Evaluación de yacimientos carbonatados

Primavera de 2001

Análisis de decisiones

Manejo de carteras de activos

Evaluación de yacimientos carbonatados

Optimización de terminaciones y estimulaciones

Oilfield Review

SMP-6082-S

Cualquier acción que un ingeniero o un geólogo emprenda conrelación a un yacimiento, requiere poseer una idea o modeloclaro de cómo es el yacimiento. Mientras más realista sea elconcepto, mayores son las probabilidades de éxito. Es sabidoque la visión de los geólogos respecto de lo que es un yacimien-to, difiere con aquella de los ingenieros. Los geólogos se incli-nan a pensar en términos de estratigrafía y estructuras, mien-tras que los ingenieros se preocupan más por las propiedadespetrofísicas y de los fluidos. Estas dos visiones acerca de losyacimientos no son mutuamente excluyentes. De hecho, la clavepara obtener un modelo o concepto realista del yacimiento es laintegración de la información geológica descriptiva y los datospetrofísicos numéricos, ya que los datos geológicos contieneninformación tridimensional (3D) que no se encuentra en losdatos petrofísicos. Por muchos años, se ha ignorado esta dife-rencia en dimensionalidad. Ahora debemos aceptar que sólomediante la vinculación de las propiedades petrofísicas con losprocesos geológicos, es posible imaginar y construir modelosrealistas de yacimientos y representarlos en imágenes.

Los petrofísicos pueden jugar un papel clave al proveer este vín-culo vital. Aunque los petrofísicos pueden proporcionar grandescantidades de datos petrofísicos provenientes de registros de po-zos, esta información es de escasa utilidad para visualizar modelos3D, a menos que se la pueda vincular con datos que contengan in-formación espacial. Si se las recopila correctamente, las descrip-ciones geológicas contienen enormes cantidades de informaciónespacial que puede relacionarse con la porosidad, la saturación yla permeabilidad. En la década de 1950, Gus Archie demostró quelos datos petrofísicos y geológicos están relacionados a nivel de losporos. La porosidad, la permeabilidad y las fuerzas capilares estánrelacionadas con la distribución del tamaño de los poros, y estadistribución, a su vez, está relacionada con la historia depositacio-nal, diagenética y estructural. El problema radica en describireste vínculo de manera que sea útil para la construcción de imá-genes 3D de yacimientos de hidrocarburos; y en ninguna otra áreael problema es más difícil que en los yacimientos carbonatados.

En los carbonatos, las descripciones de la textura de la rocaproveen el vínculo entre la petrofísica y la geología. Hoy en día, losmétodos más populares para describir la textura de los carbonatosy de los sistemas de poros, son geológicos (véase "Evaluación deyacimientos carbonatados," página 20). El método que propongoes más de naturaleza petrofísica, y se centra en descripciones detexturas de rocas actuales en términos de la distribución deltamaño de los poros.1

Este método divide el espacio de los poros en los carbonatosen: porosidad interpartícula, de cavidades aisladas y de cavida-des adyacentes. Esto es en base a la ubicación del espacio delos poros respecto de los granos o cristales. La distribución deltamaño de los poros del espacio interpartícula de los poros, yasea entre los granos o los cristales, es una función de la porosi-dad interpartícula, el tamaño de las partículas y el ordenamien-to de las mismas. La cantidad de la porosidad interpartícula serelaciona principalmente con los procesos diagenéticos talescomo cementación, compactación y dolomitización. El tamaño yel ordenamiento de los granos están relacionados con los proce-sos depositacionales. El tamaño de los cristales de dolomita es-tá relacionado con las texturas previas de la roca y con los mo-delos de dolomitización. Las cavidades aisladas generalmente

Integración de la información petrofísica y geológica: una tarea para los petrofísicos

están localizadas dentro de los granos y tienen poca influenciaen la permeabilidad. Este espacio de poros es a menudo diage-nético en su origen, pero también puede estar relacionado conel tipo de grano, y por lo tanto, con procesos depositacionales.Por otra parte, las cavidades adyacentes forman un sistema deporos que no están relacionados con la textura y representan untipo especial de yacimiento. Este tipo de poro raramente se rela-ciona con los procesos depositacionales y generalmente tiene unorigen diagenético o estructural. Por lo tanto, al describir correc-tamente las texturas, se puede establecer un vínculo entre laspropiedades petrofísicas, la distribución del tamaño de los porosy los procesos geológicos; vínculo que se puede usar para distri-buir la información petrofísica en el espacio tridimensional.

Las descripciones de las texturas de las rocas se deben cali-brar con los registros de pozos, ya que los registros no están di-señados para capturar información geológica. Los tres elemen-tos descriptivos clave son: la clase petrofísica de la textura delas rocas, la porosidad de cavidades aisladas y la porosidad in-terpartícula. Las gráficas de interrelación entre la porosidad yla saturación de agua, a menudo, se pueden calibrar en térmi-nos petrofísicos, y las gráficas de interrelación entre el tiempode tránsito y la porosidad, se pueden utilizar para estimar laporosidad interpartícula y de cavidades aisladas. La integraciónde estos tres elementos en el análisis de registros de pozos,genera una estimación más precisa de la permeabilidad matri-cial y de la saturación de agua, así como también provee infor-mación acerca de la textura de las rocas que se pueden utilizarpara construir modelos geológicos.

La tarea de vincular las descripciones geológicas con las pro-piedades petrofísicas corresponde a las disciplinas de ingenieríay geología. Los petrofísicos pueden perfectamente proporcionareste importante vínculo, porque ellos tienen contacto directo conambas ciencias, y son expertos en análisis de registros y de nú-cleos. Gus Archie vislumbró esta tarea como una parte integralde la porción "petro" de la petrofísica. Sin embargo, los petrofísi-cos todavía no se han abocado a esta tarea y, en lugar de ello, si-guen centrados en el análisis de núcleos y en el desarrollo de he-rramientas de registros de pozos. Ya es tiempo de que los petrofí-sicos proporcionen el eslabón faltante entre las interpretacionesgeológicas y de ingeniería y aborden esta tarea como parte de suresponsabilidad.

F. Jerry LuciaInvestigador seniorDepartamento de Geología EconómicaUniversidad de Texas, AustinAustin, Texas, EUA

F. Jerry Lucia es un investigador senior del Departamento de GeologíaEconómica de la Universidad de Texas en Austin. Previamente trabajó durante31 años como ingeniero geólogo para Shell Oil Company, en áreas relacionadascon la investigación, las operaciones y en la casa matriz. Jerry es autor demuchas obras. Obtuvo su licenciatura en ingeniería y una maestría en geología,ambas de la Universidad de Minnesota en Minneapolis, EUA.

1. Lucia FJ: "Rock Fabric/Petrophysical Classification of Carbonate Pore Space forReservoir Characterization," AAPG Bulletin 79, no. 9 (Septiembre de 1995): 1275-1300.

Consejo editorialTerry AdamsAzerbaijan International Operating Co., Baku

Syed A. AliChevron Petroleum Technology Co.Houston, Texas, EUA

Antongiulio AlborghettiAgip S.p.AMilán, Italia

Svend Aage AndersenMaersk Oil Kazakhstan GmbHAlmaty, República de Kazakhstán

Michael FetkovichPhillips Petroleum Co.Bartlesville, Oklahoma, EUA

George KingBPHouston, Texas

David Patrick MurphyShell E&P CompanyHouston, Texas

Richard WoodhouseConsultor independienteSurrey, Inglaterra

Oilfield Review es una publicación trimestral de Schlumberger destinadaa los profesionales de la industria petrolera, cuyo objetivo es brindar in-formación acerca de los adelantos técnicos relacionados con la búsque-da y producción de hidrocarburos. Oilfield Review se distribuye entre losempleados y clientes de Schlumberger.

Cuando se menciona sólo el lugar de residencia de un colaborador, significa que forma parte del personal de Schlumberger.

© 2001 Schlumberger. Todos los derechos reservados. Ninguna parte de esta publicación puede ser reproducida, archivada o transmitida enforma o medio alguno, ya sea electrónico o mecánico, fotocopiado ograbado, sin la debida autorización escrita de Schlumberger.

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Traducido y producido por LincED Int’l, Inc. y LincED Argentina, S.A.

Editor ejecutivoDenny O’BrienEditor senior de producciónLisa StewartEditor seniorMark E. TellEditoresGretchen M. GillisMark A. AndersenColaboradoresRana RottenbergDistribuciónDavid E. Bergt

DiseñoHerring DesignSteve FreemanKaren MalnartIlustracionesTom McNeffMike MessingerGeorge StewartImpresiónWetmore Printing CompanyCurtis Weeks

Primavera de 2001Volumen 12Número 4

Schlumberger

20 Evaluación de yacimientos carbonatados

La heterogeneidad de las rocas carbonatadas presenta importantes retosque deben superarse para producir el 60% de las reservas de petróleo alma-cenadas en las mismas. Ejemplos de todo el mundo muestran los actualesenfoques para evaluar los yacimientos carbonatados y proporcionar unadirección a las iniciativas de investigación en curso.

2 La toma de decisiones en la industria del petróleo y el gas

En la industria petrolera, se dispone de tecnología avanzada para analizar ydirigir las decisiones técnicas y económicas. El análisis de árboles de decisio-nes es la nueva solución que ayuda a los que toman decisiones a priorizar losproblemas, a comprender el efecto de los factores que influyen en las decisio-nes, y a evaluar la incertidumbre, cuantificar el valor de la información nuevay generar confianza en la decisión final. Los árboles de decisiones contribuyena crear un marco para resolver problemas multidisciplinarios difíciles y a pro-bar el efecto de cada paso en el proceso de decisión. Mediante estudios decasos, se muestra la forma en que estas herramientas combinan la informa-ción técnica y económica para producir decisiones sensatas en los programasde desarrollo de campo y en las evaluaciones económicas.

66 Colaboradores

69 Próximamente en Oilfield Review y Nuevas publicaciones

71 Índice anual

Oilfield Review

1

44 De las propiedades de los yacimientos a las soluciones de estimulación

Las importantes investigaciones asociadas con la terminación de pozos re-quieren un enfoque que integre la caracterización de los yacimientos con laingeniería de producción. Historias de casos ilustran la forma en que equiposde expertos distribuidos alrededor del mundo utilizan el modelado específicode campos o cuencas para efectuar recomendaciones de estimulación y termi-nación, centrándose en la productividad a lo largo de la vida de un pozo, inde-pendientemente de los límites entre las disciplinas técnicas. Al utilizar lasherramientas basadas en la estructura y herramientas de la Red (Web) paracrear conjuntos completos de datos y mejores modelos, esta metodología apro-vecha las últimas tecnologías de evaluación y fracturamiento de formaciones.

10 Manejo de la cartera de activos para el crecimiento estratégico

La industria petrolera puede ahora aprovechar las técnicas de manejo de lacartera de activos—desarrolladas para las inversiones financieras—que vi-sualizan los proyectos y las inversiones como un conjunto interdependiente,o cartera, en lugar de entidades independientes. Los nuevos programas decomputación y servicios de consultoría ayudan a los que toman las decisionesa seleccionar y analizar las carteras de proyectos que alcanzan un equilibrioentre valor y riesgo acorde con la estrategia de la compañía. Mediante estu-dios de casos, se muestra la forma en que las compañías están utilizando laoptimización de las carteras y las técnicas de manejo de oportunidades paracumplir los objetivos de producción, ingresos, reservas y otros objetivos clave.

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2 Oilfield Review

Se agradece la colaboración en la preparación de esteartículo a Joe Fay, Austin, Texas, EUA; Kent Burkholder yAlexander 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-2000 es una marca de Aker. Excel es una marca deMicrosoft Corporation.

Las decisiones en la industria del petróleo y elgas determinan la dirección y el curso de milesde millones de dólares cada año. La complejidadde una decisión puede variar desde una simplepregunta, al modo de Shakespeare, (perforar o noperforar) hasta niveles que requieren gran detalle. Algunas de las decisiones másextraordinarias determinan la oferta máxima poruna concesión, el mejor proceso de desarrollopara un determinado bien, la prioridad deperforación en el marco de opciones deexploración de una compañía, el momento deincrementar la capacidad operativa de unainstalación, o la decisión de firmar un contrato desuministro a corto o largo plazo.

Si bien los problemas más simples se puedenanalizar con sólo algunos cálculos, tomar decisio-nes más complicadas puede tomarle a una com-pañía meses o años de preparación. Por ejemplo,uno de los dilemas que enfrentan hoy en día lascompañías de exploración y producción (E&P, porsus siglas en Inglés) es cómo desarrollar yaci-mientos situados en aguas profundas. A veces esmejor el desarrollo submarino; otras veces lasolución es una estructura flotante amarrada allecho marino. Por lo general, las compañíaspetroleras dedican de 12 a 18 meses al ciclo detoma de decisiones—recopilar información, ana-lizarla, y modelar el riesgo y la incertidumbre—antes de seleccionar un sistema de producción.

Ellen CoopersmithDecision FrameworksHouston, Texas, EUA

Graham DeanCentricaSlough, Berkshire, Inglaterra

Jason McVeanCalgary, Alberta, Canadá

Erling StorauneAker Maritime, Inc.Houston, Texas

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La diferencia entre una buena y una mala decisión puede ser la diferencia entre el

éxito y el fracaso, las ganancias y las pérdidas, o incluso entre la vida y la muerte.

El software de análisis de decisiones puede ayudar a quienes toman decisiones a

identificar factores que influyen en la decisión que han de tomar, y a escoger el

camino para lograr los resultados deseados.

La toma de decisiones en laindustria del petróleo y el gas

1. Newendorp PD: Decision Analysis for PetroleumExploration. Aurora, Colorado, EUA: Planning Press, 1996.

2. Bailey W. Couët B, Lamb F, Simpson G y Rose P: "Riesgosmedidos," Oilfield Review 12, no. 3, (Invierno de 2001): 22-37.

3. El valor actual neto es una medida de valor posible, perose pueden usar muchas otras, incluyendo la tasa deretorno y la relación entre ganancia e inversión.

4. Newendorp, referencia 1, capítulo 4.

Primavera de 2001 3

La agilización de este proceso puede aumentarlas utilidades al disminuir el tiempo necesariopara la puesta en producción.

Existen varios métodos para ayudar a quienestoman las decisiones a evaluar la incertidumbre,reducir el riesgo y escoger soluciones que se pue-dan llevar a la práctica.1 Entre estos métodos seincluyen los cálculos del valor actual neto (VAN),los análisis del flujo de fondos descontado, lasimulación de Monte Carlo, la teoría de la carterade inversiones, el análisis del árbol de decisiones yla teoría de las preferencias, todos los cuales sedescribieron en un artículo reciente de OilfieldReview.2 Las situaciones elementales se puedenresolver con cálculos básicos de valor esperado,pero los casos en los que participan más factoresrequieren un proceso de análisis de decisiones quecombina información de múltiples disciplinas, dacuenta de la incertidumbre y evalúa el efecto de lasdiferentes decisiones. Este artículo se centra en elanálisis del árbol de decisiones y su funciona-miento. Ambas cuestiones se ejemplifican a travésde dos estudios de casos.

Análisis del árbol de decisionesEl análisis del árbol de decisiones es una manerade encuadrar y resolver situaciones complejasque requieren la toma de una decisión. La clavepara el éxito, consiste en definir el problema conclaridad desde el principio y luego determinar lasdecisiones que se deben tomar. La etapa de defi-

nición del problema incluye la identificación detoda la información conocida, y la especificaciónde todos los factores que pudieran influir en elresultado final. Para acelerar el proceso, las deci-siones que se pueden dilatar se posponen, demodo que la información futura pueda ayudar alproceso de toma de decisiones.

Captar la esencia de un problema mediante ladeterminación de cuáles son los factores másimportantes, ayuda a que quienes toman lasdecisiones se concentren solamente en losaspectos que juegan un papel central en el resul-tado. Un análisis de sensitividad como éste, per-mite asignar un orden de importancia a losfactores que se deberán considerar en una deci-sión. Por ejemplo, una decisión puede dependerde seis factores: precio del petróleo, volumen depetróleo, precio del gas, volumen de gas, eroga-ciones de capital y costos operativos; pero sedesconoce la importancia relativa de estos facto-res. Para ciertos elementos de incertidumbre, oun rango de posibles valores, el análisis de sen-sitividad calcula los valores actuales netos (aveces expresados como efectivo después deimpuestos) representados por dichos elementosde incertidumbre, y clasifica cada factor (arriba).3

Los factores que más influyen en los resultadosdel proyecto son los que tienen el rango más altode VAN. La forma de la gráfica, con valores altosen la parte superior y valores bajos en la inferior,le da a esta representación el nombre "diagramade tornado." En este ejemplo, los dos factoresmás importantes son el precio del petróleo y elvolumen de petróleo. La incertidumbre acerca delos costos operativos no afecta el resultado demanera significativa y, por lo tanto, se puede tra-tar como una certeza sin influir en forma impor-tante en los resultados.

Una vez que se ha encuadrado el problema,los árboles de decisiones ayudan a encontrar elcamino hacia una buena solución. Los árboles dedecisiones son diagramas que ilustran el flujo deun proceso de toma de decisiones como unasecuencia de eventos y posibles resultados(abajo). Los eventos se representan como puntos,o nodos, y los resultados, como ramas que salende cada nodo. Los nodos son nodos de decisión(en los cuales quien toma la decisión decide quérama seguir), o nodos de incertidumbre, donde elresultado estará determinado por varias posibili-dades.4 A cada rama se le asocia el valor mone-tario que se espera del resultado. Además, lasramas que salen de los nodos de incertidumbrese ponderan con la probabilidad de que tal resul-tado ocurra. En forma gráfica, los nodos de deci-sión se expresan como cuadrados y los nodos deincertidumbre, como círculos.

En este ejemplo simple, el nodo de decisiónindica el punto donde quien toma la decisiónescoge perforar o no perforar. El valor esperado

Análisis de sensibilidad

Influencia, %

Precio del petróleo

Volumen de petróleo

Erogaciones de capital

Volumen de gas

Precio del gas

Costos operativos

51

31

09

05

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01

30,000

31,538

36,068

42,083

41,776

42,862

43,643

Factores45,010 60,000

59,937

57,873

54,004

50,956

50,157

46,181

Valor actual neto en miles de dólares

> Diagrama indicativo de los factores que más influyen en una decisión. De los seis factores selecciona-dos para el análisis, el precio del petróleo y el volumen de petróleo poseen el rango más alto en el valoractual neto (VAN), haciendo que el resultado sea más sensible a esos factores.

Pozo seco_ $50,000

2000 MMpc+ $100,000

5000 MMpc+ $250,000

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+ $100,000

Perforar

No perforar

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0.1

0.2A

B

> Árbol de decisiones simple que muestra unnodo de decisión (cuadrado) y los posibles resul-tados. Los resultados están acompañados por suvalor esperado multiplicado por la probabilidadde que ocurra tal resultado. El camino con elvalor esperado más alto está destacado en ama-rillo. (Adaptado de Newendorp, referencia 1.)

que se asocia a una decisión de no perforar es $0;es decir, no se gasta ni se gana dinero. El valoresperado de la decisión de perforar depende delo que se encuentre al perforar: hay un 10% deprobabilidad de que sean 5000 MMpc de gas,20% de que sean 2000 MMpc, y un 70% de quesea un pozo seco. El tamaño esperado del yaci-miento tiene una distribución continua y no detres valores, pero a los efectos de este ejemplo,se describen tres tamaños (derecha). Idealmente,las ramas del nodo de incertidumbre tratan deatraer los aspectos más importantes de esta dis-tribución continua.

El valor esperado de un nodo de incertidum-bre es la suma de todos los valores esperados, yponderados según las probabilidades, de todoslos resultados que se ramifican desde dicho nodo.De este modo, al retroceder desde el final o dellado derecho del árbol, se pueden calcular losvalores esperados para cada resultado. Una vezque se han calculado todos los valores espera-dos, se puede tomar la ruta de decisión óptima,es decir, la que proyecta el mayor valor esperado.

El mismo método funciona para decisionesmás complicadas (página siguiente). En esteejemplo, la decisión de comprar o no áreas,depende de comprender los posibles resultadosde una secuencia de decisiones, entre las que seincluyen realizar un estudio sísmico o no, perforaro no, y perforar un segundo pozo o no. Los resul-tados finales posibles (yacimiento de grantamaño, yacimiento marginal o pozo seco) son losmismos, independientemente de la ruta de deci-sión. Sin embargo, tienen diferentes probabilida-des de ocurrencia en etapas distintas del árbol dedecisiones, puesto que, a medida que el árbolcrece, se tiene mayor información. Para esteárbol de decisiones, la solución que genera elmayor valor monetario esperado sigue lassiguientes ramas: comprar área, ejecutar un estu-dio sísmico, y si el estudio sísmico confirma unaestructura, perforar y, si el primer pozo es seco,perforar un segundo pozo de exploración.

La asignación de probabilidades a las tres ra-mas requiere pericia técnica y, en este caso, se ba-sa en el conocimiento previo de la región. Laprobabilidad y el valor de los distintos resultadostambién se pueden basar en el resultado de simula-ciones de Monte Carlo más detalladas. Por ejemplo, el valor de corte o limitador (cutoff) de loque constituye un yacimiento de gran tamaño, po-dría ser el lado alto de una distribución de probabi-lidades, que es el resultado de una simulación deMonte Carlo del parámetro volumen del yacimiento.

Dependiendo del tipo de decisión que seadopte, se puede solicitar información a especia-listas de diversas disciplinas de campos petrolífe-ros para el análisis del árbol de decisiones.Además del tamaño y el contenido desconocidosdel yacimiento, 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 registrosde pozos

• costo y riesgo versus el valor de la informa-ción adicional

• probabilidad de que las herramientas deregistros de pozos o tubería de perforaciónqueden atascadas y que se produzcan otrostipos de sucesos que causen tiempo impro-ductivo del equipo de perforación

• compartimentalización del yacimiento onúmero de pozos

• propiedades y comportamiento de los flui-dos del yacimiento

• complejidad de las terminaciones• costo del transporte hacia los mercados• mejoramiento obtenido de los métodos de

estimulación, reacondicionamiento o mejo-ramiento de la recuperación.

Quizás menos obvios para los profesionales delos campos petrolíferos, pero también importantesde estimar en los casos que se prestan para el análisis de árboles de decisiones, son las eventua-lidades tales como la estabilidad y la legislacióngubernamental, las fusiones de empresas, los

casos judiciales, y los aspectos de salud, segu-ridad y ambiente (HSE, por sus siglas en Inglés).

Existen numerosos productos de softwareque facilitan el análisis de árboles de decisionespara el sector de E&P de la industria del petróleoy el gas y otras industrias. Éstos incluyen, entreotros, Precision Tree de Palisade, DecisionProgramming Language (DPL) de ADA (AppliedDecision Analysis) y el paquete Decision Treedesarrollado por Merak, una compañía deSchlumberger. Estos sistemas se vinculan conprogramas de cálculo que calculan los valoresactuales netos para cada rama del árbol. En tér-minos generales, los paquetes de software deárboles de decisiones se vinculan con Excel paralas etapas de cálculo. Solamente el softwareDecision Tree de Merak se vincula también direc-tamente con el programa Peep de análisis eco-nómico, que es un paquete estándar de manejode activos de la industria del petróleo y el gas.

Los árboles de decisiones pueden ser deayuda para el análisis de varios tipos de decisio-nes en la industria petrolera. Entre los ejemplosse encuentra el decidir si reemplazar registros deherramientas operadas a cable por registrosadquiridos durante la perforación, evaluar pro-gramas de inyección de agua, optimizar reacon-dicionamientos y escoger la mejor configuraciónde las partes superiores de las plataformas mari-nas.5 En la sección siguiente, se describe laforma en que los árboles de decisiones puedenayudar a evaluar un sistema de producción ensitios de aguas profundas.

4 Oilfield Review

Máximo posiblede reservas

Reservas promedio

Mínimo posiblede reservas(pozo seco)

> Distribución continua del tamaño esperado del yacimiento. Sibien el valor esperado del tamaño del yacimiento puede caer encualquier punto de la distribución continua, se deben seleccionarlos valores más probables para las ramas del árbol de decisiones.(Adaptado de Newendorp, referencia 1.)

Primavera de 2001 5

Elección de un sistema de producciónUn operador que se preparaba para seleccionar unsistema de producción situado en aguas profun-das para un trabajo de desarrollo en las costas deÁfrica Occidental contactó a Aker Maritime, Inc.,fabricante de plataformas tipo spar y plataformasmarítimas.6 El operador tenía que decidir si ade-lantarse y comprar un sistema de producción quese pudiera adaptar en caso de que el yacimientoresultase mayor a lo esperado, o esperar hastacontar con más información y optimizar el tamañodel sistema. Una decisión temprana podría signifi-car una rápida puesta en producción. Por otro lado,un sistema adaptativo tiene la flexibilidad de per-mitir agregar en el futuro pozos o módulos de pro-cesamiento de fluidos. Sin embargo, una decisióncomo ésa estaría basada en un mínimo de infor-mación. La alternativa era perforar más pozos,obtener más información y comprar un sistema deproducción optimizado para el tamaño del yaci-miento, pero a un mayor costo y con una demoraen la producción.

Aker Maritime trabajó con DecisionFrameworks, una firma de consultoría de análisis yfacilitación de decisiones, para estructurar lasdecisiones y modelar las alternativas de desarrollo.El enfoque de Decision Frameworks se basa en lapericia técnica y comercial en el área petrolera,combinada con aplicaciones de Merak, específica-mente el producto Decision Tree y el módulo Peep,este último diseñado para evaluaciones económi-cas y análisis de curvas de declinación.

Los primeros pasos del análisis de decisiónfueron estructurar el problema, comprender losproblemas asociados con el descubrimiento enaguas profundas y analizar soluciones alternati-vas de desarrollo. Decision Frameworks trabajócon Aker y su compañía petrolera cliente paradefinir los parámetros del descubrimiento, talescomo el tamaño del yacimiento, las tasas de pro-ducción, el número de pozos y el plan de perfora-ción. Luego, se crearon árboles de decisiones dealto nivel para los cuatro conceptos de desarrolloque se estaban considerando. Dos de ellos eran

> Árbol de decisiones para la compra de bloques. En este ejemplo, la decisión depende de una sucesión de decisiones (desta-cadas en amarillo) que incluyen la ejecución de un levantamiento sísmico y la perforación de uno o dos pozos exploratorios.(Adaptado de Newendorp, referencia 1.)

5. Back GF: "Examination of MWD (Measuring WhileDrilling) Wireline Replacement by Decision AnalysisMethods: Two Case Studies," Compendio del Trigésimo-Séptimo Simposio Anual de Adquisición de Registros dePozos de la SPWLA, Nueva Orleáns, Luisiana, EUA,Junio 16-19, 1996, artículo U. Martinsen R, Kjelstadli RM, Ross C y Rostad H: "TheValhall Waterflood Evaluation: A Decision Analysis CaseStudy," artículo de la SPE 38926, presentado en laConferencia Técnica y Exhibición Anual de la SPE, SanAntonio, Texas, EUA, Octubre 5-8, 1997.Macary S y El-Haddad A: "Decision Trees OptimizeWorkover Program," Oil & Gas Journal 96, no. 51(Diciembre 21, 1998): 93-97, 100.MacDonald JJ y Smith RS: "Decision Trees Clarify NovelTechnology Applications," Oil & Gas Journal 95, no. 8(Febrero 24, 1997): 69-71, 74-76.

6. Una plataforma tipo spar, a veces llamada una unidad deárbol seco, es un cilindro vertical flotante que estáanclado al suelo marino. Las plataformas tipo spar per-miten que la producción de los campos de aguas profun-das vaya hacia instalaciones de superficie "secas," enlugar de instalaciones submarinas.

B

C

A

IH

GF

J

DE

Campo degran tamaño+$36 MM

Campo marginal+$11 MM

Pozo seco

Perforar segundo

pozo exploratorio



Perfo

rar

No comprar el bloque$0

Comprar el bloque

Ejecutarlevantamientosísmico

El levantamiento sísmico

confirma estructura Campo de

gran tamaño+$33 MM


Pozo seco,abandonar el bloque

–$7 MMAbandonar el bloque

–$6 MM

Perforar segundo

pozo exploratorio



Pozo seco

Perforar

0.90

0.05 0.05

0.075

0.075

0.850.50

0.50

0.15

0.15

0.700.20

0.200.60

Pozo seco,abandonarel bloque–$5 MM

El levantamiento sísmico no muestraestructura, abandonar el bloque

–$5 MM

Abandonarel bloque–$4 MM

Abandonar el bloque–$5 MM

estructuras adaptativas: la plataforma tipo sparadaptativa de Aker y el DPS-2000 (arriba y en lapágina siguiente, arriba). Los otros dos eran dise-ños que se podían optimizar para ajustarse altamaño del yacimiento: un sistema flotante deproducción, almacenamiento y descarga (FPSO,por sus siglas en Inglés) y una plataforma tipospar optimizada. Los cuatro conceptos permitíanel almacenamiento de petróleo.

El análisis de los diseños adaptativos, utili-zando el software Decisión Tree, requirió la selec-ción de una estructura de superficie, y laconfiguración del equipamiento de superficie enbase a la información de sólo dos pozos. A esto lesiguió la perforación de dos pozos, la instalaciónde la estructura, la perforación de pozos de desa-rrollo y la puesta en producción, y luego la instala-ción de módulos de producción o la incorporación

de pozos adicionales, según fuera necesario (pá-gina siguiente, abajo). El caso de los diseños opti-mizados comienza con la información de los cuatropozos antes de seleccionar e instalar el sistema deproducción, seguido de la perforación de pozosadicionales de desarrollo y finalmente por algunosajustes limitados al número de pozos, depen-diendo de lo que indicara la información de pro-ducción respecto al tamaño real del yacimiento.

6 Oilfield Review

> Plataforma tipo spar adaptativa de Aker Maritime

Primavera de 2001 7

> Aker Maritime DPS-2000.

Ajuste limitadoal númerode pozos

Agregado de módulosde producción y ajustedel número de pozos

Perforación de pozos dedesarrollo y puesta en producciónDos penetraciones

Cuatro penetraciones

Diseños adaptativos

Diseños optimizados

Estructura del programa Decision Tree

Selección de la estructura y del

equipamientode superficie

Perforaciónanticipada

de dos pozos

Tamaño deyacimiento indicado(capacidad/pozos)

Instalación de la estructuray perforación

Otras indicacionessobre el tamañodel yacimiento

Comienzocon más

información

Tamaño deyacimiento indicado(capacidad/pozos)

Selección de la estructura y del

equipamientode superficie

Instalación de la estructuray perforación

Perforación de pozos dedesarrollo y puesta en producción

Otras indicacionesdel tamaño

del yacimiento

> Estructura del programa Decision Tree para el diseño adaptativo, en comparación con el diseño optimizado. En eldiseño 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.

La incertidumbre clave era el tamaño del yaci-miento, puesto que determina la capacidad de lasinstalaciones y la cantidad de pozos requeridospara desarrollar las reservas. Los resultados delprograma Decision Tree son los efectos económi-cos de los múltiples escenarios que ocurren si secree que:

• el yacimiento es de gran tamaño y en reali-dad es de gran, mediano o pequeño tamaño;

• el yacimiento es de mediano tamaño y enrealidad es de gran, mediano o pequeñotamaño;

• el yacimiento es de pequeño tamaño y enrealidad es de gran, mediano o pequeñotamaño.

Un ejemplo de árbol de decisiones demuestralos valores actuales netos calculados para uno delos cuatro conceptos de desarrollo: el sistemaadaptativo DPS-2000 (arriba). EL VAN total para

este concepto es de $412 millones. La compara-ción de esta cifra con las obtenidas para los otrostres conceptos indica que el sistema DPS-2000posee el mayor VAN (abajo a la izquierda).

Los plazos de las etapas de desarrollo jueganun papel fundamental en la recuperación de lainversión. Gran parte del valor de seleccionar unsistema adaptativo está en el menor tiempo quetranscurre hasta la primera producción de pe-tróleo. Con el software Decision Tree, se siguióun plan desde enero de 2001 hasta junio de 2005que incluía ingeniería y diseño iniciales (FEED,por sus siglas en Inglés), construcción, entrega ypuesta en funcionamiento (abajo a la derecha).Ambos conceptos adaptativos podrían entregarla primera producción de petróleo en el año 2003,en comparación con las posibles entregas para elaño 2005, que se obtendrían con los sistemasoptimizados. Sin embargo, el valor agregado de

los sistemas adaptativos representaba riesgosadicionales.

El software Decision Tree ayudó a demostrarel valor agregado que se puede obtener con losprimeros sistemas de producción adaptativos, ypermitió que Aker Maritime presentara unaamplia gama de opciones de decisión a laempresa petrolera cliente. También subrayó elhecho de que a menudo existe incertidumbre,incluso después de que se ha reunido mayorinformación. Reconocer esto durante la selec-ción de los conceptos de desarrollo es impor-tante y puede agregar valor.

Desarrollo de un casoLa metodología de árboles de decisiones tambiénse puede aplicar a otros tipos de problemas deE&P. Como parte de la estrategia de Centricapara adquirir activos adicionales de la plataforma

8 Oilfield Review

Conceptos adaptativos Conceptos optimizados

Valor calculado

DPS-2000

Plataforma sparadaptativa

$412 MM

$350 MM

Plataforma sparoptimizada

FPSO

$313 MM

$182 MM

> Comparación de cálculos finales del VAN para los cuatroconceptos de desarrollo en consideración. Los conceptosadaptativos ofrecen hasta un VAN de $230 millones más altoque los conceptos optimizados.

Ene.2001

Jun.2001

Ene.2002

Jun.2002

Ene.2003

Jun.2003

Ene.2004

Jun.2004

Ene.2005

Jun.2005

Ene.2006

Datos de entrada al programa Decision Tree

Aker DPS-2000

Plataforma tipo spar adaptativa

FPSO

Plataforma tipo spar optimizada

Inicio de producciónDic. 2003

Inicio de producciónAgo. 2003

Inicio deproducciónFeb. 2005

Inicio deproducciónAbr. 2005

Incluye ingeniería y diseños iniciales (FEED), construcción, entrega y puesta en funcionamiento

Secuencia de eventos para el programa Decision Tree.Los conceptos adaptativos comienzan primero y producenprimero, mientras que la producción de los proyectos opti-mizados se atrasa cerca de 18 meses.

0.48 grande

0.36 mediano

0.16 pequeño

882

VAN $MM

359

9

Probabilidad del tamañoreal del yacimiento

0.23 grande

0.46 mediano

0.31 pequeño

882

361

12

0.23 grande

0.36 mediano

0.41 pequeño

882

361

14

Indicación deyacimiento degran tamaño

Indicación deyacimiento detamaño medio

Perforaciónanticipada de

2 pozos

Instalacióndel sistemaDPS-2000

p =0.2

8p = 0.39

p = 0.33

Dos penetraciones

DPS-2000

$412 MM

Resultados del árbol de decisiones para el sistema Aker DPS-2000

$554 MM

$373 MM

$339 MM

26 pozos, $100 M de modificación

14 pozos, 1 pozo seco

6 pozos, 2 pozos secos

14 pozos

6 pozos, 1 pozo seco

14 pozos

6 pozos




2 pozos


Indicación deyacimiento depequeño tamaño


2 pozos


> Resultados del programa Decision Tree que muestran cifras del VAN calculado para el sistema adaptativo de aguas profundas DPS-2000.

>

Primavera de 2001 9

continental del Reino Unido, a menudo, la compa-ñía podría tener que considerar intereses conflic-tivos entre comprador y vendedor cuando yatuviera contratos para comprar el gas de los acti-vos. Por ejemplo, Centrica necesitaba considerarel efecto de un conflicto de intereses anterioracerca del valor futuro de un activo que pensabaadquirir. El conflicto se refería al no cumplimientoanterior, por parte de los vendedores, de las obli-gaciones contractuales de proporcionar gas y a laaplicación de las cláusulas contractuales porparte de Centrica. Los vendedores se opusieron aesta acción y entablaron un litigio para limitarla.Centrica debía considerar los posibles resultadosde un acuerdo litigado versus uno negociadoacerca del valor futuro del activo, el campoHewett (arriba a la izquierda).

Varias condiciones complicaban el proceso dedecisión. Adquirir capital adicional en el campo oasumir la función de operador, podía aumentarlas reservas y el valor, y permitir que Centricagenerara más gas, pero el campo era viejo y seacercaba a un costoso abandono. Sin embargo,también existía la posibilidad de efectuar rea-condicionamientos o de desarrollar campos veci-nos. Había tantos elementos a considerar en ladecisión que el problema parecía bastante difícilde resolver. Centrica consultó con AEATechnology plc para que le ayudara a encuadrar elproblema. El árbol de decisiones resultante era de

gran tamaño y requería la evaluación de 7000alternativas con varias horas de cómputo porresultado, totalizando un año-hombre deesfuerzo. Se necesitaba una solución automati-zada para generar e ingresar números al árbol dedecisiones. Los analistas de Centrica utilizaron elprograma Decision Tree de Merak y, reduciendosignificativamente algunas de las limitaciones,pudieron alcanzar una solución con 500 resulta-dos y un tiempo de cómputo de 7 minutos (arribaa la derecha).

Los beneficios de una solución proporcionadapor el programa Decision Tree fueron de dostipos: primero, el proceso de análisis de decisio-nes brindó una clara visión del problema. A pesarde la complejidad de la situación, los resultadosde la aplicación Decision Tree aclararon lo queestaba impulsando la decisión, así como tambiénla decisión que se debía tomar. Por primera vez,todos quienes participaban en el proceso esta-ban de acuerdo con los fundamentos del con-junto de decisiones. En segundo lugar, lasherramientas de Merak facilitaron la solución delproblema y ayudaron a completar rápidamentelos cálculos y el análisis.

Simplificación de la toma de decisionesPara las grandes organizaciones, como las de laindustria petrolera, aún son las personas, no losprocesos, quienes toman decisiones complejas y

de alto costo. La técnica de análisis de decisio-nes, por lo general, se adapta de una organiza-ción a otra, pero el mejor sistema es aquél queencuadra el problema, comprende las incerti-dumbres, desarrolla soluciones más poderosas ya menudo híbridas, y equilibra el riesgo con res-pecto al valor esperado.

A medida que el segmento de E&P de laindustria petrolera continúe buscando prospectosen regiones más remotas y potencialmente mássensibles, las herramientas de toma de decisio-nes que incorporan información de todas lasfuentes idóneas harán importantes aportes aléxito del proyecto.

Si bien, en último término, son las personaslas que toman las decisiones, las solucionesasistidas por computadoras y software facilitanla tarea. Los productos de análisis de decisionespueden ayudar a identificar cuán sensible es unadecisión a todos los factores involucrados, deter-minar el valor de seguir adelante o recopilarinformación, orientar a quienes toman las deci-siones en la dirección más conveniente, y gene-rar decisiones más coherentes.

En todas las compañías, quienes toman lasdecisiones captan los beneficios de un procesode análisis de decisiones coherente, lo cual per-mite que las organizaciones de planificación ypersonal técnico aumenten la eficiencia y el valorde su trabajo. —LS

> Esquema del árbol de decisiones creado para ayudar a los analistas de Cen-trica a tomar una decisión respecto al caso del campo Hewett. El árbol utilizauna notación compacta por la cual un nodo ubicado junto a los resultados deun nodo previo indica que tal nodo se repite para cada una de las ramas. Deesta forma, el primer nodo de decisión, "Adquirir capital adicional," se aplica alos tres resultados del nodo previo, "Cálculo de la variación en el gas inicial-mente en sitio." De manera similar, el nodo de decisión que indica solución pornegociación, se aplica a todos los resultados Sí o No de la decisión previa, yasí sucesivamente. Esta notación comunica la misma información que un árbolcompleto, pero hace que éste sea compacto y manejable.

