Lithology and fluid seismic determination for the acae area, puerto colón oil field, colombia

• Autores: Frank-Harvey Gómez, Jhon-Patrick Castagna
• Localización: CT&F - Ciencia, tecnología y futuro, ISSN-e 0122-5383, Vol. 3, Nº. 1, 2005, págs. 35-44
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Determinación litológica y de fluidos mediante sísmica, para el área Acae, campo Puerto Colón, Colombia
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• Resumen
  • español

    En este trabajo aplicamos técnicas geofísicas mejoradas para detectar nuevas zonas prospectivas en el campo petrolero Puerto Colón. El petróleo fácil de producir esta siendo explotado y para poder extraer el petróleo difícil de extraer necesitamos definir sísmicamente mejor las características de la Formación Caballos. Obtuvimos una estimación aceptable entre las medidas de laboratorio de física de rocas y las propiedades petrofísicas estimadas con los datos sísmicos. Se usaron registros de pozo para guiar el cálculo sísmico de porosidades, la respuesta del gamma-ray (a partir de atributos sísmicos) y la impedancia acústica (vía inversión sísmica) usando redes neuronales. Se utilizó una red neuronal probabilí­stica (PNN) debido a su particular característica de 1) mapear relaciones no lineales entre la sísmica y los registros de pozo; 2) incrementar tanto la precisión como la resolución cuando se realiza la inversión comparada con los métodos convencionales, y 3) el uso de un interpolador matemático que no esta implementado como una caja negra. La relación de Poisson y Vp/Vs provee el medio para discriminar entre roca del yacimiento de buena y de baja calidad. Finalmente se analizan tres apilados parciales por ángulos (0°-10°, 11°-20° y 21°-30°) en la inversión elástica.

  • English

    In this work, we applied enhanced geophysical techniques to detect new prospecting zones at the Puerto Colón oil field. The easier-to-produce hydrocarbons are currently being or have been extracted. In order to extract harder-to-produce hydrocarbons, we need to better define the Caballos formation characteristics. We obtained an acceptable match between the rock-physics laboratory measurements and the petrophysical properties estimated through the use of seismic data. We used well logs to guide the seismic measurements in the estimation of both porosity and gamma-ray response (from seismic attributes), and acoustic impedance (via seismic inversion), using a neural network approach. We applied a probabilistic neural network (PNN) because of its particular characteristics of 1) mapping non linear relationships between seismic and well log data; 2) incrementing both accuracy and resolution when performing inversion, as compared to conventional inversion, and; 3) using a mathematical interpolation scheme not implemented as a black box. Poisson and Vp/Vs ratio provide a means to discriminate between high and low reservoir-rock quality at the Caballos formation. Finally, we analyzed three angle gather stacks (0°-10°, 11°-20° and 21°-30°) through elastic inversion.