7 0.7-0.8 > 0.8 M á xima concentraci ó n de apuntalante
7000
3000
0 A ncho de fract ura en el pozo, pulgadas
X1900
8000
c p l , n ó i s e r P
10 0.1
Esf uerzo, 1000 lpc
n i m / l b b , o e b m o b e d a s a T
Comparación de tratamientos de fractura convencional y orientada. La mayor diferencia está en la presión de tratamiento medida en superficie. M ientras la concentración de apuntalante varía de 1 a 4 laa en el pozo ETA-3, y de 1 a 6 laa en el pozo ETA-4, las presiones de tratamiento son considerablemente menores en el pozo ETA-4 que en el pozo ETA-3. Esto es consecuencia de la orientación de los disparos en la dirección del esfuerzo máximo, o plano preferencial de fracturamiento.
>
0 87
90
93
97
100 103 106 109 113 116 Tiempo de bombeo, min
119 122
125 129
59
La baja permeabilidad y las m ú ltiples zonas productivas a lo largo de grandes secciones di fi cultan la terminació n de pozos en forma econó mica. El horizonte tiene un espesor total de 2800 a 3600 pies [853 a 1097 m] con m á s de 100 areniscas separadas, cuyos espesores fl uct ú an entre 2 y 30 pies [0.6 y 9 m]. Los intervalos producti vos constan de zonas individuales de 10 a 15 pies [3 a 4.5 m] y secuencias de canal apiladas superiores a 200 pies de espesor. La porosidad var ía entre 6 y 12%, y la permeabilidad fl uct ú a entre 0.001 y 0.5 mD. Cada arena requiere de estimulaci ó n para producir tasas rentables. El intervalo de t erminaci ó n se agrupa en zonas productivas de 50 a 200 pies [15 a 61 m] de espesor total que se fracturan por etapas. Si hay demasiadas etapas, los costos aumentan considerablemente y disminuye el retorno sobre la inversi ó n. Con muy pocas etapas, algunas areniscas no se estimulan en forma adecuada y la producció n dista de ser la ó ptima. Los problemas fundamentales que enfrentan los ingenieros son determinar cuá les areniscas será n y cu á les no ser á n estimuladas; cuá ntas areniscas incluir y có mo agruparlas en etapas, y có mo aislar los intervalos entre las distintas etapas de fracturamiento. Hist ó ricamente, el uso de t é cnicas de entrada limitada para lograr una acci ó n divergente y el fracturamiento de intervalos largos en forma selectiva con el objeto de controlar los costos, minimizó la cantidad de tratamientos de fracturaci ó n. Las etapas de tratamiento fl uctuaban entre 100 y 450 pies [30 y 137 m] con 20 a 28 disparos por etapa. Despu é s de que se estimulaba un intervalo, el pozo se hacía fl uir para limpiar y recuperar los fl uidos del fracturamiento, y para probar la productividad. Una a dos semanas despu é s, los intervalos fracturados eran aislados con tapones mecá nicos — recuperables o perforables — o tapones de arena, y se disparaba y fracturaba el siguiente intervalo. Este proceso continuaba hast a que se complet aba el pozo. Por lo general, se fracturaban de tres a seis intervalos por pozo durante unas cinco semanas. El costo de estas terminaciones tradicionales suele ser tan alto como perforar el pozo, toman mucho tiempo y producen resultados desalentadores. Se aplicó la metodolog ía Pow erSTIM a este complejo yacimiento con resultados impresionantes y con un amplio impact o en el é xito de las terminaciones. Una vez m á s, la clave fue el desarrollo de un modelo para estimar la permeabilidad, las propiedades de las rocas y la productividad de cada capa de arena. La primera fase del proyecto incorpor ó el trabajo realizado por Amoco, ahora BP, y Schlumberger para relacionar las pruebas de
60
MD pies XX800
XX900
XX000 Intervalos no estimulados adecuadamente
XX100
GR, Total de Concentración da de arena 2 pasada escandio
Formación
Formación
API 0 a 200
Escandio
Escandio
Iridio
Iridio
GR de pozo Total entubado de iridio
0 a 6 lbm/pies
2
Ancho de fractura, pulg
Escasa a nula contribución a la producción
Iridio
Escandio
Tasa de flujo B/D
Divergencia del tratamiento en terminaciones originales: trazadores radioactivos y registros de producción. Se descubrió que el uso de técnicas de entrada limitada dejó algunos intervalos sin estimulación. En este ejemplo, se fracturaron seis areniscas productivas de más de 300 pies [91 m] de espesor total a través de 24 disparos. Las zonas más profundas no están suficientemente estimuladas (izquierda) y contribuyen poco o nada a la producción. Si un intervalo no tomaba fluido al comienzo del tratamiento, la erosión de los disparos en otras areniscas hacía que la contrapresión no fuera suficiente para lograr la divergencia del tratamiento.
>
XX200
XX300
XX400
3 de 4 capas de arena estimuladas por fracturamiento con apuntalante
XX500
Escasa a nula contribución de las capas de arena estimuladas
MD pies
GR, Total de Concentración da de arena 2 pasada escandio
Formación
Formación
API 0 a 2 00
Escandio
Escandio
Iridio
Iridio
GR de pozo Total entubado de iridio
0 a 6 lbm/pies Ancho de fractura, pulg
2
Iridio
Escandio
Tasa de flujo B/D
Razones por las que las areniscas de la parte superior de los intervalos perforados con disparos y fracturados no producen. Se corrieron registros de producción para cuantificar las eficiencias de terminación en todo el campo, y cuando se combinaron con los estudios con trazadores radioactivos, permitieron descubrir la razón por las que algunas zonas no producían. En las terminaciones originales, los estudios con trazadores radioactivos indicaron que había apuntalante en las areniscas superiores de la mayoría de los intervalos donde los registros de producción normalmente no mostraban producción alguna. El análisis indicó que el apuntalante colocado durante el fracturamiento fue sobredesplazado dentro de la formación durante la colocación de tapones de arena entre las distintas etapas del tratamiento.
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Oilfield Review
c p l 0 0 0 1 , ) P H B ( o z o p l e d o d n o f e d y o t n e i m a t a r t e d n ó i s e r P
10
Determinació n de valores de cierre
9
150
Determinació n del coeficiente de p é rdida de fluido
135
8
120
7
105 Fractura redise ñ ada
6
90
5
75
4
60
3 2 1 0
45
Cá lculo del m ó dulo de elasticidad de Young y crecimiento vertical de la fractura 0
Presi ó n d e t r at a mi e nt o , l pc
50
B HP ca lc ul a do , lp c
30 15
100 150 Tiempo de tratamiento, min
200
250
Ta sa d e l e ch ad a, bb l / mi n
Co nc en t ra ci ón de apuntalante, laa
n i m / l a b a b l , , o e j t u n l f a l a r a t t n n u o p c a y e a d s o n u ó c i c a a a r l t c n z e e c m n o e d C a s a T
0
Tasa de contraflujo, gal/min
Minifracturas en el campo J onah. En este campo se utiliza el servicio DataFRAC para determinar los coeficientes de pérdidas de fluido, la presión de cierre de la fractura y el crecimiento vertical de la misma, así como también el módulo de elasticidad de Young. Se selecciona una zona con buena permeabilidad y barreras distantes de los intervalos adyacentes para permitir el aislamiento mecánico. Las pruebas de flujo e incremento de presión ayudan a determinar la permeabilidad, la presión de la formación y el factor de daño, o daño. Se utiliza un registrador de presión que almacena los datos en memoria para obtener las presiones de fondo del pozo. Para medir la presión de cierre de la fractura, se recurre a una serie de pruebas de inyectividad con tasas de flujo escalonadas y pruebas de contraflujo con agua con cloruro de potasio al 2%. Se bombea un pequeño volumen de fluido de fracturamiento para determinar su coeficiente de pérdida. La presión neta resultante se utiliza para determinar la altura de la fractura y el módulo de elasticidad de Young.
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n ú cleos y de presi ó n transitoria con las respuestas de los registros.15 Se detectaron varios problemas despué s de analizar las t é cnicas de terminaci ó n tradicionales desarrolladas por otros operadores. Los estudios con trazadores radioactivos demostraron que muchas areniscas que se creía estaban estimuladas, en realidad no lo estaban, y los registros de producció n indicaron que só lo alrededor del 60 al 70% de las areniscas productivas estaban produciendo gas (pá gina anterior, arriba). 15. Christensen CJ , Cox DL, Lake EA, Dolan VB, Crisler J D y Lima J P: "Optimized Completion Techniques in J onah," artículo de la SPE 62853, preparado para ser presentado en la Reunión Regional Occidental de las SPE/AAPG, Long Beach, California, EUA. J unio 19-23, 2000. 16. La entrada limitada implica bajas densidades de disparos— 1 tiro por pie o menos— a lo largo de una o más zonas con diferentes tensiones y permeabilidades, para asegurar la colocación uniforme de ácido o apuntalante, mediante la creación de contrapresión y limitación de los diferenciales de presión entre los intervalos con disparos. El objetivo es maximizar la eficiencia y los resultados de la estimulación sin aislamiento mecánico, como tapones perforables y obturadores recuperables. Se pueden utilizar selladores de bola de caucho para cegar disparos abiertos y aislar intervalos una vez que son estimulados, de modo de poder tratar el siguiente intervalo. Debido a que los disparos se deben sellar completamente, el diámetro y la uniformidad de los orificios son importantes.
