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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10872/20061

Título : Simulación geoestadística para un yacimiento sintético
Autor : Ramírez M., Deivis J.
Palabras clave : Facies (geología)
Geoestadística
Simulación
Fecha de publicación : 22-Jul-2019
Citación : POST R145 2019;
Resumen : Cuando se procede al modelado de facies de un yacimiento, el geomodelador cuenta en el mejor de los casos, con datos medidos de facies sólo en algunas partes del yacimiento. Por tanto, en las localizaciones no muestreadas, a lo sumo podemos predecir el valor de las facies usando técnicas geoestadísticas de estimación y/o simulación, basadas en las relaciones espaciales entre los datos medidos o muestreados de las facies y la ubicación de interés. Los datos muestreados pueden consistir en valores de facies y otras propiedades (información secundaria) que guardan relación probabilística con las facies a modelar. En este trabajo se compararon tres técnicas de simulación geoestadística: Simulación de Variables Indicadoras, Simulación basada en Objetos y la técnica de simulación de Estadística de Múltiples Puntos. Las técnicas mencionadas fueron usadas para simular el modelo de facies de un yacimiento sintético, el Stanford VI-E, el cual sirvió de patrón de comparación para evaluar los resultados de cada técnica en la simulación de facies. Se usó la impedancia acústica como información secundaría para el modelado de facies, ya que se contaba con un valor de este atributo sísmico para cada celda del mallado que representó el yacimiento. Se establecieron medidas desempeño estáticas y dinámicas para la evaluación de los resultados. La técnica Estadística de Múltiples Puntos, obtuvo los mejores resultados, ya que cuándo comparamos el modelo obtenido con el modelo sintético Stanford VI-E, fue la técnica que mejor logró reproducir visualmente el modelo de facies original, las proporciones de cada facies, las propiedades petrofísicas, el petróleo original en sitio y la producción de petróleo. Se concluye que la Estadística de Múltiples Puntos combinó y superó las bondades de la Simulación de Variables Indicadoras y la técnica basada en Objetos, al usar vii estadística de múltiples puntos en vez de la estadística bipuntual (variograma) de Simulación de Variables Indicadoras, e imágenes de entrenamiento con diferentes arreglos de facies, en vez de objetos teóricos con diversas formas de la técnica basada en Objetos.
URI : http://hdl.handle.net/10872/20061
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