Cálculo de la variaciónen el gas inicialmenteen sitio

Bajo

Medio

Alto

Adquirir capitaladicional

Sí

No

Sí

No

Bajo

Medio

Alto

Baja

Media

Alta

Identidaddel experto

A

Solucionar el litigiomediante negociación

Resultadonegociado

Decisióndel experto

BR E I N O U N I D O

N O R U E G A

CampoHewett

M A R D E L N O R T E

> El campo Hewett, en el Mar del Norte del Reino Unido, en donde el bajorendimiento impidió que Centrica y sus socios cumplieran contratos de provi-sión de gas. El análisis con el programa Decision Tree ayudó a Centrica adecidir si debía proceder a un acuerdo entre las partes.

10 Oilfield Review

Manejo de la cartera de activospara el crecimiento estratégico

Tom AdamsJeff LundKerr-McGee Oil and Gas Corp.Houston, Texas, EUA

Jack A. Albers Burlington Resources InternationalHouston, Texas

Michael BackJason McVeanCalgary, Alberta, Canadá

John I. Howell III Portfolio Decisions, Inc.Houston, Texas

Se agradece la colaboración en la preparación de esteartículo a Fiona Macmillan, Londres, Inglaterra; GraemeSimpson, Gaffney, Cline and Associates, Guildford, Surrey,Inglaterra, y Jim Thorson, Resource Solutions, Denver,Colorado, EUA.Capital Planning y Peep son marcas de Schlumberger.TERAS es una marca de Landmark.

La industria del petróleo y el gas está poniendo más énfasis en las diversas prácti-

cas de manejo de activos que en la reducción de costos. La optimización de la car-

tera de activos, una manera rápida y eficaz de analizar y mejorar el valor general de

los mismos, es una herramienta que puede resultar de gran utilidad.

Los altibajos en el negocio de exploración y pro-ducción (E&P) se aceptan como hechos naturalesen una industria conocida por sus riesgos. Es difí-cil predecir cuán altos son los altos y cuán bajosson los bajos, y cuándo ocurrirán, pero se reco-noce la naturaleza cíclica de los mismos. Cuandolos tiempos son buenos, las compañías crecen,invierten en iniciativas más riesgosas y recibenutilidades si la bonanza dura lo suficiente. Cuandoel ciclo entra en su etapa baja, las compañíasefectúan desinversiones y aplican medidas paradisminuir los costos. Dado lo impredecible deestos cambios, ¿cómo puede la industria delpetróleo planificar un crecimiento a largo plazo?

Muchas compañías de E&P han descubiertoel valor de manejar sus activos como un conjuntomixto, o cartera, considerando la interdependen-cia de los proyectos y no las inversiones paracada uno de los proyectos.1 La práctica común esque la compañía primero clasifique los proyectospor su valor actual neto (VAN) a una tasa de des-cuento determinada, o mediante alguna otramedida de valor, y a continuación, inicie los pro-yectos que se ajusten a su presupuesto de inver-siones, comenzando con el proyecto máspromisorio.2 Este método supone que los proyec-tos son independientes, o que no tienen factoresen común.

1. Ball BC y Savage SL: "Holistic vs. Hole-istic E&PStrategies," Journal of Petroleum Technology 51, no. 9(Septiembre de 1999): 74, 76, 78, 80, 82, 84.Howell JI III, 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 JI III,Nelson HR Jr y Rumann HA: "Quantitative Tools LinkPortfolio 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 losvalores actuales de los egresos de fondos durante lavida del proyecto y los valores actuales de los ingresosde fondos, todos los cuales se descuentan a una tasa deinterés seleccionada.

Primavera de 2001 11

El enfoque de manejo de la cartera de activosaprovecha el hecho de que todos los proyectosinteractúan entre sí, ya sea que comprendanexploración, desarrollo, producción o adquisición.Entre los elementos que enlazan un proyecto conotro están las fluctuaciones del mercado, losobjetivos de rendimiento y el riesgo técnico.Incluso, si no hay un vínculo técnico aparenteentre los proyectos, éstos interactúan en el sen-tido de que emprender un proyecto puede impe-dir que se comience otro, o que el éxito de unproyecto puede hacer que otros proyectos seanposibles. La perspectiva de la cartera de activosles permite a los responsables de tomar las deci-

siones dentro de la organización entender cómointeractúan los proyectos para satisfacer requisi-tos comerciales equilibrados.

Se puede ver el manejo de la cartera de acti-vos como un puente entre la visión de una compa-ñía, o estrategia de negocios, y el conjunto deproyectos que harán que dicha estrategia sea fruc-tífera. La base para ello está conformada por laestrategia y los parámetros de medición de laempresa—los estándares de medición utilizadospara cuantificar la estrategia—junto con los obje-tivos a largo plazo para cada parámetro de medi-ción. Por ejemplo, los resultados del actualnegocio base de la compañía se pueden comparar

con parámetros de medición de los objetivos talescomo las utilidades, el flujo de fondos neto, la pro-ducción y las reservas (arriba).3 Las diferenciasentre los resultados del negocio base y los objeti-vos, revelan problemas potenciales en el rendi-miento del negocio, los que se deben corregir paracumplir con los objetivos buscados. Sin embargo,no es tarea fácil optimizar un conjunto de activosy al mismo tiempo satisfacer múltiples parámetrosde medición que compiten entre sí.

El siguiente elemento estructural del puentees la selección de los activos que se deben pre-tender, adquirir, abandonar y reconfigurar demodo tal que la cartera cumpla con los objetivosestratégicos (página siguiente, arriba). Los exce-dentes del flujo de fondos, por ejemplo, se pue-den invertir para hacer que las reservas, laproducción y las utilidades se acerquen a losniveles objetivo. Sin embargo, es improbable quela selección de un proyecto aislado lleve losresultados del negocio base a los niveles obje-tivo. Se debe seleccionar un subconjunto de pro-yectos de lo que es en general una variedadmucho mayor de posibles proyectos. Los proyec-

tos potenciales pueden incluir oportunidades deexploración, activos actuales en desarrollo y/o enproducción, y propiedad total o parcial de nuevasadquisiciones, fusiones e intercambios. Amedida que aumentan las oportunidades de pro-yectos, los planificadores corporativos o financie-ros se enfrentan a la tarea cada vez más difícil deescoger los proyectos que mejor satisfagan losobjetivos de la compañía.

Este artículo describe algunas de las técnicasdisponibles para analizar y optimizar las carterasde activos, incluidos los programas de computa-ción y servicios de consultoría que ayudan a cla-sificar las inversiones, seleccionar los proyectosy predecir la probabilidad de éxito de la cartera.Estas técnicas pueden utilizarse en múltiplesniveles por los encargados de tomar decisiones:al nivel más alto, para desarrollar una estrategiade negocios; a un segundo nivel, para evaluaroportunidades 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 analizarcarteras de inversiones financieras, es adaptadoa los problemas de la industria del petróleo.Luego, presentamos estudios de casos quemuestran la manera en que dos compañías petro-leras comienzan a aplicar estos métodos de opti-mización para el manejo de la cartera de activos.

En la frontera de las carteras eficientesEl análisis de la frontera de eficiencia considerael equilibrio entre el valor y el riesgo en la selec-ción de carteras óptimas. La teoría de la fronterade eficiencia se desarrolló originalmente haceunos 50 años para analizar las carteras de valo-res, pero difiere en algunos aspectos cuando seaplica a las carteras de la industria petrolera.4 Laidea original señala que una cartera puede tenerun valor mayor o menor que la suma de los pro-yectos que la componen y que no hay una carteraque sea la mejor, sino una familia de carterasóptimas que logran un equilibrio entre el valor yel riesgo. Estos principios constituyen la base dela teoría de la frontera de eficiencia en lo que serefiere al campo petrolero.

12 Oilfield Review

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1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013

1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013

1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013

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Mill

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ñoGanancias Producción

Flujo de fondos netoReservas

> Parámetros o estándares de medición y objetivos estratégicos para una cartera genérica de activos de exploración yproducción (E&P). Los parámetros para este estudio son las ganancias, la producción, el flujo de fondos neto y lasreservas. Los niveles objetivo para tales parámetros se indican como barras verticales. El área sombreada de color púr-pura representa el curso normal del negocio, o el nivel alcanzado por el negocio base, en un período de 14 años. La dis-paridad entre los resultados del negocio base y los objetivos muestra dónde el rendimiento de la compañía resulta insu-ficiente. (Adaptado de Howell et al., referencia 1.)


Se dice que una cartera es eficiente si no hayotra cartera que tenga mayor valor, teniendo unriesgo igual o menor, y si no existe otra cartera conmayor valor a igual o menor riesgo, y si no existeotra, que tenga menor riesgo a igual o mayor valor(derecha).5 A los efectos de este ejemplo, el valorse define como el valor actual neto promedio de lacartera, y el riesgo se define como la desviaciónsemiestándar del valor posible de la cartera. Ladesviación semiestándar es una medida estadís-tica de la distribución de los valores posibles quepuede tener una cartera, dado que el valor de la

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1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013

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Ganancias Producción

Flujo de fondos neto Reservas

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Año Año

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barri

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ño

> Perspectiva de la cartera. La línea rosa muestra una solución de cartera optimizada que cumple con los objetivosestratégicos, cerrando las brechas dejadas por el negocio base. (Adaptado de Howell et al., referencia 1.)

Riesgo

Valo

r

Frontera de eficie

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A

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Valo

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Riesgo

Fronte

ra de eficiencia

> Teoría de la frontera de eficiencia. Las carteras de la industria del petró-leo y el gas, representadas en función del riesgo y el valor, delinean la fron-tera de eficiencia. Una cartera es eficiente si ninguna otra cartera tienemayor valor por el mismo o menor riesgo, y si ninguna otra cartera tienemenor riesgo por el mismo o mayor valor. Las carteras B, C, D, E y todos lospuntos azules son eficientes, mientras que la cartera A y los demás puntosrosa no lo son. En la industria de las inversiones en valores, para la cual sedesarrolló la teoría de la frontera de eficiencia, la frontera de eficiencia esuna línea continua (inserto). (Adaptado de McVean, referencia 4.)

3. El negocio base es el curso del negocio si los proyectosactuales se continúan, pero no se emprenden nuevosproyectos.

4. McVean JR: "The Significance of Risk Definition ofPortfolio Selection," artículo de la SPE 62966, presentadoen la Conferencia Técnica y Exhibición Anual de la SPEdel año 2000, Dallas, Texas, EUA, Octubre 1-4, 2000.

5. Markowitz H: "Portfolio Selection: Efficient Diversificationof Investments," 2a. edición Oxford, Inglaterra: BlackwellPublishing Co., 1991.Bailey W. Couët B, Lamb F, Simpson G y Rose P:"Riesgos medidos," Oilfield Review 12, no. 3, (Invierno de2001): 22-37.

cartera es incierto. Se calcula de la misma maneraque la desviación estándar, pero sólo se utilizanvalores menores que la media (arriba).

En un diagrama de valor versus riesgo, ellímite superior del grupo de carteras se aproximaa la frontera de eficiencia. En la industria de inver-siones financieras, donde cada inversión puederepresentar partes infinitesimalmente pequeñasde un proyecto, la frontera de eficiencia se repre-senta con una línea continua. En el caso de losactivos petroleros, los proyectos por lo general serealizan o no se realizan y, en consecuencia, elárea definida por el valor y el riesgo es un con-junto de puntos, en lugar de un espacio continuo.La frontera de eficiencia en sí se representa comoun conjunto de carteras, y no como una línea. Eneste ejemplo, las carteras B, C y D son relativa-mente eficientes (están en o cerca de la frontera),mientras que la cartera A podría ser más eficientemediante la reducción de su riesgo o el aumentode su valor, o ambos.

Varias compañías y consultores han desarro-llado paquetes de software para calcular y pre-sentar los análisis de la frontera de eficiencia,específicamente para carteras de activos de E&P.Entre ellos se incluyen el paquete Perspectives dePortfolio Decisions, Inc. (PDI), el software CapitalPlanning de Merak, una compañía deSchlumberger, y el módulo Portfolio del softwareTERAS de Landmark.6 Merak y PDI han desarro-llado una asociación comercial que combina losservicios de consultoría de PDI y la funcionalidaddel paquete Perspectives con el software CapitalPlanning de Merak, para crear un proceso másavanzado de manejo de carteras.

En el paquete de software de Merak, el análi-sis de carteras en el dominio definido por el valor yel riesgo sigue tres pasos: primero, se debe reuniry evaluar el conjunto de proyectos que podríanincluirse en una cartera. Las evaluaciones econó-micas se realizan con el software Peep de Merak,un programa que puede realizar cálculos económi-cos para regímenes fiscales de todo el mundo. Se

utilizan los métodos de Monte Carlo para modelarla incertidumbre inherente en cada uno de estosproyectos. Si se requiere, en esta etapa se puedeestablecer una correlación entre proyectos; como,por ejemplo, el precio.

En el segundo paso, las estrategia de nego-cios se define en términos de requisitos econó-micos, estratégicos y físicos de la cartera. Laslimitaciones se pueden definir en términos decosto máximo de capital, producción mínima,mínimo incremento de las reservas, o cualquierotro parámetro de medición estratégico, y sepueden fijar por uno o más años de la vida de lacartera. Otros factores, tales como la disponibili-dad de equipos de perforación, la distribucióngeográfica de los activos en la estrategia corpo-rativa y las obligaciones contractuales, puedenincluirse como limitaciones.

El tercer paso combina grupos de proyectospara crear carteras, y luego compara y analiza losresultados. Las carteras se pueden crear en formamanual o mediante una serie de técnicas auto-máticas. Uno de estos métodos es el generadoraleatorio de carteras, que crea una selección decarteras que satisface la estrategia de negocios.También se pueden buscar mejores carterasmediante la utilización de optimizadores más

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µ

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> Desviaciones estándar (s) y semiestándar (s1/2) de una cartera cuyo perfil de riesgo es típico. Parauna distribución de probabilidades como ésta, que se distribuye asimétricamente alrededor de lamediana (m ), la desviación semiestándar es notablemente menor que la desviación estándar.

Efecto de diferentes definiciones deriesgo en el análisis de la frontera de efi-ciencia. La gráfica izquierda utiliza ladefinición de riesgo común para las acti-vidades de E&P; la desviación semies-tándar del valor actual neto (VAN). Lascarteras eficientes son puntos azules, yestán indicadas como EP01 a EP56,comenzando desde abajo. A la derechase grafican las mismas carteras, pero ladefinición de riesgo es la probabilidadde superar el límite de erogaciones decapital durante el primer año de vida dela cartera. Algunas carteras que eranatractivas bajo las definiciones origina-les lo fueron menos a la luz de las nue-vas definiciones, y viceversa. Las carte-ras que antes eran eficientes se indicannuevamente como puntos azules. (Adap-tado de McVean, referencia 4.)

6. Para obtener una lista de proveedores de software yservicios en el manejo de la decisión, el riesgo y la car-tera, véase: Thorson J: "Opportunity ManagementResources," Exploration Business Journal 4, no. 3 (Tercer trimestre de 2000): 14-15.

7. Se puede considerar un algoritmo genético como un pro-grama de búsqueda aleatoria guiado. Para conocer másacerca de su uso en optimización de cartera, véase:Fichter DP: "Application of Genetic Algorithms in PortfolioOptimization for the Oil and Gas Industry," artículo de laSPE 62970, presentado en la Conferencia Técnica yExhibición Anual de la SPE del año 2000, Dallas, Texas,EUA, Octubre 1-4, 2000.

8. McVean, referencia 4.9. Albers JA y Howell JI III: "Portfolio Balancing to Achieve

Long Term Strategic Goals," artículo presentado en elSimposio Internacional Euroforum para el ManejoEstratégico de Carteras de E&P de la Industria delPetróleo y el Gas, Londres, Inglaterra, Marzo 22-23, 1999.

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Probabilidad de inversión de capital que supere los $200,000,000

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inteligentes. Por ejemplo, la programaciónlineal—presente en el software Perspectives dePDI y TERAS de Landmark—se puede utilizarcuando la descripción del problema y sus limita-ciones son lineales. La programación lineal pro-porciona soluciones optimizadas para una ampliagama de problemas de negocios. Sin embargo,para algunos problemas se requieren largos tiem-pos para hallar su solución y pueden generarresultados menos que óptimos cuando se abor-dan con la programación lineal.

Otro optimizador, conocido como algoritmogenético, tiene la capacidad de manejar proble-mas altamente no lineales.7 Debido a su robustez,puede utilizarse para maximizar el valor o minimi-zar el riesgo en los casos en que el valor y elriesgo se pueden definir de maneras práctica-mente ilimitadas. Con estos métodos, es posibleexaminar y ordenar miles de proyectos para com-pilar carteras candidatas.

Todas estas carteras, independientemente delmétodo con que se generen, se pueden comprar yexaminar de varias maneras. El software CapitalPlanning ofrece herramientas gráficas, tabularesy de manejo de datos para el examen y la com-paración de carteras. Algunos analistas prefierenlos diagramas de frontera de eficiencia para eva-luar carteras, mientras que otros ponen énfasisen las probabilidades de cumplir los parámetrosde medición de los objetivos. Todas ellas sonherramientas útiles para explorar las fortalezas ydebilidades de las diferentes carteras.

La eficiencia de una cartera seleccionada, o suposición en una gráfica de riesgo versus valor, de-pende de las definiciones de riesgo y valor.8 En laindustria de E&P, a menudo se define el valor co-mo el VAN promedio a una tasa de descuento es-pecífica y se considera que el riesgo es la

desviación semiestándar del VAN, que representasólo la parte inferior de la variación del VAN, o só-lo los resultados inferiores a la media. Un conjuntode carteras puede tener una apariencia completa-mente diferente si se representa gráficamente uti-lizando distintas definiciones de riesgo y valor(página anterior, abajo). En este ejemplo, un dia-grama utiliza la definición de riesgo común de E&P,y el otro cuantifica el riesgo como la probabilidadde superar el límite de erogaciones de capitaldurante el primer año de vida de la cartera. Debidoa que el costo de cada proyecto es incierto, existela posibilidad de no cumplir esta limitación al gas-tar en exceso en el primer año. Bajo esta definiciónde riesgo, algunas carteras que antes parecían ina-decuadas ahora parecen atractivas, y viceversa.

La selección de una cartera óptima depende engran medida de la definición de riesgo que se adop-te. En consecuencia, es importante estudiar variasdefiniciones de riesgo para comprender mejor la ca-lidad de una cartera y, en definitiva, tomar decisio-nes acertadas acerca de qué proyectos emprender.

Avance hacia el manejo de carterasEn 1999, Burlington Resources International (BRI),la división internacional de Burlington Resources,comenzó a utilizar el enfoque del manejo de carte-ras para evaluar tanto los activos existentes comolas nuevas oportunidades. Después de una exitosaimplementación en la división internacional, lasmodernas técnicas de manejo de carteras se estánaplicando hoy en toda la organización. Tradicio-nalmente, quienes tomaban las decisiones en estaindustria habrían basado las decisiones de evalua-ción de oportunidades en la intuición y la expe-riencia. Pero, estos elementos son subjetivos ypueden dar origen a decisiones diferentes porparte de distintos encargados de tomar decisio-

nes. Bajo el nuevo enfoque, los proyectos se eva-lúan sobre la base de la información cuantitativaen términos de su aporte a la estrategia a largoplazo de la compañía y a cómo interactúan conotros proyectos de la cartera.9

En BRI, el modelo de cartera se utiliza dediversas maneras para identificar cómo y por quéuna oportunidad en particular puede resultar con-veniente para la cartera. Se analizan las fronterasde eficiencia de la cartera con y sin la nueva opor-tunidad para comprender su efecto en el valortotal de la cartera, el que puede ser mayor que elVAN de la oportunidad sola. Se revisa el resultadode la cartera para determinar por qué la nuevaoportunidad puede ser valiosa para la nuevaestrategia e identificar los riesgos potenciales. Seestudian los niveles de confianza en el cumpli-miento de las metas estratégicas con y sin laoportunidad, para evaluar la manera en que elnuevo proyecto afecta la probabilidad de cumplirdichos objetivos. Luego, se caracteriza la oportu-nidad para el encargado de tomar la decisión, entérminos de su efecto en la rentabilidad comercialtotal de la cartera.

Un ejemplo de la manera en que BurlingtonResources ha utilizado las herramientas de manejode carteras proviene de la evaluación de una deci-sión específica para adquirir un proyecto de pro-ducción. Como punto de partida, se analiza unacartera original y optimizada de $5500 millones,utilizando múltiples criterios. Luego, se agregandatos económicos para el nuevo proyecto y serepite el análisis.

El análisis inicial compara objetivos, valoresdel negocio base y valores de la cartera para seisparámetros de medición: ingresos netos, flujo defondos neto, capital, producción, gastos de explo-ración y reservas de petróleo (abajo). Varios de

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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 (som-breado 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 2002al 2005. Mediante la inclusión de otros activos y actividades, se puede crear una cartera optimizada (línea rosa) que cumpla muchos más de los objetivos.

estos objetivos se aplicaron como limitaciones a lasolución de la cartera. Por ejemplo, los objetivosde ingresos netos y el flujo de fondos neto para losaños 2000 y 2001 fueron limitaciones y, por lotanto, obligaron a que la solución fuera exacta-mente igual a estos valores. De manera similar, elgasto de exploración para el año 2005 y los objeti-vos de capital desde el año 2001 al 2004 coinci-dieron exactamente.

La cartera original optimizada es sólo una deun conjunto de soluciones optimizadas que sepueden crear utilizando el conjunto inicial de pro-yectos. Una frontera de eficiencia indica el con-junto de soluciones de carteras que cumplen losmismos parámetros de medición de rendimiento,pero tienen diferentes valores y riesgos (arriba ala izquierda). Este diagrama, que indica el riesgoen el eje vertical y el valor en el horizontal, con-

tiene el mismo tipo de información que en lasfronteras de eficiencia anteriores, pero se trans-pone en forma simple (los paquetes de softwaredifieren en su estilo de presentación). La carterade $5500 millones se seleccionó como la carterade prueba original, debido a que tiene el máximovalor para el nivel de riesgo que se puede tolerar.

Con la información de la incertidumbre sumi-nistrada por los especialistas técnicos, se analizóla cartera original para determinar la probabili-dad de cumplir cada objetivo de rendimientodurante un período de 14 años (abajo). La carteratenía una baja probabilidad de cumplir los objeti-vos de flujo de fondos neto, producción e ingre-sos netos a corto plazo. Tampoco era muyprobable que cumpliera los objetivos de capitalentre el año 2002 y el 2010, y la probabilidad decumplir el objetivo de reservas disminuye a partir

del año 2006. Estos diagramas ayudan a quienestoman las decisiones a comprender el efecto delas incertidumbres del proyecto a nivel de carteray se pueden comparar con los resultados queincluyen el nuevo proyecto en consideración.

Al agregarse al grupo de proyectos disponi-bles, el proyecto de adquisición-producción no pu-do ser seleccionado para su inclusión en la cartera,ya que las pruebas iniciales mostraron que violabala limitación sobre el capital para los primeros dosaños. Después del análisis con el encargado detomar la decisión y su aprobación, dicha limitaciónse flexibilizó y el proyecto se agregó al grupo.

Las fronteras de eficiencia de las carteras queincluyen y excluyen el nuevo proyecto, muestran,sin lugar a dudas, que el nuevo proyecto agregavalor (arriba a la derecha). La nueva frontera deeficiencia se desplaza hacia abajo y hacia la dere-

16

> Frontera de eficiencia para el conjunto de carteras de Bur-lington Resources International (BRI). El trazado tiene unaforma diferente que el de las fronteras de eficiencia mostradasanteriormente, debido a que los ejes están intercambiados. Lacurva representa la familia de soluciones de mínimo riesgo ymáximo valor que cumplen los mismos requisitos de rendi-miento. La cartera de $5500 millones tiene el valor más alto quese puede alcanzar antes de que el componente de riesgoaumente significativamente y se vuelva demasiado elevado.

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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 deingresos netos, flujo de fondos neto y producción para el primer año o en el corto plazo. También tiene bajas posibilidades de cumplir el objetivode capital después de los dos primeros años y una probabilidad decreciente de cumplir el objetivo de reservas en el largo plazo.

> Comparación de las fronteras de eficiencia con y sin elnuevo proyecto de producción-adquisición. La frontera deeficiencia de las carteras que incluyen el nuevo proyecto(curva rosa) se desplaza hacia un valor más alto por elmismo riesgo, en relación con la frontera de eficiencia decarteras que no contienen el nuevo proyecto (curva negra).

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cha en el dominio definido por el riesgo y el valor.Para el mismo valor, una cartera del nuevo grupotiene menor riesgo y, para el mismo riesgo, tienemás valor. El aumento del valor a un riesgo cons-tante no es el mismo para todas las carteras.Para las carteras de bajo riesgo y bajo valor—porejemplo, un nivel de riesgo de 480—el aumentoen la cartera es de cerca de $1500 millones, si seincluye el nuevo proyecto. Para la cartera demayor riesgo y mayor valor; la de $5500 millones,el valor agregado es de $250 millones.

Este ejemplo demuestra la diferencia entre elvalor de la cartera y el VAN de un proyecto. Elvalor actual neto de un proyecto es constante ymide las propiedades del proyecto solo. El valorde la cartera de un proyecto varía en función de

la cartera y cuantifica la diferencia de rendi-miento acumulado que aporta el nuevo proyecto.

Para comprender por qué este proyecto esvalioso para la estrategia, se puede analizar lacartera recientemente optimizada sin el proyectoadquisición-producción (arriba). Sin éste, la car-tera no cumple con los objetivos de ingresosnetos en el año 2005, ni con el flujo de fondosneto en el año 2002, ni con la producción y lasreservas en el año 1999. Estas contribucionesfundamentales se pueden atribuir directamenteal nuevo proyecto, y muestran en qué punto agre-gan un valor único a la cartera.

El valor se define también comparando lasprobabilidades de éxito de las carteras nuevas yoriginales (abajo). Son claros los notables mejo-

ramientos en las probabilidades de cumplir losobjetivos de flujo de fondos neto, producción eingresos netos a corto plazo. Sin embargo, losmejoramientos se ven contrarrestados por unareducción marginal en la probabilidad de cumplirel objetivo de reservas a largo plazo y el objetivode capital a corto plazo. Esto no debe sorprendersi se considera que dicha limitación se habíaflexibilizado anteriormente.

Con estas técnicas de optimización de carte-ras, las incertidumbres en la información técnicase pueden traducir en oportunidades de éxito.Quienes toman las decisiones pueden cuantificarel valor de cada proyecto en términos de su con-tribución al rendimiento total del negocio y suinteracción con otros proyectos.

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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 cumplelos 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 limi-tación de capital para los primeros años del proyecto había sido flexibilizada.

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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 nuevacartera (línea rosa) tiene mayores probabilidades de cumplir los objetivos que la cartera original (línea azul). Específicamente, es más probableque la nueva cartera cumpla los objetivos a corto plazo para ingresos netos, flujo de fondos neto y producción. Las probabilidades de cumplir losobjetivos a largo plazo para reservas y producción son marginalmente menores.

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Una estrategia de crecimientoEl enfoque de manejo de la cartera está ayu-dando a los gerentes de Kerr-McGee Oil & GasCorporation a probar y perfeccionar las estrate-gias para luego difundirlas dentro de su organi-zación. La perspectiva de la cartera estableceuna relación fundamental entre las opciones deestrategia e inversión para los equipos que serigen por la idea del éxito definida por los altosniveles de gerencia, y producen resultados quesistemáticamente hacen que Kerr-McGee esté enel cuartil superior entre compañías similares.

En 1997, Kerr-McGee comenzó un procesointerno de estudiar las mejores prácticas decompañías similares, y los altos niveles degerencia se propusieron estar dentro del cuartilsuperior en la clasificación de las compañías depetróleo y gas independientes.10 Para alcanzardicho objetivo, Kerr-McGee consideró todas lasopciones de inversión de valor agregado dentrode sus dos negocios principales: el segmento deE&P de petróleo y gas, y la producción y comer-cialización de productos químicos de dióxido detitanio. También explotaron su experiencia enaguas profundas, optimizaron la totalidad de losactivos existentes, e implementaron un esquemade incentivos por rendimiento basados en refe-

renciales de rendimiento externos. El reto deKerr-McGee era el mismo que enfrentan todaslas compañías de petróleo y gas: generar un cre-cimiento controlado en una industria que secaracteriza por el agotamiento de los recursos.

Un ejemplo representativo de cartera de E&Pilustra la metodología de modelado de carteraadoptada por Kerr-McGee. Entre los elementos

que componen los modelos económicos típicosde una compañía para proyectos disponibles, seincluyen las propiedades comprobadas del petró-leo y el gas, los proyectos de explotación y explo-ración, y las oportunidades comerciales. Unamuestra de una proyección genérica de la pro-ducción de petróleo y gas a partir de cuatro tiposde activos—producción base, desarrollo identifi-cado, exploración y oportunidades comercia-les—indica un leve aumento en la produccióndurante un período de ocho años (arriba). La com-paración de los objetivos de producción paradicho período que tienen la posibilidad de logrardichos objetivos—90% de probabilidad,mediana y 10% de probabilidad—demostró queno era probable que se cumplieran los objetivosde producción con la combinación de activosexistentes en ese momento (página siguiente,arriba a la izquierda).

El modificar la combinación de exploración,oportunidades comerciales y otros proyectospuede ayudar a identificar una estrategia optimi-zada (abajo). En este ejemplo, la nueva combina-ción de activos contiene un mayor equilibrio entrelas oportunidades de bajo riesgo y alta certeza,con los proyectos de mayor riesgo y menor cer-teza. Esto da una proyección de la producción queaumenta de manera significativa hasta el año2007, cumpliéndose los objetivos a corto y largoplazo y a la vez agregando un valor significativo ala cartera. También aumenta la probabilidad delograr el objetivo de producción, así como otros

18 Oilfield Review

> Proyección de producción de petróleo y gas de Kerr-McGee antes de la optimización dela cartera, que indica la producción base (rosa), desarrollo identificado (azul oscuro), explo-ración (celeste) y oportunidades comerciales (amarillo). Los volúmenes de producciónaumentan levemente desde el año 1999 hasta el 2007.

> Una nueva combinación de activos para una estrategia optimizada. La inclusión de un mejorequilibrio entre la exploración y las oportunidades comerciales de menor y mayor riesgo per-mite una proyección de producción que aumenta de manera significativa a lo largo del períodode ocho años (1999 a 2007).

10. Adams T: "Using Portfolio Models to Optimise andCommunicate Strategy and Achieve Goals," artículo pre-sentado en la Convención de Sociedades Geológicas dela 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.

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Estrategia del caso base antes de la optimización

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parámetros de producción (arriba a la derecha).Los objetivos corresponden a los parámetros demedición utilizados para definir el éxito; en estecaso, el rendimiento del cuartil superior.

Además de proporcionar una herramienta útilpara probar varias metas y objetivos en cuanto asu factibilidad de generar resultados aceptables,estos diagramas son una excelente manera decomunicar los cambios requeridos, tanto alpresidente del directorio y los principales ejecu-tivos de la empresa, como a los vicepresidentesregionales y al personal de soporte. El conceptode modelado de cartera ayuda a cuantificar mu-chas preguntas que se deben responder al deter-minar la dirección estratégica y las metas de unaorganización: ¿Es factible la estrategia? ¿Quéprobabilidades de éxito tiene la estrategia?¿Cuán sensible es la estrategia a las variacionesde precios o a eventos políticos? ¿Qué metas sonproblemáticas? ¿Qué otras alternativas estraté-gicas existen?

En Kerr-McGee, la estrategia actúa como unabrújula, o dirección general, que la compañía pue-de seguir y sirve como punto para asegurarse deque los resultados se dirijan hacia el cuartil supe-rior. El método de manejo de la cartera sigue sien-do una valiosa herramienta después de fijadas lasmetas y objetivos, puesto que las variables in-ternas y externas cambian, y surgen nuevasoportunidades. El concepto de modelado de car-tera también constituye un excelente mecanismopara investigar las opciones de inversión, determi-nar ventajas comparativas entre las distintas

oportunidades, y ayudar a los gerentes a tomarmejores decisiones de negocios que agregan valora la cartera con un nivel de riesgo aceptable. Sibien el concepto de modelado de cartera no da "la"respuesta, sí agrega disciplina al proceso de tomade decisiones.

La visión de la carteraEl manejo de la cartera ofrece una metodologíapara que quienes toman las decisiones evalúenlas carteras de activos y las probabilidades decumplir los objetivos, y cerrar la brecha entre losobjetivos y los resultados que se pueden obtenerbajo la estrategia actual. Muchas industrias yautilizan estos métodos para lograr sus metas decrecimiento a largo plazo. Los resultados de unestudio realizado hace 20 años indican que variasindustrias impulsadas por los procesos, talescomo la industria química, de alimentos y defabricación de papel, así como la industrializacióndel petróleo, ya tenían años de experiencia con laperspectiva de la cartera.11 Hoy, 20 años después,la industria de exploración y producción del petró-leo finalmente puede aprovechar el método, gra-cias a las mejores herramientas de análisis y alincremento del poder de cálculo.

El mismo estudio determinó que cuando lascompañías adoptaban un enfoque de cartera, supunto de enfoque cambiaba del corto al largoplazo. En lugar de colocar los objetivos de ganan-cias del año siguiente como los más importantesdel proceso de planificación, las prioridades fue-ron para los objetivos de ganancias a largo plazo.

Algunas compañías llegan rápidamente a laetapa de manejo de la cartera—en unos tresaños—mientras que otras requieren mástiempo. En todos los casos, un fuerte compro-miso de los altos niveles de gerencia es clavepara una rápida implementación, y el éxito sebasa en el manejo de los problemas administra-tivos y organizacionales relacionados con elenfoque de manejo de la cartera.

El éxito también requiere que la elegante teo-ría de manejo de la cartera se adapte a la com-pleja realidad del negocio de E&P. Variasherramientas de optimización computacional,tales como el software Capital Planning deMerak, les permiten a quienes toman las decisio-nes centrarse en los aspectos que ayudan a equi-librar los resultados del negocio y manejar lasdiversas oportunidades.

Mediante la utilización de técnicas tan so-fisticadas como las que se encuentran en otras áreas de E&P, tales como los paquetesde modelado y simulación de yacimientos,estas técnicas ayudan a simplificar los proble-mas complejos, haciendo que se puedanmanejar y analizar de manera coherente ylógica. —LS

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> Objetivos de producción (barras verticales) y tres curvas que muestran lasprobabilidades de alcanzar tales objetivos con la cartera original. La curvadel 90% de probabilidad cae muy por debajo de los objetivos, y las curvas dela mediana y del 10% también quedan por debajo de los objetivos. La proba-bilidad de cumplir los objetivos es menor al 10%.

Año20001999 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Estrategia optimizada

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> Objetivos de producción (barras verticales) y tres curvas que mues-tran las probabilidades de alcanzar tales objetivos con la cartera optimi-zada. Hay altas probabilidades de que la nueva cartera cumpla los obje-tivos de producción y existe cierta posibilidad de superar los objetivos.

20 Oilfield Review

Evaluación de yacimientos carbonatados

Mahmood AkbarBadarinadh VissapragadaAbu Dhabi, EAU

Ali H. AlghamdiSaudi AramcoDhahrán, Arabia Saudita

David AllenMichael HerronRidgefield, Connecticut, EUA

Andrew CarnegieDhruba DuttaJean-Rémy OlesenCentro de Investigación Conjunto deOil & Natural Gas Corporation y SchlumbergerNueva Delhi, India

R. D. ChourasiyaOil & Natural Gas Corporation, Ltd.Mumbai, India

Dale LoganDave StiefMidland, Texas, EUA

Richard NetherwoodYakarta, Indonesia

S. Duffy RussellAbu Dhabi Company for Inshore Oil OperationsAbu Dhabi, EAU

Kamlesh SaxenaMumbai, India

Se agradece la colaboración en la preparación de este artí-culo a Kamal Babour y Robert Dennis, Al-Khobar, ArabiaSaudita; Tim Diggs, Shell International EP, Houston, Texas,EUA; Jack 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; CharlotteSullivan, Universidad de Houston, Texas, EUA; W. BruceWard, Earhworks LLC, Norwalk, Connecticut.BorTex, CMR (herramienta Combinable de ResonanciaMagnética), CNL (Registro de Neutrón Compensado), ECS(Espectrometría de Captura Elemental), ELAN (AnálisisElemental de Registros), FMI (Imágenes Microeléctricas deCobertura Total), GeoFrame, Litho-Density (Lito-Densidad),MDT (Probador Modular de la Dinámica de la Formación),PL Flagship, PS Platform, Q, RockCell, RST (herramienta deControl de Saturación del Yacimiento), RSTPro, SpectroLithy TDT (Tiempo de Decaimiento Termal) son marcas deSchlumberger.

Durante décadas, la evaluación de los yacimientos carbonatados ha sido una

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

exploración inicial hasta las etapas avanzadas de producción, geocientíficos,

petrofísicos e ingenieros trabajan en conjunto para obtener la mayor información

posible de sus datos, para producir el máximo de reservas del subsuelo.

Los yacimientos carbonatados presentan unaimagen de extremos. Los yacimientos pueden sercolosales, aunque sus poros pueden sermicroscópicos (página siguiente, arriba). Lapermeabilidad de la matriz puede ser incon-mensurablemente baja, mientras que los fluidosfluyen como ríos a través de las fracturas. Lastécnicas de evaluación que tienen éxito en losyacimientos de areniscas a veces fallan en losyacimientos carbonatados. Estas variacionescomplican tanto la evaluación de los yacimientoscomo la recuperación de los hidrocarburos. Sinembargo, los investigadores están trabajandopara superar estos problemas, debido a la impor-tancia económica que reviste la producción depetróleo de los yacimientos carbonatados, espe-cialmente en los campos gigantes y súper gigan-tes del Medio Oriente.

Los beneficios potenciales son grandes: alre-dedor del 60% de las reservas mundiales de pe-tróleo se encuentran en los yacimientoscarbonatados, con un enorme potencial de reser-vas de gas adicionales, específicamente en elMedio Oriente. En este artículo, se examinan lasformas de evaluar los yacimientos carbonatadosmediante registros de pozos y de núcleos, con

ejemplos de grupos de investigación y operacionesde todo el mundo (página siguiente, abajo).1 Losmétodos van desde ensayos probados y verificadoshasta ensayos experimentales, y representan unsubconjunto, y no una revisión completa, de las ini-ciativas en curso. Los resultados de las evaluacio-nes a nivel de pozo juegan un papel significativo enel desarrollo de campos a una escala mayor.También se analiza el efecto de estos resultadosen las iniciativas de investigación en curso.

¿Por qué tanta confusión con los carbonatos?Las rocas sedimentarias carbonatadas se diferen-cian de las rocas sedimentarias siliciclásticas devarias maneras. Las rocas siliciclásticas se for-man a medida que los sedimentos son desplaza-dos, se depositan y litifican, o se compactan ycementan en roca sólida. La mayor parte de loscarbonatos se desarrollan a partir de los sedimen-tos biogénicos formados por actividad biológica,como la creación de arrecifes y la acumulación derestos de organismos en el fondo marino. Otrostipos se forman a medida que el agua se evaporade las cuencas poco profundas, o como precipita-dos de las aguas marinas. Normalmente, los frag-mentos que componen la mayor parte de loscarbonatos han viajado mucho menos que lossedimentos siliciclásticos.

Las rocas siliciclásticas son predominante-mente areniscas y lutitas que contienen una granvariedad de minerales y partículas, incluidos elcuarzo, el feldespato, los minerales de arcilla,fragmentos de rocas preexistentes y restos deplantas o animales. Los carbonatos están com-

1. Para una introducción general a la interpretación de loscarbonatos: 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: "ClassicInterpretation Problems: Evaluating Carbonates," Oilfield Review 7, no. 1 (Enero de 1995): 38-57.