Primavera de 2001
Los tapones de arena eran dif íciles de colocar y normalmente t erminaban perdié ndose, o a una profundidad excesiva, requiriendo costosos procedimientos para volverlos a colocar. Los registros de producci ó n mostraron que muchas areniscas de la parte superior de un intervalo fracturado no contribu í an al flujo, pero los trazadores radioactivos indicaron que habí a apuntalante emplazado en estas zonas (pá gina anterior, abajo). M uchos pozos tenían el mismo problema, lo que indicaba que el apuntalante de la regi ó n cercana al pozo podría haber sido desplazado cuando se colocaron los tapones de arena entre las distintas etapas del tratamiento. Los estudios con trazadores radioactivos tam bié n indicaron el confi namiento de las fracturas, pero las gráfi cas de presi ó n neta mostraban un considerable crecimiento vertical de las fracturas. A pesar de que se hab ían utilizado disparos de entrada limit ada para lograr la divergencia (distribuci ó n) del tratamiento, es posible que las areniscas con y sin disparos se hubiesen conectado.16 El campo Jonah carecía de una caracterizaci ó n completa. Los trabajos de fracturamiento raramente sufrían arenamiento y los tapones de arena para aislamiento zonal frecuentemente terminaban desplazados dentro de la formaci ó n. Esto indicaba que era posible optimizar los dise-
ñ os de estimulació n mediante el aumento del tama ñ o de los tratamientos. Para tomar decisiones acerca de las terminaciones y estimulaciones, el equipo Pow erSTIM necesitaba evaluar par á metros clave, entre los que se incluyen los gradientes de esfuerzo para la geometría de la fractura y la selecci ó n del apuntalante, el m ó dulo de elastici dad de Young para el ancho de la fractura, el coe fi ciente de pé rdida para la optimizaci ó n del fl uido de tratamiento, y la presi ó n del yacimiento para defi nir la estrategia de las distintas etapas y los requerimientos del fl uido. El mayor desaf ío fue decidir có mo adquirir m á s datos sin comprometer la rentabilidad. Esto se logr ó plani fi cando cuidadosamente programas de registro estrat é gicos, tratamientos de minifracturas y aná lisis de presió n transitoria. Se determinaron el gradiente de fractura, el m ó dulo de elastici dad de Young y los pará metros de pé rdida para los fl uidos de la fractura a partir de tratamientos de minifracturas acompañ ados por el servicio DataFRAC (arriba). Se utilizaron registros s ó nicos dipolares para crear modelos de esfuerzos de las vecindades del pozo, calibrar los perfi les de esfuerzo para las secuencias de areniscas y lutitas, y determinar la direcci ó n preferencial de fracturamiento. Estos datos confi rmaron los valores de esfuerzos de las minifracturas.
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XX200
XX300
XX400
XX500
XX600
MD pies
GR, 2da Total de Concentración pasada escandio de arena Formación 0a6 API, Escandio 0 a 200 lbm/pies2 Pozo en Ancho de tubado, Total de fractura, Iridio GR pulg
Iridio
Formación Escandio
Escandio
Iridio
Iridio
Mejoras en la divergencia del tratamiento. Las nuevas terminaciones, con 40% menos de espesor total por etapa, permiten tratamientos más eficientes de las areniscas productivas. Este estudio con trazadores radioactivos indica el emplazamiento exitoso de dos fracturas con una separación inferior a 100 pies [30m] entre sí, sin tapones de arena o empaquetadores recuperables, ni tapones perforables para aislamiento positivo.
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Los modelos de fracturamiento que usan mediciones de esfuerzo m á s con fi ables en areniscas y capas adyacentes, combinados con mejores valores del m ó dulo de elasticidad de Young, arrojaron estimaciones m á s representativas de la altura y el ancho de la f ractura. Se analizaron nú cleos para entender la compatibilidad del fl uido y veri fi car las propiedades mecá nicas de las rocas. Las primeras interpretaciones geol ó gicas suponían que hab ían fracturas naturales con altas pé rdidas de fl uido en todo el campo, pero las im á genes de pared de pozo no mostraron fracturas naturales de importancia en el centro del campo. El an á lisis DataFRAC indic ó un a p é rdida de fl uido menor a la esperada. Este hecho y la ausencia de fracturas naturales permitieron que se disminuyeran los volú menes de colch ó n, lo cual contribuy ó a reducir los costos.17 La complejidad geol ó gica de este campo exige un m é todo para complet ar varios horizontes en un solo día sin tapones de arena, ni aislamiento mecá nico. Este enfoque permite est imular intervalos m á s cortos, aumenta la efi ciencia de producci ó n y mejora la econom ía del proyecto. La derivaci ó n del tratamiento con disparos de entrada limitada y tapones de arena resulta en bajas efi ciencias de terminació n. El aislamiento me cá nico con tapones o empaquetadores es complicado y de al to costo, y su recuperació n con equipos de reacondicionamiento convencionales o mediante tubería fl exible es riesgosa. Para una mejor estim ulació n de los pozos, el operador decidi ó fracturar intervalos verticales m á s pequeñ os y llevar a cabo varios tratamientos en un solo d ía. La t é cnica de derivaci ó n ideal deber ía permitir la l impieza de los intervalos fracturados sin necesidad de lavar la arena o recuperar los empaquetadores. En un tratamiento con arenamiento inducido (o sea con limitació n del largo de la fractura), se utiliza la presi ó n neta generada durante la estimulaci ó n para derivar posteriores tratamientos de fracturamiento a otros intervalos (izquierda).18 17. El colchón de un tratamiento de fractura hidráulica no contiene apuntalante, y es el volumen de fluido que crea y propaga la fractura. 18. En el fracturamiento estándar, la punta de la fractura es el área final que se obtura con apuntalante. Un diseño de arenamiento inducido (es decir, con limitación del largo de la fractura) hace que el apuntalante se empaquete cerca de la parte final de la fractura, poco después de comenzado el tratamiento. A medida que se bombea fluido adicional con apuntalante, la fractura se ensancha porque ya no puede propagarse más adentro de la formación. Esta técnica crea una vía más amplia y más conductiva, ya que el apuntalante se empaqueta más cerca del pozo.
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Despué s del fracturamiento, los pozos se hacen fl uir para recuperar al menos un volumen de fluido igual al volumen del revestidor, y permitir el cierre de la fractura. Luego se dispara y fractura el siguiente intervalo. Este proceso se repite hasta que se estimula todo el horizonte productivo. Se han realizado tratamientos de hasta 11 etapas en só lo 36 horas, lo que reduce el tiempo requerido para estimular completamente un pozo de cinco semanas a menos de cuatro d ías, y a la vez aumenta el espesor productivo a m á s del 90%. En pozos en que se hab ía utilizado la t é cnica de entrada limitada, un pozo entero podía tener solament e 120 disparos. Con la nueva té cnica de terminació n, los 120 disparos pueden estar en un solo intervalo a ser fracturado. Un pozo puede tener 1200 disparos en todo el intervalo para reducir el riesgo de dejar zonas productivas sin estimular. Las nuevas t é cnicas de terminaci ó n aumentan el n ú mero m á ximo de etapas de 5 a 12 por pozo. Los diseñ os de fracturamiento incluyeron altas concentraciones de apuntalante al fi nal de un tratamiento para mantener el ancho creado y maximizar la presió n neta despu é s del cierre de la fractura. Los tubulares fueron el aspecto fi nal del an á li sis. Al principio, en los dise ñ os de los pozos se usaron revestidores de 4 ó 5 pulgadas para poder bombear altas tasas de fl ujo y lograr fracturar grandes intervalos. Dado que los pozos del campo Jonah normalmente producen agua y condensado, la descarga de los fl uidos es esencial para
mantener la producci ó n. Despu é s de la limpieza, se corrieron tuberías de producci ó n de 2 ⁄ 3 8 ó 2 ⁄ 7 8 pulgadas con una unidad para entubar contra presi ó n (snubbing unit). Con intervalos de tratamiento m á s cortos y mejores fl uidos, las fracturas se efectuaron efectivamente con menores tasas de bombeo, lo cual permiti ó utilizar tuber ías de producci ó n de 3 pulgadas como revestidores (abajo). Esta con fi guraci ó n tubular retarda la instalació n de la tubería de producci ó n varios a ñ os y elimina las limitaciones de producció n asociadas con los tubulares de menor tamañ o. Con estos antecedentes en mente, se inici ó un proyecto PowerSTIM espec ífi co para reducir a ú n m á s el tiempo y los costos de termi nació n d e los pozos del campo Jonah de Ultra Petroleum sin afectar la producci ó n. Se identi fi caron cuatro tipos de rocas, y se desarrollaron correlaciones para calcular la permeabilidad a partir de los registros CM R en ciertos pozos, registros con la sonda Platform Express en pozos de relleno y registros RST en pozos donde las malas condi ciones del pozo impedían la adquisició n de datos a pozo abierto. Se desarrollaron correlaciones simi lares para calcular las propiedades mecá nicas de las rocas: esfuerzo, relaci ó n de Poisson y m ó dulo de elasti cidad de Young. Se desarrolló una rutina de an á lisis zona por zona para identi fi car y evaluar cada una de los cientos de capas de la formaci ó n Lance. Esta rutina evolucionó con el tiempo, dando origen al programa ZoneAID. Posteriormente, se elaboró un m é todo para combinar los resultados de la evaluaci ó n de la
Tama ñ o del tubular, pulg 4 1 / 2 2 3 / 8 2 3 / 8 en 4 1 / 2 3 1 / 2 1 1 / 2 1 1 / 2 en 3 1 / 2
Di á metro interior equivalente (ID), pulg 4.0 1.995 3.21 2.992 1.31 2.588
Tasa de producci ó n, Mpc/D 2850 675 1825 1525 290 1150
formació n y el dise ñ o de la estimulaci ó n con el objeti vo de predecir la producció n. Esta poderosa herramienta permite que un equipo PowerSTIM eval ú e rá pidamente varios escenarios de terminaci ó n y determine qué combinaci ó n genera la m á xima producci ó n al menor costo. En la actualidad, el tiempo desde que se reciben los registros y datos del pozo hasta que se generan predicciones de producci ó n para todas las areniscas es de só lo cuatro horas. Schlumberger le entrega a Ultra Petroleum un montaje PowerSTIM, que incluye diseñ os de estimulaci ó n, pron ó sticos de producció n y evaluaciones econó micas para unas 17 etapas de fracturamiento, dentro de las 48 horas despu é s de recibidos los datos. Actualmente se continú a trabajando para reducir a ú n m á s este tiempo de entrega de resultados con la ayuda de la herramienta de intranet. Sin embargo, el proceso no termina aqu í. En lo que probablement e es el paso má s importante, se eval ú an normalmente pozos clave efectuando registros de producció n despu é s de tres a seis meses de efectuado el tratamiento para medir los aportes de cada zona, asegurarse de que cada arena est é adecuadamente estimulada y evaluar las predicciones de la producció n. Se eval ú an registros e historial es de producció n con los programas PSPLTR y PROFIT para asegurarse el logro de la conductividad y la geometría de fractura buscadas. A travé s de la permanente evaluaci ó n y el continuo perfeccionamiento del proceso de optimizaci ó n, la metodolog ía Pow erSTIM puede lograr una notable precisi ó n.
Presi ó n de flujo de f ondo del pozo (BHFP), lpc 1287 1232 1267 1262 1200 1251
Comparación de las tasas de flujo de gas mínimas para mantener la descarga de los fluidos del pozo. En base a una producción de condensado de 10 bbl/MMpc y una producción de agua de 3 bbl/MMpc, con una presión del pozo de 700 lpc [4.8 MPa], un pozo con una tubería de producción cuyo diámetro interior (ID, por sus siglas en Inglés) es de 3 pulgadas, continúa produciendo a casi la mitad de la tasa de producción de la que se observa en una tubería cuyo ID es de 4 pulgadas.
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Al igual que muchas otras compañí as del sector energ é tico, e fi cientes y emprendedoras, Ultra Petroleum se basa en la nueva t ecnología, en los enfoques innovadores y en las relaciones laborales de cooperaci ó n recíproca para servicios y soporte t é cnicos, y en las nuevas soluciones int egradas. Las nuevas t é cnicas de terminaci ó n basadas en una amplia recopilació n de datos redujeron el tiempo necesario para la puesta en producció n y los costos de terminaci ó n, a la vez que aumentaron la producci ó n y los factores de recuperació n. La eliminaci ó n de los tapones de arena y otros tipos de aislamiento positivo entre intervalos fracturados, y los extensos períodos de contraflujo despu é s de cada tratamiento, permiti eron ahorrar dinero y casi cuatro semanas de tiempo de terminaci ó n (abajo). La reducci ó n del volumen de los colchones, la selecci ó n de mejores fl uidos y apuntalantes superiores, y la optimizaci ó n del diseñ o tubular, disminuyeron los costos. Los costos generales de terminació n se redujeron un 50%. Los costos de bú squeda disminuyeron de $0.45 a $0.23/M pc.
Si se normalizan los datos de permeabilidad y espesor, se observa que l a producció n de las nuevas terminaciones es de un 8% mayor que la de las terminaciones originales y un 30% mayor que la de pozos vecinos de otros operadores. Estos logros se deben principalmente al mejor rendimiento de las terminaciones. Los datos tambié n indicaron un aumento en la recuperaci ón fi nal estimada (EUR, por sus siglas en Ingl é s) de las nuevas terminaciones (pr ó xima pá gina).
Optimización de las terminaciones El hecho de entender las características del yacimiento a lo largo de las zonas productivas en un pozo, en todo un campo y dentro de una cuenca, conduce a tratamientos de estimulación optimi zados y t é cnicas de terminació n que reducen los costos, maximizan la producció n y aumentan la recuperaci ó n de hidrocarburos. La iniciativa Pow erSTIM se basa en un enfoque int egrado para desarrollar los modelos requeridos para generar soluciones t é cnicas o estrategias de terminaci ón de pozos que sean transportables de campo a campo y de compañí a a compañí a. El efecto positivo y el ré cord establecido de optimizaci ó n de las estimulaciones en los campos maduros de á reas terrestres de Norteam é ri ca, est á n ayudando a que la metodologí a Pow erSTIM tenga una mayor aceptaci ó n en otras á reas, tanto terrestres como marinas, incluidas regiones del M edio Oriente.
Actualmente se encuentra en desarrollo un proyecto conjunto entre Saudi Aramco y Schlumbergeer en el campo Hawiyah, Arabia Saudita, para eliminar la producció n de arena y maximizar la producci ó n del yacimiento con el objeto de satisfacer las necesidades de entrega de gas de este campo. El proyecto implica la optimizaci ó n de la estimulació n para un grupo de 10 pozos. En lugar de emprender esta iniciativa en forma interna, Saudi Aramco decidi ó utilizar el enfoque PowerSTIM y formar un equipo de expertos para desarrollar soluciones de estimulaci ó n y terminaci ó n. El gerente del proyecto PowerSTIM es un representante de Saudi Aramco. Un coordinador del proyecto, proveniente de Schlumberger dirige los equipos t é cnicos y de operaciones conjuntos. El equipo t é cnico est á compuesto por petrof í sicos, ge ó logos, ingenieros de yacimientos e ingenieros de estimulaci ó n de cada compa ñí a, quienes trabajan con los ingenieros de Saudi Aramco asignados a determinados pozos. El equipo de operaciones comprende gerentes de campo de Schlumberger de los segmentos de servicios de registros operados a cable, pruebas de pozos, cementació n y estimulaci ó n, y tuber ía fl exible, quienes trabajan estrechamente con supervisores de campo y altos ejecutivos de Saudi Aramco.
Agosto de 1997 66 d ías M ayo de 1998 52 d ías Febrero de 1999
39 d ías
Montaje del equipo de perforaci ó n Perforaci ó n Toma de regist ros
Mejora continua en las terminaciones. Durante un período de 18 meses, el tiempo para la puesta en producción se redujo en aproximadamente 27 días, o cuatro semanas, principalmente debido a que los pozos del campo J onah se terminaron sin tapones de arena u otras formas de aislamiento mecánico.
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Cementaci ó n
Operació n de disparo
Pruebas
Fracturamiento
Recuperació n de tapones
Contraflujo Colocaci ó n de tapones
Cierre del pozo Ventas
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La primera etapa de este proyecto — desarrollo del modelo — se complet ó a comienzos del a ñ o 2001. Se recopil ó un conjunto completo de datos para mejorar las estrategias y los diseñ os de terminaci ó n. Se desarrollaron o mejoraron las propiedades mecá nicas de las rocas, los perfi le s de zonas con hidrocarburos y los modelos de predicci ó n de producci ó n de arena. Adem á s de un ó ptimo diseñ o de las fracturas mediante la integraci ó n de todos los datos disponibles sobre cuencas, campos, yacimientos y pozos, este proyecto PowerSTIM est á generando y documentando las mejores prá cticas. Se adaptaron y distribuyeron lineamientos de terminació n sin malla para ser utilizados conjuntamente con las pautas de control de producci ó n de arena durante el contra fl ujo del pozo. En un principio, se aplicaron modelos petrof ísicos a cuatro pozos. En febrero del añ o 2001, se estimul ó el primer pozo siguiendo las recomendaciones basadas en los modelos de yacimiento y terminaci ó n desarrollados por el equipo Pow erSTIM . Los primeros resultados fueron extraordinariamente alentadores. El programa del proyecto fue entonces modi fi cado para estimular el resto de los pozos durante la primera mitad del añ o 2001. La colaboraci ó n recíproca en este proyecto result ó ser muy beneficiosa, particularmente entre Saudi Aramco y Schlumberger, con una interacci ó n y fl ujo de trabajo que contin ú an me jo ran do. El pe rso nal de cad a c om pañí a aprecia la capacidad de aportar conocimientos, experiencia e ideas para mejorar los tratamientos de estimulació n y el proceso de terminaci ó n de pozos. Ambas compa ñí as aprovechan las ventajas de la reducci ó n en el tiempo del ciclo de ingenierí a, resultante de la agilizaci ó n del proceso de aprendizaje, del é nfasis en el agregado de valor y del objetivo com ú n de incrementar el potencial de producci ó n. Las estimulaciones basadas en estimaciones o en propiedades promedio del yacimiento pueden dar como resultado fracturas hidr á ulicas de longitud y ancho insufi cientes, con un crecimiento vertical excesivo. Los mé todos innovadores para establecer en forma confiable los par á metros clave requeridos para la preparació n del programa de caracterizaci ó n del yacimiento, modelado y dise ñ o del tratamiento, superan las limitaciones tradicionales inherentes a la adquisici ó n de estos datos.
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16,000 14,000
c p M M 12,000 , ) R U E ( a 10,000 d a m i t s 8000 e l a n i f n 6000 ó i c a r e p 4000 u c e R
Pozos vecinos de control Modelo de terminaci ó n optimizada M odelo de terminació n anterior
2000 0 0.0
0.2
0.4
0.6
0.8 1.0 1.2 1.4 Costos de terminaci ó n relativos
1.6
1.8
2.0
Costos de recuperación versus costos de terminación relativos. Comparado con los pozos terminados en forma convencional, el pozo promedio de Ultra Petroleum, Inc. en el campo J onah, terminado con las nuevas técnicas, muestra un considerable aumento en la recuperación final estimada (EUR, por sus siglas en Inglés) por dólar gastado en la terminación.
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Los tratamientos de estimulació n optimizada usan mediciones continuas provenientes de una moderna tecnolog ía de registros de pozos, an á lisis de n ú cleos, pruebas de pozos, y mejor manejo, procesamiento e interpretació n de datos, combinados con tecnologías de fracturamiento específi cas tendientes a asegurar que fracturas de mayor conductividad penetren m á s en las formaciones. La iniciativa Pow erSTIM comprende la ingeniería del ciclo completo, datos de alta calidad y la entrega a tiem po de soluciones específi cas. Los procedimientos basados en los datos adquiridos en un campo, la experiencia en toda la regi ó n y la aplicaci ó n de una estricta evaluació n del yacimiento est á n teniendo efectos positivos en el desarrollo de los campos. Asimismo, la mejor evaluaci ó n de las características de la formaci ó n permite optimizar los fluidos de fractura, los apuntalantes y los vol ú menes de fracturamiento. Schlumberger est á en condiciones de proporcionar servicios de medici ó n, integraci ó n, formateo y presentaci ó n de datos, así como tambi é n experiencia en interpretaci ó n, dise ñ o t é cnico y evaluaci ó n, control de la calidad de las operaciones y soporte global.