> Heterogeneidad de los carbonatos. Los pares fotomicrográficos muestran tres texturas de rocas del mismo yacimiento. Las imágenes de la partesuperior 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 respuestadiferente a la resonancia magnética nuclear (RMN) debido a las distintas relaciones dentro de los poros y de entre los granos. Las diferencias defacies 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 laporosidad tanto intergranular como intragranular. La caliza granular ooide-peloidal dolomitizada y retentiva de la textura (centro) sufrió inicialmenteuna diagénesis menor durante la cual fueron disueltos algunos fragmentos de esqueletos. A continuación, cristales finos de dolomita reemplazaronel sedimento y preservaron la textura original en una etapa temprana. Más tarde, el cemento de dolomita llenó algunos de los grandes poros móldi-cos. Las dolomías (dolostones) sucrósicas (derecha) representan caliza granular peloidal que fue reemplazada por cristales finos de dolomitasucrósica, destruyendo gran parte de la textura depositacional original.

60 N

40 N

20 N

0

20 S

40 S

60 SArrecife Carbonatos de plataforma continental Carbonatos de aguas profundas Provincia de carbonatos petrolíferos

> Distribución de rocas carbonatadas. Los círculos negros indican ubicaciones de ejemplos descritos en este artículo.

puestos por un grupo más limitado de minerales,preferentemente calcita y dolomita. Otros mine-rales que normalmente están menos presentesen los carbonatos son el fosfato y la glauconita;entre los minerales secundarios se incluyen laanhidrita, el horsteno, el cuarzo, los minerales dearcilla, la pirita, la anquerita y la siderita.

Estas diferencias dan como resultado siste-mas de clasificación completamente diferentespara las rocas clásticas y las carbonatadas. Lasrocas clásticas se distinguen por la composición yel tamaño de los granos, y los carbonatos se dife-rencian por factores como la textura depositacio-nal, los tipos de grano o de poro, la composiciónde la roca, o la diagénesis (derecha).2 La capaci-dad de diferenciar las unidades de flujo actualesde las unidades depositacionales originales escada vez más importante que diferenciar otrosaspectos de la clasificación, por cuanto el empla-zamiento óptimo del pozo depende de cuán biense comprendan las unidades de flujo actuales.

Una vez depositados, los sedimentos pasanpor la diagénesis, es decir, los cambios químicosy físicos posdepositacionales que convierten elsedimento en roca sólida. La diagénesis de loscarbonatos puede modificar de manera significa-tiva la permeabilidad y el espacio entre los poros.Los carbonatos son altamente susceptibles a ladisolución; los granos se pueden disolver paraformar un nuevo espacio entre poros, y la disolu-ción a lo largo de las fracturas y planos de estra-tificación puede producir grandes cavidades.Normalmente, la diagénesis clástica no implicaun cambio en la mineralogía. Sin embargo, ladiagénesis de los carbonatos generalmenteimplica reemplazar la calcita y la aragonita origi-nales por la dolomita mineral, un proceso deno-minado dolomitización, que puede mejorar lascaracterísticas productoras de hidrocarburos.

Si bien normalmente las rocas clásticas ycarbonatadas se encuentran sepultadas, compac-tadas y cementadas, los sedimentos carbonata-dos contienen importantes cantidades de losminerales metaestables aragonita y calcita demagnesio; la calcita en sí se disuelve fácilmente yvuelve a precipitar mediante la percolación de losfluidos alojados en los poros. Por lo tanto, es másprobable que los carbonatos sufran disolución,reemplazo mineralógico y recristalización. Estosefectos varían según la temperatura, la químicade los fluidos de los poros y la presión. Común-mente, la diagénesis de los carbonatos comienzacon la cementación marina y el barrenado produ-cidos por los organismos en la interfase sedimen-to-agua previa al depósito. Continúa a través deldepósito poco profundo con la cementación, diso-

lución y recristalización, con un sepultamientomás profundo, donde los procesos de disoluciónconocidos como disolución por presión puedenformar elementos tales como las estilolitas.3

Frente a muestras de núcleos o registros deimágenes de rocas carbonatadas, incluso losobservadores ocasionales se dan cuenta de laenorme variedad de tipos y tamaños de poros, yde la irregular distribución de éstos. En las rocasclásticas, los poros están predominantementeentre los granos, es decir, son intergranulares, yestán distribuidos de manera uniforme en toda lamatriz de la roca. Los poros intergranulares tam-bién están presentes en los carbonatos. La poro-sidad intragranular puede ser común en losgranos de carbonatos como tipo de poro princi-pal, o se puede desarrollar cuando los granos,tales como los fragmentos de conchas, están par-cialmente disueltos. La porosidad móldica con-serva las formas de los fragmentos de conchasdisueltos u otros componentes. Por lo general,los carbonatos tienen una variedad mucho mayor

22 Oilfield Review

Lodolita(Mudstone)

Caliza lodosa(Wackstone)

Caliza granular lodosa(Packstone)

Caliza granular(Grainstone)

Biolitita(Boundstone)

Cristalina(Crystalline)

Menos de 10% de granos

Más de 10% de granos

Está soportada por granos

Carece de lodo y está soportada por granos

Los componentes originales estaban unidos

Textura depositacional no reconocible

Está soportada por lodo

Contiene lodo, arcilla y carbonatos de tamaño de limo fino

Los componentes originales no estaban ligados durante la deposición

Textura depositacional reconocible

Tipos de poros

Intergranular, Intercristalino Móldico, Interfósil, Resguardado Cavernoso, Fractura, Fractura ampliada por disolución

> Clasificación de los carbonatos. Las rocas carbonatadas se diferencian por su texturadepositacional, tipos de granos, composición de la roca u otros factores. La clasificación deDunham, publicada en 1962, se utiliza ampliamente para caracterizar rocas carbonatadassegún la cantidad y textura de los granos y de lodo. La clasificación de Embry y Klovan sigueel esquema de Dunham, pero agrega categorías para rocas formadas por organismos quecrecieron juntos, tales como colonias de ostras. La descripción de los tipos de poros refinaaún más las descripciones de rocas; la clasificación de Lucia es hoy ampliamente aceptada.(Adaptado de Dunham, en Ham, referencia 2, y Lucia, referencia 2.)

2. Los geólogos han desarrollado muchos esquemas dife-rentes de clasificación de los carbonatos. Algunos sonesquemas generales, otros son específicos de un yaci-miento, cuenca o región. Para mayor información acercade la clasificación de los carbonatos, véase:Embry AF y Klovan JE: "A Late Devonian Reef Tract onNortheastern Nanks Island, N,W,T, Boletín de Geologíadel 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, 1962Lucia FJ: Carbonate Reservoir Characterization, NuevaYork, Nueva York, EUA: Primavera de 1999

3. Las estilolitas son superficies interpenetrantes y sutura-das que se forman durante la diagénesis.

4. Para mayor información acerca de la evaluación de lapermeabilidad para la caracterización de yacimientos,véase: Ayan C, Douglas A y Kuchuk F: "A Revolution inReservoir Characterization," Middle East Well EvaluationReview no. 16 (1996): 42-55.Baadaam H, Al-Matroushi S, Young N, Ayan C, MihcakanM y Kuchuk F: "Estimation of Formation Properties UsingMultiprobe Formation Tester in Layered Reservoirs," artí-culo de la SPE 49141, presentado en la ConferenciaTécnica y Exhibición Anual de la SPE, Nueva Orleáns,Luisiana, EUA, Septiembre 27-30, 1998.Kuchuk F: "Interval Pressure Transient Testing with MDTPacker-Probe Module in Horizontal Wells," artículo de laSPE 39523, presentado en la Conferencia y Exposiciónde Petróleo y Gas de la India de la SPE, Nueva Delhi,India, Febrero 17-19, 1998.


de formas de grano que la mayoría de las rocassiliciclásticas. Es evidente que en un yacimientocarbonatado pueden coexistir varios tipos deporosidad, desde el nivel microscópico hasta eltamaño de una cavidad, lo que hace que la esti-mación de la porosidad y la permeabilidad, y elcálculo de las reservas sean una tarea extrema-damente difícil.4

Otra característica de los carbonatos es sususceptibilidad a la disolución. En la superficie, amedida que el agua y el dióxido de carbono for-man el ácido carbónico, la disolución puede llevara una impresionante topografía cárstica, in-cluidos los sumideros, cavidades e intrincadospatrones de drenaje como las corrientes que "de-saparecen" en los sistemas cársticos activos.5 Lossistemas cársticos inactivos, o paleocársticos,pueden formar yacimientos dominados por frag-mentos de rocas angulares producidos durante elcolapso de la cavidad. Para la industria del petró-leo, los sistemas cársticos pueden ser un arma dedoble filo: pueden causar hundimientos de barre-nas y pérdida de fluidos durante la perforación,pero también pueden originar porosidades y per-meabilidades extremadamente altas.

Dada la heterogeneidad de los carbonatos, noes sorprendente que la producción dehidrocarburos a partir de estas formaciones, amenudo, esté fuertemente influenciada por lapresencia de fallas y fracturas, particularmenteen los yacimientos más antiguos del Mesozoico yel Paleozoico. Los expertos advierten que lasrelaciones entre porosidad y permeabilidad en loscarbonatos no se pueden determinar sincomprender la distribución del tamaño de losporos (véase "Integración de la información petro-física y geológica: una tarea para los petrofísi-cos," página 1).6 Puesto que los yacimientoscarbonatados presentan enormes retos, durantedécadas han impulsado grandes iniciativas deinvestigación en Schlumberger y en la industriadel petróleo. Estas iniciativas varían a medidaque los expertos tratan de resolver los difícilesproblemas de los yacimientos carbonatados.

Evaluación de carbonatos en IndonesiaLa evaluación integrada de carbonatos esimportante en todas las etapas de exploración yproducción. En 1997, un operador perforó un pozoen la cuenca de Sibolga, en las costas del

noroeste de Sumatra, para evaluar un prospectode acumulación de carbonatos identificado endatos sísmicos (abajo). Como resultado, serealizó un completo análisis petrofísico yestratigráfico de los datos sísmicos y de registrosde pozos para comprender los resultados de laperforación y reevaluar la factibilidad de lapresencia de hidrocarburos.

Los análisis bioestratigráficos de los recortesdel pozo indicaron que la sedimentación ocurrióen el Mioceno Medio, unos 13 millones de añosatrás, en un frente similar al actual, con la sub-ducción de la corteza oceánica de la Placa Indiadebajo de Sumatra, a lo largo de la fosa deSunda. Éste fue un período de levantamientoeustático general.7

El pozo se evaluó utilizando registros adquiri-dos a pozo abierto (rayos gamma, resistividad,densidad y neutrón) y, debido a que los proble-mas de circulación de lodo durante la perforaciónimpidieron la extracción de núcleos, también seutilizó la herramienta de Imágenes Micro-eléctricas de Cobertura Total FMI. La integraciónde los registros de pozos, especialmente las imá-genes FMI, con los datos sísmicos fue clave para

Kuchuk FJ, Haldord F, Hafez H y Zeybeck M: "The Use ofVertical Interference Testing to Improve ReservoirCharacterization," artículo de la ADIPEC 0903, presentadoen la Nonagésima Exposición y ConferenciaInternacional del Petróleo de Abu Dhabi, Abu Dhabi,EAU, Octubre 15-18, 2000.Lenn C, Kuchuk FJ, Rounce J y Hook P: "Horizontal WellPerformance Evaluation and Fluid Entry Mechanisms,"artículo de la SPE 49089, presentado en la ConferenciaTécnica y Exhibición Anual de la SPE, Nueva Orleáns,Luisiana, EUA, Septiembre 27-30, 1998.

5. El carst fue primero reconocido y descrito en la plata-forma carbonatada dinárica de Yugoslavia, tambiénconocida como la región de carst. El carst se encuentraen todo el mundo.

6. Lucia, referencia 2:7.7. Para mayor información acerca de la historia geológica

de Indonesia, véase: Netherwood R: "The PetroleumGeology of Indonesia" en la Conferencia sobreOptimización de Yacimientos de Indonesia, año 2000.Yakarta, Indonesia: PT Schlumberger Indonesia,Noviembre 2000: 174-227.

MALASIA

ASIA

AUSTRALIA

Cuenca de Sumatra

Central

Cuenca de Sumatra

del Sur

Cuenca de Bengkulu

Fosa tectónica de Pagar Jati

Fosa tectónica de Singkel

Cuenca de Sumatra

del Norte

SINGAPUR

SUMATRA

Fosa tectónica de Kedurang

Fosa tectónica

de Pini

Cuenca de Sibolga

Zona de falla deSumatra

0 100 200 km

0 62 124 millas

VolcanesRocas volcánicas

Fosa de Sunda

Cuenca de Antearco de Sumatra

Zona de falla de Mentawai

> Ubicación de la Cuenca de Sibolga, Indonesia.

24 Oilfield Review

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> Contrastes en rocas carbonatadas del oeste de Texas. Estas imágenes FMImuestran 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 decarbonato en azul, de arcilla en marrón y de cuarzo en amarillo.

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8. Para más ejemplos del oeste de Texas, véase: NewberryBM, Grace LM y Stief DD: "Analysis of Carbonate DualPorosity Systems from Borehole Electrical Images," artí-culo de la SPE 35158, presentado en la Conferenciasobre Recuperación de Gas y Petróleo de la cuencaPérmica, Midland, Texas, EUA, Marzo 27-29, 1996.

10. Logan D, Strubberg C y Conner J: "New ProductionLogging Sensors Revolutionize Water/CO2 Conformancein the Pumping Wells of West Texas," artículo de la SPE59716, presentado en la Conferencia sobre laRecuperación de Petróleo y Gas de la cuenca Pérmica,Midland, Texas, EUA, Marzo 21-23, 2000. Este artículotambién analiza el uso de los registros del Tiempo deDecaimiento Termal (TDT) con la sonda PS Platform paraevaluar la inundación de dióxido de carbono.

9. Para mayor información sobre las aplicaciones de RMNen el oeste de Texas, véase: Logan WD, Horkowitz JP,Laronga R y Cromwell D: "Practical Application of NMRLogging in Carbonate Reservoirs," artículo de la SPE 38740presentado en la Conferencia Técnica y Exhibición Anualde la SPE, San Antonio, Texas, EUA, Octubre 5-8, 1997.


determinar las facies depositacionales. Antes dela formación de la acumulación de carbonatos,grandes masas de lutitas fueron depositadas enun ambiente marino de baja energía.Posteriormente se fueron depositando lutitaslaminadas y areniscas de estratificaciones cruza-das a medida que el agua se hizo menos profunday aumentó la energía depositacional. La sucesiónprogradante del frente de arrecife se produjo poracumulaciones menores que coalescieron paraformar una gran plataforma carbonatada.Finalmente, el nivel relativo del mar aumentórápidamente y sumergió los sedimentos (abajo).

Se esperaba que el prospecto pudiera conte-ner gas biogénico. Sin embargo, un estudio másdetallado de los registros e imágenes de pared depozo mostró que, en forma casi continua, se for-maron carbonatos de calidad de yacimiento, enausencia de rocas sello internas. Los sellos supe-riores del yacimiento se depositaron mucho des-pués de la generación del gas, de modo que elgas biogénico que se generó, no quedó atrapado.Como resultado, la compañía decidió no realizarmás estudios y pudo dirigir sus recursos en otrasdirecciones. De todos modos, este ejemploresalta la utilidad de integrar todos los datos dis-ponibles para desarrollar modelos geológicos tri-dimensionales razonables de yacimientos en unatemprana etapa del proceso de exploración.

Evaluación de carbonatos en el oeste de Texas, EUAEn contraste con el ejemplo anterior de la etapade exploración, la Cuenca Pérmica del oeste deTexas, EUA, es famosa por sus vastos yacimientoscarbonatados, en muchos de los cuales hoy seestán desarrollando proyectos de recuperaciónsecundaria y terciaria. Los modernos métodos ylas nuevas tecnologías mejoran en gran medida laproducción, al permitir que los intérpretes com-prendan mejor la manera en que la he-terogeneidad de los yacimientos influye en elrendimiento de los pozos y al facilitarles la identi-ficación de las zonas que contribuyen al flujo.8

Quizá los mayores aportes provengan de los regis-tros de resonancia magnética nuclear (RMN), lasimágenes de pared de pozo y los registros deproducción.

Al utilizar la herramienta Combinable deResonancia Magnética CMR en las formacionescarbonatadas, los ingenieros del oeste de Texasajustan los parámetros de adquisición para com-pensar los mayores tiempos de polarización que im-plican las formaciones clásticas.9 Las velocidadeshabituales de adquisición de registros CMR en estaregión son de 90 a 140 pies/hr [30 a 40 m/hr], en

contraste con las velocidades de 300 pies/hr [100m/hr] para las rocas clásticas. Los mayores valo-res de corte para T2, más de tres veces que losvalores de corte de T2 utilizados en las areniscas,se determinaron a partir de mediciones de labora-torio efectuadas sobre núcleos y son aplicados alos campos específicos por los intérpretes locales.Estos pasos mejoran la medición de la porosidad,la permeabilidad y la saturación de fluidos en lasrocas cuyos tamaños de poros, formas y conexio-nes de gargantas de poro varían mucho más queen la mayoría de las rocas clásticas.

Además de ajustar los parámetros de adquisi-ción de registros, el uso de diferentes conjuntosde registros permite una interpretación más rea-lista de los yacimientos carbonatados. En las for-maciones de dolomita del oeste de Texas, el altocontenido de yeso produce una sobreestimaciónde la porosidad cuando se utilizan las gráficas deinterrelación (crossplots) estándares. La integra-ción de los resultados de los registros de NeutrónCompensado CNL, Lito-Densidad y CMR propor-ciona mejores estimaciones de la porosidad y lapermeabilidad. Si no hay datos de núcleos dispo-nibles, que es lo más frecuente, la combinaciónde estos registros con la sonda de Espectrometríade Captura Elemental ECS, también puede ayudara cuantificar la mineralogía para obtener unaporosidad más precisa. La adición de un registrode imágenes de pared de pozo, tal como el de laherramienta FMI, permite una mayor compren-sión del tipo de porosidad, particularmente lascavidades, que por lo general están distribuidasde manera irregular en los yacimientos carbona-tados (página anterior).

Debido a la madurez y economía marginal dealgunos campos del oeste de Texas, los operado-res deben reducir al mínimo los costos de adqui-sición de datos. Puesto que el costo de cortarnúcleos puede ser mayor que el costo de unregistro operado a cable, los intérpretes han cali-brado los registros con los núcleos existentespara asegurarse de que las interpretaciones seancoherentes, generando confianza en las interpre-taciones de los registros cuando no se disponede datos de núcleos. Esto es particularmenteimportante cuando se evalúa la permeabilidad delos yacimientos bajo recuperación secundaria porinyección de agua. La capacidad de distinguir laszonas de alta permeabilidad permite que los ope-radores sellen las zonas invadidas y mejoren eldesplazamiento en las zonas no barridas.

Algunas de las soluciones específicas en eloeste de Texas son la adquisición de registros deproducción por debajo de las bombas eléctricassumergibles.10 En un campo, los ingenieros deSchlumberger y una compañía operadora pudie-ron evaluar la entrada de fluidos en distintaszonas de varios pozos, al adaptar la Plataforma deServicios de Producción (PS Platform) para ser uti-lizada debajo de la bomba. Encima y debajo de labomba, se instalaron placas G construidas es-pecialmente para guiar los cables de lasherramientas de registros y los de la bomba, conel objeto de impedir que se enredaran alrededorde la tubería y evitar el empleo de un conjuntomodificado de boca de pozo.

Relleno negro lacustre

Facies de arrecife resistentes a las olas

Parte posterior del arrecife formada por depósitos de tormentas y de talud

M1

M3

SO NE

> Interpretación sísmica. Esta línea sísmica aparece aplanada en el horizonteM3, posiblemente una superficie depositacional horizontal o casi horizontal. Lasucesión progradante del frente del arrecife se produjo por formaciones inicialesde menor tamaño que coalescieron para formar una gran plataforma carbona-tada. Finalmente el nivel relativo del mar se elevó, sumergiendo la acumulaciónde carbonatos.

Cuando se tomaron registros por debajo de labomba con la herramienta PS Platform en un pozoen producción, se observó que el petróleoentraba desde un intervalo que estaba sobre lasección superior del yacimiento y que la zona deinterés en realidad estaba produciendo agua. Laevaluación con la herramienta FMI reveló que doszonas porosas y delgadas superiores estabancontribuyendo al flujo de petróleo (arriba).Mediante el empleo de un tapón para bloquear laentrada de agua de la sección invadida del yaci-miento, el operador logró un importante ahorroen los costos de manejo del agua y a su vez au-mentó la producción de petróleo de la zona supe-rior. También se obtuvieron otros ahorros enpozos vecinos, debido a que no se realizaron másacidificaciones en las zonas potencialmente pro-ductoras de agua. Como resultado de estas expe-riencias, los operadores están tratando deidentificar en forma anticipada los conductos deagua de alta permeabilidad.

Estudios de casos de calizas en el SDRLos científicos del Centro de Investigaciones deSchlumberger Doll, situado en Ridgefield (SDR,por sus siglas en Inglés), Connecticut, EUA, hanseguido variados caminos, desde complejosmétodos teóricos hasta enfoques más simplesque ponen énfasis en la evaluación pozo a pozo.Sin embargo, la meta común ha sido desarrollarinterpretaciones que se puedan incorporar a lassoluciones para todo el campo.

Cualquier mejoramiento en la recuperación deyacimientos carbonatados gigantes influyeenormemente en la producción de petróleo y gas.La heterogeneidad de los yacimientos lo compli-ca todo, desde la perforación hasta las termina-ciones de los pozos, incluyendo la evaluaciónpetrofísica. Por lo tanto, el desarrollo de una me-todología de interpretación confiable basada enregistros de pozos es esencial para el desarrollode los campos. La heterogeneidad de los yaci-mientos impide relacionar directamente la po-rosidad y la permeabilidad, como se podría hacer

al analizar yacimientos relativamente homogé-neos. Por ello, es fundamental distinguir las lito-logías de los carbonatos y la composición de lasrocas para optimizar la producción, ya sea que setrate de trabajar con un solo pozo o se quierasimular la producción de un campo completo.

El trabajo en SDR en la década de 1990 con-dujo a una metodología integrada de evaluaciónde carbonatos para la formación Thamama, unyacimiento del Cretáceo Inferior en el MedioOriente.11 Esta metodología se aplicó a estudiosde otros yacimientos carbonatados en los Emira-tos Árabes Unidos (EAU) y en el oeste de Texas.Reconociendo la amplia variedad de rocascarbonatadas existentes en todo el mundo, en1997, los investigadores de SDR decidieronembarcarse en una serie de estudios adicionales.Los científicos e ingenieros de SDR, en conjuntocon sus pares de las compañías operadoras, hanrealizado o están realizando varios estudios decasos sobre los carbonatos.

26 Oilfield Review

> Resultados complementarios de registros del pozo. Los registros de producción en este pozo del oeste de Texas mostraron que el petróleo ingresabadesde zonas que estaban por encima de la zona de interés y que ésta en realidad estaba produciendo agua. La evaluación con la herramienta FMI revelóque dos zonas porosas y delgadas, ubicadas a 4660 pies aproximadamente, contribuían al flujo de petróleo. Las líneas oscuras en la imagen indican planosde estratos lixiviados (lavados).

4650

4660

4670

Flujo de agua

Molinete

0 25

Conteo de burbujas

Cant/seg

ciclos/seg

0 30MD

1:400 piesRayos

gamma Sonda 1 R8

API grad0 1021

0

360

Calibre Y

pulg3 6

Calibre X

Holdup

1

0

Burbujas

pulg3 6

Flujo de petróleo

B/D0 1500

B/D0 1500

B/D0 4500

B/D0 300Flujo total

Flujo de petróleo (amplificado)

Temperatura

F 105

Presión

lpc75 325

Holdup del petróleo

Holdup del petróleo

m3/m30.75 1

Densidad WFg/cm30.95 1.15

4600

4650

4700

30% Porosidad -10%Profundidad,

pies


Las investigaciones realizadas en dos camposgigantes, el campo Bombay High en las costas dela India y un campo del Medio Oriente, indicanque la variedad de tipos de roca y la heterogenei-dad en un determinado yacimiento carbonatadose prestan para realizar evaluaciones específicasde cada formación, particularmente en los casosde alteración diagenética extrema. Ambos estu-dios, terminados en el año 2000, utilizan técnicasque van desde el análisis petrofísico y petrográ-fico convencional hasta la primera aplicación deun nuevo método de RMN de laboratorio, deno-minado decaimiento debido a la difusión en elcampo interno (DDIF, por sus siglas en Inglés).

Estudio de Bombay High—El campo giganteBombay High, situado en la costa oeste de la In-dia, cubre cerca de 1200 km2 [463 millas cuadra-das] y tiene más de 600 pozos de desarrollo.Descubierto en 1974 por Oil & Natural Gas Cor-poration, Ltd. (ONGC), el campo comenzó a pro-ducir en 1976. La principal zona de explotación esla caliza L-III del Mioceno, un yacimiento con trescapas con hidrocarburos separadas por lutita,caliza rica en arcilla y caliza dura. Las capas noson continuas y tienen escasa comunicaciónvertical. En abril del año 2000, el campo producía

297 millones de toneladas métricas [327 millonesde toneladas] de crudo y 110 * 109 m3 [3.9 * 1012

pc] de gas natural, y actualmente está en su fasemadura. Se ha preparado un plan de redesarrollopara mejorar la recuperación.

ONGC decidió tratar de comprender mejor lapetrofísica del yacimiento para controlar la irrup-ción de agua en las capas heterogéneas carbo-natadas, las cuales han sido invadidas por aguadesde 1984.12 Por lo general, el yacimientoprincipal no está fracturado, de modo que ONGCsospechó que algunas zonas de alta permeabili-dad estaban contribuyendo a la irrupción deagua. Por lo tanto, el reto era desarrollar unmétodo coherente de interpretación de registrosque permitiera identificar estas zonas de altapermeabilidad. Para el estudio de Bombay High,se evaluaron, junto con los registros, 61 mues-tras de núcleos del pozo N5-9.

Estudio del Medio Oriente—Los científicos eingenieros de una compañía operadora del MedioOriente y SDR evaluaron las complejidades de uncampo gigante de gas que produce de carbonatosprolíficos. Los registros de pozos y 80 muestras denúcleo de un pozo forman el marco para una inter-pretación integrada.

Los investigadores aplicaron una metodologíaanalítica muy similar para ambos casos. Al co-mienzo, ambos operadores pensaron que el vo-lumen de arcilla (Varcilla) sería el problema claveque tendrían que solucionar los estudios. Lacuantificación precisa de la abundancia de mine-rales de arcilla es esencial para realizar cálculosprecisos de porosidad y saturación, lo que a suvez influye en las estimaciones de las reservas.

El análisis cuantitativo mineralógico y químicode las muestras de núcleo realizado en SDRmejoró el análisis petrofísico de los yacimientos.La mineralogía se evaluó a través de una técnicaque utiliza transformadas de Fourier de los espec-tros infrarrojos (FT-IR, por sus siglas en Inglés)que relaciona los espectros de absorbencia derayos infrarrojos con 50 estándares de mineralesde silicatos, carbonatos, arcillas y otras familiasde minerales.13 Entre los análisis químicos seincluyeron la fluorescencia de rayos X, la activa-ción de neutrones y la espectrometría de masaacoplada por inducción. Todos estos resultados seintegraron con los datos de los registros de pozos.Un importante resultado del análisis de losnúcleos fue que los registros de rayos gammasolos, habrían indicado un contenido de arcillaincorrecto en ambos yacimientos (izquierda). Porlo tanto, para la caracterización de futuros yaci-mientos, es fundamental desarrollar un métodoque determine en forma precisa la mineralogía,prescindiendo del análisis de los núcleos.

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Rayos gamma, API

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Rayos gamma, API

0 5 10 15Aluminio, % en peso

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20

00 5 10 15

Aluminio, % en peso

11. Ramakrishnan TS, Rabaute A, Fordham EJ,Ramamoorthy R, Herron M, Matteson A, Raghuraman B,Mahdi A, Akbar M y Kuchuk F: "A Petrophysical andPetrographic Study of Carbonate Cores from theThamama Formation," artículo de la SPE 49502, presen-tado en la Octava Exposición y ConferenciaInternacional del Petróleo de Abu Dhabi, EAU, Octubre11-14, 1998.

12. Tewari RD, Rao M y Raju AV; "Development Strategyand Reservoir Management of a Multilayered GiantOffshore Carbonate Field," artículo de la SPE 64461,presentado en la Conferencia y Exposición de Petróleoy Gas del Pacífico Asiático de la SPE, Brisbane,Queensland, Australia, Octubre 16-18, 2000.

13. Herron MM, Matteson A y Gustavson G: "Dual-range FT-IR Mineralogy and the Analysis of SedimentaryFormations," artículo 9729 presentado en la Conferenciade la Sociedad de Analistas de Núcleos de 1997,Calgary, Alberta, Canadá, Septiembre 7-10, 1997.Matteson A y Herron MM: "Quantitative Mineral Analysisby Fourier Transform Infrared Spectroscopy," artículo9308 presentado en la Conferencia de la Sociedad deAnalistas de Núcleos de 1993, Houston, Texas, EUA,Agosto 9-11, 1993.

> Incertidumbre en el contenido de arcilla. Debido a la preocupación acerca de los volúmenes de arci-lla, se analizó la mineralogía y la química de los carbonatos del Medio Oriente (arriba) y de BombayHigh (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. Sinembargo, se puede realizar una correlación mucho mejor con el Aluminio (Al), lo cual constituye labase de cálculo del volumen de arcilla del método SpectroLith.

La herramienta de registros ECS permite unaestimación precisa de la mineralogía, de la con-centración de arcilla y de la litología, y tambiénse puede utilizar para evaluar la porosidad totaly efectiva, y el tipo de hidrocarburo.14 La herra-mienta ECS utiliza un espectrómetro para medirlas concentraciones de algunos elementos—cal-cio, silicio, sulfuro, hierro, titanio, gadolinio,

sodio y magnesio—que reflejan las concentracio-nes de ciertos minerales en la formación. Losdatos se pueden analizar para determinar lamineralogía en términos de arena, arcilla, evapo-rita y minerales carbonatados, mediante el proce-samiento SpectroLith. En ambos casos, losresultados del registro ECS procesados por

28 Oilfield Review

> Datos de ECS obtenidos mediante el método SpectroLith que proveen unamineralogía precisa, confirmada por los datos de núcleos. En una formacióndel Medio Oriente (arriba), los registros de ECS procesados para contenido decarbonato, anhidrita, arcilla y arena se correlacionan bien con los datos delnúcleo (círculos rojos). Los resultados de Bombay High (abajo) muestran unabuena concordancia entre los datos de núcleos y los datos de ECS procesa-dos para contenido de carbonato, arcilla, pirita y arena, con leves discrepan-cias surgidas de muestras de núcleos que se obtuvieron en capas delgadasde lutita, las cuales no fueron detectadas por el registro.

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0 50Carbonato, %

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100 0 50Arcilla, %

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1420

SpectroLith proveen un cuadro más realista de lamineralogía, como lo confirma el análisis minera-lógico de los núcleos (arriba).

Otro objetivo clave de estos estudiosintegrados es la identificación y comprensión delos distintos tipos de poros, incluidos los mi-croporos, mesoporos y macroporos, y el efectoque su distribución tiene en la producción


1

2

3

4

> La comprensión de la distribución de micro, meso y macroporos, es un objetivo clave de los estudiosintegrados 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 trestipos de poros. La vista ampliada de la sección delgada (arriba) muestra las ubicaciones de las imáge-nes SEM numeradas. Se inyectó epóxico azul a la muestra para destacar la porosidad. Las imágenesSEM incluyen escalas de barras de 400 micrones, excepto por la de 25 micrones que se muestra en laimagen inferior derecha. La imagen SEM de la Posición 1 (fila media, izquierda) revela un macroporonegro en la parte inferior izquierda y meso y microporos en la región gris oscura. La imagen SEM de laPosición 4 (fila media, centro) muestra mesoporos. La siguiente imagen (fila media, derecha) incluye laparte inferior izquierda de la Posición 1, como se ve por el macroporo rodeado de cristales de calcitaeuedral; cristales cuyo crecimiento no se ha visto limitado por granos adyacentes. La imagen inferiorizquierda incluye la parte superior derecha de la Posición 3, pero muestra lixiviación alrededor delborde del macroporo oscuro, y los microporos apenas son visibles como puntos oscuros. La imageninferior derecha es una ampliación que muestra detalles del sistema de microporos en la Posición 3.

14. Herron SL y Herron MM: "Application of NuclearSpectroscopy Logs to the Derivation of Formation MatrixDensity," Compendio del Cuadragésimo-Primer SimposioAnual de Registros de la SPWLA, Dallas, Texas, EUA,Junio 4-7, 2000, artículo JJ.

(arriba). Los microporos, con diámetros de menosde 0.5 micrones en la garganta del poro, normal-mente contienen agua que en gran medida esirreductible y escaso hidrocarburo. Los mesopo-ros, con diámetros de entre 0.5 y 5 micrones en lagarganta del poro, contienen importantes canti-dades de petróleo y gas. Los macroporos, con

gargantas que miden más de 5 micrones de diá-metro, son responsables de las altas tasas deproducción de muchos yacimientos carbo-natados, pero a menudo son las vías para unatemprana irrupción de agua, dejandoconsiderables cantidades de gas y petróleodetrás de los mesoporos. Los registros de RMN

han mejorado la evaluación de la porosidad, de ladistribución del tamaño de los poros y de losfluidos adheridos (arriba).

Las herramientas de registros de RMN, talescomo la herramienta CMR, utilizan grandes imanespara polarizar fuertemente los núcleos de hidró-geno presentes en el agua y en los hidrocarburos,a medida que se difunden por el espacio poroso de

las rocas. Cuando se retira el imán, los núcleos dehidrógeno se relajan. El tiempo de relajación trans-versal, T2, depende de la distribución del tamañode los poros: por lo general, los poros más grandestienen tiempos de relajación transversal más pro-longados. El asfalto y los aceites viscosos se rela-jan más rápidamente que el aceite liviano o elagua. Las variaciones en el tiempo de relajación

30 Oilfield Review

15. Para mayor información acerca de la tecnología deRMN, incluidas las transformaciones de la permeabili-dad 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 LengthScales in Rocks," Nature 406, n° 6792 (Julio 13, 2000):178-181.

17. Allen et al, referencia 15: 7-8.

0.0010.0000

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Diámetro de la garganta del poro, micrones Diámetro de la garganta del poro, micrones

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0.001 0.01 0.1 1 10 100Tiempo de relajación transversal T2, seg Tiempo de relajación transversal T2, seg

>Muestras de Bombay High que contienen meso y macroporos (arriba a la izquierda) y micro, meso ymacroporos (arriba a la derecha). Las gráficas muestran distribuciones del diámetro de la gargantadel poro y distribuciones de T2 para cada muestra. Los poros se asignan a tipos de poros por su diá-metro de la garganta del poro, medido por inyección de mercurio (las dos gráficas superiores). Losporos a la izquierda de las líneas rojas son microporos, los que están entre las líneas roja y azul sonmesoporos y los macroporos se encuentran a la derecha de las líneas azules. La comparación con lasdistribuciones de T2 (gráficas inferiores) muestra que las particiones de porosidad se pueden estable-cer utilizando valores de cortes de T2, una valiosa aplicación de los registros de RMN en carbonatos.


Las imágenes SEM ayudaron a explicar laausencia de acoplamiento difusivo en amboscasos (derecha). De este modo, en ambas forma-ciones la forma de la distribución de T2 es simi-lar a la distribución del tamaño de los porosdeterminada mediante la inyección de mercurio ypor el método DDIF. Se aplicó el análisis conven-cional de RMN basado en T2, que se detalla másadelante, para determinar tanto las distribucio-nes del tamaño de los poros como la permeabili-dad. Un importante resultado de los estudios fueel cálculo más realista de la permeabilidad conlos registros de CMR.17

En el campo Bombay High, los datos de CMRconfirmaron una permeabilidad por lo general ba-ja, con numerosos canales de alta permeabilidaden las zonas de macroporos lixiviadas. La trans-formación de Timur-Coates, que utiliza la porosi-dad total y la relación entre el volumen de fluidolibre y el volumen de fluido adherido para calcu-lar la permeabilidad, se seleccionó para determi-nar la permeabilidad utilizando datos de CMR, yaque tal transformación establece correctamentelas particiones de la red de poros que se encuen-tran en estas calizas macroporosas lixiviadas. Seagregaron los datos del registro FMI debido aque los canales de alta permeabilidad son muy

Análisis del tamaño de los poros por DDIF;según la distribución de T2 de RMN, y mediante lainyección de mercurio. En la fila superior, losespectros de DDIF (rojo) se utilizan para determi-nar si la distribución de T2 de RMN (azul) reflejaverdaderamente la distribución del tamaño de losporos mediante la comparación de los dos espec-tros. El eje horizontal de las distribuciones de T2 hasido multiplicado por 100 para facilitar la superpo-sición. Para estas tres muestras la corresponden-cia es excelente. Las primeras dos muestras sondolomías granulares (dolo-grainstones); la terceraes una dolomita sucrósica. Las gráficas inferiorescomparan las distribuciones obtenidas por inyec-ción de mercurio (azul) con las distribuciones deDDIF (rojo). Los porosímetros de mercurio utilizaninyección de mercurio para determinar las presio-nes capilares del espacio poroso conectado. Lasgráficas obtenidas a partir de estos datos se inter-pretan como los tamaños de las gargantas de losporos. Por otra parte, el método DDIF mide lasaberturas de los poros, incluidos los cuerpos y lasgargantas de los poros. La superposición de losdos resultados revela la conectividad en la red deporos. Para la dolomía sucrósica (derecha) lasuperposición revela una red que consiste encuerpos porosos con un diámetro de 20 micronesconectados por gargantas de 1 a 2 micrones. Paralas dos rocas granulares, el tamaño del cuerpo delporo es mayor y cubre un rango más amplio. Éstascomparten una red de gargantas de poro con undiámetro de 2 micrones; sin embargo, la segundamuestra (centro) presenta un sistema bimodal conuna red muy fina de gargantas de poro condiámetros de 0.1 micrón.

> Imagen SEM que muestra un macroporo (granárea oscura en la parte inferior izquierda) den-tro de la roca granular (grainstone) peloidal(área gris). Los microporos aparecen comopequeñas zonas manchadas en los peloides. Uncemento con forma de V invertida separa elporo intergranular de los microporos y produceuna respuesta a la RMN distintiva, puesto que elcemento impide el acoplamiento difusivo. Labarra mide 50 micrones.

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Diámetro de poro, micrones y T2 modificado, mseg

Diámetro de poro, micrones

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DDIFT2

DDIFT2

DDIFMercurio

DDIFMercurio

DDIFMercurio

transversal producen una distribución de T2, a par-tir de la cual se interpretan los componentes de losfluidos y los tamaños de los poros.

La capacidad de clasificar los poros en lastres categorías de tamaño utilizando datos deRMN fue un importante avance derivado de losestudios. Este éxito se debió al descubrimientode que, en contraste con las primeras rocas car-bonatadas estudiadas, las distribuciones de T2

tienen una utilidad directa para la interpretación,puesto que el acoplamiento difusivo no es unproblema. El acoplamiento difusivo es causadopor el movimiento giratorio de los protones entrelos micro y los macroporos durante la medición,lo que desvanece la distribución de T2.15

Una nueva técnica desarrollada en SDR per-mite la resolución de los tres tamaños comunesde poros utilizando los espectros cuantificadospor tamaño, y no por tiempo de relajación trans-versal. El nuevo método, DDIF, proporciona unadistribución cuantitativa del tamaño de los porosparticularmente poderosa en el caso de los car-bonatos.16 El método DDIF es una técnica demedición de laboratorio que posee su propio pro-cesamiento y se diferencia claramente de la dis-tribución de T2 de RMN convencional. Los nuevosconocimientos provistos por los estudios de DDIFindican que las distribuciones de T2 convenciona-les se asemejan a las distribuciones de DDIF.Esto confirma que no hay acoplamiento difusivo,de modo que las distribuciones de T2 son válidaspara distinguir tamaños de poros (arriba).

>

importantes para la producción y a que la señalde hidrocarburos oculta los macroporos en losregistros de CMR, (abajo).