La forma en que se desarrollan y difunden las soluciones dentro de Schlumberger y de los operadores, est á cambiando a medida que la industria se aleja de los documentos e inf ormes estáticos. El procesamiento de información en tiempo real, la evaluaci ón de datos y los informes sobre la vida útil del pozo, est á n siendo tan importantes como las respuestas y soluciones que generan. Los últimos sistemas de tecnología de la inf ormación y las tecnologías del manejo del conocimiento est án proporcionando metodologías y herramientas basadas en la infraestructura y herramientas de la Red, como la herramienta de intranet y montaje Pow erSTIM , para tomar decisiones sobre bases sólidas, en un ambiente de trabajo virtual y de cooperació n recíproca. M ediante reuniones y videoconferencias por Internet, y centros de datos regionales y de vi sualizació n, los miembros del equipo de trabajo pueden trabajar juntos sin compartir la misma ofi cina. — M ET
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Colaboradores Tom Adams es director d e man ejo y tecnología de la
información (IM&T, por sus siglas en Inglés) en KerrMcGee Oil & Gas Compan y en la ciudad de Oklahoma, Oklahom a, EUA. Dirige la organizac ión de I M&T en Kerr-McGee, que est á siendo objeto de una t ransformación. Comenzó su carrera en 1983 con Sun Oil Company como ingeniero de yacimientos, trabajando en lugares del oeste de los Estados Unidos de Norteamérica. En 1993, se integró a Oryx Energy Company en Dallas, Texas, EUA, como coordinad or de adquisiciones e int ercamb ios de EUA. Su experiencia allí incluyó la planificación e mpresa rial y operacional, desempeñándose como gerente d e planificación estratégica y operacional, y luego como director de m ercadotecnia, comercialización y tran sporte en tod o el mund o. También fue director de Oryx en el área de oportunidades comerciales, planificación y mercadotecnia. En 1999, ingresó a Kerr-McGee p ara d irigir el mane jo y planificación de la cartera . Al año siguiente, se integró como geren te de tran sformación de la empre sa y asumió su cargo actual. Tom es ingeniero profesional registrado y obtuvo su licenciatura en ingeniería del pet róleo de la Universidad de Texas en Austin, y posee una ma estría en ma nejo de empresas de la Universidad Metodista de l Sur, en Dallas, Texas. Mahmood Akbar reside en Abu Dhabi, Emiratos Árabes Unidos (EAU). Se ha d esempe ñado como geólogo de división en Schlum berger d esde 1992. Trabaja en estu dios de campo y en la interpre tación y solución de pr oblemas e n Irá n, EAU y Yemen . Luego de ingresar a la compañía en 1985, traba jó en Islamaba d como geólogo de distrito para Pa kistán y más tarde, Omán. Estand o en Pakistán , trabajó como petrofísico en formaciones complejas, además de desempeñar actividades como geólogo. Mahmood recibió sus títulos de licenciatura y maestría en geología aplicada en el Institut o de Geología, Universidad de la Pu njab, Lahore, Pakistán. Jack A. Albers es el gerente d e cartera y planificación de Burlington Resource s, División Inter nacional de Houston. Jack es responsab le de todas las actividades de ca rtera y planificación d e la división. También es asistent e del Consejo de Decisiones de Exploración de la empresa, donde maneja la cartera de exploración de la empresa . Ingresó a Amoco Production Company en 1978 como ingeniero de yacimientos y de perforación par a la Costa del Golfo de los EUA. En 1981, fue trasladado a Texas Internat ional Petroleum Company, en la ciudad de Oklahoma, Oklahoma, como ingeniero de yacimientos para el continente medio. Un año después, asumió como jefe del departame nto de ingeniería de yacimientos en Funk Exploration, Inc. Estuvo a cargo de la estimación de las reservas y el análisis económico de los proyectos de perforación. En 1985, estableció una em presa de consultoría en ingeniería de yacimientos, especializándose en e studios de yacimientos y evaluaciones económicas. Después de dos añ os, se inte gró a Louisiana Land & Exploration como ingeniero senior en pet róleo, responsable d e las reservas y el análisis de las propiedades de Anadar ko. Desde 1989 hasta 1991, trabajó en Ramco Oil & Gas, Inc ., en Tulsa, Oklah oma, com o gerente de ingen iería de adquisiciones. Duran te los seis años siguiente s, ocupó cargos en el departam ento de ingeniería en Louisiana Land & Exploration en Nueva Orleáns, Luisiana, EUA. En 1997, se incorporó a Burlington Resources en Houston como ingeniero asesor, a cargo del a nálisis económico de t odos los proyectos de exploración, en el sur de Luisiana, y de toda
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la planificación estrat égica y el presupu esto de la división. Desde que asum ió su actual cargo en 1991, ha sido miembro del equipo responsable de implementar análisis económicos actualizados y modern as técnicas de manejo de cartera en toda la compañía. Jack obtuvo su licenciatura e n ingeniería química en la Universidad del Esta do de Ohio en Columbus, EUA. Ali H. Alghamdi dirige la división de de scripción de yacimientos de Saudi Aramco en Dhahrán , Arabia Saudita. Trabajó en la unidad de prue bas de pozos ante s de asumir como jefe de la unidad pet rofísica de gas y exploración. Comenzó su carrera com o ingeniero de camp o para Schlum berger Wireline & Testing en 1984. Después de cap acitarse en Brunei, trabajó como ingeniero de registros en Malasia, Abu Dhab i, Arabia Saudita, Holanda, y finalmen te en Aberdee n, Escocia. Desde 1992 hasta 1993, fue gerente de contrat ación y capacitación de pe rsonal para la región del Medio Oriente. Más tarde, ingresó a Saudi Aramco, y de 1994 a 1996, fue gerente de op eraciones de Saud i Aramco, a cargo de las operaciones en h ueco abierto, hueco revestido y de prueb as en Arabia Saud ita. Ali obtuvo su licenciatura en ingen iería en petróleo en la King Fahd University of Petroleum and Minera ls en Dhahrán. David Allen es petr ofísico asesor en el Centro de Investigaciones Doll de Schlumb erger, Ridgefield ( SDR, por su s siglas en Inglés), Conn ecticut, EUA. Allí dirige los trabajos de investigación en los estudios de casos de carbonatos. Después de obtener su licenciatura en física y en economía de la Facultad de Beloit en Wisconsin, EUA, ingresó a Sch lumber ger como ingeniero d e cam po en 1979. De 1995 a 1997, David fue jefe del departamen to de pet rofísica de Schlumberger Wireline & Testing. Obtuvo el re conocimient o de la SPWLA al mejor artículo por un trab ajo present ado en 1987 sobre la invasión y por otro traba jo presenta do en 1997 sobre la anisotropía de la resistividad. Ali O. Al-Qarni es jefe del Equipo Integrado de Gas de Saudi Aramco, establecido en Udhailiyah, Arabia Saudita. Es responsable de toda s las actividades de exploración y producción para el proyecto Hawiyah Jauf y también de una serie de otras plantas de gas en el áre a de Udhailiyah. Comenzó su carrera en Saudi Aramco en 1987 como ingeniero de producción en Adqaiq, Arabia Saudita. Desde en tonces, ha sido ingeniero de rea condicionamiento de pozos, ingeniero de yacimientos, e ingeniero de producción a cargo de las inst alacione s de sup erficie. Ali es graduado d e la Universidad de California del Sur en Los Ángeles, EUA, con una licenciatura en ingeniería en petróleo. Brian Ault es gerente de operaciones en Ultra Petroleum, Inc., en Elglewood, Colorado, EUA. Antes de ingresar a Ultra en octub re de 1997, pasó cinco años en la Compañía Occidental de Norteamérica, cinco años en Meridian Oil/Burlington Resources, y dos años como asesor en termina ciones de pozos y optimización de la producción. Ha trabajado en la región de las Rocallosas, cuenca de San Jua n, Texas y Oklahoma. Durante sus 15 años en la indu stria, ha ocupado cargos en plan ificación corporativa; mane jo de yacimientos; perforación y terminación de p ozos; producción; permisos e informes reguladore s. Brian es licenciado en ingeniería en petr óleo de la Facultad de Marietta en Ohio.
Michael Back es gerente comercial del programa
Capital Plann ing* con el grupo de man ejo del valor para proyectos Merak en Calgary, Alberta, Canad á. Sus principales funciones incluyen liderazgo y manejo del desar rollo de software, planificación de proyectos, capacitación e implementación del software Capital Plann ing con clientes, y traba ja con el grupo de mercadotecn ia de Merak para defin ir iniciativas clave de mercadotecnia para el programa Capital Planning. Ingresó a Merak en 1998, luego de traba jar duran te tres añ os en Imper ial Oil (Exxon) . Inicialment e, trabajó con el grupo de soport e y consultoría de software y trabajó un año en soporte de productos, capacitación y asesoría a clientes. Más tarde fue trasladad o al equipo de desarrollo del software Value Managemen t, a cargo del control de calidad y trabajó con el equipo del software Capital Plannin g para garantizar una alta calidad del producto an tes de su lanzamiento en junio de 2000. Asumió su actua l cargo en octubre de 2000. Michael obtuvo su licenciatura en ingen iería mecánica de la Universidad McGill en Montreal, Quebec, Canadá, y una maestría en ingeniería (m anejo de tecnología avanzada ) de la Universidad de British Columbia en Vancouver, Canadá. Andrew Carnegie es ingeniero de yacimientos en el Centro d e Investigación Conjunto d e Oil & Natur al Gas Corporation, Ltd. (ONGC) y Schlumberger ( JRC, por sus siglas en Inglés) en Nueva Delhi, India. Desde que ingresó a Schlumberger en 1989, ha traba jado para Wireline & Testing y GeoQuest, en varias subdisciplinas de ingeniería en petróleo y caracterización de yacimientos, con funciones en e l Lejano Oriente, Medio Oriente y Australia. Ante s de ingre sar a Schlumberger, trabajó para Cap Scientific (1982 a 1985) como matemático especializado en diseño de cascos de buq ues submarinos y torpedos. También trabajó para Inte ra (1985 a 1989) como ingeniero de yacimientos. Autor prolífico, Andr ew obtuvo su licenciatura (con mención honorífica) en matemáticas aplicadas, y una licenciatura en física y matemáticas, ambos de la Facu ltad Queen Mary de la Universidad de Londres, Inglaterra. R. D. Chourasiya es jefe del departame nto de geofísica en Oil & Natural Gas Corporation, Ltd. ( ONGC) y reside en Mumbai, India. Actualmen te traba ja en el campo de Bomba y High y está par ticipando en la pr eparación e implementación del plan de redesarrollo de Bomb ay High Norte. Ingresó a ONGC en 1979 como geofísico. Ha cum plido funciones en Bombay (1980 a 1989) y en Assan ( 1989 a 1993). Ha trab ajado como analista de r egistros en los yacimientos de a reniscas y calizas de la zona mar ina oeste y de las áreas del noreste de la India. Obtuvo su maest ría en física de la Universidad de Saugar, Sagar, Madhya P radesh , India. Ellen Coopersmith es fundadora y presidenta de Decision Frameworks e n Houston , Texas. Trabaja con compañías para crear capacidad d e decisión a través de cursos de capacitación en toma de decisiones. Trabajó en Conoco Inc. durant e 16 años, donde ocupó diversos cargos técnicos y de supervisión en e l departame nto de exploración y producción (E&P, por sus siglas en Inglés) antes de asumir la dirección de aná lisis de decisión en la compañ ía. Obtuvo su licenciatura en in geniería del petróleo en la Escuela de Minas de Colorado en Golden, y es miembro del Grupo de Afinidad de Análisis de Decisiones y de la SPE.