La ecuación de SDR, que relaciona la permea-bilidad con la media logarítmica de T2 y la porosi-dad total, se utilizó para determinar lapermeabilidad a partir de los datos del registroCMR para el pozo del Medio Oriente. En las dolo-mías (dolostones), se efectuaron estimaciones depermeabilidad más realistas, utilizando los valo-res de T2 de RMN obtenidos de los registros y delnúcleo, en lugar de utilizar sólo una relación en-tre porosidad y permeabilidad. Las estimacionesde la permeabilidad en las calizas, que tenían sis-temas de poros más variables que las dolomías,también mejoraron, aunque no de manera tanradical. Los cálculos de permeabilidad más preci-sos se obtuvieron utilizando un factor de correc-ción basado en la sensibilidad a la temperaturade los valores de T2 de RMN en cada formación.

En este pozo, se utilizaron tres valores distin-tos de corte de T2 de RMN, lo que permitió quelos registros de RMN se emplearan para deter-minar la micro, meso y macroposidad. La relaciónentre los valores de T2 de RMN y el diámetro dela garganta del poro, determinada mediante lainyección de mercurio (T2 de RMN/garganta) en22 muestras, también arrojó tres clases específi-cas de T2 de RMN/garganta que corresponden alas clases de composición de las rocas observa-das en el análisis de las secciones delgadas.

La capacidad de predicción de la permeabili-dad optimiza el emplazamiento y la producción delos pozos, particularmente en los pozos direccio-nales o de alcance extendido. La capacidad dedistinguir los tipos de poros permite la termina-ción exitosa de las zonas que pueden producirhidrocarburos. El método también les ayuda a losingenieros a predecir las capas propensas a lasirrupciones tempranas de agua.

La integración de los registros de ECS y CMRcon los conjuntos de registros y datos de núcleosconvencionales, dio lugar a interpretaciones másrigurosas de las texturas de los carbonatos delMedio Oriente y Bombay High y a los historialesdiagenéticos realizados hasta la fecha. Y lo quees más importante, los estudios conjuntosdetallados proporcionan un mejor marco para lospermanentes problemas de interpretación enambas regiones. Los grupos de estudio recomien-

dan que los nuevos pozos se evalúen de manerasimilar a como se hizo con los pozos de ambosestudios. El conjunto de registros óptimo incluyelos registros de CMR y ECS, además de losregistros rutinarios de resistividad, rayosgamma, densidad y neutrón.

La confianza en la interpretación de registrosseguirá aumentando a medida que se evalúenmás pozos en estos campos y en otros camposque produzcan de formaciones similares. Para lacaracterización y simulación de yacimientos encurso, es fundamental una mayor confianza en lainterpretación de pozos individuales, puesto quela adquisición de muestras de núcleos de todoslos pozos no es económicamente viable. Los es-tudios integrados de registros y núcleos arrojanimportantes datos de referencia para el análisisde pozos de campo que carecen de núcleos.

32 Oilfield Review

m3/m3

m3/m3

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Porosidad totalAgua movible

0.5 0 mseg0.3 3500 mD

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1 1000 Resistiva Conductiva

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0.5 0

0 120 240 360

m3/m3

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0 29

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m3/m3 00.5

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Perm. de núcleo Perm. de núcleo Escala horizontal:1:14.835

Orientación norte

Dist. de T2 de CMR

Corte de T2

0 29

Agua ligada a las arcillas

Macroporosidad

Mesoporosidad

Microporosidad

Agua irreductible

Arcilla

Agua ligada

FMI macro

Comparación de datos de núcleos y registrosde pozos en la formación L-III para la identifica-ción de canales de alta permeabilidad. La litologíadel primer carril—arcilla, cuarzo, calcita y dolo-mita—se computa utilizando el software de análi-sis ELAN con los datos de ECS como datos clavede entrada. Los fluidos se reportan como petróleoque no ha sido desplazado por la invasión (verde),petróleo que ha sido desplazado (naranja), aguairreductible contenida en microporos (azul conpuntos negros) y agua movible (blanco). Los datosde RMN ayudan a distinguir entre agua irreducti-ble y movible. El segundo carril muestra la porosi-dad desglosada en porosidad de agua ligada a lasarcillas a partir de datos de ECS, microporosidada partir de datos de CMR y meso y macroporos apartir de registros de CMR y FMI. El tercer carrilcontiene las distribuciones de T2 del registroCMR. La curva de permeabilidad en azul sólidodel Carril 4 se calcula a partir de los volúmenescomputados por el procesamiento ELAN. Los pun-tos celestes representan la permeabilidad medidaen muestras de núcleo. La línea negra es la per-meabilidad medida con muestreos de 1 cm efec-tuados sobre una cara del núcleo laminado utili-zando un minipermeámetro. La macroporosidadcomputada a partir de los datos del registro FMI(que se muestra en el Carril 6) se indica en rojo enel Carril 5. Los puntos celestes indican macropo-rosidad determinada por inyección de mercurioen muestras de núcleos. La línea negra repre-senta porosidad de cavidades, medida en la caradel núcleo laminado.

>


Ambos estudios dieron lugar a una estrechacolaboración entre el personal de investigación yel de operaciones, lo que fortaleció las relacionesde trabajo y hace más probable la investigaciónfutura conjunta. La mejor comprensión de losyacimientos gracias a las iniciativas de losgrupos de investigación se puede aplicar deinmediato a las operaciones. Sobre la base de losresultados de las investigaciones, es posibleadaptar las herramientas desarrolladas para losyacimientos de petróleo con el fin de serutilizadas en la evaluación de rocas quecontienen gas.

Es posible aplicar algunos resultados de losestudios de casos de SDR a los estudios de losyacimientos clásticos, ya que hay analogías entrelos carbonatos y ciertos yacimientos clásticos.Por ejemplo, un trabajo en ejecución sobreareniscas confirma la presencia de microporosasociados con arcilla cubiertas de granos ygranos parcialmente disueltos. Es evidente que elpersonal de investigación y los grupos deoperaciones pueden beneficiarse al compartir losresultados no confidenciales de su trabajo.

Los estudios en curso en el yacimiento delMedio Oriente descrito en este artículo, incluyenla generación de imágenes sísmicas con elsistema del sensor Q para caracterizar de mejormanera el yacimiento y optimizar los objetivos deperforación.

Entre los beneficios del estudio de BombayHigh se incluyen una mejor comprensión de laformación L-III, especialmente de la hete-rogeneidad y de sus efectos en la transmisibili-dad de los fluidos; el desarrollo de un rigurosoenfoque petrofísico; y la evaluación de la factibi-lidad de aplicación de la nueva metodología aconjuntos de datos más antiguos y de menoralcance. ONGC ha reconocido la importancia delos datos de ECS y CMR para la estimación delvolumen de arcilla. Estos resultados se incorpo-rarán a futuras estrategias de producción.

Evaluación integrada de carbonatos en el Centro de Investigación Conjunto de ONGC y SchlumbergerLos yacimientos carbonatados plantean impor-tantes retos de interpretación a los científicos eingenieros que trabajan en el Centro deInvestigación Conjunto (JRC, por sus siglas enInglés), un esfuerzo conjunto de Oil and NaturalGas Corporation, Ltd. (ONGC) y Schlumberger. ElJRC, ubicado en Nueva Delhi, se creó en ladécada de 1980 para investigar los problemas deevaluación de formaciones, descripción de yaci-mientos, producción y terminación de pozos, asícomo también problemas de monitoreo de yaci-mientos experimentados por ONGC, y para

encontrar soluciones a dichos problemas. Hayvarios yacimientos carbonatados dignos de men-ción en las costas de Mumbai, India, incluido elcampo Neelam, que el personal de JRC ha estu-diado desde su descubrimiento y puesta en pro-ducción en 1990.

En el JRC, las evaluaciones petrofísicas, geo-físicas y geológicas de los yacimientos carbona-tados proporcionan la base para una soluciónintegrada de yacimientos. El objetivo final esmaximizar la recuperación de petróleo y la efi-ciencia en la producción, mediante la compren-sión y el modelado del yacimiento. Este enfoquetambién minimiza la cantidad de intervencionesde pozos y la cantidad de pozos requeridos, demodo que se exploten todos los reservorios quesean comercialmente viables. Mediante la crea-ción de un modelo de simulación numérica delcampo, los geocientíficos e ingenieros puedenextrapolar el comportamiento del campo a lolargo del tiempo y evaluar posibles escenarios,tales como la manera en que un determinadoprograma de intervenciones podría afectar el ren-dimiento y la producción del campo, o si el noperforar ciertos pozos de desarrollo pudiese dejarcompartimentos de hidrocarburos no explotados.

En el caso de un campo maduro como elcampo Neelam, la primera fase de la creación deun modelo de simulación es su calibración parareproducir el comportamiento histórico del yaci-miento; conocido como ajuste histórico. Puestoque esta etapa condiciona el modelo del yaci-miento a los datos dinámicos, como las tasas deproducción de los pozos y los cambios en las pre-siones y saturaciones, una vez logrado el ajustehistórico, el modelo se convierte en una descrip-ción mucho más representativa del yacimientoque el modelo estático.

Para modelar correctamente el comporta-miento de los flujos en los yacimientos carbona-tados, es esencial entender el perfil depermeabilidad. Los datos de registros estánda-res—registros de densidad, neutrón, sónicos,rayos gamma, SP y resistividad—cuando sonevaluados con métodos convencionales, condemasiada frecuencia indican un yacimientohomogéneo. Las variaciones de la porosidad noson un indicador confiable de las variaciones dela permeabilidad, ya que los cambios en la tex-tura de los carbonatos influyen en la permeabili-dad mucho más de lo que los cambios en laporosidad afectan la permeabilidad. El tan tradi-cional método de utilizar datos de núcleos paraderivar una relación porosidad-permeabilidadasociada con un yacimiento específico, fallacuando varía la textura de la roca del yacimiento.Aunque la técnica es básicamente correcta, deberealizarse en forma separada para cada tipo o

textura de roca carbonatada. De hecho, estudiosanteriores realizados en el campo Neelam handemostrado que la permeabilidad aumentaba amedida que la porosidad disminuía, una conclu-sión que para los petrofísicos es difícil de conci-liar con sus interpretaciones.

Muchos yacimientos carbonatados contienencapas localizadas o extendidas de roca soportadapor lodo, en que la permeabilidad se reduce no-tablemente, pero las barreras completas a la mi-gración de fluidos verticales son raras. Durantelos millones de años de evolución de los yaci-mientos, los fluidos se han segregado, creándoseuna zona de agua en la parte inferior, una zona entransición donde los volúmenes de agua y petró-leo se pueden desplazar y una zona de petróleoen la parte superior, donde el agua está comple-tamente ligada a los capilares y sólo el petróleose puede desplazar. Las presiones también seequilibran en el yacimiento durante este período.

Sólo mediante una rigurosa inspección de losdatos de núcleos, o a través de una evaluacióninnovadora de los registros de imágenes depared de pozo o de RMN, se puede distinguir latextura de los yacimientos carbonatados comozonas específicas con grados variables desoporte de lodo en los granos de carbonatos ypropiedades de transmisibilidad de los fluidos. Lacaliza granular (grainstone), a menudo la menosporosa, generalmente ofrece la mayor permeabi-lidad de entre los tipos de rocas carbonatadas. Amedida que aumenta el contenido de lodo,creándose como consecuencia caliza granularlodosa (packstone) o caliza lodosa (wackstone),por lo general aumenta la porosidad total, pero lapermeabilidad es quizás de 10 a 100 vecesmenor que en la caliza granular, debido a la cre-ciente importancia de la microporosidad en loslodos asociados.

Estas diferencias de textura no crean necesa-riamente verdaderas barreras al flujo de fluidos alo largo del tiempo geológico. Sin embargo,cuando los fluidos del yacimiento son sometidosa una extracción "instantánea" de la forma-ción—por ejemplo, la producción durante unos 5a 20 años, en contraposición con los millones deaños que fueron necesarios para que se formarael yacimiento—los pulsos de presión resultantescrean unidades de flujo diferentes dentro delyacimiento, separadas por zonas con una signifi-cativa disminución de la permeabilidad. En con-secuencia, se suelen crear grandes diferenciasde presión entre las unidades de flujo y se pro-duce una completa interrupción de la suave tran-sición de agua a petróleo a medida quedisminuye la profundidad. Los frentes de agua sepropagan lateralmente, a cualquier profundidad,hacia las secciones más permeables.

Para complicar aún más las cosas, con fre-cuencia, la permeabilidad de un yacimiento carbo-natado se ve profundamente afectada por losfenómenos tectónicos y diagenéticos. Por ejem-plo, las capas de permeabilidad extremadamentealta, llamadas capas "súper k", por lo general seproducen a partir de la alteración diagenética. Lamayor parte de los datos disponibles en el yaci-miento Neelam sugieren que las capas súper khan sido creadas por disolución y lixiviación de lacomposición de la roca por agua meteóricadurante períodos de bajo nivel del mar, cuando loscarbonatos estaban expuestos al agua atmosfé-rica en la superficie de la Tierra.

La disponibilidad de una descripción precisade la permeabilidad, acelera de manera impor-tante el proceso de ajuste de la historia de pro-ducción y mejora significativamente laconfiabilidad de las predicciones del modeloajustado históricamente. Debido a que el ajustehistórico es un proceso complejo que involucramúltiples variables, a veces se puede lograr loque aparenta ser un ajuste satisfactorio de losdatos históricos con un modelo inexacto de ladistribución de la permeabilidad del yacimiento.En este caso, el modelo proporcionará prediccio-nes imprecisas. Sólo mediante una adecuadadeterminación de la distribución de la permeabi-lidad de un yacimiento es posible crear unmodelo de simulación realista y útil.18

34 Oilfield Review

18. Un análisis completo de la simulación de yacimientos vamás allá del alcance de este artículo, pero se incluirá enun futuro artículo de Oilfield Review.

19. Ramakrishnan et al, referencia 11.20. Olesen JR, Dutta D y Sundaram KM: "Carbonate

Reservoirs Evaluation with Advanced Well-Log Data,"presentado en la Cuarta Conferencia y ExposiciónInternacional del Petróleo, Nueva Delhi, India, Enero 9-12, 2001 y también extracto ampliado presentado en laConferencia y Exposición Internacional de la AAPG, Bali,Indonesia, Octubre 15-18, 2000.

21. Los ooides son pequeños granos redondos de capascarbonatadas de calcio alrededor de un núcleo dearena. Los moldes oolíticos son los orificios esféricosque permanecen cuando los ooides se disuelven.

22. Brie A, Johnson DL y Nurmi RD: "Effects of SphericalPores on Sonic and Resistivity Measurements,"Compendio del vigésimo-sexto simposio anual de regis-tros de la SPWLA, Dallas, Texas, EUA, Junio 17-20, 1985,artículo W.Kuster GT y Toksöz M: "Velocity and Attenuation ofSeismic Waves in Two-Phase Media: Part I, TheoreticalFormulations, Part II, Experimental Results," Geophysics39, no. 5 (Octubre de 1974): 587-618.

23. Maxwell-Garnett JC: "Colours in Metal Glasses and inMetallic films," Compendios Filosóficos de la SociedadReal de Londres 203 (1904): 385.Sen PN, Scala C y Cohen MH: "A Self- Similar Model forSedimentary Rocks with Application to the DielectricConstant of Fused Glass Beads," Geophysics 46, no. 5(Mayo de 1981): 781-795.

Caliza granular lodosa

(Packstone)

Caliza granular

Caliza granular lodosa

Caliza lodosa (Wackstone)

Caliza granular (Grainstone)

> Análisis de textura y permeabilidad de un registro adquirido a pozo abierto en el campo Neelam. El Carril1 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 2agrega el análisis de la litología a los resultados de porosidad efectiva, en una escala de 0 a 1. El grisrepresenta lutita; el gris azulado es caliza; el celeste es caliza soportada por grano; y otros materiales car-bonatados se muestran en azul oscuro. El Carril 3 presenta distribuciones de T2 del registro CMR, las quese correlacionan con las texturas de carbonatos (fotomicrografías de la izquierda).

Los geocientíficos e ingenieros del JRC seconcentraron en el mapeo de la permeabilidadutilizando cuatro enfoques complementarios. Sibien cada enfoque tiene su origen en el pozo, espreciso integrar los resultados de cada pozo enun modelo tridimensional del campo para que eloperador obtenga el máximo valor. Estos enfo-ques incluyen los siguientes elementos:• análisis de datos de RMN para evaluar la tex-

tura de la roca y los perfiles de permeabilidad• adquisición de registros de saturación a pozo

entubado para comparar las saturaciones delos fluidos originales con las saturaciones des-pués de cierto período de producción, con elfin de desarrollar un perfil de decaimiento defluidos

• utilización de curvas de proporción y otrasherramientas geoestadísticas para destacarcorrelaciones ocultas que se puedan confirmaren pozos clave a través de alguno de los dosmétodos anteriores

• análisis geoestadístico de la irrupción de aguaen los datos históricos de producción de lospozos para evaluar las capas de alta permea-bilidad que transportan el agua del yacimientoo de inyección.

Las técnicas geoestadísticas todavía están enuna etapa experimental.


Análisis de textura y permeabilidad conregistros adquiridos a pozo abierto—Durante eldesarrollo del campo o la perforación de pozos derelleno, los operadores tienen la oportunidad deadquirir nuevos datos a pozo abierto. En elpasado, los geólogos de carbonatos dependíande los registros de imágenes para revelar las tex-turas de los carbonatos, a partir de las cualesinferían la permeabilidad. Hoy se están agre-gando técnicas más modernas al análisis de imá-genes para evaluar la permeabilidad.Confirmando los descubrimientos realizados pre-viamente en el laboratorio y mediante el mode-lado computacional de Ramakrishnan y otros, losgeocientíficos del JRC observaron que el rangode la distribución de T2 de RMN en los pozos,está estrechamente relacionado con la litologíade los carbonatos.19 Los análisis petrográficos yde núcleos confirman las conclusiones del JRC(página anterior).20 Esta información se puede uti-lizar para calibrar las permeabilidades derivadasde registros de RMN, con el fin de obtener unperfil de permeabilidad continuo y preciso.

Anteriormente, derivar la permeabilidad a par-tir de registros de RMN era muy complicado,debido a la variabilidad y escasa definición delvalor de corte de T2 para los fluidos libres y losligados a los capilares. El método desarrolladopor el JRC utiliza primero la formulación de per-meabilidad del Centro de Investigaciones Doll deSchlumberger, situado en Ridgefield, conocidacomo kSDR. Esta relación, también utilizada en elestudio del Medio Oriente descrito anterior-

2.30

2.20

2.10

"m" d

e nú

cleo

s

"m" de registros

2.00

1.901.90 1.95 2.00 2.05 2.10 2.15 2.20 2.25 2.30

> Factor de cementación. Los valores del factor de cementación, m, derivadosde los datos de registros de pozos utilizando el modelo de Kuster-Toksöz y losmedidos en el laboratorio en muestras de núcleos, varían de 1.95 a 2.20. Lamedición de m en laboratorio confirma que los valores derivados de registrosson razonables y que, en último término, dan como resultado predicciones másprecisas del volumen de hidrocarburos.

mente, define la permeabilidad como una funciónde la porosidad y el valor medio de la distribuciónde T2 de RMN, independientemente del valor decorte de T2. Los científicos del JRC observaron unaclara dependencia del premultiplicador de estarelación en la textura de la roca, de modo queintrodujeron un término relacionado con la texturaen la relación kSDR. Ellos confirmaron la precisióndel método al comparar la tendencia de lapermeabilidad derivada de los datos de RMN conlos datos de permeabilidad de núcleos medidoscon salmuera. La concordancia entre las estima-ciones de textura y permeabilidad lograda conesta técnica y los resultados de un amplio estudiode núcleos es razonable, dada la incertidumbre delos resultados de permeabilidad provocada por laheterogeneidad de los carbonatos.

La realización de predicciones significativasde producción de un yacimiento requiere de unconocimiento preciso de los respectivos volúme-nes de petróleo y agua libres. Los ingenieros delJRC obtuvieron la estimación de agua libre al in-vertir la relación de permeabilidad de Timur-Coates e igualarla a la medición de lapermeabilidad basada en la textura. Esto divide elagua total—definida simplemente como la poro-sidad efectiva menos el volumen de hidrocarbu-ros—en agua libre y agua ligada a los capilares.

En los yacimientos carbonatados, no se puedederivar la saturación a partir de una simple rela-ción de Archie. Es común encontrar moldes oolíti-cos o cavidades de disolución que afectan elfactor de cementación m utilizado en la relación

de Archie.21 Durante años, quienes se dedican alestudio de los carbonatos, han sabido que serequiere un enfoque de "m variable." La dificultadradica en realizar particiones correctas de laporosidad total entre la porosidad primaria, dematriz y de cavidades.

Un método, utilizado por primera vez por Brie yotros en 1985, utiliza un modelo de dispersiónacústica desarrollado anteriormente por Kuster yToksöz para evaluar estas particiones.22 La técnicase basa en la porosidad total indicada por losregistros de densidad o de neutrón, o ambos, y lasvelocidades compresional y cizallante (de corte)indicadas por los registros sónicos. Una técnicaiterativa ajusta la cantidad de porosidad de cavi-dades necesaria para minimizar el error entre losvalores teóricos esperados de los tiempos de trán-sito de corte y de compresión del registro sónico,y los valores medidos. Una vez que se ha evaluadola partición de la porosidad, se utiliza una aproxi-mación equivalente a la de las propiedades eléc-tricas provista por el modelo de Maxwell-Garnettcon el fin de evaluar el efecto de las inclusionesconductoras o aisladas en el factor de cementa-ción.23 Se obtiene un valor de m variable que seutiliza en los cálculos del Análisis Elemental deRegistros ELAN para obtener un volumen de hidro-carburos mucho más preciso. Si bien otros estu-dios han utilizado valores variables para m, éstees quizás el primero en el cual el método ha sidovalidado con mediciones de m efectuadas ennúcleos individuales en el laboratorio (abajo).

36 Oilfield Review

La evaluación petrofísica resultante de la com-binación del volumen de petróleo, de agua libre yde agua ligada a los capilares, se comparó con losresultados de un exhaustivo análisis de perfiles depresión derivados del Probador Modular de laDinámica de la Formación MDT y de los datos depruebas en pozos (abajo).

Análisis de perfiles de decaimiento—En loscampos desarrollados, por lo general los opera-dores adquieren nuevos datos a través del reves-tidor.24 En estos casos, los miembros del JRC hanaprovechado la línea de productos RSTPro paramejorar las estimaciones de saturación de petró-leo remanente, utilizando datos de la herra-

mienta de Control de Saturación del YacimientoRST y para llevarlas a un grado de precisión quepermita realizar una comparación directa con lasaturación original obtenida a pozo abierto.25 Estopermite inferir un perfil de decaimiento quedefine claramente tres tipos de zonas: las zonasque no presentan decaimiento aparente, que pro-bablemente sean rocas soportadas por lodo y debaja permeabilidad que separan las unidades deflujo dentro del yacimiento; las zonas parcial-mente agotadas que constan de rocas "norma-les," y las zonas de decaimiento extremo, quepueden ser capas súper k o zonas que contienengrandes canales originados por disolución.

> Perfil de presión en la parte superior de la zona de transición. Las mejores técnicas de evaluaciónpetrofísica predijeron agua libre y ligada a los capilares, y volúmenes de petróleo de manera másrealista. Estos resultados son comparables con los resultados del análisis del perfil de presión deri-vado del MDT, y fueron verificados con datos de pruebas del pozo. En este ejemplo, las prediccionesde fluidos derivadas del CMR (derecha) fueron confirmadas por la producción de petróleo durante laspruebas del pozo.

> Perfil de presión en la parte superior de la zona de agua. Los análisis convencionales de los regis-tros utilizando un valor constante de m, indicaban que la zona contenía petróleo, pero la evaluacióndel 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 lametodología de evaluación petrofísica del JRC.

Prof

undi

dad

verti

cal v

erda

dera

, m

Presión del yacimiento, lpc3500

XX00

XX50

X100

X1503550 3600 3650 3700 3750

Gradiente de presión en zona de transición agua-petróleo de 1.294 lpc/m, equivalente a una densidad de fluido de 0.910 g/cm3

Gradiente de presión de agua de formación de 1.436, equivalente auna densidad de fluido de 1.01 g/cm3, o una salinidad de 22 ppk

Prueba 2: 1930 bapd con estrangulador de 1/2 pulg; 23.4 ppk

Prueba 1: 1500 bapd con estrangulador de 1/2 pulg; 23.4 ppk

Prof

undi

dad

verti

cal v

erda

dera

, m

Presión del yacimiento, lpc

X170

X120

XX70

XX20

3200 3250 3300 3350 3400 3450 3500

Prueba 10: Productor más prolífico, pero sólo agua, salinidad 23.4 ppk

Prueba 9: Antes de la acidificación, estrangulador de 1/4 pulg: 140 bppd, 24 bapd, sospecha de canalización, ya que la tasa del flujo de agua cambia con el tamaño del estrangulador. Después de la acidificación produjo sólo agua.

Prueba 7: Antes de la acidificación, estrangulador de 1/2 pulg: flujo no medible. Después de la acidificación, estrangulador de 1/2 pulg: 1715 mcgpd, 514 bppd, 37.5 API, 91 bapd, 29.3 ppk

Prueba 11: Produjo sólo agua, salinidad de 24.5 ppk

Prueba 8: Antes de la acidificación, estrangulador de 1/2 pulg: 1745 mcgpd, 858 bppd, 38 API, wc<1%. Después de la acidificación, estrangulador de 1/2 pulg: 4084 mcgpd, 2593 bppd, 38 API, wc<1%.

Caliza granular lodosa (Packstone)

Biolitita(Boundstone)

Caliza lodosa(Wackstone)

En el yacimiento Bassein del campo Neelam,se pueden apreciar estas tres zonas que se corre-lacionan a lo largo de una distancia superior alos 6 km [3.7 millas]. En cada pozo estudiado, lacombinación del perfil de decaimiento del RST yun registro de temperatura efectuado durante laproducción, destaca las zonas de producción enlos intervalos abiertos y muestra un yacimientoseparado en tres unidades de flujo principales(próxima página, abajo). Todavía queda un granvolumen de petróleo en la unidad superior, peroprácticamente no hay producción en esta unidad,ya que el decaimiento por presión en esta zonaes más intenso que en las unidades inferiores.

Para mejorar la determinación a pozo entu-bado del volumen de petróleo remanente en car-bonatos con la herramienta RST, es fundamentalcomprender la sensitividad del registro RST a lascondiciones de terminación, especialmente lacementación. En las rocas siliciclásticas, el espe-sor del cemento tiene escaso efecto en la longi-tud de los segmentos del cuadrilátero deevaluación de la saturación utilizando datos delregistro RST; cuadrilátero que se presenta engráficas de las relaciones carbono/oxígeno (C/O)provenientes del detector cercano (NCOR) versuslas relaciones C/O provenientes del detectorlejano (FCOR). El cuadrilátero y las relacionesC/O se utilizan para determinar las saturacionesde los fluidos (próxima página, arriba).

La geometría del pozo, la litología de laformación, la porosidad y la densidad delcarbono del hidrocarburo definen los puntosextremos del cuadrilátero de evaluación de lasaturación. La esquina inferior izquierda, AA, esdonde tanto el pozo como la formación contienenagua. Avanzando en el sentido de las agujas delreloj, el punto AP indica que el pozo contieneagua y la formación contiene petróleo. El puntoPP, lado derecho superior indica petróleo, tantoen el pozo como en la formación. Finalmente, elpunto PA indica petróleo en el pozo y agua en laformación. La posición exacta de estos cuatropuntos se obtiene en condiciones de laboratoriocontroladas.26

En los carbonatos, el cuadrilátero deevaluación se traslada debido al carbono y oxí-geno adicionales presentes en la matriz decarbonatos. El grado de traslación del cuadrilá-tero de evaluación está relacionado con lacantidad de carbonatos en torno a la herramientay también con la distancia entre la herramienta yel material de los carbonatos.

Se puede decir que el efecto será mayor enun pozo pequeño, donde la herramienta y lamatriz de la roca están separadas sólo por elrevestidor. A medida que aumentan el tamañodel pozo y el espesor del cemento, la herra-


mienta se ve menos afectada por las rocas car-bonatadas. En el límite, para un espesor delcemento mayor que el radio de investigación dela herramienta, la roca carbonatada no influye enla medición, ya que la herramienta tomamuestras sólo del cemento.

En el pasado, si se disponía de un registro decalibre adquirido a pozo abierto, se incorporabaal conjunto de datos del RST para evaluar elespesor del cemento. Esto a partir de la diferen-cia entre el radio del pozo abierto y el radio exte-rior del revestidor. La utilización de los datos delcalibre parte de los supuestos que el pozo no hasido ampliado desde el momento en que seadquirieron los registros a pozo abierto hasta elmomento de la cementación del revestidor; queéste está perfectamente centrado en el pozo; yque el pozo es perfectamente redondo, en lugarde tener una forma ovalada. Estos supuestos sonsumamente improbables, especialmente enpozos desviados. Con la tecnología RSTPro y laadquisición de datos con una pasada adicional dela herramienta RST en modo sigma, es posiblecalcular un valor optimizado del espesor decemento que, después de la corrección por efec-tos de difusión, resultará en una discrepanciamínima entre las mediciones de la sección decaptura efectiva (sigma) de la formación deriva-das de los detectores lejano y cercano.

Este espesor del cemento y el diámetro exte-rior del revestidor pueden utilizarse para generarun "calibre del RST," para ingresar la informaciónal módulo de evaluación de volumen de petróleodel RST. Los anteriores registros RST de carbona-tos de áreas marinas de la India, mostraban per-files de petróleo remanentes que eran difíciles dejustificar. La nueva técnica ha producido registrosconfiables desde su introducción a comienzos delaño 2000. Es común que en los perfiles de satu-ración ocurran cambios de hasta 20 unidades de

24. Para mayor información acerca de los registros de pro-ducción: Akhnoukh R, Leighton J, Bigno Y, Bouroumeau-Fuseau P, Quin E, Catala G, Silipigno L, Hemingway J,Horkowitz J, Hervé X, Whittaker C, Kusaka K, Markel D yMartin A: "Keeping Producing Wells Healthy," OilfieldReview 11, no. 1, (Primavera de 1999): 30-47.

25. Olesen JR y Carnegie A: "An Improved Technique forReservoir Evaluation Through Casing," artículo IRS2k-0228, presentado en el Simposio de RecuperaciónMejorada, Instituto de Estudios de Yacimientos,Ahmedabad, Gujarat, India, Julio 27-28, 2000.

26. Se han medido más de 3000 combinaciones de tamañosde poros, litologías, porosidades, saturaciones de forma-ción y de pozo. La interpolación entre los puntos extre-mos se obtiene mediante el modelado nuclear de laherramienta, las condiciones de las formaciones y de lospozos, con los puntos extremos del modelo calibradoscon datos de laboratorio.

0.50

0.45

0.40

0.35

0.30

FCOR V ILL0.25

0.20

0.15

0.10

0.05

0.00

0.1

0.00.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50

NCOR0.60 0.70 0.80 0.90 1.00

AP

AA

PP

PA

Superposición del cuadrángulo de evaluación de saturación del RST con la grá-fica de la relación C/O del detector cercano (NCOR) y del detector lejano (FCOR). Lacodificación por color en el eje Z representa el volumen de lutitas (VILL); rojo es calizapura, azul es un 10% de lutita. Los datos se registraron en la India en un yacimientode caliza cuya porosidad es de 22 u.p., en un pozo de 8.5 pulg, con revestidor de 7.0pulg. La geometría del pozo, la litología y la porosidad de la formación, junto con ladensidad del carbono del hidrocarburo, definen completamente los puntos extremospara la caracterización. Los datos se agrupan a lo largo de la línea AA-AP, indicandoun pozo lleno de agua. La saturación de petróleo de la formación varía de 0 a 40%.

NLM2-2NLM2-4

NLM4-2

NLM5-9Norte

3

2

1

Análisis de un perfil de decaimiento. En estos cuatro pozos, una combinacióndel perfil de decaimiento del RST y de la derivada del registro de temperaturaadquirido con el pozo en producción, muestran las tres principales unidades deflujo 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 hayreservas remanentes, pero la simulación del yacimiento indica que ha ocurridoun importante decaimiento de presión.

saturación entre evaluaciones, tomando encuenta o no el espesor optimizado del cemento.

Análisis geoestadístico—La utilización inno-vadora de las herramientas estadísticas en elJRC amplía el análisis de datos de RMN y de losresultados del RST de los pozos clave a todo elmodelo del campo, el cual antes sólo estaba com-puesto por datos de registros convencionales ydatos de producción del fondo del pozo. Estasnuevas técnicas incluyen curvas de proporción yel seguimiento de los conductos de agua.

>

>

Una curva de proporción vertical traza un his-tograma en cada nivel estratigráfico dentro de laformación (derecha). En este ejemplo, se presen-tan registros de categorías de porosidad con pro-fundidades relativas a la parte superior delyacimiento: la superficie de separación entreestratos. En estos pozos, el intervalo vertical demuestreo es de 1 metro [3 pies]. El estudio de losdatos RST analizado anteriormente se llevó a caboen un pozo vecino. Los registros se han proyectadoen una línea que va de norte a sur y que se indicaen el mapa. La curva de proporción vertical segenera indicando los porcentajes relativos de lasdiferentes categorías de porosidad en cada nivelestratigráfico. La curva se hace más estrecha amedida que aumenta la profundidad, debido a quelos pozos tienen diferentes profundidades depenetración. No obstante, se puede inferir que laformación probablemente consta de dos zonas deporosidad relativamente alta, separadas por unazona de baja porosidad.

Este ejemplo demuestra que la técnica decurvas de proporción utiliza datos agrupados o ca-tegorizados, en lugar de datos continuos. Tradicio-nalmente, las curvas de proporción verticales sehan construido con datos de litofacies en funciónde la profundidad para comprender los ciclosdepositacionales y constreñir las realizacionesgeoestadísticas.27 Pero tal como se muestra en elJRC, estas curvas pueden tener una importanteaplicación en el diagnóstico del comportamientode los flujos del yacimiento, y en la relación dedicho comportamiento con la caracterización delyacimiento efectuada con registros de saturaciónadquiridos a pozo abierto y a pozo entubado.

Para tener una visión más clara de esta técnica,se puede llevar el ejemplo un paso más allá, al in-cluir una curva de proporción vertical derivada delos registros de producción (arriba, parte inferiorderecha). La productividad, o tasa de flujo, se cla-sifica como alta, media, baja, o sin flujo. En la par-te superior del yacimiento, las tasas de flujo sonaltas, lo que implica que existe una capa delgadade alta permeabilidad en la parte superior de la for-

mación. Análisis posteriores demostraron que éstaes una capa súper k. Más abajo, hay otras doszonas principales de alta tasa de flujo mezcladascon tasas de flujo más bajas. Estas zonas deberíantener una permeabilidad de media a alta. Estasobservaciones soportan las conclusiones obtenidasen base a los datos del registro RST descritos ante-riormente, puesto que las curvas de proporcióncaptan el comportamiento promedio de la región.

La comparación del registro de producción conlas curvas de proporción de porosidad muestraque la porosidad sola es un parámetro incompletode descripción de la permeabilidad en esta regióny, en consecuencia, se necesitan mejores indica-dores de la permeabilidad basados en registros apozo abierto, como los que se derivan de los datosMDT o de RMN.

La técnica de curvas de proporción se haaplicado en otros sitios del yacimiento y a otrasformas de datos dinámicos y estáticos, paraderivar rápida y eficientemente varios resultadosútiles. Por ejemplo, es posible mapear en todo elcampo la extensión lateral y vertical de las zonasde alta permeabilidad por las que ha fluido aguapor un tiempo prolongado. Esto mediante lacombinación en una curva de proporción del

registro de rayos gamma adquirido a pozoabierto con el registro de rayos gamma obtenidoa pozo entubado más tarde en la vida útil de unpozo. Por otro lado, la comparación de registrosde rayos gamma adquiridos a pozo abierto con laseparación de las curvas densidad-neutrónpermite la detección de zonas erosionadas en lasque el agua meteórica ha creado capas súper kmediante alteración diagenética.

Las curvas de proporción permiten un análisisrápido y eficiente de grandes cantidades dedatos, una importante ventaja cuando se requiereinterpretar y sintetizar datos de un campo com-pleto, que puede incluir datos de producción his-tórica, y registros adquiridos a pozos abierto yentubado, provenientes de varios cientos depozos. Las curvas de proporción se pueden agru-par para obtener una visión local de partes espe-cíficas de un campo. También ofrecen un altogrado de inmunidad frente a datos incorrectos ode baja calidad, puesto que el "ruido" creado portales conjuntos de datos tiende a anularse por sísolo, y la cantidad de datos de alta calidad superacon creces la de datos cuestionables dentro detodo el conjunto de datos. Un paquete patentadode software para PC, perfeccionado en el JRC,

38 Oilfield Review

Creación y aplicación de las curvas de propor-ción. Se hizo un muestreo de datos de porosidadde diez pozos a intervalos verticales de 1 m [3 pies]y se clasificaron para formar registros de propor-ción de porosidad (arriba a la izquierda). Las loca-ciones de los pozos y la línea de proyección norte-sur se muestran en el mapa (arriba a la derecha).Los registros de proporción de porosidad se com-binan para formar una curva de proporción deporosidad (abajo a la izquierda). El fondo de lacurva se estrecha porque los pozos tienen diferen-tes profundidades de penetración. Se puede gene-rar una curva similar utilizando los registros deproducción de los pozos (abajo a la derecha). LaZona 1 incluye sólo valores de alta productividad;las Zonas 2 y 3 tienen algunas tasas de flujo altasmezcladas con tasas de flujo más bajas.

D1

D2

D3

Porosidad < 8%

Porosidad 8-16%

Porosidad 16-24%

Porosidad > 24%

D4

D9

D8

D7

D6

D5

C2

Registros de proporción de porosidad Pozos con registros

Líne

a de

pro

yecc

ión

N-S

Sin flujo

Productividad baja

Productividad mediana

Productividad alta

Zona 1

Zona 2

Zona 3

>


27. Para mayor información acerca de las curvas de propor-ción y los ciclos depositacionales, véase: Jain AK yCarnegie A: "Value Addition Through Stochastic Evaluationof Gamma Rays – A Geostatistical Approach to GeologicalModeling and Characterization of the Reservoir," presen-tado en la Conferencia y Exposición Internacional de laAAPG, Bali, Indonesia, Octubre 15-18, 2000.Para mayor información acerca de las curvas de propor-ción y las realizaciones geológicas, véase: Klauser-Baumgartner D y Carnegie A: "Geostatistical Modeling ofDelta Front Parasequences by Indicator Kriging,"Procesamiento y Modelado de Información Geológica, 10.Kontaktwochenende, Sedimentología, Aachen, 1995.

28. Para mayor información sobre el método de seguimientode conductos de agua, véase: Carnegie A: "Techniques toOptimize the Efficiency of History Matching in IntegratedStudies," artículo 402, presentado en el Simposio deRecuperación Mejorada de Petróleo, Instituto de Estudiosde Yacimientos, Ahmedabad, Gujarat, India, Julio 27-28,2000.

29. Para mayor información sobre el método de los RRTs,véase: Russell SD, Akbar M, Vissapragada B y Walkden G:"Small-Scale Heterogeneity and Permeability Estimationfrom Dipmeter and Image Logs for Reservoir Rock Typing:Aptian Shuaiba Reservoir of Abu Dhabi," Boletín de laAsociación Norteamericana de Geólogos en Petróleo(en prensa).

RRT 6 RRT 7

RRT 14 RRT 15

RRT 8

> Heterogeneidad de la formación Shuaiba. Lostipos de rocas del yacimiento (RRTs, por sus siglasen Inglés) oscilan desde rudistas—moluscos enextinción similares a las ostras—en lodo de cal(arriba a la izquierda) a rudistas mezclados en unamatriz granular (arriba al centro), hasta rudstonecon desechos diagenéticamente alterado (arriba ala derecha). Un lápiz o la punta del dedo en cadafotografía indica la escala. Los RRTs de la partenorte del campo comprenden rudstone (fotomicro-grafía izquierda inferior) y caliza granular lodosa(packstone) de granos finos o caliza granularlodosa (abajo a la derecha). El campo de vista delas fotomicrografías es de 4 mm por 6 mm.

realiza, en forma interactiva, el manejo de unabase de datos, el cálculo y la visualización en 2 y3 dimensiones de estas curvas de proporción. Elpaquete es compatible con el programaGeoFrame Application Builder, que facilita elacceso a la base de datos.