Oilfield Review
Graham Dean es ingeniero en pe tróleo y trabaja en
adquisiciones d e exploración y producción, estrategia y planificación para Centrica plc, un importante productor y proveedor de gas en Inglaterra. Antes de sus tres años en Centrica, trabajó para Amerada Hess, Britoil y Schlumberger. Graham recibió un título en ingeniería de la Universidad de Cambridge en Inglaterra. Fue vicepresidente de la Sociedad de Petrofísicos de Londres y patentó un mé todo para medir y usar las olas marinas y terrestres para m onitorear la compactación y subsidencia de los campos petr olíferos. Stan Denoo ingresó a Schlumberger en 1971 después de gradua rse de la Universidad de Wyoming en Laramie, EUA, como ingenier o mecá nico. Trabajó como ingeniero de camp o en el occidente de EUA, como ingeniero sinergético en el centro de computación de Luisiana, Nueva Orleáns, y como ingeniero de vent as en Oklahoma. También fue miem bro del persona l de desarrollo de interp retación en Houston, y traba jó con el grupo de de sarrollo de productos en Denver, Colorado. Ahora re side en Englewood, Colorado. Stan actu almente es líder del departamento de petrofísica de la división de Schlumber ger de los Estados Occident ales. Dhruba Dutta es pet rofísico en el Centro de Investigación Conjunto de Oil & Natural Gas Corporation, Ltd, (ONGC) y Schlumber ger en Nueva Delhi, India. Allí está a ca rgo del procesam iento, el soporte, la interp retación y el desarrollo interno de software para una m ejor evaluación de carb onatos y rocas clásticas. Después de obt ener su d octorado en 1993, fue investigador asociado en el Departam ento de Geología y Geofísica del Institut o de Tecnología de la India, Kharagpur, donde participó en la investigación del modelado e inversión de la resistividad eléctr ica de corriente cont inua bidimen sional (3D). Trabaja en Schlumber ger desde 1997. Dhrub a obtuvo su licenciatura ( con mención h onorífica) en geología de la Universidad de Calcuta, India, una maest ría en geofísica aplicada en la Escue la de Minas de la Ind ia, en Dhanb ad, India, y una licenciat ura en geofísica de pozos en el Institu to de Tecnología de la Ind ia en Kharagpur. David Fairhurst es ingeniero de desarrollo de ventas y reside en San Anton io, Texas. Está a car go de las ventas de los servicios de Schlumberger de evaluación de formaciones y de producción, tales como la herramienta Combin able de Resonan cia Magnética CMR*, en el sur d e Texas. Ante riormente estuvo a cargo de las ventas de los servicios de producción de Schlumber ger en el sur de Texas. Ingresó a la compañía como ingeniero de campo de los servicios de producción e n Evanston , Wyoming, EUA, después de obtener la licenciatura en ingeniería eléctrica de la Universidad d e Minnesota en Minne apolis-St.Paul, EUA. David obtuvo también la maestría e n man ejo de empresas. Roger Heckman es ingeniero de yacimientos de Ultra Petroleum , Inc., en En glewood, Colorado. En este ca rgo, es responsab le de las estimaciones de rese rvas, pronósticos de producción, preparación de presupuestos, evaluaciones de pr oyectos, evaluación de formaciones, análisis económicos y modelado computa cional. Comenzó su carrera en 1972 como ingeniero de campo para Schlumberger, después de recibir su licenciatura en ingeniería en p etróleo de la Universidad de Kansas en Lawren ce, EUA. Roger tiene vasta experiencia técn ica, de supervisión y manejo en todos los aspectos de la ingeniería de yacimientos, incluidos informes de reservas para sociedades, consultores independientes e instituciones finan cieras, estudios de de sarrollo de campo, operador e inversionista esp ecializado en adqu isición y venta s, y reacondicionamient o de pozos y mejoramient o de la producción.
Primavera de 2001
Michael Herron es asesor científico que trabaja en
aplicaciones de mé todos geoquímicos y estadísticos para problemas de interpreta ción de yacimientos en el Centro de In vestigaciones Doll de Schlumberger, en Ridgefield (SDR, por sus siglas en Inglés), Connecticut , EUA. Antes de ingresar a Schlumberger en 1982, estudió la estratigrafía química de los núcleos de hielo polar como parte de su trabajo de doctorado de la Universidad de Nueva York, Búfalo, EUA, donde re cibió su doctorado e n cien cias geológicas. Mike tiene también una licenciatura en química de la Universidad de California, San Diego. John I. Howell III es el fund ador y presiden te de Portfolio Decisions, Inc. (PDI), un a empr esa de a sesoría destinada a ayudar a las compañ ías de petróleo y gas a mejorar sus resultados comerciales equilibrando el riesgo, las ganan cias y el crecimiento. PDI trab aja con el personal a cargo de toma r decisiones y el plantel técnico, ayudándoles a comprender su papel en el proceso de mane jo de carteras. Luego de obtene r su licenciatura y maestría de la Universidad de Standford en California, John dese mpeñ ó cargos técnicos, de supervisión y gerenciales en exploración y producción dur ante sus 21 años con Shell Oil. Desarrolló e implementó técnicas de manejo de carteras para em presas de e xploración y producción ( E&P, por sus siglas en Inglés), y durante los últimos 18 años, ha participado principalmente en procesos de toma de decisiones, planificación estrat égica y mane jo de cambios. Como miembro activo de las SEG y SPE, ha dictado charlas acerca del man ejo de carteras como una herramienta estratégica tanto en conferencias nacionales como internacionales. También ha gerenciado el Consorcio de Manejo de Carter as Lamont para Compañ ías de Energía, un esfuerzo mancomunad o entre la Universidad de Columbia y J.I. Howell & Co. que introdu jo nuevas tecn ologías de negocios para depart amen tos de planificación y divisiones de operación de compañías de energía nacionales e internacionales. Bruce Kaiser es coordinador de la alianza Schlumbe rger-Conoco, Inc. en Houst on, Texas. Coordina pr oyectos PowerSTIM* y proporciona soporte técnico para equipos de activos que desarrollan la formación Lobo en el sur de Texas. Bruce comenzó su carrera en Schlumberger en 1979 como ingeniero de campo en Sacramento, California. Desde 1981 hasta 1985, trabajó como ingeniero de contratación y luego como gerente del centro de capacitación en Den ver, Colorado. Desde 1985 hasta 1986, fue gerente de distrito de operaciones a cable en California. Como especialista en sísmica de pozos, Bruce coordinó el equipo de se rvicios especiales operados a cab le de la división de los Estad os Occidentales de sde 1986 hasta 1996. Pasó los siguientes seis años coordinando la introducción de la sonda Platform Express* en Norteamérica, como gerente de servicios de camp o en Bakersfie ld, California. Entr e 1996 y 1997, trabajó como coordinador d e capa citación en servicios de evaluación en Austin, Texas. Bruce recibió una licenciatura en ingeniería aeroespacial de la Universidad de Tri-State , Angola, Indiana, EUA. Dale Logan es gerent e de ser vicios de datos y consultoría para la región cent ral de los Estados Unidos de Norteamérica y actualmente reside en Midland, Texas. Sus principales resp onsabilidades inc luyen dirigir a su grupo y crear iniciativas de me rcadote cnia en la Cuenca P érmica y en el sur de Texas. Desde qu e se integró a la compañ ía en 1981, ha ocupad o muchos cargos en Texas, Nuevo México y Canadá, incluyend o aspectos de ingen iería, análisis de registros, ingeniería de ventas y manejo de operaciones. Antes de asumir su actual cargo en el año 2000, fue gerent e de desarrollo de interp retación pa ra la división de los
Estados Cent rales en Midland, Texas. Ha trabajado en resonancia magnética nuclear (RMN) desde 1986 y escrito varios artículos sobre aplicaciones de la tecn ología de RMN y evaluación de formaciones. Dale obtuvo su licenciatura e n ingeniería eléctrica de la Universidad McGill en Montreal, Quebec, Can adá. F. Jerry Lucia es un investigador senior del Departame nto de Geología Económica de la Universidad d e Texas en Austin. Su experien cia técnica abarca e l origen y la distribución de est ratos carbonatad os, petrofísica y geología del p etróleo. Antes de ingresar al Departame nto de Geología Económica en 1985, fue ingeniero geológico asesor para Shell Oil Company, asignado a la oficina central. Se retiró en 1985 después de 31 años como ingeniero geológico con experiencia en investigación y operaciones. Actualmen te traba ja en nuevas técnicas y métodos para la caracterización de yacimientos carbonat ados a fines de mejorar la recuperación de los campos mediant e la inte gración de dat os geológicos, petrofísicos, de ingeniería y de producción. Las áreas de proyectos abarcan la Cuen ta Pérm ica y el Medio Oriente. Jerry es un autor prolífico. Obtuvo su licenciatura en ingeniería y una maest ría en geología, ambas de la Universidad de Minne sota en Minneapolis, EUA. Jeffrey W. Lund es vicepresidente d e los servicios de ne gocios en Kerr-McGee Oil & Gas Co., Houston , Texas. Es responsable de man ejar la cartera de a ctivos de la compañ ía, asesorar en adqu isiciones y desarrollo de campos del petróleo y gas en todo el mun do, y de manejar las act ividades d e desar rollo e investigación técnica. Je ffrey comenzó su carrer a en 1969 con Amoco y se integró a Clark Oil Producin g Co. seis años más tar de. Trabajó para Sout hland Royalty Compan y como geólogo de distrito y como gerente d e exploración regional desde 1978 hasta 1986, cuando Southland fue adquirida por Burlington Resources. Fue gerente de exploración de la región sur para Burlington hast a 1991. Se integró a Ashland Exploration en 1991 ascendiendo a vicepresidente de exploración y operaciones en t ierra. Se incorporó a Kerr-McGee en 1998 en su ca rgo actual. Ha recibido muchos p remios de la Sociedad Geológica de Houston, se desempeñó como presidente de d icha sociedad entr e 1997 y 1998. Actualmente es pr esident e de la Asociación de Sociedade s Geológicas de la Costa d el Golfo, y presidente del directorio de la convención de la Asociación Norteamerican a de Geólogos en Petróleo par a el año 2002. Obtuvo su licenciatura en geología de la Universidad Case Western Reserve, Cleveland, Ohio; y una ma estría e n geofísica y una maestría en administración de empresas de la Universidad de Houston, Texas. Sam McClure es ingeniero en pe tróleo de Ultra Petroleum , Inc., en Englewood, Colorado. Ante s de ingresar a Ultra en a gosto de 1998, estuvo cuatro me ses como intern o en Dowell Schlumberger. Durante sus tres añ os en el negocio del petróleo y el gas, ha tra ba jado e n ma n ejo d e yac im ie ntos , p er for ac ión , t er min ación, producción, y gestión de per misos y generación de informes. Sam tiene un a licenciatura en ingen iería en p etróleo de la Universidad d e Wyoming, Larraine. Alan C. McNally es gerente de ingeniería de distrito de la Cuenca Pérmica p ara Louis Dreyfus Natural Gas Inc. y reside en Midland, Texas. Alan geren cia perforación, ingeniería de producción y persona l para una de las áreas coster as de mayor actividad en Norteamérica. Actualmen te está a cargo de la operación de los tres equipos de per foración norteamericanos más activos en base al costo por metro pe rforado al año. Antes de ingresar a Louis Dreyfus Natural Gas Inc. donde lleva ocho años, Alan se desem peñó como gerente d e ingeniería técnica para BJ Services, Inc. en la Cuenca Pérm ica. Obtuvo una licenciatura en ingeniería mecá nica en la Universidad Texas Tech en Lubbock.