Método de seguimiento de conductos deagua—La detección de conductos de alta per-meabilidad, tales como las fallas o capas súper kque transportan el agua del yacimiento o de in-yección, se puede mejorar mediante la realizaciónde un análisis en red de las veces en que se veri-ficó irrupción de agua en los datos de producciónde los pozos. Un paquete de software para PCescrito en el JRC les ayuda a los usuarios a detec-

tar de manera interactiva el trayecto del agua. Lainformación de la irrupción del agua proviene delos datos de producción de los pozos cargados enuna base de datos de manejo de la producción.Esta herramienta permite un diagnóstico másrápido y objetivo que los análisis manuales tradi-cionales en cuanto al progreso y la evolución de lairrupción de agua en todo un campo.28 Estemétodo, conocido como seguimiento de conductosde agua (WCT, por sus siglas en Inglés), hace quela evaluación de la validez de múltiples escenariossea más eficiente que en el pasado.

Al realizar los vitales análisis de texturas derocas, permeabilidad, perfiles de decaimiento ydatos de producción, y al integrar de manera sen-sata estos resultados con otros datos de campoutilizando técnicas geoestadísticas, el JRC estácreando modelos que resultan en simulaciones deyacimientos más realistas. Estas simulacionesayudan a tomar decisiones más confiables encuanto al desarrollo y la producción del yacimientoque con los análisis aislados.

Evaluación de la heterogeneidad de los carbonatos en Abu DhabiLos equipos de operaciones locales mejoran lascontribuciones de las iniciativas de investigaciónformales para entender los carbonatos. Los cientí-ficos e ingenieros de Abu Dhabi, EAU, han desa-rrollado nuevas técnicas para evaluar yacimientoscarbonatados heterogéneos, mediante la integra-ción de datos geológicos, registros adquiridos apozo abierto y registros de producción. La caracte-

rización de las heterogeneidades a pequeñaescala en las rocas de los yacimientos ha llevadoa una clasificación de 17 tipos de rocas del yaci-miento (RRTs, por sus siglas en Inglés) en la for-mación Shuaiba. Los tipos de rocas del yacimientose basan en las litofacies, los datos de registrosde pozos, la porosidad y la permeabilidad denúcleos, la presión capilar y las distribuciones deltamaño de los poros derivadas de los análisis deinyección de mercurio, y en los datos de produc-ción.29 Los RRTs se pueden utilizar para correlacio-nar de mejor manera las zonas de los yacimientoscuando no hay núcleos disponibles.

Un campo petrolífero en Abu Dhabi ha estadoproduciendo desde 1962 de la formación Shuaibadel Cretáceo Inferior. Dentro del campo, la forma-ción Shuaiba varía de plataformas de aguas pocoprofundas a sedimentos de talud de aguas profun-das, con cuatro facies específicas. Los RRTs varíande rocas no productivas a rocas que tienen hasta un30% de porosidad y una permeabilidad de 20Darcies (arriba). Este significativo grado de hetero-

40 Oilfield Review

> RRTs e indicador de permeabilidad de la formación Shuaiba derivados de los datos de núcleos y de regis-tros. Las fotografías (extremo derecho) en esta representación compuesta de un pozo en un campo en AbuDhabi muestran la heterogeneidad de tres de los RRTs específicos. La permeabilidad caracterizada por elanálisis 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.

Indicador depermeabilidad

del SHDTRRTsde núcleos

Facies del SHDTy los registros

Canales del SHDT sin procesar

GRProf,pies

XX950

X1000

X1050

X1100

X1150

X1200

X1250

X1300

Interpretaciónpetrofísica

Conductividaddel SHDT

Proporción de

heterogeneidad

Permeabilidad de núcleos

0.2 2000


geneidad debe considerarse al planificar las tra-yectorias y terminaciones de los pozos y las estra-tegias de producción.

Los RRTs se definen sobre la base de la cali-dad, la distribución y la productividad del yaci-miento, pero son productos de su ambientedepositacional y su historia diagenética. Los RRTsobservados en los núcleos y registros de dospozos del campo se han correlacionado con regis-tros de pozos sin núcleos, y esta correlación per-mitió una estimación de permeabilidad másprecisa que en los pozos en que sólo se utilizarondatos de registros. El estudio de los RRTs contri-buye de manera significativa al desarrollo delcampo, ya que el operador, Abu Dhabi Companyfor Onshore Oil Operations (ADCO), puede utilizarestimaciones de permeabilidad realistas y mode-los geológicos en 3D actualizados para optimizarel drenaje del campo y, de este modo, mantener yprolongar la producción.

Un método innovador de caracterización deRRTs depende de la cuidadosa integración de losregistros de pozos convencionales, tales comorayos gamma, neutrón y densidad, con las imá-genes y los registros de echados (buzamientos)de alta resolución. La heterogeneidad en la formade variaciones de conductividad se cuantifica uti-lizando un software especializado, entre otros,las aplicaciones BorTex y RockCell, para identifi-car los RRTs y generar indicadores de permeabili-dad (página anterior).30 En carbonatosextremadamente heterogéneos, la permeabilidadque se deriva utilizando esta metodologíaresuelve la heterogeneidad mejor que muestrasde núcleo de 1 pulgada o datos de minipermeá-metro (arriba). La mayor resolución y el aumentode la cobertura de las herramientas de genera-

ción de imágenes de pared de pozo, permitenhacer una diferenciación más precisa de los RRTsque los registros de echados solos y facilitan laidentificación de los trayectos de flujo entre cavi-dades y poros grandes. Debido a que es más fácildisponer de imágenes y de registros de echadosque de núcleos, el análisis de los RRTs es unapoderosa herramienta para evaluar los pozos quecarecen de muestras de núcleos.

Otra técnica exitosa para evaluar la porosidaden la formación Shuaiba utiliza imágenes depared de pozo para mapear la porosidad primaria

30. Un análisis completo del software BorTex y RockCell vamás allá del alcance de este artículo. Para mayor infor-mación, visite el sitio:http://www.geoquest.com/pub/prod/index.html.

> Datos de permeabilidad integrados. Muestras de núcleos de 246 intervalos de un pie (izquierda) y 586 mediciones del minipermeámetro a intervalos de 2 a 3pulgadas (centro) de un pozo en Abu Dhabi, muestran significativa dispersión debido a la extrema heterogeneidad que se presenta a pequeña escala. Por otraparte, el indicador de permeabilidad derivado del SHDT (derecha) muestra una clara tendencia que se correlaciona estrechamente con los RRTs encontradosen los núcleos. Cada color en el intervalo del núcleo representa un RRT específico de la formación Shuaiba.

XX900

XX950

X1000

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X13000.1 1

Prof

undi

dad,

pie

s

Permeabilidad de núcleos, mD Permeabilidad de núcleos del minipermeámetro, mD Indicador de permeabilidad del SHDT, mD10 100 1000 10,000 0.1 1 10 100 1000 10,000 1 10 100 1000 10,000

42 Oilfield Review

y secundaria. El espectro de porosidad azimutaldel pozo revela una extremada heterogeneidad enla porosidad, lo cual, a su vez, se relaciona con lapermeabilidad (derecha).31

Si bien los estudios de los RRTs ayudan en losestudios de caracterización y simulación de yaci-mientos a largo plazo, los resultados tambiénpueden influir en el desarrollo del campo en elcorto plazo. Por ejemplo, el reconocimiento dediferentes RRTs en un pozo horizontal perforadoen la formación Shuaiba le permitió al operadoroptimizar las tasas de producción.32 Un pozo hori-zontal perforado en 1997 produjo inicialmente6000 bppd (953 m3/d) libres de agua durante cua-tro meses y luego perdió repentinamente presióny fue cerrado. El operador necesitaba determinarqué había detenido el flujo de petróleo: ¿era ladisminución de la presión del yacimiento, lamigración de finos, o la carga de agua en el pozo?La interpretación de los datos de alta calidad delregistro de producción obtenido con la sarta PLFlagship, en conjunto con el análisis de los RRTsque incorporó los datos geológicos y de registrosadquiridos a pozo abierto, confirmó que la sec-ción horizontal penetraba dos RRTs muy diferen-tes (próxima página, a la izquierda).

Los ingenieros y geocientíficos descubrieronque un RRT de baja permeabilidad situado a lolargo del segmento central del pozo afectaba elcomportamiento del flujo. Al comprender la sen-sibilidad a los ajustes del estrangulador de flujo,el operador optimizó el rendimiento del pozo alseleccionar un ajuste que permitió una caída depresión uniforme a lo largo del pozo, a pesar dela heterogeneidad lateral del yacimiento. Ello hatenido como consecuencia la producción establede miles de barriles de petróleo seco por día. Estaestrategia de manejo de yacimientos se está apli-cando en otras partes del yacimiento para opti-mizar el emplazamiento de pozos adicionales.

Iniciativas de investigación a futuroEstá claro que queda pendiente una gran canti-dad de trabajo para quienes exploran y explotanyacimientos carbonatados. Si bien la complejidady heterogeneidad de los carbonatos planteanenormes retos operacionales y de interpretación,los ejemplos que se han presentado en este artí-culo destacan la necesidad de integrar todos losdatos disponibles y seleccionar rigurosamentelas herramientas de evaluación.

Schlumberger está enfrentando los proble-mas de los carbonatos de manera más dinámicaal crear un Centro de Investigación de Carbonatos(CRC, por sus siglas en Inglés) en la King FahdUniversity of Petroleum and Minerals (KFUPM) enDhahrán, Arabia Saudita (próxima página, a la

derecha). La proximidad del centro a los prolíficosyacimientos carbonatados del Medio Oriente, aoperadores clave y a selectas universidadesregionales facilitará la colaboración intra-regional. Las novedosas soluciones de latecnología de la información para trabajo enequipo virtual, acelerarán el ritmo deinvestigación y la diseminación de lasexperiencias exitosas en todo el mundo (véase"De las propiedades de los yacimientos a lassoluciones de estimulación", página 44).

Entre las áreas clave de trabajo del CRC seencuentran la adquisición de datos sísmicos, lainterpretación de datos de RMN, el manejo delagua y la estimulación de pozos en yacimientoscarbonatados. Las iniciativas de investigación secomplementarán en lugar de duplicar el trabajorealizado en otras instalaciones de investigación.Por ejemplo, los estudios de casos de carbonatosen el Medio Oriente se realizarán en el CRC y noen el SDR, cuando corresponda. Debido a la proxi-midad con campos de carbonatos clásicos, dos

> 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 generaciónde histogramas de porosidad en cada profundidad (Carriles 2 y 3). En la figura inferior, la fongolita (muds-tone) a 3 pies es relativamente homogénea y microporosa, como se muestra en la fotografía y fotomicro-grafía a la derecha del registro inferior. La caliza ‘floatstone,’ un tipo de caliza soportada por la matrizcon algunos granos grandes, ubicada sobre los 5 pies, tiene extrema heterogeneidad de porosidad,como se muestra en la fotografía y fotomicrografía a la derecha.

3 p

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.90.0

0.10 0100Porosidad, % Porosidad, % 100

0.90.00.10.20.30.40.50.60.7

Prof,pies

Imagen dinámica del FMI

Histograma de porosidad del FMI

u.p. 050

Porosidad del FMI y de registros

Porosidad secundaria

u.p. 040

Porosidad de registros

Porosidad del FMI

2

3

4

5

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7

8


> El nuevo entorno de investigación de carbo-natos. El Centro de Investigación de Carbona-tos de Schlumberger está ubicado en el áreade la King Fahd University of Petroleum andMinerals (KFUPM) en Dhahrán, Arabia Saudita.

> Evaluación de los RRTs para optimizar la producción. El análisis de losRRTs confirmó que la sección horizontal del pozo penetró dos RRTs(arriba). Los registros operados a cable (abajo) confirman las variacio-nes en los rayos gamma, la porosidad y la resistividad de los dos RRTs.La invasión inferida de la separación entre las curvas de resistividadprofundas y poco profundas en el RRT 14 indica una permeabilidadsuperior que en el RRT 15.

GR14

15

14

Resistividad profunda

Resistividad somera

PHIE

0.2 2000ohm-mResistividad somera

Desviación, pies

Prof

undi

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s ba

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del

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8000 6000 4000 2000 0

0.2 2000ohm-mResistividad profunda

0 50APIGR

0 0.4 pies3/pies3

Porosidad efectiva MD: 5000 pies

XX000

XX500

XX000

X1500

Total 45 pies

RRT 14

Pozo C Pozo A

Total 16 pies

X700

X720

X740

X760

X780

X800

X820

X840

X860RRT 15

misiones específicas de las instalaciones enDhahrán serán la prueba de nuevas herramientasen el campo y la modificación de herramientas enuso para lograr los mejores resultados posibles enrocas carbonatadas.

Hasta ahora, gran parte del énfasis ha estadoen los yacimientos petrolíferos, pero el énfasisestratégico a largo plazo hacia la producción degas está haciendo que incluso los mayores pro-ductores de petróleo del Medio Oriente deseendesarrollar yacimientos de gas de carbonatos. Lamayor profundidad de los depósitos de gas plan-tea importantes retos de interpretación, explora-ción y producción.

Si bien este artículo se ha centrado en losdatos a escala de pozo, Schlumberger y los ope-radores ya están evaluando los yacimientos car-bonatados a escalas mayores. Las simulacionesde yacimientos a escala de campo están incor-porando las interpretaciones de los registros ylos núcleos. Las simulaciones permiten que losmodelos de yacimientos se amplíen hacia lacuarta dimensión, el tiempo, para predecir enforma más eficiente la respuesta del campo yoptimizar el rendimiento.

Los nuevos métodos de adquisición sísmica,como la tecnología del sensor Q que se ha utili-zado para la adquisición de datos en el MedioOriente, enfrentarán los retos de generación deimágenes a una escala aún mayor. Los resulta-dos preliminares de estas pruebas sugieren queun mejoramiento substancial de la calidad de losdatos permitirá comprender mejor aún los yaci-mientos carbonatados y, cuando se integren demanera adecuada con otros datos, llevará a unmayor éxito en la exploración, el desarrollo y laproducción de carbonatos. —GMG

31. Akbar M, Chakravorty S, Russell SD, Al Deeb MA,Saleh Efnik MR, Thower R, Karakhanian H, MohamedSS y Bushara MN: "Unconventional Approach toResolving Primary and Secondary Porosity in GulfCarbonates from Conventional Logs and BoreholeImages," artículo 0929, presentado en la NovenaExposición y Conferencia Internacional del Petróleo deAbu Dhabi, Abu Dhabi, EAU, Octubre 15-18, 2000.

32. Russell SD, Al-Masry Y, Biobien C y Lenn C: "OptimizingHydrocarbon Drainage in a Heterogeneous, High-Permeability Carbonate Reservoir," artículo de la SPE59427, presentado en la Conferencia sobre ModeladoIntegrado para el Manejo de Activos del PacíficoAsiático de la SPE, Yokohama, Japón, Abril 25-26, 2000.

1. Durante los tratamientos de fracturamiento hidráulico, seinyecta fluido con presiones superiores a los esfuerzosde ruptura de las formaciones para crear una grieta, quese extiende en direcciones opuestas desde un pozo.Estas aletas de fracturas—la longitud de la fractura—sepropagan en un plano preferencial de fracturamiento(PFP, por sus siglas en Inglés) perpendicular a la direc-ción del esfuerzo horizontal mínimo. Al mantenerse abier-tas mediante un apuntalante, estos trayectos conductivosaumentan el radio efectivo del pozo, facilitando un flujolineal hacia la fractura y hacia el pozo. Para mantener laconductividad de la fractura, se utilizan como apuntalan-tes, arena revestida de resina o de origen natural y pro-ductos sintéticos de bauxita o cerámica de altaresistencia, seleccionados mediante tamizado con mallasque 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.

44 Oilfield Review

De las propiedades de los yacimientosa las soluciones de estimulación

Ali O. Al-Qarni Saudi AramcoUdhailiyah, Arabia Saudita

Brian AultRoger Heckman Sam McClure Ultra Petroleum, Inc.Englewood, Colorado, EUA

Stan Denoo Wayne RoweEnglewood, Colorado

David Fairhurst San Antonio, Texas, EUA

Bruce KaiserHouston, Texas

Dale Logan Midland, Texas

Alan C. McNally Louis Dreyfus Natural Gas Inc. Midland, Texas

Mark A. Norville Milton R. Seim Kerns Oil and Gas Inc. San Antonio, Texas

Lee RamseyAl Khobar, Arabia Saudita

Se agradece la colaboración en la preparación de esteartículo a Usman Ahmed, Kamel Bennaceur, Leo Burdylo yMo Cordes, Sugar Land, Texas, EUA; Tom Bratton, MikeDonovan y Steve Neumann, Houston, Texas; Paul DeBonis,Englewood, Colorado, EUA; y Joe Lima, Farmington, NuevoMéxico, EUA.AIT (herramienta de Inducción de Arreglo), CMR (herra-mienta Combinable de Resonancia Magnética), CMR-Plus,CNL (registro de Neutrón Compensado), DataFRAC,DESIGN-EXECUTE-EVALUATE, DSI (herramienta SónicaDipolar), ECS (herramienta de Espectrometría de CapturaElemental), ELAN (Análisis Elemental de Registros), FMI(herramienta de Imágenes Microeléctricas de CoberturaTotal), FracCADE, Litho-Density (herramienta de Lito-Densidad), NODAL, Platform Express, PowerJet,PowerSTIM, QLA, RFT (Multiprobador de Formaciones) yUltraJet son marcas de Schlumberger.

La adquisición de un conjunto completo de datos, su interpretación y las técnicas de

modelado permiten comprender a fondo las cuencas y los campos; comprensión que

constituye un prerrequisito para la exitosa terminación de los pozos. Con información

más completa, equipos de expertos desarrollan, perfeccionan y aplican sofisticados

modelos para diseñar estrategias de perforación y terminación de pozos, y de

desarrollo de campos que permitan mejorar la productividad.

Anualmente se gastan entre dos y tres mil millo-nes de dólares estadounidenses para fracturarmás de 20,000 pozos en todo el mundo.1 Sinembargo, menos del 1% de los tratamientos defracturamiento se diseñan en forma óptima paramaximizar la producción y la recuperación. Apesar de la creciente demanda de servicios deestimulación de pozos, el Instituto de Tecnologíade Gas, anteriormente Instituto de Investigaciónde Gas, en Chicago, Illinois, EUA, informa quedos tercios de los pozos fracturados hidráulica-mente en los Estados Unidos de Norteamérica noresponden como se esperaba y no cumplen conlos objetivos del operador.2 Lo mismo ocurre enotras partes del mundo. Una de las razones deeste bajo rendimiento es la falta de un procesode optimización. En consecuencia, los operadoresestán constantemente tratando de mejorar losmétodos de estimulación.

A comienzos de la década de 1980, parecíaque todo pozo necesitaba un tratamiento de frac-turamiento hidráulico; se crearon antecedentes yreputaciones profesionales sobre la base de laslibras de apuntalante (sustentante, agente desostén) bombeadas; estableciéndose muchos"récords." Más tarde, en la industria se descubrióque, como en la mayoría de los casos, había unpunto en que la rentabilidad disminuía y la opti-mización pasaba a ser una cuestión clave.

Durante las dos últimas décadas, ha habidocierta optimización de las estimulaciones depozos, pero no ha sido suficiente. Incluso en laactualidad, la tendencia es confiar en los trata-mientos de fracturamiento que se han desarro-llado siempre en la misma forma en un área enparticular. Esto significa que el diseño detalladode la estimulación utilizando todos los datosnecesarios aún no es una práctica corriente.

Además de mejorar la producción de petróleode los yacimientos marginales, la estimulación depozos está adquiriendo cada vez mayor importan-cia debido al creciente interés en el gas natural,que normalmente se encuentra en las zonas demenor permeabilidad. Las formaciones con per-meabilidad baja o moderada pueden requerir frac-turamiento hidráulico para producir a tasasrentables. Incluso en los yacimientos con mayorespermeabilidades, la estimulación es una formaefectiva de mejorar la producción o acelerar larecuperación, especialmente durante períodos deaumento de los precios del petróleo y el gas, ocuando la viabilidad económica de un proyectoexige un rápido retorno de la inversión. La tecno-logía de la estimulación también se aplica comomedida preventiva para evitar o retardar los pro-blemas relacionados con la productividad, como laproducción de arena, el movimiento de finos de laformación, y el depósito de incrustaciones y ele-mentos orgánicos.3

Estas aplicaciones son especialmente impor-tantes en áreas marinas, donde los costos de in-tervención durante la vida útil de un pozo oyacimiento, pueden ser extremadamente altos y,con frecuencia, prohibitivos. En muchos casos, laestimulación constituye una porción substancialde los costos de terminación de un pozo. Losavances en la estimulación tridimensional (3D)hacen más eficientes la caracterización del yaci-miento y el diseño de la estimulación, pero obte-ner la información para los correspondientesmodelos sigue siendo un reto para geólogos,petrofísicos e ingenieros que diseñan los progra-


mas de perforación, terminación o estimulación.Se deben considerar muchas variables y una grancantidad de datos, algunos de los cuales son esen-ciales para predecir las posibles tasas de produc-ción, las reservas y los factores de recuperaciónque se utilizan para determinar estrategias de ter-minación o estimulación de pozos.

La precisión de los modelos petrofísicos y algu-nas características esenciales del yacimiento,como la permeabilidad, la porosidad, la saturaciónde fluido, la magnitud y la dirección de las tensio-nes tectónicas, además de otras propiedadesmecánicas de la roca, influyen considerablementeen las decisiones sobre el desarrollo de los cam-pos. Muchos de estos parámetros, incluso aquélloscon gran influencia en los diseños de terminación yestimulación, muy a menudo se basan en correla-ciones estándares, promedios, estimaciones eincluso supuestos. En lugar de basarse en conjun-tos limitados de datos, tipificación de rocas, expe-riencias anteriores y prácticas locales, que puedenconducir a imprecisiones, cálculos erróneos y defi-ciencias en la terminación, los diseños de estimu-lación optimizados exigen los datos más confiablesy completos posible.

Las modernas herramientas de evaluación deformaciones permiten la realización de análisisen la localización del pozo y la adquisición de da-

tos continuos y de alta resolución a lo largo delas zonas de interés, para cuantificar parámetrosimportantes del yacimiento y mejorar el modela-do predictivo. Estas mediciones directas y el co-nocimiento de otros datos, como los datos denúcleos continuos (coronas), la presión y la pro-ducción, y las pruebas de formaciones, como lostratamientos de minifracturas con ayuda del sis-tema DataFRAC, proporcionan correlaciones pa-ra complementar y verificar los valores inferidosen forma empírica. Las técnicas de interpreta-ción más avanzadas y los formatos innovadorespara los datos procesados están marcando elcamino para lograr mejores modelos y óptimasestimulaciones, ya que proveen valores queantes eran desconocidos o difíciles de determi-nar con exactitud, especialmente para los yaci-mientos heterogéneos y de baja permeabilidad.En algunos casos, este tipo de información deta-llada ayuda incluso a identificar zonas producti-vas que de otra forma podrían no considerarse.

Para seleccionar y aplicar las mejores tecno-logías de estimulación y soluciones de termina-ción, tanto las empresas operadoras como lascompañías de servicios deben utilizar una ampliagama de capacidades y experiencia. La colabora-ción recíproca es esencial, porque los operadoresaportan conocimientos acerca del yacimiento y

experiencia de campo, y los proveedores de ser-vicios integrados ofrecen lo último en tecnologíaespecífica y la experiencia adquirida trabajandoen una serie de campos y cuencas. Además demejores resultados de la estimulación y mejorrendimiento del pozo, los productores desean quese les proporcionen servicios oportunos y efectivos en materia de costos. Por esta razón,los servicios de procesamiento de datos y unainfraestructura adecuada de manejo del conoci-miento resultan indispensables para un intercam-bio de datos en tiempo real entre las ubicacionesdispersas de los campos y las oficinas.

La adquisición de conjuntos de datos comple-tos, junto con la información tecnológica (IT, porsus siglas en Inglés) basada en la infraestructura yherramientas de la Red (Web-based), mejora lacaracterización de los yacimientos para ayudar ala optimización de las estimulaciones. Con unmanejo correcto de los conocimientos, es posiblebeneficiarse de las experiencias y lecciones determinaciones de pozos previamente adquiridas.La información se distribuye en forma eficiente, demanera que los grupos multidisciplinarios puedentrabajar en forma conjunta incluso a grandes dis-tancias, lo que implica un menor tiempo de ejecu-ción para la caracterización del yacimiento. Comoresultado de esto, los avances logrados en las

Prod

ucció

n

Tiempo

Rendimiento de terminación estándar

Rendimiento de terminación optimizada

tecnologías de evaluación y fracturamiento de for-maciones durante los últimos 20 años, se puedenaplicar en forma más rápida y eficiente que nunca,y a menudo con un menor costo.

La optimización de las estimulaciones se pue-de lograr de varias formas, desde una leve modifi-cación de los diseños de fracturamiento hasta laaplicación de nuevas técnicas, o una completamodificación de los esquemas de desarrollo delos campos. En un campo de Egipto, por ejemplo,los costos de desarrollo se redujeron en un 42%,al cambiar un programa de perforación de 23 po-zos de relleno por uno de facturamiento hidráu-lico de 13 pozos.

Existe gran potencial para mejorar considera-blemente los diseños de terminación, optimizar lostratamientos de estimulación y mejorar la produc-ción. El fracturamiento hidráulico de formacionesmás permeables, una técnica probada enVenezuela y Prudhoe Bay, Alaska, EUA, aún no seha aplicado en otras partes del mundo. El refractu-ramiento para optimizar la recuperación es otraaplicación de las técnicas de estimulación que esobjeto de permanente investigación.

Este artículo se centra en la optimización dela estimulación mediante el uso del proceso deestimulación y terminación PowerSTIM a fin dedesarrollar modelos específicos para campos ocuencas y aplicar soluciones específicas de ter-minación de pozos. La base de esta iniciativa esuna metodología de ingeniería probada y un flujo

de trabajo único basado en la infraestructura yaplicaciones de la Red. A través de historias decasos, se ilustra cómo este método aprovecha lasoportunidades de estimulación y mejora losresultados financieros, mediante la utilizacióníntegra de información obtenida durante la per-foración, la evaluación, la terminación y laproducción de los pozos.

Desarrollo de las soluciones correctas Las estimulaciones optimizadas requieren de uncambio escalonado en la provisión de servicios deevaluación de formaciones, caracterización deyacimientos, y estimulación y terminación depozos. La iniciativa PowerSTIM provee un flujo detrabajo y herramientas para un rediseño de lasterminaciones y los tratamientos de estimulaciónde pozos. Combina las tecnologías de caracteriza-ción de yacimientos en pozos abiertos y entuba-dos, de perforación y mediciones, y determinación y estimulación, para ofrecer unanueva visión de los yacimientos. Esta metodologíase centra en la producción de pozos y el desarro-llo del campo, integrando la pericia petrofísica yel conocimiento sobre el yacimiento con el diseño,la ejecución y la evaluación (arriba).

El enfoque PowerSTIM se centra en la crea-ción de modelos predictivos específicos de cam-pos o cuencas con el objetivo de proveerrecomendaciones oportunas y especiales paralas terminaciones de pozos. Este método ayuda a

los equipos de expertos a recopilar, procesar yevaluar la mayor cantidad de información posibleacerca de un yacimiento, a fin de optimizar losdiseños de estimulación y terminación. La expe-riencia y las lecciones aprendidas se evalúan eincorporan para cerrar el ciclo de optimización.

Un detallado proceso interno deSchlumberger y una herramienta única de intra-net que se apoya en la infraestructura y herra-mientas de la Red, combinan las respuestassuministradas por los datos de registros y prue-bas de pozos, y por el análisis de núcleos y laspruebas efectuadas en el pozo con diseños deestimulación para maximizar los beneficios de lamisma. Los métodos PowerSTIM generan másvalor que la aplicación de servicios y el procesa-miento de los resultados en forma separada. Enconjunto, la mejor evaluación de la permeabili-dad, la porosidad, la saturación de agua, las pro-piedades mecánicas de la roca, los perfiles deesfuerzo y el espesor neto, forman la base desoluciones específicas para el desarrollo de unyacimiento o campo en particular.

El flujo de trabajo PowerSTIM se puede dividiren dos etapas. La primera etapa se centra en algu-nos pozos—tres a cinco—de un campo (páginasiguiente, gráfica superior). Con una mayor efi-ciencia en la adquisición de datos, un análisisdetallado y un trabajo conjunto con la compañíaoperadora, el operador y los expertos deSchlumberger desarrollan un modelo de yaci-

46 Oilfield Review

> Optimización de la estimulación. La metodología PowerSTIM comienza con un conjunto de datos básicos, incorpora consideraciones geológicas y delyacimiento, y desarrolla diseños de estimulación optimizada mediante la adquisición y el procesamiento de conjuntos completos de datos. Una evaluacióndetallada con posterioridad a la estimulación provee datos para el constante mejoramiento de las terminaciones y estimulaciones de pozos y el desarrollodel campo. En comparación, los servicios de fracturamiento estándar incluyen sólo el diseño de tratamientos con datos básicos, a menudo limitados, y eje-cución en el pozo con escasa evaluación posterior al trabajo. No se incluye la adquisición, el procesamiento ni la interpretación de datos adicionales.

• Comprender modelos geológicos• Evaluar datos para los modelos geológicos• Definir trampas es- tructurales y estra- tigráficas• Interpretar el ambiente de depositación

• Diseñar y analizar pruebas de incremen- to de presión• Analizar datos de presión y tasas de flujo• Realizar predicciones de rendimiento

• Recomendar intervalo de disparos • Diseñar servicio de minifracturas con el sistema DataFRAC• Optimizar el revestidor y los tubulares• Realizar simulación del yacimiento• Diseñar la sarta de levantamiento artificial por gas• Utilizar nueva tecno- logía apropiada

• Prueba piloto de fluidos de fracturamiento • Utilizar modelos de in- terpretación y experiencia locales en caracte- rización de yacimientos• Optimizar el tratamiento de fracturamiento

• Asegurar y controlar la calidad• Asegurar el cumplimiento de los criterios de diseño• Supervisar la implementa- ción del plan de bombeo• Analizar pruebas de diagnóstico

• Analizar datos de registros y núcleos• Analizar pozos vecinos• Desarrollar modelos de interpretación locales• Aplicar tecnología específica• Desarrollar un conjunto de datos de fractura tridimensional • Finalizar la caracterización del yacimiento antes del fracturamiento

• Analizar datos posteriores al tratamiento• Realizar análisis de datos de producción después del tratamiento• Diseñar y analizar pruebas de presión transitoria después del tratamiento

Consideraciones geológicas

Consideraciones del yacimiento

Pruebas de pozos

Diseño de la terminación de pozos

Soluciones de estimulación optimizada PowerSTIM

Diseño de la estimulación

Ejecución en el pozo

Evaluación posterior al trabajo

Servicios de fracturamiento estándar

Servicios de DISEÑO-EJECUCIÓN-EVALUACIÓN


miento que predice parámetros clave y pronosticala producción. Una vez establecido un modelo ini-cial, el énfasis se dirige ahora a la identificación detecnologías para mejorar el rendimiento del pozo.Los geólogos, petrofísicos e ingenieros de yaci-mientos o de producción utilizan este modelo localpara hacer recomendaciones sobre terminación yestimulación para las diversas etapas de la vidaproductiva de un campo.

En la segunda etapa, los geocientíficos e in-genieros perfeccionan el modelo de yacimientoy los diseños de terminación para proporcionarrápidamente soluciones de simulación integra-das para futuros pozos (abajo). En muchoscasos, los equipos de trabajo entregan modelosactualizados después de horas de haberse con-cluido la adquisición de los registros. Este enfo-que "en el momento" (es decir, durante elproceso) hace que la metodología PowerSTIMsea una parte integrante de la planificación delas terminaciones, en lugar de un elemento pos-terior a las mismas. El conocimiento adquiridomediante la obtención, la interpretación y el for-mateo de conjuntos completos de datos, usandolas más modernas tecnologías de registros,núcleos y pruebas de pozos, y las técnicas deestimulación de última generación, resultanesenciales para el éxito de estos proyectos.

Una de estas tecnologías es la resonanciamagnética nuclear (RMN).4 Las sondas de regis-tros, como la herramienta Combinable deResonancia Magnética CMR aplican un campomagnético para excitar los átomos de hidrógenoen las formaciones, luego relajan ese campomagnético y miden el tiempo que toman los áto-mos para su realineación. Este tiempo de relaja-ción transversal, T2 de RMN depende del tamañodel poro y la porosidad, la cual se relaciona conla permeabilidad. La distribución de T2 se utilizacomo una indicación de la porosidad y de la per-meabilidad. Los poros más pequeños tienen tiem-pos de relajación transversal menores, mientrasque los poros más grandes tienen tiempos derelajación más largos. A partir del análisis delaboratorio de muestras de núcleos, se ha identi-ficado un tiempo de relajación transversal útilpara diferenciar los fluidos libres de los fluidosligados. En el caso de las secuencias típicas deareniscas y lutitas, este valor de corte (cutoff) esde 33 mseg. Los poros con un tiempo de relaja-ción transversal mayor a este valor de corte con-tienen fluidos producibles.

Las herramientas sónicas, como la SónicaDipolar DSI excitan las formaciones con ondasacústicas y miden los tiempos de tránsito com-presionales y de cizallamiento (corte) resultan-tes.5 Los tiempos de tránsito se convierten en

> Caracterización del yacimiento, la primera etapa del proceso PowerSTIM.

> Optimización de las soluciones de estimulación y terminación, la segunda etapa del procesoPowerSTIM.

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 UseBorehole Nuclear Magnetic Resonance," Oilfield Review9, no. 2 (Verano de 1997): 34-57.Allen D, Flaum C, 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 enregistros de RMN," Oilfield Review 12, no. 3 (Invierno de2001): 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: "NewDirections in Sonic Logging," Oilfield Review 10, no. 1(Primavera de 1998): 40-55.

• Datos y conocimientos locales existentes• Base de datos de fracturamiento• Librería de modelos petrofísicos• Base de datos de producción• Datos de pozos vecinos• Base de datos de clientes• Conjunto de datos básicos

• Obtener nuevos datos optimizados• Aplicar modelos anteriores• Calibrar datos con valores de núcleos• Revisar los modelos actuales• Optimizar diseño de terminación• Aplicar tecnología innovadora • Predecir resultados de de producción • Realizar evaluación posterior al trabajo• Ajustar la historia de producción• Perfeccionar los modelos

• Obtener nuevos datos optimizados• Aplicar modelos perfeccionados• Optimizar el modelo de terminación• Predecir la producción• Verificar los modelos• Realizar evaluación posterior al trabajo• Perfeccionar los modelos• Aplicar soluciones de estimulación y termi- nación optimizadas

• Obtener conjuntos completos de datos• Calibrar datos con valores de núcleos• Desarrollar nuevos modelos• Optimizar diseño de terminación• Evaluar soluciones técnicas• Predecir resultados de producción • Realizar evaluación posterior al trabajo• Ajustar la historia de producción • Perfeccionar los modelos

Pozo A Pozo B Pozo CPowerSTIM

Etapa 1

Modelo específico de campo o yacimiento aplicado en la etapa 1

• Registros a pozo abierto• Evaluación petrofísica con modelos de interpretación • Evaluación geológica, estratigráfica y estructural• Analizar datos de pruebas de pozos

• Diseño de la terminación• Optimización de la terminación• Evaluación de la cementación• Diseño de los disparos • Diseño de estimula- ción por fracturamiento hidráulico• Propiedades de fracturas anticipadas• Predicción de la producción• Recomendación técnica

• Diagnósticos de minifracturas/DataFRAC• Revisar diseño de estimulación por fracturamiento hidráulico• Evaluar datos de contraflujo de las fracturas

• Parámetros reales del tratamiento• Análisis de presión posterior a la fractura • Ajustar las propiedades de fracturas revisadas• Analizar datos de producción posteriores al tratamiento• Realizar evaluación por parte del equipo PowerSTIM

• Recomendaciones para futuro desarrollo• Plan de acción• Actualizar la base de datos• Diseño y evalua- ción de todo el ciclo en cada pozo• Revisar los modelos y la base de datos• Aplicar soluciones optimizadas al pozo siguiente

Diseño de la terminación

Resumen y recomendacionesEjecución EvaluaciónCaracterización

del yacimientoPowerSTIMEtapa 2

Paso 1 Paso 2 Paso 3

propiedades mecánicas de la roca, como elmódulo de cizallamiento, el módulo de elastici-dad de Young y la relación de Poisson.6 Estosparámetros inferidos se pueden mejorar aún más,mediante la correlación con mediciones directasefectuadas sobre núcleos o con pruebas de for-maciones. También se pueden medir datos sóni-cos radiales, o azimutales, para inferir ladirección del plano preferencial de fractura-miento (PFP, por sus siglas en Inglés). Estos datossirven para asegurar el drenaje del yacimientomediante un emplazamiento correcto del pozo. Laherramienta de Imágenes Microeléctricas deCobertura Total FMI se utiliza para identificarfallas, fracturas naturales, porosidad secundariay fracturas inducidas en los pozos. Si estas últi-mas se encuentran presentes y son evidentes enlos registros FMI, se producen en forma perpen-dicular a la dirección del esfuerzo principal y ayu-dan a confirmar los datos del registro DSI.

Estas modernas tecnologías de registros sóni-cos y de RMN, combinadas con el análisis de nú-cleos o las pruebas de formaciones y pruebas deproducción del pozo, permiten una caracteriza-ción más precisa del yacimiento, lo cual contribu-ye a una mejor simulación y a un adecuado diseñode la fractura. Los programas de diseño, como elmodelo tridimensional FracCADE, predicen lageometría de las fracturas inducidas hidráu-

licamente (altura, longitud y ancho) mediante eluso de parámetros de la formación, tales como elmódulo de cizallamiento, el módulo de elasticidadde Young, la relación de Poisson, la permeabili-dad, el esfuerzo de sobrecarga y la presión. Sehan desarrollado varias herramientas nuevas paraayudar a asociar la evaluación de formaciones, yel análisis petrofísico y de producción, con losdiseños de estimulación y terminación.

Por ejemplo, el programa ZoneAID es unarutina única que analiza las zonas del intervalo deinterés, una por una, para identificar y evaluarzonas individuales en una formación con variascapas. Esta herramienta de análisis es un nexoesencial entre los datos de evaluación de la for-mación y el programa FracCADE. El programaFracVIZ es una herramienta de visualización paraentender mejor la geometría, la orientación y lasbarreras de contención de las fracturas, así comotambién su relación con el tamaño del yacimiento.El análisis de los datos de producción con la herra-mienta de Interpretación de Datos de Produccióndespués del Fracturamiento PROFIT determina lalongitud y conductividad de la fractura y lapermeabilidad efectiva de las formaciones esti-muladas sin cerrar los pozos para el análisis.

El programa PSPLITR usa los datos de regis-tros de producción para asignar correctamente laproducción a cada intervalo completado, y asegu-

rar una análisis cuantitativo para calcular la pro-ducción en forma confiable y evaluar las caracte-rísticas de la fractura en yacimientos demúltiples zonas que producen en forma simultá-nea. La productividad del pozo se evalúamediante el análisis NODAL, una técnica queconsidera los disparos, los tubulares y las insta-laciones de superficie, mediante el tratamientode cada interfaz de presión como un nodo convarias variables.7 Estas herramientas y técnicasse combinan en el entorno PowerSTIM paragenerar soluciones innovadoras.

Predicción de la permeabilidadLa permeabilidad influye en las decisiones determinación de pozos y es un factor clave en losdiseños óptimos de tratamientos de fractura-miento. Es posible que las formaciones de altapermeabilidad no necesiten estimulación paralograr una mayor productividad, mientras que laszonas de baja permeabilidad pueden requerir tra-tamientos masivos de fracturamiento hidráulico(abajo). Sin embargo, es importante recordar quela estimulación de formaciones de alta permea-bilidad es aún una opción viable cuando la pro-ducción de arena y los movimientos de finos dela formación constituyen temas de preocupación.

Los métodos tradicionales para medir o cal-cular la permeabilidad no siempre proveen valo-res representativos y pueden ser costosos, lentoso riesgosos. Las muestras de núcleos proporcio-nan información valiosa para llenar los vacíos,pero muestran una porción estadísticamentepequeña de la zona de interés. Las pruebas deincremento de presión y el ajuste de la historiade producción proporcionan la permeabilidadpromedio de las zonas abiertas al flujo, pero nosuministran información acerca de las formacio-nes o lutitas adyacentes. En algunos casos,podría ser necesario estimular los intervalos pro-ductivos primero, sólo para que fluyan y se lospueda probar.

Para mejorar las terminaciones en la forma-ción Lobo en el sur de Texas, EUA, Conoco con-sideró otros métodos para obtener datos depermeabilidad confiables.8 Las mediciones pre-cisas de la permeabilidad de las capas indivi-duales en secciones con múltiples zonasproductivas son esenciales para predecir lageometría de las fracturas, seleccionar los sis-temas de tratamiento (apuntalantes y fluidos) ydeterminar los parámetros de ejecución del tra-bajo (tasas de bombeo y presiones).Anteriormente, el grupo de activos de la forma-ción Lobo obtuvo valores de permeabilidad delos datos de incremento de presión y de los

48 Oilfield Review

30

Economíamarginal

Longitud dela fractura

Conductividad de la fractura

Terminación natural

25

20

15

10

5

00.0001

Poro

sida

d de

núc

leo,

%

Permeabilidad de núcleo, mD

0.001 0.01 0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0

Punto de núcleo

> Efecto de la permeabilidad en las decisiones de terminación y estimulación. Las formacio-nes tienen diferentes requisitos para una estimulación óptima. Para las permeabilidades másbajas, la economía es marginal. Para las permeabilidades levemente mayores, la longitud dela fractura se convierte en el parámetro esencial de diseño. Para permeabilidades aún mayo-res, la conductividad de la fractura es la característica dominante. Es posible que las forma-ciones de permeabilidad más alta no necesiten tratamiento de estimulación alguno.


6. El módulo de cizallamiento es una constante de los mate-riales elásticos; es la relación entre el esfuerzo de cortey la deformación por corte. El módulo de elasticidad deYoung es también una constante de los materiales elásti-cos; es la relación entre el esfuerzo longitudinal y ladeformación longitudinal. La relación de Poisson es otraconstante elástica que indica la relación entre las defor-maciones latitudinal y longitudinal, o una medición de lacompresibilidad del material perpendicular a la direccióndel esfuerzo aplicado. Esta relación se puede expresaren términos de propiedades medidas, incluidas las velo-cidades de las ondas compresional y de cizallamiento.

7. Bartz S, Mach JM, Saeedi J, Haskell J, Manrique J,Mukherjee H, Olsen T, Opsal S, Proano E, SemmelbeckM, Spalding G y Spath J: "Lets Get the Most Out ofExisting 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 PermeabilityMeasurement Utilizing Wireline Logging Methods andthe Resulting Impact on Completion Design and PostCompletion Análisis," artículo de la SPE 63259, presen-tado en la Conferencia y Exhibición Técnica Anual de laSPE, Dallas, Texas, EUA, Octubre 1-4, 2000.

9. Behrmann L Brooks JE, Farrant S, Fayard A,Venkitaraman A, Brown A, Michel C, Noordermeer A,Smith P y Underdown D: "Técnicas de diseño de los dis-paros para optimizar la productividad," Oilfield Review 12,no. 1 (Verano de 2000): 54-79.

Porosidad

Porosidad neutrónvol/vol0.3 0.0

Porosidad de densidad

vol/vol0.3 0.0Porosidad total CMR

Cruce Fluido libre CMR

vol/vol0.3 0.0

Fluido libre Permeabilidad CMR, mD


vol/vol0.3 0.0Fluido ligado CMR

vol/vol0.3 0.0Ecuación de seudopermeabilidad

en base a la porosidad0.002 20.0

Ecuación de Timur-Coates estándar0.002 20.0

Permeabilidad de núcleos laterales corregida por sobrecarga neta

> Valores iniciales de la permeabilidad de registros versus valores de núcleos laterales dela formación Lobo. En el Carril 3, se muestran las permeabilidades calculadas a partir de losdatos de la herramienta Combinable de Resonancia Magnética CMR mediante la ecuaciónde Timur-Coates estándar, con exponentes típicos del sur de Texas basados en la experien-cia, y un valor de corte de 33 mseg para T2 (curva a trazos púrpura). Estos valores no coin-cidieron con las permeabilidades de núcleos laterales (Carril 3, puntos púrpura) en el pri-mer pozo del estudio de caracterización de la formación Lobo. La correlación fue aceptableen algunas zonas, pero no en otras.

núcleos laterales (muestras de pared, testigoslaterales), sobre la base de datos de registros ycorrelaciones estándares de permeabilidad.

Varias compañías ofrecen servicios de regis-tros de permeabilidad, de modo que una opciónera desarrollar un método para calcular la per-meabilidad a partir de registros continuos deherramientas operadas a cable. Para evaluaresta opción, se realizaron registros CMR enpozos donde los datos de permeabilidad tambiénse obtuvieron en núcleos laterales. Este proyectogeneró elementos esenciales para que un equipointegrado de geocientíficos e ingenieros pudieraabordar la optimización de la estimulación de unyacimiento con una permeabilidad variablemediante la aplicación del proceso PowerSTIM.

La permeabilidad, el perfil de esfuerzos y elespesor neto son parámetros esenciales delyacimiento. Los objetivos de esta evaluacióneran calibrar los datos de permeabilidad deregistros y de núcleos, de manera de crear unmodelo local confiable para predecir la permea-bilidad, cuantificar los perfiles de esfuerzo delyacimiento e identificar el espesor neto, espe-cialmente en las zonas de baja permeabilidad. Elmodelo debía ser válido para la formación Lobo ycapaz de proveer datos en tiempo real. El pro-grama de registros definitivo debía ser más efec-tivo en materia de costos que otros métodos deobtención de datos de permeabilidad.

La evaluación inicial comprendió tres pozos.El programa de registros para el primer pozoincluyó la herramienta de Inducción de ArregloAIT, el registro de Lito-Densidad, los datos delregistro de Neutrón Compensado CNL y unregistro de rayos gamma para correlación. Serecomendaron otros registros adicionales paraobtener mediciones de permeabilidad, identificarel espesor neto y construir perfiles de esfuerzospara ingresarlos al programa de diseñoFracCADE.

Se utilizó la herramienta CMR para determinarla distribución del tamaño de los poros y su rela-ción con la permeabilidad. La herramienta de Es-pectrometría de Captura Elemental ECS ayudó adeterminar el tipo de arcilla y facilitó el análisis pe-trofísico adicional. Los núcleos laterales obtenidoscon el Cortador de Núcleos Laterales MSCT permi-tieron calibrar las mediciones del registro CMR.Para representar mejor las condiciones en sitio, laspermeabilidades de núcleos fueron corregidas porlos efectos de la presión neta de sobrecarga.

El equipo PowerSTIM se basó en los resulta-dos del Análisis Elemental de Registros ELAN yen los datos del registro DSI para obtener laspropiedades mecánicas de las rocas y los perfi-

les de esfuerzos. Los disparos se efectuaron concargas PowerJet de alta penetración, con elobjetivo de asegurar una buena comunicaciónentre el pozo y la formación.9 Durante las opera-ciones de disparo, se obtuvieron las presiones defondo. Además, se evaluaron los mejores méto-dos disponibles para ajustar la permeabilidadCMR con los datos de núcleos.

Inicialmente, la permeabilidad se calculóusando la ecuación estándar de permeabilidad deTimur-Coates, con un valor de corte de 33 msegpara T2 en areniscas, y exponentes de la ecuaciónbasados en datos experimentales del sur de Texas.En las zonas de gas, sin embargo, la porosidadCMR puede ser pesimista. Tanto las prediccionesde permeabilidad CMR como las relaciones entrepermeabilidad y porosidad convencionales,arrojaron resultados mezclados al compararse convalores de núcleos (arriba). El equipo del proyectoLobo recomendó extraer más núcleos para obtenerun mejor referencial de la permeabilidad para lacorrelación, pero las condiciones del pozoimpidieron obtener los datos adecuados en elsegundo pozo.

50 Oilfield Review


Porosidad

Porosidad neutrón

vol/vol0.3 0.0Porosidad de densidad



Alta porosidad

Alta porosidad

Baja porosidad

vol/vol0.3 0.0


Porosidad de densidadvol/vol0.3 0.0

Fluido ligado CMRvol/vol0.3 0.0

Ecuación de Timur-Coatesestándar0.002 20.0

Ecuación de Timur-Coates específicapara la formación Lobo0.002 20.0

La porosidad y la permeabilidad no correlacionanOptimización de la permeabilidad de registrosversus los valores de núcleos laterales de la for-mación Lobo. Mediante una ecuación de Timur-Coates especialmente modificada para la forma-ción Lobo, con exponentes proporcionados porel Centro de Investigaciones Doll de Schlumber-ger, se obtuvo una mejor correlación entre losvalores de registros y de núcleos de la permea-bilidad de la formación Lobo (curva roja) a lolargo de todo el tercer pozo.

Porosidad

Porosidad neutrón

vol/vol0.3 0.0Porosidad de densidad



vol/vol0.3 0.0


Porosidad de densidadvol/vol0.3 0.0

Fluido ligado CMRvol/vol0.3 0.0


Ecuación de Timur-Coates corregidapor sobrecarga neta0.002 20.0

Ecuación de Timur-Coatesestándar0.002 20.0

Ecuación de Timur-Coatespara baja permeabilidad0.002 20.0

Perfeccionamiento de datos de permeabilidadderivados de registros versus valores de núcleoslaterales de la formación Lobo. Se obtuvieron másnúcleos laterales en el tercer pozo de este estudiopara probar y perfeccionar el modelo de permea-bilidad (puntos púrpura). La ecuación de Timur-Coates estándar tampoco resultó en este pozo(curva púrpura de rayas). Las correcciones porlos efectos de sobrecarga neta mejoraron las pre-dicciones de permeabilidad CMR en la zona infe-rior, pero no en las otras dos zonas (curva verde).Una versión de la ecuación de Timur-Coates parayacimientos de baja permeabilidad coincidió conlos valores de permeabilidad de núcleos en losintervalos superior e intermedio, pero subestima-ron los valores en la zona inferior (curva negra).

>

>


Otros núcleos obtenidos en un tercer pozo per-mitieron probar y perfeccionar varios modelos depermeabilidad. La ecuación de Timur-Coates es-tándar tampoco dio resultado en este pozo. La co-rrelación entre las permeabilidades derivadas delregistro CMR y los valores de núcleos fue mejor enla zona inferior que en las zonas superior e interme-dia (página anterior, arriba). Después de la correc-ción por la sobrecarga neta, las correlaciones de laecuación de Timur-Coates modificada para yaci-mientos de baja permeabilidad resultaron alentado-ras, pero aún no aceptables.

Estos nuevos datos se utilizaron para adaptar laecuación de Timur-Coates específicamente a la for-mación Lobo. Se desarrolló una ecuación de perme-abilidad CMR modificada, utilizando una ecuación

de Timur-Coates con exponentes proporcionados porel Centro de Investigaciones Doll de Schlumberger,Ridgefield (SDR, por sus siglas en Inglés),Connecticut, EUA. Se utilizó la porosidad efectivaderivada de los resultados del procesamiento ELANen lugar de la porosidad CMR corregida por gas, por-que aquella se corrigió por el gas, por arcillosidad ypor invasión. Con un valor de corte de 90 mseg paraT2 para aprovechar las características de invasióndel lodo a base de aceite en la formación Lobo, seperfeccionó la relación entre el volumen de fluidolibre (FFV, por sus siglas en Inglés) y el volumen defluido ligado (BFV, por sus siglas en Inglés). Las per-meabilidades calculadas con esta ecuación modifi-cada concuerdan bastante bien con los valores denúcleos en todo el pozo (página anterior, abajo).

Porosidad

Porosidad neutrónvol/vol0.3 0.0




vol/vol0.3 0.0

Fluido libre


vol/vol0.3 0.0Fluido ligado CMR

vol/vol0.3 0.0

0.002 20.0

0.002 20.0

Permeabilidad CMR, mD


Ecuación de Timur-Coatesestándar

Ecuación de Timur-Coates específicapara la formación Lobo

> Validación de la permeabilidad de registros optimizada versus los valores de núcleos late-rales de la formación Lobo. En el Carril 3, se muestran los datos de registros del primer pozode este proyecto, reprocesados usando la ecuación específica para la formación Lobo paravalidar el modelo de permeabilidad (curva roja). Excepto por un punto de núcleos cercano alfondo de la sección de registro, la nueva expresión resultó en un ajuste mucho mayor entrelas permeabilidades del CMR y las de núcleos laterales (puntos púrpura).

Conoco estaba preocupado de que, depen-diendo de la litología, la herramienta CMR requi-riera una permanente calibración para proveerpermeabilidades precisas del yacimiento. Serealizaron mediciones de laboratorio de T2, per-meabilidad y porosidad en núcleos de la forma-ción Lobo de varios campos para determinar siéste era el caso. Para una mejor verificación, sereprocesaron los datos del registro CMR del pri-mer pozo con la expresión de permeabilidadmodificada (arriba). Los resultados positivos die-ron a Conoco la confianza para eliminar losnúcleos laterales del programa de registros en elárea de estudio.

También mejoraron los cálculos del espesorneto (arriba). El análisis estándar de registros depozos QLA, utilizando tres criterios—porosidadsuperior al 12%, saturación de agua inferior al70% y volumen de lutitas inferior al 50%—per-mitió identificar una zona productiva de 42 pies[13 m]. Los resultados del procesamiento ELANutilizando los mismos criterios, mostraron un50% más de espesor neto, o 65 pies [20 m]. Elaumento se debió al cálculo de diferentes porosi-dades y volúmenes de arcillas basado en datosadicionales de los registros ECS y CMR.

Se han terminado otros pozos usando lapermeabilidad del registro CMR. Luego de lacaracterización del yacimiento y a partir delmodelo específico para la formación Lobo,Conoco y Schlumberger utilizaron prediccionesmás precisas y coherentes de la permeabilidad,la saturación de fluido, el espesor neto y elesfuerzo para diseñar estimulaciones defracturas optimizadas que redujeron los costosde terminación de pozos y aumentaronconsiderablemente la producción de gas.

Caracterización interactiva del yacimiento El enfoque PowerSTIM aplica los mejoresrecursos disponibles para comprender los pozos,los campos y las cuencas, y presentarecomendaciones específicas en un formato defácil comprensión y técnicamente sólido. Seconstruye un registro global, o montaje de datos,para divulgar la evaluación de la formación, elanálisis del pozo, la caracterización delyacimiento y la terminación del pozo o losdiseños de estimulación, junto con lospronósticos de producción, los resultados y las

52 Oilfield Review

Comparación de los análisis de espe-sor neto. El análisis estándar de regis-tros de pozos QLA, usando criteriosestándares—porosidad superior al12%, saturación del agua inferior al 70%y volumen de lutitas inferior al 50%—permitió identificar un espesor neto de42 pies [13 m]. Con los mismos criterios,los resultados del procesamiento ELANarrojaron 50% más de espesor, o 65 pies[20 m], pero con los volúmenes de luti-tas obtenidos de la herramienta deEspectrometría de Captura ElementalECS.

Permeabilidad

Cuarzo

Agua ligadaa la arcilla

Calcita

Indicador delutitas del

modelo original

Clorita

llita

Porosidad

Agua irreductible

El espesor neto es igual a 65 pies usando el modelo ELAN con los registros CMR y ECSu.p.0.5 0

Rayos gamma

API0 200 10 0.001

Permeabilidad Porosidad efectiva

mD 00.2 u.p.

Volumen

100%0

Porosidadde densidad

Porosidadneutrón

Porosidadefectiva

Volumende gas

Porosidad efectiva

El espesor neto es igual a 42 pies usando criterios de corte de porosidad de 12%, saturación de agua de 70%, y volumen de lutitas de 50%

Rayos gamma ResistividadEspesorneto

Porosidad neutrón


Volumen de arcilla

Volumen de gas

Resistividadaparentedel agua

>


evaluaciones posteriores al tratamiento (de-recha). Esta copia impresa tangible encierra elvalor inherente a una metodología intangible.

Para el operador, este montaje de la vida delpozo es una referencia de un valor incalculablepara obtener rápidamente información acerca delpozo. El montaje PowerSTIM contiene informa-ción detallada sobre la caracterización y la termi-nación del pozo en un modo continuo. La cubiertamuestra datos del emplazamiento del pozo e im-portante información de apoyo. En su interior,una sección de datos de registros de lodo o regis-tros adquiridos a pozo abierto, de análisis de nú-cleos y de otros datos de pruebas, identifica laszonas de interés. Un esquema del pozo muestrael diseño de la terminación y los disparos. Otrassecciones presentan diseños de estimulación,análisis de productividad, registros de produc-ción y datos reales de producción. A medida queavanza un proyecto, el equipo PowerSTIM actua-liza el montaje, que se puede utilizar más tardepara evaluar futuras terminaciones de pozos.

Una herramienta de intranet basada en lainfraestructura y herramientas de la Red ofreceun marco de colaboración recíproca entre lasdiversas disciplinas técnicas, así como tambiénentre el operador, Schlumberger y otrosproveedores. Comenzando con una presentaciónde todo el montaje, los miembros del equipopueden ampliar cualquier área del montaje paraobtener una vista más detallada (arriba). Estaherramienta es parte del distribuidor (hub) deInternet interno de Schlumberger, un sitio de laRed al cual sólo puede ingresar personalautorizado de Schlumberger. Los equiposPowerSTIM pueden utilizar la herramienta de

intranet en cualquier momento y desde cualquierlugar del mundo con una conexión a Internet. Porejemplo, un centro de productos que proporcionasoporte, o un miembro del equipo en una oficinaen Houston, pueden obtener en sólo minutos lainformación ingresada por otro miembro delequipo que se encuentra trabajando en un campodel Medio Oriente.

La herramienta de intranet PowerSTIM per-mite una rápida integración de conocimientosdesde varias fuentes dispersas para permitir untrabajo de equipo más rápido, más fácil y máseficiente. Los datos del proyecto ingresados poringenieros, se incorporan automáticamente almontaje PowerSTIM, que se crea en una fraccióndel tiempo que tomaría a cada ingeniero sólo

Diseño determinación

Pruebas de pozoConsideracionesdel yacimiento

Consideraciones geológicas

Evaluaciónposterior al trabajo

Ejecución deltrabajo en el pozo

Diseño deestimulación

Diseño deestimulación

Diseño determinación

Caracterizacióndel yacimiento

Cabezaldescriptivo

ResumenEvaluaciónposterior al trabajo

Ejecución deltrabajo en el pozo

> Montaje PowerSTIM. El montaje PowerSTIM es un extenso informe en papel, similar a un registrode pozo, que documenta a fondo y muestra completamente datos relevantes del pozo e interpretacio-nes de varias fuentes.

Descriptiveheader

ReservoirCharacterization

CompletionDesign

Execution Fracturedesign

Summary

Herramienta de intranet PowerSTIM. Todoel montaje PowerSTIM está construidodinámicamente en el escritorio de la PCpara proveer soluciones integradas "en elmomento" para proyectos en curso.

>

manipular e imprimir diversos componentes porseparado. Un montaje se completa prácticamentecon la misma rapidez con que se recopilan todoslos datos. De hecho, se han entregado recomen-daciones sobre terminaciones de pozos, inclusoantes de que los equipos de adquisición de regis-tros dejen la localización del pozo.

Un proyecto de optimización de la estimula-ción comienza cuando un gerente de proyecto, ocoordinador, selecciona expertos de todo el mun-do, a quienes se les notifica por correo electrónicoy se les asignan tareas específicas. Los equiposPowerSTIM deben incluir petrofísicos, ingenierosde yacimientos y de producción, y diseñadores deestimulación. Este equipo debe incorporarse loantes posible al proceso de diseño de la perfora-ción y la terminación. Por lo general, los proyectosque cuentan con un equipo PowerSTIM durantelas etapas de planificación son muy exitosos.

Una vez que se recopilan y analizan los datos,el equipo PowerSTIM diseña una terminaciónespecífica basada en la caracterización más efi-ciente del yacimiento. Nuevamente, gracias a laherramienta de intranet, estas iniciativas se pue-den producir a millas de distancia de la fuente dedatos. Los diseños y resultados de las terminacio-nes de pozos se pueden recopilar e incorporar almontaje, de modo que todo el historial de un tra-

de la metodología y herramientas PowerSTIMpara el reconocimiento y la selección de pozoscandidatos a una estimulación incluyen: • optimizar la rentabilidad en yacimientos

heterogéneos con condiciones variables• mejorar el rendimiento de los campos

marginales • superar problemas o fallas de terminaciones

en áreas donde otros están obteniendo buenosresultados

• rediseñar las terminaciones para mantener osuperar la producción histórica a costosmenores, iguales o mayores, pero económica-mente justificables.

Mejoramiento de un desarrollo marginal Kerns Oil and Gas Inc., en San Antonio, Texas,utilizó la metodología PowerSTIM para optimizarterminaciones de pozos en las formacionesOlmos y San Miguel, en el sur de Texas. Los cam-pos Catarina S.W. y Dos Hermanos producen gasde dichas formaciones, las cuales son de bajapermeabilidad.11 Los pozos en estos campos seperforan y completan para producir desde una oambas formaciones. El mejoramiento de losresultados de las estimulaciones podría justificarun desarrollo adicional de esta área marginal,pero es difícil obtener datos de permeabilidadpara evaluar las zonas productivas y diseñar lostratamientos de fracturas.

En esta región, la formación Olmos consta deareniscas individuales de 5 a 50 pies [1.5 a 15 m]de espesor, distribuidas a lo largo de un intervalode varios cientos de pies. Muchas areniscas indi-viduales no producirán en forma natural y es ne-cesario asumir los valores de permeabilidad, loque conduce a errores de cálculo de la pérdida defluido hacia la formación. Las permeabilidadespublicadas para las arenas laminadas de la for-mación Olmos fluctúan entre 0.07 y 10 mD, conuna variación basada en la experiencia local queva de 0.04 mD a varios milidarcies. La formaciónOlmos tiene una baja resistencia a la compresióny las lutitas se fracturan tan fácilmente como lasareniscas. Los valores del módulo de elasticidadde Young de la formación Olmos en otro campofluctúan entre 1.7 y 2.0 millones de lpc [12 a 14KMpa]. En la zona donde opera Kerns, la resis-tencia mecánica calculada a partir de los datosdel registro DSI indica que el módulo de elas-ticidad de Young es de 1.2 a 4.8 millones de lpc [8a 33 KMPa]. En las areniscas de la formación SanMiguel, la permeabilidad varía de 0.1 a 33 mD.

Para mejorar las técnicas de terminación y elrendimiento de los pozos, un equipo PowerSTIMestudió varios pozos y modificó las técnicas determinación. El primer cambio fue con respecto a

54 Oilfield Review

> Permeabilidad de resonancia magnética nuclear (RMN). El registro de laherramienta Combinable de Resonancia Magnética CMR confirmó una inter-pretación del registro de potencial espontáneo que indicaba una secuenciade 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] supe-riores, como se había planificado originalmente, la producción inicial habríasido baja, y se habría efectuado un tratamiento de estimulación innecesario.

Fluido ligado

MD1:120pies

Rayos gamma

API 1500

Permeabilidad de Timur-Coates

mD 100.001

Fluido libre CMR Valor de corte de T2 =33 mseg

pies3/pies3 00.3 30000.3

SP PermeabilidadPorosidad total CMR Distribución de T2

pies3/pies3 00.3


pies3/pies3 00.3

X150

X160

X170

X180

4 mD

Disparos

tamiento de estimulación esté en un solo docu-mento. En la ejecución de simulaciones de MonteCarlo y simulaciones económicas para parámetrosde pozos críticos también se considera el riesgo.10

Desde el inicio de un proyecto nuevo hasta elanálisis posterior a la terminación y laestimulación, la herramienta de intranet creaesencialmente una oficina virtual para losproyectos de optimización de la estimulación.Miembros del equipo situados a cientos o milesde millas de distancia interactúan e intercambiandatos en forma eficiente y efectiva para proveersoluciones de terminación y estimulación "enlínea" y "a tiempo," de modo de satisfacer lasnecesidades del cliente. Se obtiene un registrototal y completo, tal como si los miembros delequipo hubieran trabajado físicamente juntos enun mismo lugar.

El flujo de trabajo PowerSTIM que utiliza laintranet es un excelente ejemplo de cómo seimplementan soluciones verdaderamente integra-das, al recurrir a los conocimientos técnicos anivel mundial, a una tecnología hecha a lamedida, y a sistemas de manejo del conocimientocon una tecnología de la información de últimageneración. Un aporte clave de este flujo de tra-bajo es la entrega rápida de recomendacionessobre terminaciones de pozos. Las aplicaciones


los disparos: se reemplazaron las cargas están-dares por cargas UltraJet de alto rendimientopara aumentar la penetración en la formación.Luego, se incorporaron las mediciones de porosi-dad y permeabilidad de los registros CMR y laspropiedades mecánicas de los registros DSI paramejorar la selección de los pozos candidatos aestimulación. El equipo empleó la permeabilidadderivada del registro CMR para determinar laspérdidas de fluidos y diseñar las estimulacionespor fracturamiento hidráulico. De los registrosDSI, se obtuvieron datos precisos de velocidadescompresionales y de cizallamiento para inferir elmódulo de elasticidad de Young y la relación dePoisson. Las imágenes de microresistividad delregistro FMI ayudaron a determinar las pérdidasde fluido de fracturamiento y el emplazamientode los pozos, al identificar los planos de fallas yla orientación del plano preferencial de fractura-miento (PFP). El costo de las operaciones de dis-paro por pozo aumentó $4000.00 y los costos deestimulación aumentaron $20,000.00, pero laproducción inicial aumentó de alrededor de 400 a1000 Mpc/D [11,500 a 29,000 m3/d].

En el primer pozo se compararon las permeabili-dades derivadas del registro CMR con la producciónestimada del pozo (página anterior). En la zona deinterés cuya porosidad es de 17% y su resistividades de 10 ohm-m, se calculó una saturación de aguadel 52%. El Multiprobador de Formaciones RFT indi-có una permeabilidad de 0.05 mD en la parte supe-rior de esta zona; la parte inferior no se probó. Apartir de los datos del registro CMR, una ecuaciónde permeabilidad de Timur-Coates modificada arro-jó una permeabilidad de 4 mD para los 3 pies [0.9 m]inferiores de esta sección. La distribución de T2 res-paldó una interpretación que sugería secuencia dearenisca granodecreciente. Los 3 pies al fondo de laarena resultaron ser los más permeables. Las cur-vas de neutrón y densidad indicaron una porosidadconsiderable, pero los datos se consideraron dudo-sos porque la sección de registro corresponde a unazona de lignito y de secciones derrumbadas delpozo. Sin embargo, los tiempos de decaimiento tar-díos no se debieron a las condiciones del pozo, demodo que se decidió probar la sección inferior.

En este pozo se efectuaron disparos sobre unintervalo de 10 pies [3 m] que, según los datos delregistro de rayos gamma, correspondían a unaarenisca. El análisis NODAL para un espesor netode 3 pies y una permeabilidad de 4mD, arrojó unpronóstico de producción de 600 Mpc/D [17,000m3/d]. La producción real fue de 700 Mpc/D[20,000 m3/d] sin estimulación; una concordanciarazonable. La permeabilidad derivada del registroCMR ayudó a identificar una sección que podríano haber sido considerada. El intervalo de termi-

nación y la productividad del pozo se determina-ron a partir del perfil de resistividad y de la distri-bución de T2 de RMN. Con los criterios depermeabilidad, se logró una terminación naturaleconómica y no se necesitó tratamiento de frac-turamiento alguno.

Para el segundo pozo, que tiene dos areniscasen la formación Olmos, ubicadas una junto a laotra, se utilizaron las estimaciones del tamaño delos poros y de la permeabilidad derivadas de losdatos del registro CMR (arriba). La arena de bajapermeabilidad se probó y estimuló porque cum-plía con los valores de corte de la porosidad dedensidad 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 supe-rior. Una interpretación basada en los datos CMR,que indicaba que la arena inferior tenía mayorporosidad y menor permeabilidad que la arenasuperior, habría alertado a los ingenieros sobre lacalidad del intervalo inferior, y les hubiesepermitido ahorrar los gastos de estimulación y deprueba del pozo.

10. Bailey W, Couet B, Lamb F, Simpson G y Rose P: "Riesgosmedidos," Oilfield Review 12, no. 3 (Invierno de 2001): 22-37.

11. Fairhurst DL, Marfice JP, Seim MR y Norville MA:"Completion and Fracture Modeling of Low-PermeabilityGas Sands in South Texas Enhanced by MagneticResonance and Sound Wave Technology," artículo de laSPE 59770, presentado en el Simposio de Tecnología deGas CERI de la SPE, Calgary, Alberta, Canadá, Abril 3-5,2000.

Registro CMR y registro dedensidad para dos areniscasde la formación Olmos. Unainterpretación utilizando sola-mente la porosidad de densi-dad indicó que la arena inferiorera la más atractiva. Sinembargo, la mayor permeabili-dad en la zona superior corre-laciona con los tiempos pro-longados de relajacióntransversal en la distribuciónde T2 de RMN (arriba). Losresultados de producción con-firman esta interpretación delregistro CMR. La zona inferiorfue taponada después de lasoperaciones de disparo y esti-mulación sin éxito (abajo). Lazona superior se completó conéxito. Una interpretaciónbasada solamente en la poro-sidad de densidad indicó quela arena inferior era la zonamás atractiva para la produc-ción, lo cual resultó ser unaconclusión errónea.

Fluido ligado

Permeabilidad

MD1:120pies

Rayos gamma

API0 150

Fluido libre CMR

pies3/pies30.3 0mD0.001 10

Porosidad total CMR

pies3/pies30.3 0


pies3/pies30.3 0

Valor de corte de T2 = 33 mseg

Distribución de T2

Resistividad menor a 12 ohm-m Porosidad de densidad menor al 12%

Estimulado y en producción

X820

X830

X840

X850

0.1 mD

10 u.p.


30000.3

Fluido ligado

Permeabilidad

MD1:120pies

Rayos gamma

API0 150

Fluido libre CMR

pies3/pies30.3 0


mD0.001 10

Porosidad total CMR

pies3/pies30.3 0


pies3/pies30.3 0

Valor de corte de T2 = 33 mseg

Distribución de T2

Resistividad mayor a 12 ohm-mPorosidad de densidad mayor al 12%

Estimulado y taponado

X150

X160

X170

X180

0.1 mD

12 u.p.

30000.3

>

Los datos de permeabilidad son extremada-mente importantes en todos los diseños de esti-mulación. Se compararon dos diseños deestimulación de fracturas tridimensionales deFracCADE en un tercer pozo (arriba). El primer di-seño se efectúo utilizando la permeabilidad enbase a la experiencia local previa, estimacionesde núcleos laterales, y datos publicados de la re-gión. La longitud de diseño de la fractura resultóser menor que la requerida para una estimulaciónóptima. Para obtener la longitud y el ancho de lafractura requeridos, el tamaño del tratamientotendría que haberse aumentado, lo que produciríauna estimulación de mayor costo y, al mismotiempo, menos eficiente. Por otro lado, la posibi-

pies [244 m]. La interferencia con un pozo vecinoubicado a unos 1000 pies [305 m] hacia el noro-este era una preocupación. Los datos sónicosmostraban la orientación de las tensiones aúncuando no se observaban ovalizaciones o rupturasdel pozo en las imágenes FMI. Por lo tanto, seobtuvieron registros DSI para determinar la direc-ción del plano preferencial de fracturamiento(PFP). La determinación de la orientación de lafractura también puede optimizar el emplaza-miento del pozo y la recuperación de gas.

Se emplearon datos direccionales de losregistros sónicos DSI e imágenes FMI paradeterminar el correcto emplazamiento del pozo yasegurar el drenaje efectivo del yacimiento. Lamayoría de las areniscas de esta región tiene unaorientación de fractura NE-SO, pero hay ciertavariación. Los datos del registro FMI corroboraronesta dirección. La dirección de la fractura sealejaba del pozo vecino, de modo que se comenzóel bombeo. No se detectó conectividad niinterferencia.

Otro problema en estos campos era el rendi-miento inadecuado de la barrena (mecha, broca,trépano). La perforación de los pozos demoraba 20días y las malas condiciones de los pozos estabanafectando seriamente la evaluación de la forma-ción y la caracterización del yacimiento. Los pozosagrandados y derrumbados hicieron que las medi-ciones de los registros no fueran confiables, semalgastara cemento y se afectara el aislamientozonal. Se desarrolló un registro sintético depropiedades de rocas para seleccionar y utilizarlas barrenas correctas.13 Un diseño de barrenaReed-Hycalog estable redujo el tiempo de perfora-ción a sólo 10 días, mejoró la calidad del registropara ayudar a identificar espesor adicional, yresultó en mejores cementaciones con menoscantidad de cemento. Este paso adicionalgarantizó datos precisos para optimizar futurasterminaciones de pozos.

Las terminaciones de pozos en esta área sonahora más exitosas (próxima página). Las arenis-cas no consideradas anteriormente, y que una vezparecieron marginales, están efectuando unaporte considerable a la producción total. Loscostos de adquisición de datos aumentaron$20,000.00 por pozo; los costos de perforaciónaumentaron $4000.00; y los cargos de estimula-ción subieron $30,000.00. Sin embargo, la adqui-sición de conjuntos completos de datos y lasterminaciones optimizadas han más que duplicadolas tasas de producción. La producción promediode los pozos aumentó alrededor de 1 MMpc/D[29,000 m3/d], y los costos de búsquedadisminuyeron en un factor de tres, de $1.47 a$0.48/Mpc.

56 Oilfield Review

> Modelado de fractura más preciso. Las estimaciones de la permeabilidad utilizadas enel primer diseño FracCADE (arriba) son superiores a las permeabilidades derivadas delregistro CMR que se utilizó para el segundo diseño (abajo), lo que dio como resultadouna longitud de fractura más corta; 600 pies [183 m] versus 800 pies [244 m]. Otraspropiedades de la roca se mantuvieron constantes en ambos casos.

< 0.0 lbm/pies2 0.0-0.10.1-0.20.2-0.30.3-0.40.4-0.50.5-0.60.6-0.70.7-0.8> 0.8

X4800

X4900

X5000

X5100

X5200

X4800

X5000

Prof

undi

dad,

pie

sPr

ofun

dida

d, p

ies

X5100

X5200

X4900

3600 4400Esfuerzo, lpc Ancho de fractura

en el pozo, pulgadasLongitud de fractura, pies

Longitud de 800 pies

Máxima concentraciónde apuntalante


0.1 0 0.1 0 400 800 1200

3600 4400Esfuerzo, lpc Ancho de fractura

en el pozo, pulgadasLongitud de fractura, pies

0.1 0 0.1 0 400 800 1200

< 0.0 lbm/pies2 0.0-0.10.1-0.20.2-0.30.3-0.40.4-0.50.5-0.60.6-0.70.7-0.8> 0.8


Concentración de apuntalante

Concentración de apuntalante

lidad de un arenamiento (taponamiento conapuntalante) prematuro es mucho mayor en lostrabajos sobrediseñados.12 En el segundo diseño,se utilizaron estimaciones de permeabilidad deri-vadas de un registro CMR-Plus para optimizar losdiseños de fracturas y minimizar posibles proble-mas en la ejecución del trabajo.

En un cuarto pozo, se utilizaron datos del regis-tro DSI en conjunto con datos CMR. El módulo deelasticidad de Young derivado de los datos sónicosvarió de 2.5 a 4.5 millones de lpc [17 a 31 KMPa]en las areniscas y de 2.0 a 2.5 millones de lpc [13a 17 KMPa] en las lutitas. La permeabilidad varióde 0.003 a 0.5 mD en las areniscas. El diseño de lafractura para este pozo indicó una longitud de 800


Solución de problemas relacionados con la estimulación El fracturamiento de la formación Morrow en elsudeste de Nuevo México, EUA, resulta proble-mático. En esta región, las areniscas gasíferas dela formación Morrow son de baja presión ypotencialmente sensibles al agua, con permeabi-lidades que varían en tres órdenes de magnitud.Los mejores pozos se terminan en forma naturaly se fracturan sólo aquéllos que penetran lasrocas de menor calidad del yacimiento. Para solu-cionar la sensibilidad al agua y evitar el arena-miento durante el fracturamiento, normalmentese bombean fluidos energizados de baja viscosi-dad con bajas concentraciones de apuntalante,generándose fracturas angostas y de baja con-ductividad. Los operadores de esta área abordanlos tratamientos de estimulación con cautela ygeneralmente aceptan resultados subóptimos.

La mayoría de las terminaciones se planifi-can siguiendo tres lineamientos genéricos: lospozos se terminan sin fracturamiento si las zo-nas producen a tasas rentables; la estimulaciónpor fracturamiento hidráulico es un último recur-so si la producción cae por debajo del límite ren-table; y los sistemas de fluido acuoso se evitandebido a la sensibilidad de la formación al agua.Aunque no universales, estos criterios represen-tan el pensamiento de muchos operadores quehan participado en el desarrollo de la formaciónMorrow durante los últimos 20 años.

Los primeros intentos de fracturar la forma-ción Morrow con sistemas a base de agua fueronmarginalmente exitosos. Los estudios indicaronque los malos resultados se debían a las arcillassensibles al agua o a los efectos de presión capi-lar que reducen la permeabilidad del yacimientocomo resultado de su exposición a los fluidos defracturamiento. La baja presión del yacimientocomplica aún más las cosas. Estos inconvenien-tes se abordaron mediante tratamientos de bom-beo energizados con nitrógeno [N2] o dióxido decarbono [CO2], y utilizando metanol en los fluidosde fracturamiento. Sin embargo, los resultadosde las estimulaciones con estos sistemas energi-zados no han sido sistemáticos.

En zonas de mayor permeabilidad donde seatraviesa el daño de la zona invadida, los trata-mientos de fracturamientos pequeños que utili-zan espumas dan buenos resultados, pero enzonas de menor permeabilidad, donde la longitudde la fractura es esencial para el éxito de la esti-mulación, estos sistemas no generan resultadosrentables en forma sistemática. Estos tratamien-tos abordan la sensibilidad al agua, pero la bajaviscosidad, las altas pérdidas de presión por fric-ción y los requisitos de agentes químicos aumen-tan los arenamientos y los costos. Losarenamientos tempranos y las bajas concentra-ciones de apuntalante hacen que los pozos pro-duzcan a tasas menores a las de su capacidad.

Para maximizar la producción, se necesitabandiseños de tratamientos de fracturas que desarro-llaran un ancho hidráulico adecuado y transporta-ran mayores concentraciones y volúmenes deapuntalante, pero esto requería valores confiablesde los parámetros del yacimiento y de las propie-dades de las rocas. Con un conocimiento deta-llado del yacimiento, los especialistas puedendiseñar fluidos y seleccionar apuntalantes paracrear fracturas hidráulicas que generen mayorconductividad y óptimos resultados.

Louis Dreyfus Natural Gas Inc. perforó el pozoETA-4 en marzo de 2000. No se contaba condatos de presión, pero se registró una presión defondo de 2000 lpc [13.8 Mpa] en un pozo vecinoque producía de la formación Morrow. Los regis-tros de pozos mostraban una zona homogénea yde alta calidad, 10 pies [3 m] en la formaciónMorrow con una porosidad cercana al 14% y unasaturación de agua del 20%. Los núcleos latera-les confirmaron la interpretación de los registros.