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Jas on McVean es gerente de proyecto de productos de
riesgo en Merak, tales como e l sistema Decision Tree*, y reside en Calgary, Alberta , Canadá. Se en carga de la coordinación con el equipo del software Capital Plann ing. Se integró a Merak e n 1997. Jason obtuvo su licenciatura y maest ría en ast rofísica de la Universidad de Calgar y. Richard Netherwood es geólogo de apoyo de inte rpretación de Schlumbe rger en Yakarta , Indonesia. Después de recibir su licenciatura ( con mención honorífica) en geología de la Escuela Real de Minas, Facultad Im perial, Londres, Inglaterra , en 1981, ingresó a BP en Londres como geólogo contrat ado para el grupo de Exploración del Lejano Oriente. Se retiró en 1982 para a sistir a la Universidad de Reading en Inglaterra, investigando esquemas de fisuras en el Golfo de Suez y sistemas comb inados dep ositacionales carbona tados y de rocas clásticas en el Mioceno del Golfo de Suez y el sureste de Españ a. Fue destin ado a Indone sia con Gearhar t-GeoConsultant s en 1986. Allí completó una am plia gama de estudios regionales en sedimen tología y yacimientos estrat igráficos, principalmente en Indonesia, pero también en el Reino Unido, Marruecos, Egipto, Malasia, China, Ja pón, Las Filipinas y Australia, con Gearh art, Core Laboratories Inc. y su propio grup o consultor – P.T. Rocktech Sejahtera. En 1996, se incorporó a Schlumbe rger Wireline & Testing en Yakarta como geólogo del áre a de Indon esia, a cargo de la educación del cliente en herramientas de medición de echados y generación de imágenes, interpretación de imágenes y capacitación de geólogos nacionales de Indone sia en sediment ología y estrat igrafía de secue ncias utilizando nú cleos y e imágenes de pared de pozo. Es autor de muchos artículos y participan te activo de la comun idad geológica de Indone sia, y es miembro d el Comité Anual de Convenciones de la Asociación Petrolera de In donesia par a los añ os 1999, 2000 y 2001. Mark A. Norville es el vicepresiden te de exploración y desarrollo de Kerns Oil & Gas, Inc. Ha est ado con dicha em presa e n San Antonio, Texas, desde 1998. Actualmente t rabaja en el desarrollo y la exploración de más d e 20,000 acres en el sur y oeste de Texas, y supervisa y evalúa los proyectos para la participación de Kerns. En sus inicios, se desempeñ ó como geólogo de distrito pa ra la empr esa Clayton Williams Ene rgy en San Antonio (1980-1985), y se desemp eñó los siguientes 12 años como gerent e de exploración para la empre sa Stallion Oil Company, también e n San Antonio. Actualmente es preside nte de la Sociedad Geológica del Sur de Texas. Mark obt uvo su licenciatura en geología de la Universidad de Texas A&M en College Sta tion. Jea n-Rémy Olesen ha sido director del Centro de Investigación Conjunto de Oil & Natural Gas Corporation, Ltd. (ONGC) y Schlumberger ( JRC) en Nueva Delhi, India, desde 1998. Dirige act ividades del centr o y participa allí en todos los aspectos de la investigación aplicada. Sus actuales áreas de int erés son la evaluación de carbona tos y el desarrollo de nuevos métodos de inte rpreta ción y confección de prototipos de software. Ante riormente , fue gerent e de desar rollo de inter preta ción en Schlumbe rger China S.A., con sede en Beijing, Repúb lica Popular de China (1995 a 1998). Jean-Rémy se graduó del Inst ituto Feder al de Tecnología, Lausan ne, Suiza, con un a mae stría en ingeniería eléctrica. Ingresó a Schlumber ger en 1974 como ingeniero de campo. Después de cumplir numerosas misiones intern acionales en el camp o y la oficina, se especializó en petrofísica y pasó parte de su carrera en el Centro de Ingeniería de Houston de Schlumberger, participando en el desarrollo de herramienta s nucleares de registros. Ha patentad o varios traba jos en el área de registros nucleare s.
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Lee Ramsey trabaja para Schlumberger en el Medio
Oriente, en Al Khobar, Arabia Sau dita. Como coordinador de proyectos PowerSTIM, dirige los equipos técnicos y de operaciones que están desarrollando soluciones para estimu lar y controlar la produc ción de aren a en el proyecto Jauf. Comenzó su carrera en Dowell como ingeniero d e camp o en 1974 en Williston, Dakota de l Norte, EUA y ha ocup ado diversos cargos en opera ciones, ingeniería y mercadeo en los Estados Unidos y Canad á. Dirigió recientem ente la iniciativa PowerSTIM en Norteamé rica como líder de productos y fue nomina do para el prem io "Performed by Schlumber ger." Lee asistió a la Universidad d el Estado de Kansas en Manhattan, donde obtuvo su licenciatura en geología. Wayne Rowe es gerente de mejoramiento de la producción para el GeoMarket d e América del Norte y el Sur de Schlumberger US Land-Western. Actualmente reside en Englewood, Colorado. Comenzó su carrera en Schlumberger en 1981 como ingeniero de campo en Duncan, Oklahoma, y Fort Morgan, Colorado (1981 a 1985). Desde 1985 hasta 1993, fue ingeniero de ventas. Trabajó como gerente de alianza de sde 1993 hasta 1998. Wayne tiene u na licenciatura en ingeniería civil de la Universidad de Colorado en Boulder. S. Duffy Russell es geólogo de prod ucción senior de ExxonMobil Production Compan y en Houston, donde trabaja en el desarrollo de yacimientos carbonatados en el oeste de Texas. Comenzó su carrera en 1979 como geofísico con Amoco Production Compa ny en Nueva Orleáns, Luisiana. Allí estuvo a cargo de la identificación de p rospectos de exploración en el Golfo de México. En 1981, ingresó a Mobil Oil Corporation como geólogo de produ cción a cargo del desar rollo de campos marinos. Ocupó varios cargos técn icos y de supe rvisión en exploración y operaciones de pozos, y en 1989 comenzó a trabajar en n uevos estudios de iniciativas interna cionales del Medio Oriente, Rusia, y Northwest She lf of Australia. Desde 1992 hasta el 2000, traba jó como geólogo de yacimientos sen ior con Abu Dhabi Compan y for Onshore Opera tions (ADCO) en Abu Dhabi, EAU. Su reciente traba jo se ha cent rado en estud ios de heterogeneida d y caracte rización de yacimientos basa dos en registros, núcleos y afloramien tos aplicados al modelado tridimensional de yacimientos carbona tados. Duffy obtuvo su licenciatura e n geología de la Universidad del Estado de Carolina d el Norte en Raleigh, y una maestr ía en geología de la Universidad Duke en Durham, Carolina de l Norte, EUA. Recientemente terminó el trabajo de investigación para su doctorado en sedimentología de carbonatos en la Universidad d e Aberdeen , Escocia. Recibió el reconocimiento de la Fund ación Nacional de Ciencias en 1970 y es miembro de la Sociedad de Investigación Científica Sigma Xi. Kamlesh Saxena es geólogo de desarrollo de interp retación para Schlum berger en Mumbai, India. Está a cargo de la planificación d el trabajo, el control de calidad de los registros, y el desarrollo de la interpret ación y el mercade o del Microbarred or de Formaciones* y de la herramienta d e Espectrometría de Captur a Element al ECS*. También p articipó en la planificación y ejecución de est udios de un o y varios pozos y está coordina ndo el estu dio petrofísico de carbonat os del Centro de Investigación Conjunt o de Oil & Gas Corporation ( ONGC) y Schlumberger. Ingresó a Schlumber ger en 1983 como geólogo del Centro de Inter preta ción de Registros de Kuala Lumpu r, Malasia. Al año siguiente , asumió como geólogo senior en el Centro de Int erpret ación de Registros de la India, en
Nueva Delhi. Desde 1992 hasta 1994, fue geren te de país para GeoQuest Data Services en Ankara, Turquía. Ante s de asu mir su a ctual cargo, fue geólogo de división para GeoQuest e n Abu Dhabi, EAU (1994 a 1999). Kamlesh obtuvo una licenciatu ra en geología, geografía y química de la Universidad d e Osmania, Hyderaba d, Andh ra Prade sh, India, y una ma estría en tecnología en geología aplicada de la Universidad d e Saugar, Sagar, Madhya P radesh , India. Entr e sus logros está la creación de los cent ros de servicios de datos en Nueva Delhi y Ankara. Milton R. Seim es vicepresident e de operaciones de Kerns Oil & Gas, Inc. Está a cargo de todas las opera ciones y el personal de ingeniería de la compañ ía. También es vicepresidente d e Diamonddba ck Drilling, Mesquite Well Service y Kerns Developme nt Comp an y. Comenzó su carrera en la empresa Mobil Oil Corp. en 1970, trabajand o en perforación e ingeniería de producción. Desde 1979 hasta 1993, fue geren te de producción de división para la empresa Forest Oil Corp. en Den ver, Colorado, y en Corpus Christ i y Midland, Texas. Ingresó a Kerns en 1995. Milton obtuvo su licenciatura en ingeniería de gas natur al de la Universidad de Texas A&I, en Kingsville. David Stief , es gerent e de soluciones para Schlumberger US Land-Centr al, con sede en Midland, Texas. Ingresó a la compañía e n 1979 como ingeniero de campo de h erramientas operadas a cable. Desde entonces, ha t rabajado en ventas, desarrollo de interpreta ción y servicios de dat os, y consultoría en diversos lugares del n orte y oeste d e Texas. Dave recibió una licenciatura en ingeniería mecánica de la Universidad de Missour i, en Rolla, EUA. Erling Storaune es director de mercadotecnia en soluciones de aguas p rofundas par a Aker Maritime, Inc., en Houston , Texas. Ingresó a Aker en 1980 y ha traba jado pr in ci pa lm en te en in ge n ie rí a y co nst ru cc ión de proyectos. Fue gerente del departamento de ingeniería y proyectos para p royectos terrestres en Noruega. También sirvió como gerent e de p royectos en Aker Gulf Marine en Corpus Christi, Texas, desde 1991 hasta 1995. Antes de asu mir su act ual cargo, fue vicepresidente ejecutivo en Spars Intern ational en Houston (1995 al 2000). Erling obtuvo una m aestría en in geniería mecán ica del Institu to Noruego de Tecnología, en Trondheim. Badarinadh Vissapragada es petr ofísico senior en Schlumberger Dat a & Consulting Services para el GeoMarket del Golfo Pérsico, con sede en Abu Dhab i, EAU. Participó en un e studio pet rofísico de la formación Shuaiba de Abu Dhab i Company for Onshore Operations (ADCO). Después de ter minar su est udio de posgrado en geofísica, comenzó su carrera e n 1992 en la e mpresa Oil & Natural Gas Corporation ( ONGC). Trabajó duran te trece años para ONGC en el área marina Mumbai, Assam ( Nazira) y en la región occident al (Baroda) . En 1995, ingresó a la División de Petróleo y Gas en Reliances Ind ustries de In dia en Mumbai y traba jó durante d os años en el proyecto con jun to Re lia n ce -En ro n , e n los ca mpo s p et ro lífe ro s Pann a-Mukta y Tapti. Desde qu e ingresó a Schlumberger en 1997, ha realizado muchos estudios petrofísicos en campos par a ADCO. Badarinad h obtu vo su maestr ía en geofísica y una ma estría en t ecnología de la Universidad de Andh ra, Waltair, Andh ra Pr adesh , India.
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Glycol; Propylene Oxi de; Styr ene; Terephthali c Acid ( TPA) & Di methyl Terephthal ate (DMT) ; Toluene; 2,4-Tolyl ene Dii socyanate (TDI) & Diphenyl methane Dii socyanate (MDI ); Tri chloroethyl ene (TCE); Urea; Vi nyl Acetate; Vi nyl Chlori de (VCM); Xylene
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El l ibro estábien escri to. Es una guía bien organi zada y fácil de usar y se recomi enda para todo aqué l que necesite un r ápi do acceso a i nfor- maci ón acerca de los pr ocesos petr oquí- mi cos. Larsen JW: Energy & Fu els 14, no.2 (Marzo/Abril de 2000): 517
Contenido: • Groundwater Flow • Solute Transport • Heat Transport • Regional-Scale Flow and Transport • Ore Deposits • Hydrocarbons • Geothermal Processes • Earthquakes • Evaporites • Diagenesis and Metamorphism • References, Index Los autor es...han hecho un excelente tr abajo de descr i pción de los aspectos básicos de la físi ca de fl ui dos en la Ti e- rr a y cómo apli car estos conoci mi entos para comprender mejor los fenómenos geológi cos. Al hacer lo, han pr oducido un l i bro quedebeser una pr i ori dad en la bibli oteca de cualqui er geocientífico. ...es un pl acer leer un texto de alto ni vel que no escati ma detal les comple- jos y, aún así,es descri pti vo, i ntere- sante y fácil de segui r. Green WR: The Leadi ng Edge 19, no.8 (Abril de 2000): 912-913
Contenido: • Acetal dehyde; Aceti c Aci d; Aceti c Anhydr i de; Acetone; Acetylene; Acro- lein; Acr yli c Aci d; Acry loni tr i le; Acr y- loni tr i le-butadi ene-styrene (ABS) Resins; Adi pi c Aci d; Ammonia; Ani - li ne; Benzene; Benzoi c Aci d; Benzyl Chlori de; Bisphenol A; But adi ene; Butyl Acetate; Butyl Alcohol; Capro- lactam; Carbon Tectrachlori de; Chlo- robenzene; Chlor oform ; Cumene; Cyclohexan e; Cyclohexanol & Cyclohexanone; Epichlorohydr i n; Ethanolami nes; Ethyl Acetate; Ethyl Alcohol; Ethyl benzene; Ethyl Chlori de; Ethyl ene; Ethyl ene Dichlori de (EDC); Ethyl ene Gly col; Ethyl ene Oxi de; Ethyl Et her ; 2-Ethyl Hexyl Al cohol; Formaldehyde; Formi c Acid; Glycerol; Hexamethyl enediami ne (HMDA); Iso- propyl Alcohol ( IPA); Mal ei c Anhy- dri de; Methy Alcohol; Methylami nes; Methyl Chlori de; Methyl ene Di chlo- r i de; Methyl Ethyl Ketone (MEK); Methyl Isobuty l Ketone (MI BK); Methyl Methacrylate (MMA); Methyl Ter t-Butyl Ether (MTBE); Ni tr oben- zene; Perchlor oethylene; Phenol; Pht- hali c Anhydr i de; Polyethylene Hi gh Densit y (HDPE) & Polyethyl ene Li near Low Density (LLDPE); Pol- yethylene Low Densit y ( LDPE); Poly- propyl ene (PP); Polystyr ene & Expanded Polystyr ene; Poly vinyl Chlori de (PVC); Propylene; Propylene
Groundwater in Geologic Processe s Steven E. Ingebr i tsen y War d E. Sanfor d Cambri dgeUni versity Press 40 West 20th Str eet Nueva Yor k, Nueva York 10011 EUA 1999. 341 pági nas. $32.95 ISBN 0-521-66400-4
Este libro describe la importancia del agua subterrán ea y otros fluidos en muchos procesos geológicos, tales como la formación de yacimientos de hidrocarburos y depósitos de minera les. Su objetivo es combinar la te oría física y matemát ica con ejemplos prácticos y datos reales.
Mejoramientode yacimientos virtuales. La tecnología de simulación de yacimientos está siguiendo el paso de las mejoras en la capacidades de perforación y producción, al tiempo que la int erfaz con el usuario se ha hecho más sencilla. Los estudios de casos ilustran la manera en que los simuladores modernos están manejando pozos realistas y complejas composiciones de hidrocarburos. Un rápido simulador de corriente de flujo hace un seguimiento de los trayectos del flujo en el yacimiento. Creacióndeunaculturadeintercambiodeconocimientos. Hoy en día, las compañías de E&P están clasificando las mejores prácticas y lecciones aprendidas en repositorios de conocimientos para que los t écnicos puedan acceder a ellas. Estas iniciativas están destinadas a extraer el mayor valor agregado de los grandes volúmenes de datos e inf ormación disponibles. Este artículo analiza los pasos necesarios para crear y mantener una cultura de intercambio de conocimientos en el ámbito petrolero que aumente la eficiencia y productividad de la organización. Mesaredondaacerca delmanejodel conocimiento. Las compañías de petróleo y gas t ienen enfoques diversos frente a la creación de infraestructuras y culturas que permitan el intercambio de conocimient os. Para este artículo, reunimos a expertos de seis compañías de E&P, quienes analizan sus experiencias en la creación de programas de manejo del conocimiento, lo que se ha aprendido hasta la fecha y lo que nos depara el futuro.
Unsteady-State Fluid Flow E.J. Hoffman Elsevi er Science B.V. Sara Burger hartstr aat 25 P.O. Box 211 100 AE Amsterdam , Holan da 1999. 473 pági nas. $266.50 ISBN 0-444-50184-3
Además de in cluir material de introducción a los yacimientos y formaciones que contienen petróleo, el libro describe métodos empíricos para correlacionar y predecir el comportamiento de fluidos en esta do no esta cionario. También se incluye una pre sentación más teórica basada en ecuaciones diferenciales parciales, clásicas para el flujo en m edios porosos.
Medida deresistividad detrásdelrevestidor. Seis décadas después de su primera descripción, esta medición, largamente buscada, es ahora una realidad. Este artículo analiza la historia y el desarrollo del dispositivo de última generación para la toma de registros operados a cable que completa el conjunto de mediciones de evaluación de formaciones en pozos entubados. Los ejemplos ilustran el valor de la resistividad de los pozos entubados para identificar las posibilidades de producción que se han pasado por alto y el monit oreo de los yacimientos y la producción.