Una zona como la indicada debería producir enforma natural, pero la alta permeabilidad y labaja presión hacen que el intervalo pueda sufrirdaños durante la perforación. La gran separaciónentre las curvas de resistividad confirmó unainvasión profunda, de modo que para superar eldaño cercano a las paredes del pozo, el operadoroptó por diseñar una estimulación por fractu-ramiento hidráulico.14

La calidad del yacimiento en el pozo ETA-3,terminado dos meses antes, era similar a la delotro pozo, pero con la mitad de espesor neto.Luego de efectuar los disparos en la zona deinterés, el pozo fue estimulado con una fracturahidráulica, bombeando espuma de CO2 y apunta-lante de cerámica artesanal de alta resistenciapor un revestidor de 5 pulgadas de diámetro. Lapresión de tratamiento de superficie fue de 5000lpc [34 MPa]; la concentración máxima de apun-talante fue de 4 laa (libra de apuntalante agre-gado), y hubo indicios de posible arenamiento alfinal del trabajo. La producción posterior a laestimulación se estabilizó en 1.7 MMpc/D[49,000 m3/d], con una presión de flujo en elcabezal de la tubería de producción (FTP, por sussiglas en Inglés) de 500 lpc [3.4 Mpa].

Debido a que la calidad del yacimiento en elpozo ETA-4 era equivalente a la del pozo ETA-3,y el espesor neto era el doble, el operador espe-raba que el pozo ETA-4 fuera un pozo excelente.Sin embargo, la producción después de efectuarlos disparos fue de sólo 500 Mpc/D [14,000m3/d] con una presión de flujo en el revestidor(FCP, por sus siglas en Inglés) de 220 lpc [1.5MPa], lo que equivalía a una terminaciónextremadamente dañada, con un factor de daño

12. Un arenamiento es un taponamiento con apuntalante, enel que el apuntalante actúa como un puente en la frac-tura cerca de la pared del pozo, lo que interrumpe laentrada de fluido y la propagación de la fractura. Si seproduce un arenamiento al inicio de un tratamiento, lapresión de bombeo puede subir demasiado y el trabajotendría que terminarse antes de poder crear una frac-tura óptima.

13. Besson A, Burr B, Dillard S, Drake E, Ivie B, Ivie C, Smith Ry Watson G: "Bordes cortantes," Oilfield Review 12, no. 3(Invierno de 2001): 38-63.

14. Logan WD, Gordon JE, Mathis R, Castillo J y McNally AC:"Improving the Success of Morrow Stimulations the Old-Fashioned-Way," artículo de la SPE 67206, presentado enel Simposio de Operaciones de Producción de la SPE,Ciudad de Oklahoma, Oklahoma, EUA. Marzo 24-27, 2001.

> Optimización de las terminaciones y del desarrollo del campo. En un programade perforación de 33 pozos, se optimizó la producción mediante disparos con car-gas de alto rendimiento, una mejor evaluación de la formación y la interpretaciónde registros con modernas tecnologías de registros, y una selección correcta deldiseño de la fractura y de la barrena.

Programa de perforación de 35 pozos de desarrollo (grupos de 5 pozos)

Disparos de altorendimiento y mejor

interpretación de registros

Caracterización del yacimientoy estimulaciones de fracturas

optimizadas PowerSTIM

Barrenasoptimizadas

1998 1999 2000

Tasa

de

prod

ucci

ón d

e ga

s, M

pc/D

3000

2500

2000

1500

1000

500

de +45. El siguiente paso fue determinar lalongitud óptima de la fractura usando parámetrosreales del yacimiento (derecha).

Para aprovechar al máximo esta calidad delyacimiento, el operador decidió diseñar una frac-tura más conductiva, utilizando concentracionesde apuntalante más altas que las convenciona-les. Sin embargo, dado que el tratamiento del po-zo vecino indicaba un posible arenamiento a unaconcentración de 4 laa, esto no sería fácil. El are-namiento prematuro limita las tasas de produc-ción después del tratamiento y son comunes enla formación Morrow. Los ingenieros de estimu-lación consideran que la tortuosidad que existecerca de las paredes del pozo es un factor quedebe tomarse en cuenta para minimizar la proba-bilidad de un arenamiento (abajo). Los disparoscorrectamente orientados mitigan los efectos dela tortuosidad. La dirección del esfuerzo máximo,o plano preferencial de fracturamiento (PFP), esperpendicular a las rupturas del pozo, según indi-can los datos del registro FMI, y se orienta de NOa SE en el pozo ETA-4. Esta información se utilizópara orientar los disparos en la dirección delmáximo esfuerzo de la formación, utilizando unaherramienta de Disparos Orientados Operada aCable (WOPT, por sus siglas en Inglés).

Se pudo obtener una concentración de apun-talante más alta—6 versus 4 laa—para aumen-tar el ancho de la fractura, ya que los disparosorientados reducen el riesgo de arenamiento pre-maturo, originado por la tortuosidad que existecerca de las paredes del pozo. Para una concen-tración de 6 laa, el programa FracCADE muestrauna longitud de fractura de 300 pies [91 m] y unancho de la misma de 0.15 pulgadas [3.8 mm]; eldoble del ancho resultante del diseño con unaconcentración de 4 laa (próxima página, arriba).Este tratamiento parece estar sobrediseñado,pero la experiencia local indica que para obteneruna fractura conductiva efectiva de 200 pies [60m], un objetivo de diseño de 300 pies no es irra-cional, si se considera la posibilidad de daño enla conductividad de la fractura una vez cerrada lamisma e iniciada la producción.

Las presiones de tratamiento destacan elefecto de los disparos orientados en la ejecucióndel trabajo (próxima página, abajo). Las tasas debombeo en los dos tratamientos de estimulaciónson idénticas; 30 bbl/min [4.7 m3/min], pero laestimulación convencional muestra una presiónde tratamiento de 5000 lpc [34 MPa], mientrasque las presiones para el caso de los disparosorientados fluctúan entre 3000 y 4000 lpc [20 y 27MPa]. Otro indicador importante es la respuestade presión una vez finalizado el bombeo. En eltrabajo convencional, fue necesario esperar 15

minutos hasta que la presión fuera inferior a los3000 lpc, lo que sugería que la presión netaestaba aumentando y este trabajo estaba a puntode sufrir un arenamiento. En el caso de los dispa-ros orientados, la presión se estabilizó casi deinmediato, lo que indicaba que se podían colocarconcentraciones mayores de apuntalante. Losavances en sistemas de fluidos y los diseños opti-mizados de fracturas permiten utilizar los siste-mas energizados o aquellos a base de agua paraestimular la formación Morrow.

Los primeros indicadores de producción en elpozo ETA-4 denotan una estimulación exitosa. Laproducción posterior al tratamiento de fractura-miento fue de 3.5 MMpc/D [1 millón m3/d] conuna FTP de 1280 lpc [9 MPa], en comparación auna tasa de 500 Mpc/D y una presión de flujo enel revestidor de 200 lpc antes de la estimulación.Debido a que el objetivo era atravesar el daño dela perforación, el factor de daño es un buen indica-dor del éxito del fracturamiento. La producción pre-via a la estimulación de 500 Mpc/D indica un factorde daño de 45, mientras que la tasa posterior a laestimulación de 3.5 MMpc/D [99,000 m3/d] sugiereque el factor de daño se redujo a -4.

58 Oilfield Review

> Efectos del daño de la formación (o factor de daño) y longitud óptima de lafractura. Un análisis NODAL indica que con un factor de daño igual a cero, elpozo ETA-4 debería producir 3.3 MMpc/D [94,500 m3/d], con una presión deflujo en la tubería de producción de 500 lpc [3.4 MPa] (arriba). Una fracturaoptimizada reduciría el factor de daño a -4 y arrojaría una producción supe-rior a los 5.5 MMpc/D [157,000 m3/d]. El valor actual neto (VAN) máximo sealcanza con una longitud de fractura de 200 pies [61 m] (abajo).

Puntos de acuñamiento

Plano preferencialde fracturamiento(PFP)

Dirección delesfuerzo máximo

Dirección delesfuerzo mínimo

> Tortuosidad e iniciación de la fractura. Cuandose inicia una fractura en forma aleatoria, haygran posibilidad de que inicialmente se propaguehacia el yacimiento a lo largo de un plano distintoal de la dirección del esfuerzo máximo, o planopreferencial de fracturamiento (PFP, por sussiglas en Inglés). La fractura luego se desvía ytiende a seguir el trayecto de menor resistencia ya alinearse con el PFP, produciendo puntos deacuñamiento que pueden actuar como estrangu-ladores y producir un arenamiento prematuro.

2000

1500

1000

500

01000

Pres

ión,

lpc

Valo

r act

ual n

eto

(VAN

), $1

000.

00

2000 3000 4000Tasa de producción de gas, Mpc/D

5000 6000 70000

Factor de daño = 0 Factor de daño = 45 Factor de daño = 4 Comportamiento de la tubería

710

720

730

740

750

760

0 100Longitud de la fractura, pies

200 300 400 500

Resultados de FracCADE

Resultados del análisis NODAL

Tiempo de producción = 1 año


El análisis muestra que con una concentraciónmáxima de apuntalante de 4 laa y un ancho defractura de 0.06 pulgadas [1.5 mm], el pozo ETA-4 produciría 2.2 MMpc/D [63,000 m3/d] a una FTPde 1280 lpc. Si el ancho de la fractura aumenta a0.15 pulgadas, la producción aumenta a 3MMpc/D [85,000 m3/d] con una FTP de 1280 lpc.El pozo en realidad produjo más, lo que sugiere lacreación de una fractura levemente más ancha.Los disparos orientados permitieron que seaumentara la concentración de apuntalante y elancho de la fractura, se eliminara el arenamientoprematuro y la necesidad de limpiar el pozo des-pués de la fracturamiento, todo lo cual produjo1.3 MMpc/D [34,000 m3/d] adicionales. La inver-sión adicional en las operaciones de disparos serecuperó en sólo tres días de producción.

Rediseño de las terminacionesUltra Petroleum, Inc., uno de los operadores másactivos en el prolífico campo de gas Jonah delcondado de Sublette, Wyoming, EUA, quiso redu-cir el tiempo y los costos de las terminaciones, yaumentar la producción. Este campo es unatrampa contra falla dentro de una acumulaciónde gas más grande en la cuenca del Río Verde. Laproducción proviene de la formación Lance delAlto del Cretácico, una espesa secuencia de are-niscas de canal estratificadas y apiladas, acarreode sedimentos y lutitas en zonas de inundacióndesde aproximadamente 8900 hasta 13,500 pies[2713 a 4111 m] de profundidad. La formaciónLance contiene gas, pero no es comercial en granparte de la cuenca. Sin embargo, la sobrepresióna poca profundidad hace que la producción degas sea económica en el campo Jonah.

> Diseños de fracturas para el pozo ETA-4. Aunque la longitud y la altura de la fractura son simi-lares, el ancho de la fractura usando una concentración de 4 laa (arriba), como la utilizada en elpozo vecino ETA-3, es la mitad de la que se obtiene con una concentración de 6 laa (abajo).

7000

8000

5000

6000

3000

4000

1000

0

2000

35

40

25

30

15

20

5

0

10

84 87

Pres

ión,

lpc

Tasa

de

bom

beo,

bbl

/min

90 93 97 100 103Tiempo de bombeo, min

106 109 113 116 119 122 125 129

Presión de tratamiento—convencionalPresión de tratamiento—disparos orientados

Convencional—4 laa

Disparos orientados—6 laa

Tasa de bombeo en el pozo ETA-4, disparos orientadosTasa de bombeo en el pozo ETA-3, convencional Comparación de tratamientos de fractura convencional

y orientada. La mayor diferencia está en la presión de tra-tamiento medida en superficie. Mientras la concentraciónde apuntalante varía de 1 a 4 laa en el pozo ETA-3, y de 1 a6 laa en el pozo ETA-4, las presiones de tratamiento sonconsiderablemente menores en el pozo ETA-4 que en elpozo ETA-3. Esto es consecuencia de la orientación de losdisparos en la dirección del esfuerzo máximo, o plano pre-ferencial de fracturamiento.

Prof

undi

dad,

pie

s

Esfuerzo, 1000 lpc Ancho de fractura en el pozo, pulgadas

Longitud de fractura, pies

Concentraciónde apuntalante

8 9 10 0.1 0 0 200 400 6000.1

< 0.0 lbm/pies2 0.0-0.10.1-0.2 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

X1900

X2000

X2100

X2200

X2300

X2400



Prof

undi

dad,

pie

s

0.1 0.10 0 200 400 600

< 0.0 lbm/pies2 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

X1900

X2000

X2100

X2200

X2300

X24008 9 10

Esfuerzo, 1000 lpc Ancho de fractura en el pozo, pulgadas

Longitud de fractura, pies

Concentraciónde apuntalante



>

La baja permeabilidad y las múltiples zonasproductivas a lo largo de grandes secciones difi-cultan la terminación de pozos en forma econó-mica. El horizonte tiene un espesor total de 2800a 3600 pies [853 a 1097 m] con más de 100 are-niscas separadas, cuyos espesores fluctúan entre2 y 30 pies [0.6 y 9 m]. Los intervalos productivosconstan de zonas individuales de 10 a 15 pies [3a 4.5 m] y secuencias de canal apiladas superio-res a 200 pies de espesor. La porosidad varíaentre 6 y 12%, y la permeabilidad fluctúa entre0.001 y 0.5 mD. Cada arena requiere de estimu-lación para producir tasas rentables.

El intervalo de terminación se agrupa en zonasproductivas de 50 a 200 pies [15 a 61 m] de espe-sor total que se fracturan por etapas. Si hay de-masiadas etapas, los costos aumentanconsiderablemente y disminuye el retorno sobrela inversión. Con muy pocas etapas, algunas are-niscas no se estimulan en forma adecuada y laproducción dista de ser la óptima. Los problemasfundamentales que enfrentan los ingenieros sondeterminar cuáles areniscas serán y cuáles no se-rán estimuladas; cuántas areniscas incluir y cómoagruparlas en etapas, y cómo aislar los intervalosentre las distintas etapas de fracturamiento.

Históricamente, el uso de técnicas de entradalimitada para lograr una acción divergente y elfracturamiento de intervalos largos en formaselectiva con el objeto de controlar los costos,minimizó la cantidad de tratamientos de fractura-ción. Las etapas de tratamiento fluctuaban entre100 y 450 pies [30 y 137 m] con 20 a 28 disparospor etapa. Después de que se estimulaba unintervalo, el pozo se hacía fluir para limpiar yrecuperar los fluidos del fracturamiento, y paraprobar la productividad. Una a dos semanas des-pués, los intervalos fracturados eran aislados contapones mecánicos—recuperables o perfora-bles—o tapones de arena, y se disparaba y frac-turaba el siguiente intervalo. Este procesocontinuaba hasta que se completaba el pozo. Porlo general, se fracturaban de tres a seis interva-los por pozo durante unas cinco semanas. Elcosto de estas terminaciones tradicionales sueleser tan alto como perforar el pozo, toman muchotiempo y producen resultados desalentadores.

Se aplicó la metodología PowerSTIM a estecomplejo yacimiento con resultados impresionan-tes y con un amplio impacto en el éxito de las ter-minaciones. Una vez más, la clave fue eldesarrollo de un modelo para estimar la permea-bilidad, las propiedades de las rocas y la produc-tividad de cada capa de arena.

La primera fase del proyecto incorporó el tra-bajo realizado por Amoco, ahora BP, ySchlumberger para relacionar las pruebas de

60 Oilfield Review

XX000

XX100

XX900

XX800

MDpies

Intervalos noestimulados

adecuadamente

Escasa a nulacontribución

a la producción

Tasa de flujo B/D

GR, 2da pasada

API0 a 200

0 a 6 lbm/pies2

GR de pozoentubado

Ancho defractura, pulg

Total deescandio

Totalde iridio

Concentraciónde arena

Formación

Iridio

Formación

Escandio EscandioIridio

Iridio

Escandio

> 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 esteejemplo, se fracturaron seis areniscas productivas de más de 300 pies [91 m] de espesor total a través de 24disparos. Las zonas más profundas no están suficientemente estimuladas (izquierda) y contribuyen poco onada a la producción. Si un intervalo no tomaba fluido al comienzo del tratamiento, la erosión de los disparosen otras areniscas hacía que la contrapresión no fuera suficiente para lograr la divergencia del tratamiento.

3 de 4 capas dearena estimuladaspor fracturamiento con apuntalante

Escasa a nulacontribución de las

capas de arenaestimuladas

XX400

XX500

XX300

XX200

Tasa de flujo B/D

GR, 2da pasada

MDpies

API0 a 200

0 a 6 lbm/pies2

Ancho defractura, pulg

Total deescandio

Totalde iridio

GR de pozoentubado

Concentraciónde arena

Formación

Escandio

Iridio

Formación

Escandio EscandioIridio

Iridio

> Razones por las que las areniscas de la parte superior de los intervalos perforados con disparos y frac-turados no producen. Se corrieron registros de producción para cuantificar las eficiencias de terminaciónen todo el campo, y cuando se combinaron con los estudios con trazadores radioactivos, permitieron des-cubrir la razón por las que algunas zonas no producían. En las terminaciones originales, los estudios contrazadores radioactivos indicaron que había apuntalante en las areniscas superiores de la mayoría de losintervalos donde los registros de producción normalmente no mostraban producción alguna. El análisisindicó que el apuntalante colocado durante el fracturamiento fue sobredesplazado dentro de la formacióndurante la colocación de tapones de arena entre las distintas etapas del tratamiento.


núcleos y de presión transitoria con lasrespuestas de los registros.15 Se detectaronvarios problemas después de analizar las técni-cas de terminación tradicionales desarrolladaspor otros operadores. Los estudios contrazadores radioactivos demostraron que muchasareniscas que se creía estaban estimuladas, enrealidad no lo estaban, y los registros deproducción indicaron que sólo alrededor del 60 al70% de las areniscas productivas estabanproduciendo gas (página anterior, arriba).

Los tapones de arena eran difíciles de colocary normalmente terminaban perdiéndose, o a unaprofundidad excesiva, requiriendo costososprocedimientos para volverlos a colocar. Losregistros de producción mostraron que muchasareniscas de la parte superior de un intervalofracturado no contribuían al flujo, pero lostrazadores radioactivos indicaron que habíaapuntalante emplazado en estas zonas (páginaanterior, abajo). Muchos pozos tenían el mismoproblema, lo que indicaba que el apuntalante dela región cercana al pozo podría haber sidodesplazado cuando se colocaron los tapones dearena entre las distintas etapas del tratamiento.Los estudios con trazadores radioactivos tambiénindicaron el confinamiento de las fracturas, perolas gráficas de presión neta mostraban un consi-derable crecimiento vertical de las fracturas. Apesar de que se habían utilizado disparos deentrada limitada para lograr la divergencia (distri-bución) del tratamiento, es posible que las arenis-cas con y sin disparos se hubiesen conectado.16

El campo Jonah carecía de una caracteriza-ción completa. Los trabajos de fracturamientoraramente sufrían arenamiento y los tapones dearena para aislamiento zonal frecuentemente ter-minaban desplazados dentro de la formación.Esto indicaba que era posible optimizar los dise-

ños de estimulación mediante el aumento deltamaño de los tratamientos. Para tomar decisio-nes acerca de las terminaciones y estimulacio-nes, el equipo PowerSTIM necesitaba evaluarparámetros clave, entre los que se incluyen losgradientes de esfuerzo para la geometría de lafractura y la selección del apuntalante, el módulode elasticidad de Young para el ancho de la frac-tura, el coeficiente de pérdida para la optimiza-ción del fluido de tratamiento, y la presión delyacimiento para definir la estrategia de las dis-tintas etapas y los requerimientos del fluido.

El mayor desafío fue decidir cómo adquirirmás datos sin comprometer la rentabilidad. Estose logró planificando cuidadosamente programasde registro estratégicos, tratamientos de mini-fracturas y análisis de presión transitoria. Sedeterminaron el gradiente de fractura, el módulode elasticidad de Young y los parámetros de pér-dida para los fluidos de la fractura a partir de tra-tamientos de minifracturas acompañados por elservicio DataFRAC (arriba). Se utilizaron registrossónicos dipolares para crear modelos de esfuer-zos de las vecindades del pozo, calibrar los perfi-les de esfuerzo para las secuencias de areniscasy lutitas, y determinar la dirección preferencialde fracturamiento. Estos datos confirmaron losvalores de esfuerzos de las minifracturas.

> Minifracturas en el campo Jonah. En este campo se utiliza el servicio DataFRAC para determinar los coe-ficientes de pérdidas de fluido, la presión de cierre de la fractura y el crecimiento vertical de la misma, asícomo también el módulo de elasticidad de Young. Se selecciona una zona con buena permeabilidad y barre-ras distantes de los intervalos adyacentes para permitir el aislamiento mecánico. Las pruebas de flujo e in-cremento de presión ayudan a determinar la permeabilidad, la presión de la formación y el factor de daño, odaño. Se utiliza un registrador de presión que almacena los datos en memoria para obtener las presiones defondo del pozo. Para medir la presión de cierre de la fractura, se recurre a una serie de pruebas de inyecti-vidad con tasas de flujo escalonadas y pruebas de contraflujo con agua con cloruro de potasio al 2%. Sebombea un pequeño volumen de fluido de fracturamiento para determinar su coeficiente de pérdida. La pre-sión neta resultante se utiliza para determinar la altura de la fractura y el módulo de elasticidad de Young.

Determinaciónde valores de cierre

Determinacióndel coeficiente depérdida de fluido

Fracturarediseñada

Cálculo del módulode elasticidad de

Young y crecimientovertical de la fractura

00 50 100 150 200 250

1

2

3

4

5

6

7

Pres

ión

de tr

atam

ient

o y

de fo

ndo

del p

ozo

(BHP

), 10

00 lp

c

Tiempo de tratamiento, min

8

9

10

0

15

30

45

60

75

90

105

Conc

entra

ción

de

apun

tala

nte,

laa

Tasa

de

mez

cla a

cuos

a y c

ontra

flujo

, bbl

/min

120

135

150

Presión de tratamiento, lpc BHP calculado, lpc Tasa de lechada, bbl/min Concentración de apuntalante, laa Tasa de contraflujo, gal/min

15. Christensen CJ, Cox DL, Lake EA, Dolan VB, Crisler JD yLima JP: "Optimized Completion Techniques in Jonah,"artículo de la SPE 62853, preparado para ser presentadoen la Reunión Regional Occidental de las SPE/AAPG,Long Beach, California, EUA. Junio 19-23, 2000.

16. La entrada limitada implica bajas densidades de dispa-ros—1 tiro por pie o menos—a lo largo de una o mászonas con diferentes tensiones y permeabilidades, paraasegurar la colocación uniforme de ácido o apuntalante,mediante la creación de contrapresión y limitación delos diferenciales de presión entre los intervalos con dis-paros. El objetivo es maximizar la eficiencia y los resul-tados de la estimulación sin aislamiento mecánico,como tapones perforables y obturadores recuperables.Se pueden utilizar selladores de bola de caucho paracegar disparos abiertos y aislar intervalos una vez queson estimulados, de modo de poder tratar el siguienteintervalo. Debido a que los disparos se deben sellarcompletamente, el diámetro y la uniformidad de los orifi-cios son importantes.

Los modelos de fracturamiento que usanmediciones de esfuerzo más confiables en are-niscas y capas adyacentes, combinados conmejores valores del módulo de elasticidad deYoung, arrojaron estimaciones más representati-vas de la altura y el ancho de la fractura. Se ana-lizaron núcleos para entender la compatibilidaddel fluido y verificar las propiedades mecánicasde las rocas. Las primeras interpretaciones geo-lógicas suponían que habían fracturas naturalescon altas pérdidas de fluido en todo el campo,pero las imágenes de pared de pozo no mostra-ron fracturas naturales de importancia en el cen-tro del campo. El análisis DataFRAC indicó unapérdida de fluido menor a la esperada. Estehecho y la ausencia de fracturas naturales per-mitieron que se disminuyeran los volúmenes decolchón, lo cual contribuyó a reducir los costos.17

La complejidad geológica de este campoexige un método para completar varios horizontesen un solo día sin tapones de arena, ni aisla-miento mecánico. Este enfoque permite estimularintervalos más cortos, aumenta la eficiencia deproducción y mejora la economía del proyecto. Laderivación del tratamiento con disparos deentrada limitada y tapones de arena resulta enbajas eficiencias de terminación. El aislamientomecánico con tapones o empaquetadores escomplicado y de alto costo, y su recuperación conequipos de reacondicionamiento convencionaleso mediante tubería flexible es riesgosa.

Para una mejor estimulación de los pozos, eloperador decidió fracturar intervalos verticalesmás pequeños y llevar a cabo varios tratamien-tos en un solo día. La técnica de derivaciónideal debería permitir la limpieza de los interva-los fracturados sin necesidad de lavar la arenao recuperar los empaquetadores. En un trata-miento con arenamiento inducido (o sea conlimitación del largo de la fractura), se utiliza lapresión neta generada durante la estimulaciónpara derivar posteriores tratamientos de fractu-ramiento a otros intervalos (izquierda).18

62 Oilfield Review

17. El colchón de un tratamiento de fractura hidráulica nocontiene apuntalante, y es el volumen de fluido que creay propaga la fractura.

18. En el fracturamiento estándar, la punta de la fractura esel área final que se obtura con apuntalante. Un diseñode arenamiento inducido (es decir, con limitación dellargo de la fractura) hace que el apuntalante se empa-quete cerca de la parte final de la fractura, poco des-pués de comenzado el tratamiento. A medida que sebombea fluido adicional con apuntalante, la fractura seensancha porque ya no puede propagarse más adentrode la formación. Esta técnica crea una vía más amplia ymás conductiva, ya que el apuntalante se empaquetamás cerca del pozo.

XX400

XX500

XX600

MDpies

XX300

XX200

GR, 2da

pasada

API,0 a 200

0 a 6lbm/pies2

Pozo en-tubado,

GR

Ancho defractura,

pulg

Total deescandio

Total deIridio

Concentraciónde arena Formación

Escandio

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 máseficientes de las areniscas productivas. Este estudio con trazadoresradioactivos indica el emplazamiento exitoso de dos fracturas con unaseparación inferior a 100 pies [30 m] entre sí, sin tapones de arena oempaquetadores recuperables, ni tapones perforables para aislamientopositivo.


Después del fracturamiento, los pozos sehacen fluir para recuperar al menos un volumende fluido igual al volumen del revestidor, ypermitir el cierre de la fractura. Luego se disparay fractura el siguiente intervalo. Este proceso serepite hasta que se estimula todo el horizonteproductivo. Se han realizado tratamientos dehasta 11 etapas en sólo 36 horas, lo que reduceel tiempo requerido para estimular completa-mente un pozo de cinco semanas a menos decuatro días, y a la vez aumenta el espesorproductivo a más del 90%.

En pozos en que se había utilizado la técnicade entrada limitada, un pozo entero podía tenersolamente 120 disparos. Con la nueva técnica determinación, los 120 disparos pueden estar en unsolo intervalo a ser fracturado. Un pozo puedetener 1200 disparos en todo el intervalo parareducir el riesgo de dejar zonas productivas sinestimular. Las nuevas técnicas de terminaciónaumentan el número máximo de etapas de 5 a 12por pozo. Los diseños de fracturamiento inclu-yeron altas concentraciones de apuntalante alfinal de un tratamiento para mantener el anchocreado y maximizar la presión neta después delcierre de la fractura.

Los tubulares fueron el aspecto final del análi-sis. Al principio, en los diseños de los pozos seusaron revestidores de 4 ó 5 pulgadas para poderbombear altas tasas de flujo y lograr fracturargrandes intervalos. Dado que los pozos del cam-po Jonah normalmente producen agua y conden-sado, la descarga de los fluidos es esencial para

mantener la producción. Después de la limpieza,se corrieron tuberías de producción de 23⁄8 ó 27⁄8pulgadas con una unidad para entubar contra pre-sión (snubbing unit). Con intervalos de trata-miento más cortos y mejores fluidos, las fracturasse efectuaron efectivamente con menores tasasde bombeo, lo cual permitió utilizar tuberías deproducción de 3 pulgadas como revestidores(abajo). Esta configuración tubular retarda la ins-talación de la tubería de producción varios años yelimina las limitaciones de producción asociadascon los tubulares de menor tamaño.

Con estos antecedentes en mente, se inicióun proyecto PowerSTIM específico para reduciraún más el tiempo y los costos de terminación delos pozos del campo Jonah de Ultra Petroleum sinafectar la producción. Se identificaron cuatrotipos de rocas, y se desarrollaron correlacionespara calcular la permeabilidad a partir de losregistros CMR en ciertos pozos, registros con lasonda Platform Express en pozos de relleno yregistros RST en pozos donde las malas condicio-nes del pozo impedían la adquisición de datos apozo abierto. Se desarrollaron correlaciones simi-lares para calcular las propiedades mecánicas delas rocas: esfuerzo, relación de Poisson y módulode elasticidad de Young. Se desarrolló una rutinade análisis zona por zona para identificar y eva-luar cada una de los cientos de capas de la for-mación Lance. Esta rutina evolucionó con eltiempo, dando origen al programa ZoneAID.

Posteriormente, se elaboró un método paracombinar los resultados de la evaluación de la

formación y el diseño de la estimulación con elobjetivo de predecir la producción. Esta poderosaherramienta permite que un equipo PowerSTIMevalúe rápidamente varios escenarios de termi-nación y determine qué combinación genera lamáxima producción al menor costo. En la actuali-dad, el tiempo desde que se reciben los registrosy datos del pozo hasta que se generan prediccio-nes de producción para todas las areniscas es desólo cuatro horas. Schlumberger le entrega aUltra Petroleum un montaje PowerSTIM, queincluye diseños de estimulación, pronósticos deproducción y evaluaciones económicas para unas17 etapas de fracturamiento, dentro de las 48horas después de recibidos los datos.Actualmente se continúa trabajando para reduciraún más este tiempo de entrega de resultadoscon la ayuda de la herramienta de intranet.

Sin embargo, el proceso no termina aquí. Enlo que probablemente es el paso más importante,se evalúan normalmente pozos clave efectuandoregistros de producción después de tres a seismeses de efectuado el tratamiento para medirlos aportes de cada zona, asegurarse de quecada arena esté adecuadamente estimulada yevaluar las predicciones de la producción. Seevalúan registros e historiales de producción conlos programas PSPLTR y PROFIT para asegurarseel logro de la conductividad y la geometría defractura buscadas. A través de la permanenteevaluación y el continuo perfeccionamiento delproceso de optimización, la metodologíaPowerSTIM puede lograr una notable precisión.

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

4.01.995 3.21 2.992 1.31 2.588

2850 675

1825 1525

290 1150

1287 1232 1267 1262 1200 1251

Tamaño del tubular, pulg Diámetro interiorequivalente (ID), pulg

Tasa de producción, Mpc/D

Presión de flujo de fondodel pozo (BHFP), lpc

> Comparación de las tasas de flujo de gas mínimas para mantener la descarga de losfluidos del pozo. En base a una producción de condensado de 10 bbl/MMpc y una pro-ducción de agua de 3 bbl/MMpc, con una presión del pozo de 700 lpc [4.8 MPa], un pozocon una tubería de producción cuyo diámetro interior (ID, por sus siglas en Inglés) es de3 pulgadas, continúa produciendo a casi la mitad de la tasa de producción de la que seobserva en una tubería cuyo ID es de 4 pulgadas.

64 Oilfield Review

Al igual que muchas otras compañías del sec-tor energético, eficientes y emprendedoras, UltraPetroleum se basa en la nueva tecnología, en losenfoques innovadores y en las relaciones labora-les de cooperación recíproca para servicios ysoporte técnicos, y en las nuevas soluciones inte-gradas. Las nuevas técnicas de terminaciónbasadas en una amplia recopilación de datosredujeron el tiempo necesario para la puesta enproducción y los costos de terminación, a la vezque aumentaron la producción y los factores derecuperación.

La eliminación de los tapones de arena yotros tipos de aislamiento positivo entre interva-los fracturados, y los extensos períodos de con-traflujo después de cada tratamiento,permitieron ahorrar dinero y casi cuatro semanasde tiempo de terminación (abajo). La reduccióndel volumen de los colchones, la selección demejores fluidos y apuntalantes superiores, y laoptimización del diseño tubular, disminuyeron loscostos. Los costos generales de terminación seredujeron un 50%. Los costos de búsqueda dis-minuyeron de $0.45 a $0.23/Mpc.

Si se normalizan los datos de permeabilidad yespesor, se observa que la producción de las nue-vas terminaciones es de un 8% mayor que la delas terminaciones originales y un 30% mayor quela de pozos vecinos de otros operadores. Estoslogros se deben principalmente al mejor rendi-miento de las terminaciones. Los datos tambiénindicaron un aumento en la recuperación finalestimada (EUR, por sus siglas en Inglés) de lasnuevas terminaciones (próxima página).

Optimización de las terminaciones El hecho de entender las características del yaci-miento a lo largo de las zonas productivas en unpozo, en todo un campo y dentro de una cuenca,conduce a tratamientos de estimulación optimiza-dos y técnicas de terminación que reducen los cos-tos, maximizan la producción y aumentan larecuperación de hidrocarburos. La iniciativaPowerSTIM se basa en un enfoque integrado paradesarrollar los modelos requeridos para generarsoluciones técnicas o estrategias de terminaciónde pozos que sean transportables de campo acampo y de compañía a compañía.

El efecto positivo y el récord establecido deoptimización de las estimulaciones en los cam-pos maduros de áreas terrestres de Norteaméri-ca, están ayudando a que la metodologíaPowerSTIM tenga una mayor aceptación en otrasáreas, tanto terrestres como marinas, incluidasregiones del Medio Oriente.

Montaje del equipo de perforación

Perforación

Toma de registros

Cementación

Operación de disparo

Fracturamiento

Contraflujo

Colocación de tapones

Pruebas

Recuperación de tapones

Cierre del pozo

Ventas

Agosto de 1997

Mayo de 1998

Febrero de 1999

66 días

52 días

39días

> Mejora continua en las terminaciones. Durante un período de 18 meses, el tiempo para lapuesta en producción se redujo en aproximadamente 27 días, o cuatro semanas, principal-mente debido a que los pozos del campo Jonah se terminaron sin tapones de arena u otrasformas de aislamiento mecánico.

Actualmente se encuentra en desarrollo unproyecto conjunto entre Saudi Aramco ySchlumbergeer en el campo Hawiyah, ArabiaSaudita, para eliminar la producción de arena ymaximizar la producción del yacimiento con elobjeto de satisfacer las necesidades de entregade gas de este campo. El proyecto implica laoptimización de la estimulación para un grupo de10 pozos. En lugar de emprender esta iniciativaen forma interna, Saudi Aramco decidió utilizarel enfoque PowerSTIM y formar un equipo deexpertos para desarrollar soluciones de estimu-lación y terminación.

El gerente del proyecto PowerSTIM es unrepresentante de Saudi Aramco. Un coordinadordel proyecto, proveniente de Schlumbergerdirige los equipos técnicos y de operacionesconjuntos. El equipo técnico está compuesto porpetrofísicos, geólogos, ingenieros de yaci-mientos e ingenieros de estimulación de cadacompañía, quienes trabajan con los ingenierosde Saudi Aramco asignados a determinadospozos. El equipo de operaciones comprendegerentes de campo de Schlumberger de los seg-mentos de servicios de registros operados acable, pruebas de pozos, cementación y estimu-lación, y tubería flexible, quienes trabajan estre-chamente con supervisores de campo y altosejecutivos de Saudi Aramco.


16,000

14,000

12,000

Recu

pera

ción

fina

l est

imad

a (E

UR),

MM

pc

Costos de terminación relativos

10,000

8000

6000

4000

2000

00.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0

Pozos vecinos de control

Modelo determinaciónoptimizada

Modelo determinación

anterior

> Costos de recuperación versus costos de terminación relativos. Comparado con los pozos termi-nados en forma convencional, el pozo promedio de Ultra Petroleum, Inc. en el campo Jonah, termi-nado con las nuevas técnicas, muestra un considerable aumento en la recuperación final esti-mada (EUR, por sus siglas en Inglés) por dólar gastado en la terminación.

La primera etapa de este proyecto—desarro-llo del modelo—se completó a comienzos delaño 2001. Se recopiló un conjunto completo dedatos para mejorar las estrategias y los diseñosde terminación. Se desarrollaron o mejoraron laspropiedades mecánicas de las rocas, los perfilesde zonas con hidrocarburos y los modelos de pre-dicción de producción de arena. Además de unóptimo diseño de las fracturas mediante la inte-gración de todos los datos disponibles sobrecuencas, campos, yacimientos y pozos, este pro-yecto PowerSTIM está generando y documen-tando las mejores prácticas. Se adaptaron ydistribuyeron lineamientos de terminación sinmalla para ser utilizados conjuntamente con laspautas de control de producción de arenadurante el contraflujo del pozo.

En un principio, se aplicaron modelos petrofí-sicos a cuatro pozos. En febrero del año 2001, seestimuló el primer pozo siguiendo las recomen-daciones basadas en los modelos de yacimientoy terminación desarrollados por el equipoPowerSTIM. Los primeros resultados fueronextraordinariamente alentadores. El programadel proyecto fue entonces modificado para esti-mular el resto de los pozos durante la primeramitad del año 2001.

La colaboración recíproca en este proyectoresultó ser muy beneficiosa, particularmenteentre Saudi Aramco y Schlumberger, con unainteracción y flujo de trabajo que continúan me-jorando. El personal de cada compañía aprecia lacapacidad de aportar conocimientos, experienciae ideas para mejorar los tratamientos deestimulación y el proceso de terminación depozos. Ambas compañías aprovechan lasventajas de la reducción en el tiempo del ciclo deingeniería, resultante de la agilización delproceso de aprendizaje, del énfasis en elagregado de valor y del objetivo común deincrementar el potencial de producción.

Las estimulaciones basadas en estimacioneso en propiedades promedio del yacimiento pue-den dar como resultado fracturas hidráulicas delongitud y ancho insuficientes, con un creci-miento vertical excesivo. Los métodos innovado-res para establecer en forma confiable losparámetros clave requeridos para la preparacióndel programa de caracterización del yacimiento,modelado y diseño del tratamiento, superan laslimitaciones tradicionales inherentes a la adqui-sición de estos datos.

Los tratamientos de estimulación optimizadausan mediciones continuas provenientes de unamoderna tecnología de registros de pozos,análisis de núcleos, pruebas de pozos, y mejormanejo, procesamiento e interpretación de datos,combinados con tecnologías de fracturamientoespecíficas tendientes a asegurar que fracturasde mayor conductividad penetren más en lasformaciones.

La iniciativa PowerSTIM comprende laingeniería del ciclo completo, datos de altacalidad y la entrega a tiempo de soluciones espe-cíficas. Los procedimientos basados en los datosadquiridos en un campo, la experiencia en toda laregión y la aplicación de una estricta evaluacióndel yacimiento están teniendo efectos positivosen el desarrollo de los campos. Asimismo, lamejor evaluación de las características de laformación permite optimizar los fluidos defractura, los apuntalantes y los volúmenes defracturamiento. Schlumberger está en condicio-nes de proporcionar servicios de medición, inte-gración, formateo y presentación de datos, asícomo también experiencia en interpretación,diseño técnico y evaluación, control de la calidadde las operaciones y soporte global.