(continúa en la próxima página)
Primavera de 2001
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NUEVAS PUBLICACIONES (continuación de la página anterior)
Contenido: • Petroleum Reserves and Their Estimation • Pressure/Production Behavior Patterns • Pressure/Production Decline Correlations • Concepts of Flow • The Classic Differential Equations for Flow Through Porous Media • Integral Forms for Describing Unsteady-State Flow • Two-Phase and Multiphase Flow: Gas, Oil, and Water • Stead y-State : Produ ctivity Tests • An Evaluation of Unsteady-State Solutions for Drawdown and Transition • Gaseous Unsteady-State Radial Flow Behavior from th e Calculated Results of Bruce et Al. • A Critique of Boundary Conditions, Degrees of Freed om an d Darcy’s Law • The Results of Bruce et Al in Terms of Integral Forms • The Computation of Reserves and Permeability from Stabilized FlowTest Information • Approximate Solutions During Drawdown and Long-Term Depletion • Representation of Water Drives • Production-Decline Behavior • Afterword • Glossary, Symbols, Inde x [ El l i bro] proporci ona mé todos em- píri cosy clásicos para corr elacionar y predecir el comportam i ento de yaci- mi entos de petr óleo en estado no esta- cionar i o... y el análi sis del comporta- mi ento en estados no estacionar i os... ...[el li bro] proporciona una simpli - ficación basada en perfiles sucesi vos de estados estacionar i os que per mi te la apli caci ón al decaimi ento de yacim i en- tos tant o cer rados... como abi ertos, y ayuda a disti nguir entr e decai mi ento por fl uj o, de transi ción y de lar go plazo. Barfoot L: Journal of Canadian Petrol eum Techno- logy 39, no. 4 (Abril de 2000) :22-23
Introduction to Seismology Peter M. Shearer Cambri dgeUni ver sity Pr ess 40 West 20th Str eet Nueva York, Nueva York 10011 EUA 1999. 260 páginas. $74.95 ISBN 0-521-66023-8
En esta concisa introducción a la t eoría de la sismología, cada capítulo del libro describe los conceptos básicos, complementados con ejercicios y problemas para el estudiante. Contenido: • Introduction • Stress and Strain • The Seismic Wave Equat ion • Ray Theory: Travel Times • Inversion of Travel Time Data • Ray Theory: Amplitude and Phase • Reflection Seismology • Surface Waves • Source Theory • Earthquake Prediction • Miscellanea • Appendices, References, Index Las i lu str aciones son parti cular - mente clar as y bien di señ adas. ...logra con é xi to el obj eti vo del autor de crear un li bro di señ ado especí- ficamente par a estudi antes del ciclo super i or de la li cenciatur a y par a estu- di ant esgraduados depr i mer añ o. Pollack HN: Choice 37, no. 8 (Abril de 2000) : 1500
Applied Geothe rmics for Petroleum Engineers I. M. Kutasov Elsevi er Science B.V. Sara Bur gerhar tstraat 25 P.O. Box 211 100 AE Amsterdam , Holanda 1999. 347 pági nas. $142.00 ISBN 0-444-82887-7
Advanced P rocess Control and Information Systems for the Process Industries Les A. Kane (ed) Gulf Publi shing Company P.O. Box 2608 Houston, Texas 77252 EUA 1999. 336 pági nas. $75.00 ISBN 0-88415-239-1
Este texto presen ta formas de utilizar los datos de registros de temperatura en pozos profundos así como los resultados de investigaciones analíticas, de laboratorio y de campo pa ra ser utilizados por ingenieros de yacimientos, ingenieros de perforación y prod ucción, geólogos y geofísicos.
Diseñado como una guía práctica para mejorar el con trol de los procesos y los sistemas de información en las industrias de p rocesamiento, este libro ofrece una re copilación de historias de casos, técnicas y pautas que han sido probadas en instalaciones industriales.
Contenido: • I n t r o d u c t io n • Temperatu re Field of Reservoirs • Wellbore and Formations Temperature During Drilling • Wellbore and Formations Temperature During Shut-In • Cementing of Casing • Production and Injection Wells • Interpret ation and Utilization of Temperature Data • Appendices, References, Index
Contenido: • Project Justification and Implementation • Model-Based Control and Optimization • Information Systems • Frontline Control • Index
...Una excelente compilación de los distin tos usos de la temperatur a en el di señ o de pr oyectos de ingeni ería del petr óleo y geología. Además, este li bro es una buena fuente dedatos acerca de las car acterísti cas té rmi cas de las rocas y el di señ o de operaciones de perforaci ón y terminación. Robertson JO Jr y Chilingar GV: Journal of Petr oleum Sci ence& Engi neer in g 28, nos. 1-2 (Octubre de 2000): 83-84
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Una compr ensión detal lada del pr o- ceso resulta esencial para maxi mi zar los beneficios de los modernos sistemas de contr ol e información y [ el l i bro] presenta considerable infor mación sobre la apl i cación de estas tecnologías en pr ocesosespecíficos. Los capítulos...si guen el cri teri o de publ i car sólo artícul os pr ácti cos, no comerci ales, y que soluci onen proble- mas par a los usuar i os de tecnol ogías. Los aut ores son, por l o general , autor i - dades bi en conoci das en sus áreas res- pectivas. Barfoot L: Journal of Canadian Petr oleum Technology 39, no. 4 (Abril de 2000) :22..
Oilfield Review
Índice Anual deOilfield Review —Volumen12 ARTÍCULOS
Delas propiedadesdelos yacimientosalassoluciones deestimulación Al-Qarni AG, Ault B, Denoo S, Fairhurst D, Heckman R, Kaiser B, Logan D, McClure S, M cNally AC, Norville M A, Ramsey L, Row e W y Seim M R. Vol. 12, no. 4 (Primavera d e 2001): 44-65.
El creciente interés enlos hidratosdegas Collett TS, Lewis R y Uchida T. Vol. 12, no. 2 (Otoño de 2000): 46-58.
Un equipo bombeador liviano y poderoso Braun B, Foda S, Kohli H, Landon I, M ar- tin J y W addell D. Vol. 12, no. 2 (Otoño de 2000): 18-31.
La toma dedecisiones enla industria del petróleo y el gas Coopersmith E, Dean G, M cVean J y Storaune E. Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 2-9.
Nuevosrumbosenla perforaciónrotativadireccional Downton G, Hendricks A, Klausen TS y Pafitis D. Vol. 12, no. 1 (Verano de 2 000): 20-31.
El próximo pasoen los programasdecapacitación Bowman C, Cotten W B, Gunter G, John- son JD, Mil lheim K, North B, Smart B y Tuedor F. Vol. 12, no. 2 (Otoño de 2000): 32-45.
Bordes cortantes Besson A, Burr B, Dill ard S, Drake E, Ivie B, Ivie C, Smith R y Watson G. Vol. 12, no. 3 (Invierno de 2001): 38-63.
Técnicas de diseñodelos disparosparaoptimizarla productividad Behrmann L, Brooks JE, Brown A, Farrant S, Fayard A, M ichel C, Noord ermeer A , Smith P, Underdown D y Venkitaraman A. Vol. 12, no. 1 (Verano de 2 000): 54-79.
Primavera de 2001
Manejo de la cartera de activos NUEVAS PUBLICACIONES parael crecimiento estratégico Adams T, Albers JA , Back M, Howell JI, Lund J y M cVean J. Vol. 12, no. 4 (Primaver a de 2001): 10-19.
LWD en tiempo real: Registros para la perforación Bargach S, Borneman n T, Codazzi D, Fal- coner I, Ford G, Grether B, Hartner J, Hodenfield K, M aeso C, Plumb R, Rasmus J y Rohler H. Vol. 12, no. 3 (Invierno de 2001): 64-84.
Sismicidadenel campo petrolero Adushki n VV, Rodionov VN, Turunta ev S y Yudin AE. Vol. 12, no. 2 (Otoño d e 2000): 2-17.
Evaluacióndeyacimientos carbonatados Akbar M , Alghamdi AH, Allen D, Carne- gie A, Chourasiya RD, Dutta D, Herron M , Logan D, Netherwood R, Olesen J-R, Russell SD, Saxena K, Stief D y Vissa- pragada B. Vol. 12, no. 4 (Primaver a de 2001): 20-43.
Solucionesparalosproblemas delaconstruccióndepozos enaguasprofundas Cuvillier G, Denyer G, Edwards S, John- son G, Plumb D, M endonça J E, Sayers C, Theuveny B y Vise C. Vol. 12, no. 1 (Verano de 20 00): 2-19.
Riesgosmedidos Bailey W, Couët B, Lamb F, Rose P y Simpson G. Vol. 12, no. 3 (Invierno de 2001): 22-37.
Tendencias enregistros deRMN
Advanc ed Process Control and Information Systems for the Process Industries
Kane LA (ed). Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 70.
Applied Geothermics for Petro- leum Engineers
Kutasov IM. Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 70.
Biostratigraphy in Production and Development Geology, Geo- logical Society Special Publica- tion N o. 152
Jones RW y Simm ons M D (eds). Vol. 12, no. 3 (Invierno de 2001): 89. Cenozoic Foreland B asins of Western Europe, Geological Society Special Publication No . 134
M ascle A, Puigdefàbregas C, Luterbacher HP y Fernàndez M (eds). Vol. 12, no. 1 (Verano de 2000): 83.
Groundwater in Geologic Processes
Ingebritsen SE y Sanford W E. Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 69. Handbook of Petrochemicals and Processes, 2nd ed.
Wells, GM . Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 70. Introduc tion to Seismology
Shearer PM . Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 70. Strategies for Optimizing Petro- leum Exploration
Knoring LD, Chilingar GV y Gorfunkel M V. Vol. 12, no. 3 (Invierno de 2001): 89. Time Machines: Scientific Explorations in Deep Time
Ward PD. Vol. 12, no. 1 (Verano de 2000): 83. Unsteady-State Fluid Flow
Hoffman EJ. Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 69.
The Deep Hot Biosphere
Gold T. Vol. 12, no. 2 (Otoño de 2000): 64. Dynamics and Methods of Study of Sedimentary Basins
M ajithia M (ed). Vol. 12, no. 2 (Otoño de 2000): 64.
Elastic W aves in Random M edia: Fundamentals of Seismic Stratigraphic Filtering
Shapiro SA y Hubral P. Vol. 12, no. 2 (Otoño de 2000): 64.
Allen D, Bedford J, Castelijns K, Fair- hurst D, Flaum C, Gubelin G, Heaton N, M inh CC, Norville M A, Pritchard T, Ramakrishnan TS, Ramamoorth y R y Seim MR. Vol. 12, no. 3 (Invierno de 2001): 2-21.
Control del agua Bailey B, Crabtree M , Elphick J, Kuchuk F, Romano C, Roodhardt L y Tyrie J. Vol. 12, no. 1 (Verano de 20 00): 32-53.
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