La forma en que se desarrollan y difunden lassoluciones dentro de Schlumberger y de los opera-dores, está cambiando a medida que la industriase aleja de los documentos e informes estáticos. Elprocesamiento de información en tiempo real, laevaluación de datos y los informes sobre la vidaútil del pozo, están siendo tan importantes comolas respuestas y soluciones que generan. Los últi-mos sistemas de tecnología de la información y lastecnologías del manejo del conocimiento estánproporcionando metodologías y herramientasbasadas en la infraestructura y herramientas de laRed, como la herramienta de intranet y montajePowerSTIM, para tomar decisiones sobre basessólidas, en un ambiente de trabajo virtual y decooperación recíproca. Mediante reuniones yvideoconferencias por Internet, y centros dedatos regionales y de visualización, los miembrosdel equipo de trabajo pueden trabajar juntos sincompartir la misma oficina. —MET

Colaboradores

66 Oilfield Review

Tom Adams es director de manejo y tecnología de lainformación (IM&T, por sus siglas en Inglés) en Kerr-McGee Oil & Gas Company en la ciudad de Oklahoma,Oklahoma, EUA. Dirige la organización de IM&T enKerr-McGee, que está siendo objeto de una transfor-mación. Comenzó su carrera en 1983 con Sun OilCompany como ingeniero de yacimientos, trabajandoen lugares del oeste de los Estados Unidos deNorteamérica. En 1993, se integró a Oryx EnergyCompany en Dallas, Texas, EUA, como coordinador deadquisiciones e intercambios de EUA. Su experienciaallí incluyó la planificación empresarial y operacional,desempeñándose como gerente de planificación estra-tégica y operacional, y luego como director de merca-dotecnia, comercialización y transporte en todo elmundo. También fue director de Oryx en el área deoportunidades comerciales, planificación y mercado-tecnia. En 1999, ingresó a Kerr-McGee para dirigir elmanejo y planificación de la cartera. Al año siguiente,se integró como gerente de transformación de laempresa y asumió su cargo actual. Tom es ingenieroprofesional registrado y obtuvo su licenciatura eningeniería del petróleo de la Universidad de Texas enAustin, y posee una maestría en manejo de empresasde la Universidad Metodista del Sur, en Dallas, Texas.

Mahmood Akbar reside en Abu Dhabi, EmiratosÁrabes Unidos (EAU). Se ha desempeñado como geó-logo de división en Schlumberger desde 1992. Trabajaen estudios de campo y en la interpretación y soluciónde problemas en Irán, EAU y Yemen. Luego de ingre-sar a la compañía en 1985, trabajó en Islamabad comogeólogo de distrito para Pakistán y más tarde, Omán.Estando en Pakistán, trabajó como petrofísico en for-maciones complejas, además de desempeñar activida-des como geólogo. Mahmood recibió sus títulos delicenciatura y maestría en geología aplicada en elInstituto de Geología, Universidad de la Punjab,Lahore, Pakistán.

Jack A. Albers es el gerente de cartera y planifica-ción de Burlington Resources, División Internacionalde Houston. Jack es responsable de todas las activida-des de cartera y planificación de la división. Tambiénes asistente del Consejo de Decisiones de Exploraciónde la empresa, donde maneja la cartera de explora-ción de la empresa. Ingresó a Amoco ProductionCompany en 1978 como ingeniero de yacimientos y deperforación para la Costa del Golfo de los EUA. En1981, fue trasladado a Texas International PetroleumCompany, en la ciudad de Oklahoma, Oklahoma, comoingeniero de yacimientos para el continente medio.Un año después, asumió como jefe del departamentode ingeniería de yacimientos en Funk Exploration,Inc. Estuvo a cargo de la estimación de las reservas yel análisis económico de los proyectos de perforación.En 1985, estableció una empresa de consultoría eningeniería de yacimientos, especializándose en estu-dios de yacimientos y evaluaciones económicas.Después de dos años, se integró a Louisiana Land &Exploration como ingeniero senior en petróleo, res-ponsable de las reservas y el análisis de las propieda-des de Anadarko. Desde 1989 hasta 1991, trabajó enRamco Oil & Gas, Inc., en Tulsa, Oklahoma, comogerente de ingeniería de adquisiciones. Durante losseis años siguientes, ocupó cargos en el departamentode ingeniería en Louisiana Land & Exploration enNueva Orleáns, Luisiana, EUA. En 1997, se incorporó aBurlington Resources en Houston como ingeniero ase-sor, a cargo del análisis económico de todos los pro-yectos de exploración, en el sur de Luisiana, y de toda

la planificación estratégica y el presupuesto de la divi-sión. Desde que asumió su actual cargo en 1991, hasido miembro del equipo responsable de implementaranálisis económicos actualizados y modernas técnicasde manejo de cartera en toda la compañía. Jackobtuvo su licenciatura en ingeniería química en laUniversidad del Estado de Ohio en Columbus, EUA.

Ali H. Alghamdi dirige la división de descripción deyacimientos de Saudi Aramco en Dhahrán, ArabiaSaudita. Trabajó en la unidad de pruebas de pozosantes de asumir como jefe de la unidad petrofísica degas y exploración. Comenzó su carrera como ingenierode campo para Schlumberger Wireline & Testing en1984. Después de capacitarse en Brunei, trabajó comoingeniero de registros en Malasia, Abu Dhabi, ArabiaSaudita, Holanda, y finalmente en Aberdeen, Escocia.Desde 1992 hasta 1993, fue gerente de contratación ycapacitación de personal para la región del MedioOriente. Más tarde, ingresó a Saudi Aramco, y de 1994a 1996, fue gerente de operaciones de Saudi Aramco,a cargo de las operaciones en hueco abierto, huecorevestido y de pruebas en Arabia Saudita. Ali obtuvosu licenciatura en ingeniería en petróleo en la KingFahd University of Petroleum and Minerals enDhahrán.

David Allen es petrofísico asesor en el Centro deInvestigaciones Doll de Schlumberger, Ridgefield (SDR,por sus siglas en Inglés), Connecticut, EUA. Allí dirigelos trabajos de investigación en los estudios de casos decarbonatos. Después de obtener su licenciatura enfísica y en economía de la Facultad de Beloit enWisconsin, EUA, ingresó a Schlumberger como inge-niero de campo en 1979. De 1995 a 1997, David fue jefedel departamento de petrofísica de SchlumbergerWireline & Testing. Obtuvo el reconocimiento de laSPWLA al mejor artículo por un trabajo presentado en1987 sobre la invasión y por otro trabajo presentado en1997 sobre la anisotropía de la resistividad.

Ali O. Al-Qarni es jefe del Equipo Integrado de Gasde Saudi Aramco, establecido en Udhailiyah, ArabiaSaudita. Es responsable de todas las actividades deexploración y producción para el proyecto HawiyahJauf y también de una serie de otras plantas de gasen el área de Udhailiyah. Comenzó su carrera enSaudi Aramco en 1987 como ingeniero de producciónen Adqaiq, Arabia Saudita. Desde entonces, ha sidoingeniero de reacondicionamiento de pozos, inge-niero de yacimientos, e ingeniero de producción acargo de las instalaciones de superficie. Ali es gra-duado de la Universidad de California del Sur en LosÁngeles, EUA, con una licenciatura en ingeniería enpetróleo.

Brian Ault es gerente de operaciones en UltraPetroleum, Inc., en Elglewood, Colorado, EUA. Antesde ingresar a Ultra en octubre de 1997, pasó cincoaños en la Compañía Occidental de Norteamérica,cinco años en Meridian Oil/Burlington Resources, ydos años como asesor en terminaciones de pozos yoptimización de la producción. Ha trabajado en laregión de las Rocallosas, cuenca de San Juan, Texas yOklahoma. Durante sus 15 años en la industria, haocupado cargos en planificación corporativa; manejode yacimientos; perforación y terminación de pozos;producción; permisos e informes reguladores. Brianes licenciado en ingeniería en petróleo de la Facultadde Marietta en Ohio.

Michael Back es gerente comercial del programaCapital Planning* con el grupo de manejo del valorpara proyectos Merak en Calgary, Alberta, Canadá.Sus principales funciones incluyen liderazgo y manejodel desarrollo de software, planificación de proyectos,capacitación e implementación del software CapitalPlanning con clientes, y trabaja con el grupo de mer-cadotecnia de Merak para definir iniciativas clave demercadotecnia para el programa Capital Planning.Ingresó a Merak en 1998, luego de trabajar durantetres años en Imperial Oil (Exxon). Inicialmente, tra-bajó con el grupo de soporte y consultoría de softwarey trabajó un año en soporte de productos, capacita-ción y asesoría a clientes. Más tarde fue trasladado alequipo de desarrollo del software Value Management,a cargo del control de calidad y trabajó con el equipodel software Capital Planning para garantizar una altacalidad del producto antes de su lanzamiento en juniode 2000. Asumió su actual cargo en octubre de 2000.Michael obtuvo su licenciatura en ingeniería mecá-nica de la Universidad McGill en Montreal, Quebec,Canadá, y una maestría en ingeniería (manejo de tec-nología avanzada) de la Universidad de BritishColumbia en Vancouver, Canadá.

Andrew Carnegie es ingeniero de yacimientos en elCentro de Investigación Conjunto de Oil & NaturalGas Corporation, Ltd. (ONGC) y Schlumberger (JRC,por sus siglas en Inglés) en Nueva Delhi, India. Desdeque ingresó a Schlumberger en 1989, ha trabajadopara Wireline & Testing y GeoQuest, en varias subdis-ciplinas de ingeniería en petróleo y caracterizaciónde yacimientos, con funciones en el Lejano Oriente,Medio Oriente y Australia. Antes de ingresar aSchlumberger, trabajó para Cap Scientific (1982 a1985) como matemático especializado en diseño decascos de buques submarinos y torpedos. Tambiéntrabajó para Intera (1985 a 1989) como ingeniero deyacimientos. Autor prolífico, Andrew obtuvo su licen-ciatura (con mención honorífica) en matemáticasaplicadas, y una licenciatura en física y matemáticas,ambos de la Facultad Queen Mary de la Universidadde Londres, Inglaterra.

R. D. Chourasiya es jefe del departamento de geofí-sica en Oil & Natural Gas Corporation, Ltd. (ONGC) yreside en Mumbai, India. Actualmente trabaja en elcampo de Bombay High y está participando en la pre-paración e implementación del plan de redesarrollode Bombay High Norte. Ingresó a ONGC en 1979 comogeofísico. Ha cumplido funciones en Bombay (1980 a1989) y en Assan (1989 a 1993). Ha trabajado comoanalista de registros en los yacimientos de areniscas ycalizas de la zona marina oeste y de las áreas delnoreste de la India. Obtuvo su maestría en física de laUniversidad de Saugar, Sagar, Madhya Pradesh, India.

Ellen Coopersmith es fundadora y presidenta deDecision Frameworks en Houston, Texas. Trabaja concompañías para crear capacidad de decisión a travésde cursos de capacitación en toma de decisiones.Trabajó en Conoco Inc. durante 16 años, donde ocupódiversos cargos técnicos y de supervisión en el depar-tamento de exploración y producción (E&P, por sussiglas en Inglés) antes de asumir la dirección de aná-lisis de decisión en la compañía. Obtuvo su licencia-tura en ingeniería del petróleo en la Escuela de Minasde Colorado en Golden, y es miembro del Grupo deAfinidad de Análisis de Decisiones y de la SPE.

67

Graham Dean es ingeniero en petróleo y trabaja enadquisiciones de exploración y producción, estrategia yplanificación para Centrica plc, un importante produc-tor y proveedor de gas en Inglaterra. Antes de sus tresaños en Centrica, trabajó para Amerada Hess, Britoil ySchlumberger. Graham recibió un título en ingenieríade la Universidad de Cambridge en Inglaterra. Fuevicepresidente de la Sociedad de Petrofísicos deLondres y patentó un método para medir y usar las olasmarinas y terrestres para monitorear la compactación ysubsidencia de los campos petrolíferos.

Stan Denoo ingresó a Schlumberger en 1971 despuésde graduarse de la Universidad de Wyoming en Lara-mie, EUA, como ingeniero mecánico. Trabajó comoingeniero de campo en el occidente de EUA, comoingeniero sinergético en el centro de computación deLuisiana, Nueva Orleáns, y como ingeniero de ventasen Oklahoma. También fue miembro del personal dedesarrollo de interpretación en Houston, y trabajó conel grupo de desarrollo de productos en Denver, Colora-do. Ahora reside en Englewood, Colorado. Stan actual-mente es líder del departamento de petrofísica de ladivisión de Schlumberger de los Estados Occidentales.

Dhruba Dutta es petrofísico en el Centro de Investi-gación Conjunto de Oil & Natural Gas Corporation,Ltd, (ONGC) y Schlumberger en Nueva Delhi, India.Allí está a cargo del procesamiento, el soporte, lainterpretación y el desarrollo interno de software parauna mejor evaluación de carbonatos y rocas clásticas.Después de obtener su doctorado en 1993, fue investi-gador asociado en el Departamento de Geología yGeofísica del Instituto de Tecnología de la India,Kharagpur, donde participó en la investigación delmodelado e inversión de la resistividad eléctrica decorriente continua bidimensional (3D). Trabaja enSchlumberger desde 1997. Dhruba obtuvo su licencia-tura (con mención honorífica) en geología de la Uni-versidad de Calcuta, India, una maestría en geofísicaaplicada en la Escuela de Minas de la India, enDhanbad, India, y una licenciatura en geofísica depozos en el Instituto de Tecnología de la India enKharagpur.

David Fairhurst es ingeniero de desarrollo de ventasy reside en San Antonio, Texas. Está a cargo de lasventas de los servicios de Schlumberger de evaluaciónde formaciones y de producción, tales como la herra-mienta Combinable de Resonancia Magnética CMR*,en el sur de Texas. Anteriormente estuvo a cargo delas ventas de los servicios de producción deSchlumberger en el sur de Texas. Ingresó a la compa-ñía como ingeniero de campo de los servicios de pro-ducción en Evanston, Wyoming, EUA, después deobtener la licenciatura en ingeniería eléctrica de laUniversidad de Minnesota en Minneapolis-St.Paul,EUA. David obtuvo también la maestría en manejo deempresas.

Roger Heckman es ingeniero de yacimientos de UltraPetroleum, Inc., en Englewood, Colorado. En este car-go, es responsable de las estimaciones de reservas,pronósticos de producción, preparación de presupues-tos, evaluaciones de proyectos, evaluación de forma-ciones, análisis económicos y modeladocomputacional. Comenzó su carrera en 1972 comoingeniero de campo para Schlumberger, después derecibir su licenciatura en ingeniería en petróleo de laUniversidad de Kansas en Lawrence, EUA. Roger tienevasta experiencia técnica, de supervisión y manejo entodos los aspectos de la ingeniería de yacimientos,incluidos informes de reservas para sociedades, con-sultores independientes e instituciones financieras,estudios de desarrollo de campo, operador e inversio-nista especializado en adquisición y ventas, y reacon-dicionamiento de pozos y mejoramiento de laproducción.

Michael Herron es asesor científico que trabaja enaplicaciones de métodos geoquímicos y estadísticospara problemas de interpretación de yacimientos enel Centro de Investigaciones Doll de Schlumberger, enRidgefield (SDR, por sus siglas en Inglés),Connecticut, EUA. Antes de ingresar a Schlumbergeren 1982, estudió la estratigrafía química de losnúcleos de hielo polar como parte de su trabajo dedoctorado de la Universidad de Nueva York, Búfalo,EUA, donde recibió su doctorado en ciencias geológi-cas. Mike tiene también una licenciatura en químicade la Universidad de California, San Diego.

John I. Howell III es el fundador y presidente dePortfolio Decisions, Inc. (PDI), una empresa de aseso-ría destinada a ayudar a las compañías de petróleo ygas a mejorar sus resultados comerciales equilibrandoel riesgo, las ganancias y el crecimiento. PDI trabajacon el personal a cargo de tomar decisiones y el plan-tel técnico, ayudándoles a comprender su papel en elproceso de manejo de carteras. Luego de obtener sulicenciatura y maestría de la Universidad deStandford en California, John desempeñó cargos téc-nicos, de supervisión y gerenciales en exploración yproducción durante sus 21 años con Shell Oil.Desarrolló e implementó técnicas de manejo de carte-ras para empresas de exploración y producción (E&P,por sus siglas en Inglés), y durante los últimos 18años, ha participado principalmente en procesos detoma de decisiones, planificación estratégica ymanejo de cambios. Como miembro activo de las SEGy SPE, ha dictado charlas acerca del manejo de carte-ras como una herramienta estratégica tanto en confe-rencias nacionales como internacionales. También hagerenciado el Consorcio de Manejo de CarterasLamont para Compañías de Energía, un esfuerzo man-comunado entre la Universidad de Columbia y J.I.Howell & Co. que introdujo nuevas tecnologías denegocios para departamentos de planificación y divi-siones de operación de compañías de energía naciona-les e internacionales.

Bruce Kaiser es coordinador de la alianzaSchlumberger-Conoco, Inc. en Houston, Texas.Coordina proyectos PowerSTIM* y proporcionasoporte técnico para equipos de activos que desarro-llan la formación Lobo en el sur de Texas. Brucecomenzó su carrera en Schlumberger en 1979 comoingeniero de campo en Sacramento, California. Desde1981 hasta 1985, trabajó como ingeniero de contrata-ción y luego como gerente del centro de capacitaciónen Denver, Colorado. Desde 1985 hasta 1986, fuegerente de distrito de operaciones a cable enCalifornia. Como especialista en sísmica de pozos,Bruce coordinó el equipo de servicios especiales ope-rados a cable de la división de los EstadosOccidentales desde 1986 hasta 1996. Pasó los siguien-tes seis años coordinando la introducción de la sondaPlatform Express* en Norteamérica, como gerente deservicios de campo en Bakersfield, California. Entre1996 y 1997, trabajó como coordinador de capacita-ción en servicios de evaluación en Austin, Texas.Bruce recibió una licenciatura en ingeniería aeroes-pacial de la Universidad de Tri-State, Angola,Indiana, EUA.

Dale Logan es gerente de servicios de datos y consul-toría para la región central de los Estados Unidos deNorteamérica y actualmente reside en Midland,Texas. Sus principales responsabilidades incluyendirigir a su grupo y crear iniciativas de mercadotecniaen la Cuenca Pérmica y en el sur de Texas. Desde quese integró a la compañía en 1981, ha ocupado muchoscargos en Texas, Nuevo México y Canadá, incluyendoaspectos de ingeniería, análisis de registros, ingenie-ría de ventas y manejo de operaciones. Antes de asu-mir su actual cargo en el año 2000, fue gerente dedesarrollo de interpretación para la división de los

Estados Centrales en Midland, Texas. Ha trabajado enresonancia magnética nuclear (RMN) desde 1986 yescrito varios artículos sobre aplicaciones de la tecno-logía de RMN y evaluación de formaciones. Daleobtuvo su licenciatura en ingeniería eléctrica de laUniversidad McGill en Montreal, Quebec, Canadá.

F. Jerry Lucia es un investigador senior delDepartamento de Geología Económica de laUniversidad de Texas en Austin. Su experiencia téc-nica abarca el origen y la distribución de estratos car-bonatados, petrofísica y geología del petróleo. Antes deingresar al Departamento de Geología Económica en1985, fue ingeniero geológico asesor para Shell OilCompany, asignado a la oficina central. Se retiró en1985 después de 31 años como ingeniero geológico conexperiencia en investigación y operaciones.Actualmente trabaja en nuevas técnicas y métodospara la caracterización de yacimientos carbonatados afines de mejorar la recuperación de los camposmediante la integración de datos geológicos, petrofísi-cos, de ingeniería y de producción. Las áreas de pro-yectos abarcan la Cuenta Pérmica y el Medio Oriente.Jerry es un autor prolífico. Obtuvo su licenciatura eningeniería y una maestría en geología, ambas de laUniversidad de Minnesota en Minneapolis, EUA.

Jeffrey W. Lund es vicepresidente de los servicios denegocios en Kerr-McGee Oil & Gas Co., Houston,Texas. Es responsable de manejar la cartera de acti-vos de la compañía, asesorar en adquisiciones y desa-rrollo de campos del petróleo y gas en todo el mundo,y de manejar las actividades de desarrollo e investiga-ción técnica. Jeffrey comenzó su carrera en 1969 conAmoco y se integró a Clark Oil Producing Co. seis añosmás tarde. Trabajó para Southland Royalty Companycomo geólogo de distrito y como gerente de explora-ción regional desde 1978 hasta 1986, cuandoSouthland fue adquirida por Burlington Resources.Fue gerente de exploración de la región sur paraBurlington hasta 1991. Se integró a AshlandExploration en 1991 ascendiendo a vicepresidente deexploración y operaciones en tierra. Se incorporó aKerr-McGee en 1998 en su cargo actual. Ha recibidomuchos premios de la Sociedad Geológica de Houston,se desempeñó como presidente de dicha sociedadentre 1997 y 1998. Actualmente es presidente de laAsociación de Sociedades Geológicas de la Costa delGolfo, y presidente del directorio de la convención dela Asociación Norteamericana de Geólogos enPetróleo para el año 2002. Obtuvo su licenciatura engeología de la Universidad Case Western Reserve,Cleveland, Ohio; y una maestría en geofísica y unamaestría en administración de empresas de laUniversidad de Houston, Texas.

Sam McClure es ingeniero en petróleo de UltraPetroleum, Inc., en Englewood, Colorado. Antes de in-gresar a Ultra en agosto de 1998, estuvo cuatro mesescomo interno en Dowell Schlumberger. Durante sustres años en el negocio del petróleo y el gas, ha traba-jado en manejo de yacimientos, perforación, termina-ción, producción, y gestión de permisos y generaciónde informes. Sam tiene una licenciatura en ingenieríaen petróleo de la Universidad de Wyoming, Larraine.

Alan C. McNally es gerente de ingeniería de distritode la Cuenca Pérmica para Louis Dreyfus Natural GasInc. y reside en Midland, Texas. Alan gerencia perfo-ración, ingeniería de producción y personal para unade las áreas costeras de mayor actividad enNorteamérica. Actualmente está a cargo de la opera-ción de los tres equipos de perforación norteamerica-nos más activos en base al costo por metro perforadoal año. Antes de ingresar a Louis Dreyfus Natural GasInc. donde lleva ocho años, Alan se desempeñó comogerente de ingeniería técnica para BJ Services, Inc.en la Cuenca Pérmica. Obtuvo una licenciatura eningeniería mecánica en la Universidad Texas Tech enLubbock.

67Primavera de 2001

68 Oilfield Review

Jason McVean es gerente de proyecto de productos deriesgo en Merak, tales como el sistema Decision Tree*,y reside en Calgary, Alberta, Canadá. Se encarga de lacoordinación con el equipo del software CapitalPlanning. Se integró a Merak en 1997. Jason obtuvo sulicenciatura y maestría en astrofísica de la Universidadde Calgary.

Richard Netherwood es geólogo de apoyo de interpre-tación de Schlumberger en Yakarta, Indonesia.Después de recibir su licenciatura (con mención hono-rífica) en geología de la Escuela Real de Minas,Facultad Imperial, Londres, Inglaterra, en 1981,ingresó a BP en Londres como geólogo contratado parael grupo de Exploración del Lejano Oriente. Se retiróen 1982 para asistir a la Universidad de Reading enInglaterra, investigando esquemas de fisuras en elGolfo de Suez y sistemas combinados depositacionalescarbonatados y de rocas clásticas en el Mioceno delGolfo de Suez y el sureste de España. Fue destinado aIndonesia con Gearhart-GeoConsultants en 1986. Allícompletó una amplia gama de estudios regionales ensedimentología y yacimientos estratigráficos, princi-palmente en Indonesia, pero también en el ReinoUnido, Marruecos, Egipto, Malasia, China, Japón, LasFilipinas y Australia, con Gearhart, Core LaboratoriesInc. y su propio grupo consultor – P.T. RocktechSejahtera. En 1996, se incorporó a SchlumbergerWireline & Testing en Yakarta como geólogo del áreade Indonesia, a cargo de la educación del cliente enherramientas de medición de echados y generación deimágenes, interpretación de imágenes y capacitaciónde geólogos nacionales de Indonesia en sedimentolo-gía y estratigrafía de secuencias utilizando núcleos y eimágenes de pared de pozo. Es autor de muchos artícu-los y participante activo de la comunidad geológica deIndonesia, y es miembro del Comité Anual deConvenciones de la Asociación Petrolera de Indonesiapara los años 1999, 2000 y 2001.

Mark A. Norville es el vicepresidente de exploración ydesarrollo de Kerns Oil & Gas, Inc. Ha estado condicha empresa en San Antonio, Texas, desde 1998.Actualmente trabaja en el desarrollo y la exploraciónde más de 20,000 acres en el sur y oeste de Texas, ysupervisa y evalúa los proyectos para la participaciónde Kerns. En sus inicios, se desempeñó como geólogode distrito para la empresa Clayton Williams Energy enSan Antonio (1980-1985), y se desempeñó los siguien-tes 12 años como gerente de exploración para laempresa Stallion Oil Company, también en SanAntonio. Actualmente es presidente de la SociedadGeológica del Sur de Texas. Mark obtuvo su licencia-tura en geología de la Universidad de Texas A&M enCollege Station.

Jean-Rémy Olesen ha sido director del Centro deInvestigación Conjunto de Oil & Natural GasCorporation, Ltd. (ONGC) y Schlumberger (JRC) enNueva Delhi, India, desde 1998. Dirige actividades delcentro y participa allí en todos los aspectos de la inves-tigación aplicada. Sus actuales áreas de interés son laevaluación de carbonatos y el desarrollo de nuevosmétodos de interpretación y confección de prototiposde software. Anteriormente, fue gerente de desarrollode interpretación en Schlumberger China S.A., consede en Beijing, República Popular de China (1995 a1998). Jean-Rémy se graduó del Instituto Federal deTecnología, Lausanne, Suiza, con una maestría eningeniería eléctrica. Ingresó a Schlumberger en 1974como ingeniero de campo. Después de cumplir nume-rosas misiones internacionales en el campo y la ofi-cina, se especializó en petrofísica y pasó parte de sucarrera en el Centro de Ingeniería de Houston deSchlumberger, participando en el desarrollo de herra-mientas nucleares de registros. Ha patentado variostrabajos en el área de registros nucleares.

Lee Ramsey trabaja para Schlumberger en el MedioOriente, en Al Khobar, Arabia Saudita. Como coordina-dor de proyectos PowerSTIM, dirige los equipos técni-cos y de operaciones que están desarrollandosoluciones para estimular y controlar la producción dearena en el proyecto Jauf. Comenzó su carrera enDowell como ingeniero de campo en 1974 en Williston,Dakota del Norte, EUA y ha ocupado diversos cargosen operaciones, ingeniería y mercadeo en los EstadosUnidos y Canadá. Dirigió recientemente la iniciativaPowerSTIM en Norteamérica como líder de productosy fue nominado para el premio "Performed bySchlumberger." Lee asistió a la Universidad del Estadode Kansas en Manhattan, donde obtuvo su licenciaturaen geología.

Wayne Rowe es gerente de mejoramiento de la pro-ducción para el GeoMarket de América del Norte y elSur de Schlumberger US Land-Western. Actualmentereside en Englewood, Colorado. Comenzó su carreraen Schlumberger en 1981 como ingeniero de campoen Duncan, Oklahoma, y Fort Morgan, Colorado (1981a 1985). Desde 1985 hasta 1993, fue ingeniero de ven-tas. Trabajó como gerente de alianza desde 1993hasta 1998. Wayne tiene una licenciatura en ingenie-ría civil de la Universidad de Colorado en Boulder.

S. Duffy Russell es geólogo de producción senior deExxonMobil Production Company en Houston, dondetrabaja en el desarrollo de yacimientos carbonatadosen el oeste de Texas. Comenzó su carrera en 1979como geofísico con Amoco Production Company enNueva Orleáns, Luisiana. Allí estuvo a cargo de la iden-tificación de prospectos de exploración en el Golfo deMéxico. En 1981, ingresó a Mobil Oil Corporation comogeólogo de producción a cargo del desarrollo de cam-pos marinos. Ocupó varios cargos técnicos y de super-visión en exploración y operaciones de pozos, y en1989 comenzó a trabajar en nuevos estudios de inicia-tivas internacionales del Medio Oriente, Rusia, yNorthwest Shelf of Australia. Desde 1992 hasta el 2000,trabajó como geólogo de yacimientos senior con AbuDhabi Company for Onshore Operations (ADCO) enAbu Dhabi, EAU. Su reciente trabajo se ha centrado enestudios de heterogeneidad y caracterización de yaci-mientos basados en registros, núcleos y afloramientosaplicados al modelado tridimensional de yacimientoscarbonatados. Duffy obtuvo su licenciatura en geologíade la Universidad del Estado de Carolina del Norte enRaleigh, y una maestría en geología de la UniversidadDuke en Durham, Carolina del Norte, EUA.Recientemente terminó el trabajo de investigaciónpara su doctorado en sedimentología de carbonatos enla Universidad de Aberdeen, Escocia. Recibió el reco-nocimiento de la Fundación Nacional de Ciencias en1970 y es miembro de la Sociedad de InvestigaciónCientífica Sigma Xi.

Kamlesh Saxena es geólogo de desarrollo de interpre-tación para Schlumberger en Mumbai, India. Está acargo de la planificación del trabajo, el control de cali-dad de los registros, y el desarrollo de la interpreta-ción y el mercadeo del Microbarredor deFormaciones* y de la herramienta de Espectrometríade Captura Elemental ECS*. También participó en laplanificación y ejecución de estudios de uno y variospozos y está coordinando el estudio petrofísico de car-bonatos del Centro de Investigación Conjunto de Oil &Gas Corporation (ONGC) y Schlumberger. Ingresó aSchlumberger en 1983 como geólogo del Centro deInterpretación de Registros de Kuala Lumpur, Malasia.Al año siguiente, asumió como geólogo senior en elCentro de Interpretación de Registros de la India, en

Nueva Delhi. Desde 1992 hasta 1994, fue gerente depaís para GeoQuest Data Services en Ankara, Turquía.Antes de asumir su actual cargo, fue geólogo de divi-sión para GeoQuest en Abu Dhabi, EAU (1994 a 1999).Kamlesh obtuvo una licenciatura en geología, geogra-fía y química de la Universidad de Osmania,Hyderabad, Andhra Pradesh, India, y una maestría entecnología en geología aplicada de la Universidad deSaugar, Sagar, Madhya Pradesh, India. Entre sus logrosestá la creación de los centros de servicios de datos enNueva Delhi y Ankara.

Milton R. Seim es vicepresidente de operaciones deKerns Oil & Gas, Inc. Está a cargo de todas las opera-ciones y el personal de ingeniería de la compañía.También es vicepresidente de Diamonddback Drilling,Mesquite Well Service y Kerns Development Company.Comenzó su carrera en la empresa Mobil Oil Corp. en1970, trabajando en perforación e ingeniería de produc-ción. Desde 1979 hasta 1993, fue gerente de producciónde división para la empresa Forest Oil Corp. en Denver,Colorado, y en Corpus Christi y Midland, Texas. Ingresóa Kerns en 1995. Milton obtuvo su licenciatura en inge-niería de gas natural de la Universidad de Texas A&I,en Kingsville.

David Stief, es gerente de soluciones paraSchlumberger US Land-Central, con sede en Midland,Texas. Ingresó a la compañía en 1979 como ingenierode campo de herramientas operadas a cable. Desdeentonces, ha trabajado en ventas, desarrollo de inter-pretación y servicios de datos, y consultoría en diver-sos lugares del norte y oeste de Texas. Dave recibióuna licenciatura en ingeniería mecánica de laUniversidad de Missouri, en Rolla, EUA.

Erling Storaune es director de mercadotecnia en solu-ciones de aguas profundas para Aker Maritime, Inc.,en Houston, Texas. Ingresó a Aker en 1980 y ha traba-jado principalmente en ingeniería y construcción deproyectos. Fue gerente del departamento de ingenieríay proyectos para proyectos terrestres en Noruega.También sirvió como gerente de proyectos en AkerGulf Marine en Corpus Christi, Texas, desde 1991 hasta1995. Antes de asumir su actual cargo, fue vicepresi-dente ejecutivo en Spars International en Houston(1995 al 2000). Erling obtuvo una maestría en ingenie-ría mecánica del Instituto Noruego de Tecnología, enTrondheim.

Badarinadh Vissapragada es petrofísico senior enSchlumberger Data & Consulting Services para elGeoMarket del Golfo Pérsico, con sede en Abu Dhabi,EAU. Participó en un estudio petrofísico de la forma-ción Shuaiba de Abu Dhabi Company for OnshoreOperations (ADCO). Después de terminar su estudiode posgrado en geofísica, comenzó su carrera en 1992en la empresa Oil & Natural Gas Corporation (ONGC).Trabajó durante trece años para ONGC en el áreamarina Mumbai, Assam (Nazira) y en la región occi-dental (Baroda). En 1995, ingresó a la División dePetróleo y Gas en Reliances Industries de India enMumbai y trabajó durante dos años en el proyecto con-junto Reliance-Enron, en los campos petrolíferosPanna-Mukta y Tapti. Desde que ingresó aSchlumberger en 1997, ha realizado muchos estudiospetrofísicos en campos para ADCO. Badarinadh obtuvosu maestría en geofísica y una maestría en tecnologíade la Universidad de Andhra, Waltair, Andhra Pradesh,India.


Handbook of Petrochemicals and Processes, 2nd Ed.G. Margaret WellsAshgate Publishing CompanyOld Post RoadBrookfield, Vermont 05036 EUA 1999.494 páginas. $160.00 ISBN 0-566-08046-X

El libro proporciona breves descripcio-nes de los procesos utilizados parafabricar 76 productos petroquímicos, suspropiedades, las calidades disponibles ysus aplicaciones. También se incluyeinformación acerca de cuidados dehigiene y manipulación, y los principalesfabricantes.

Contenido:

• Acetaldehyde; Acetic Acid; AceticAnhydride; Acetone; Acetylene; Acro-lein; Acrylic Acid; Acrylonitrile; Acry-lonitrile-butadiene-styrene (ABS)Resins; Adipic Acid; Ammonia; Ani-line; Benzene; Benzoic Acid; BenzylChloride; Bisphenol A; Butadiene;Butyl Acetate; Butyl Alcohol; Capro-lactam; Carbon Tectrachloride; Chlo-robenzene; Chloroform; Cumene;Cyclohexane; Cyclohexanol & Cyclohexanone; Epichlorohydrin;Ethanolamines; Ethyl Acetate; EthylAlcohol; Ethylbenzene; Ethyl Chloride;Ethylene; Ethylene Dichloride (EDC);Ethylene Glycol; Ethylene Oxide;Ethyl Ether; 2-Ethyl Hexyl Alcohol;Formaldehyde; Formic Acid; Glycerol;Hexamethylenediamine (HMDA); Iso-propyl Alcohol (IPA); Maleic Anhy-dride; Methy Alcohol; Methylamines;Methyl Chloride; Methylene Dichlo-ride; Methyl Ethyl Ketone (MEK);Methyl Isobutyl Ketone (MIBK);Methyl Methacrylate (MMA); MethylTert-Butyl Ether (MTBE); Nitroben-zene; Perchloroethylene; Phenol; Pht-halic Anhydride; Polyethylene HighDensity (HDPE) & PolyethyleneLinear Low Density (LLDPE); Pol-yethylene Low Density (LDPE); Poly-propylene (PP); Polystyrene &Expanded Polystyrene; PolyvinylChloride (PVC); Propylene; Propylene

Glycol; Propylene Oxide; Styrene;Terephthalic Acid (TPA) & DimethylTerephthalate (DMT); Toluene; 2,4-Tolylene Diisocyanate (TDI) &Diphenylmethane Diisocyanate(MDI); Trichloroethylene (TCE); Urea;Vinyl Acetate; Vinyl Chloride (VCM);Xylene

• Transportation of Dangerous Goods

• Transportation

• Health and Safety

• Other Organizations

• Indexes

El libro está bien escrito.

Es una guía bien organizada y fácilde usar y se recomienda para todo aquélque necesite un rápido acceso a infor-mación acerca de los procesos petroquí-micos.

Larsen JW: Energy & Fuels 14, no.2 (Marzo/Abril de

2000): 517

Groundwater in Geologic ProcessesSteven E. Ingebritsen y Ward E. SanfordCambridge University Press40 West 20th Street Nueva York, Nueva York 10011 EUA 1999.341 páginas. $32.95ISBN 0-521-66400-4

Este libro describe la importancia delagua subterránea y otros fluidos enmuchos procesos geológicos, tales comola formación de yacimientos de hidrocar-buros y depósitos de minerales. Suobjetivo es combinar la teoría física ymatemática con ejemplos prácticos ydatos reales.

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 autores...han hecho un excelentetrabajo de descripción de los aspectosbásicos de la física de fluidos en la Tie-rra y cómo aplicar estos conocimientospara comprender mejor los fenómenosgeológicos. Al hacerlo, han producidoun libro que debe ser una prioridad enla biblioteca de cualquier geocientífico.

...es un placer leer un texto de altonivel que no escatima detalles comple-jos y, aún así, es descriptivo, intere-sante y fácil de seguir.

Green WR: The Leading Edge 19, no.8 (Abril de 2000):

912-913

Unsteady-State Fluid FlowE.J. HoffmanElsevier Science B.V.Sara Burgerhartstraat 25 P.O. Box 211 100 AE Amsterdam, Holanda 1999.473 páginas. $266.50ISBN 0-444-50184-3

Además de incluir material de introduc-ción a los yacimientos y formaciones quecontienen petróleo, el libro describemétodos empíricos para correlacionar ypredecir el comportamiento de fluidosen estado no estacionario. También seincluye una presentación más teóricabasada en ecuaciones diferenciales par-ciales, clásicas para el flujo en mediosporosos.

Próximamente en Oilfield Review

Mejoramiento de yacimientos virtuales.La tecnología de simulación de yaci-mientos está siguiendo el paso de lasmejoras en la capacidades de perforacióny producción, al tiempo que la interfaz conel usuario se ha hecho más sencilla. Losestudios de casos ilustran la manera enque los simuladores modernos estánmanejando pozos realistas y complejascomposiciones de hidrocarburos. Unrápido simulador de corriente de flujohace un seguimiento de los trayectos delflujo en el yacimiento.

Creación de una cultura de intercam-bio de conocimientos.Hoy en día, las compañías de E&P estánclasificando las mejores prácticas y leccio-nes aprendidas en repositorios de conoci-mientos para que los técnicos puedanacceder a ellas. Estas iniciativas estándestinadas a extraer el mayor valor agre-gado de los grandes volúmenes de datos e información disponibles. Este artículoanaliza los pasos necesarios para crear ymantener una cultura de intercambio deconocimientos en el ámbito petrolero queaumente la eficiencia y productividad de laorganización.

Mesa redonda acerca del manejo delconocimiento.Las compañías de petróleo y gas tienenenfoques diversos frente a la creación deinfraestructuras y culturas que permitan elintercambio de conocimientos. Para esteartículo, reunimos a expertos de seis com-pañías de E&P, quienes analizan sus expe-riencias en la creación de programas demanejo del conocimiento, lo que se haaprendido hasta la fecha y lo que nosdepara el futuro.

Medida de resistividad detrás del revestidor. Seis décadas después de su primera des-cripción, esta medición, largamente bus-cada, es ahora una realidad. Este artículoanaliza la historia y el desarrollo del dis-positivo de última generación para latoma de registros operados a cable quecompleta el conjunto de mediciones deevaluación de formaciones en pozos entu-bados. Los ejemplos ilustran el valor de laresistividad de los pozos entubados paraidentificar las posibilidades de producciónque se han pasado por alto y el monitoreode los yacimientos y la producción.

(continúa en la próxima página)

NUEVAS PUBLICACIONES

70 Oilfield Review

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 Unste-ady-State Flow

• Two-Phase and Multiphase Flow:Gas, Oil, and Water

• Steady-State: Productivity Tests

• An Evaluation of Unsteady-State Solutions for Drawdown and Transition

• Gaseous Unsteady-State Radial FlowBehavior from the Calculated Resultsof Bruce et Al.

• A Critique of Boundary Conditions,Degrees of Freedom and Darcy’s Law

• The Results of Bruce et Al in Terms ofIntegral Forms

• The Computation of Reserves and Permeability from Stabilized Flow-Test Information

• Approximate Solutions During Drawdown and Long-Term Depletion

• Representation of Water Drives

• Production-Decline Behavior

• Afterword

• Glossary, Symbols, Index

[El libro] proporciona métodos em-píricos y clásicos para correlacionar ypredecir el comportamiento de yaci-mientos de petróleo en estado no esta-cionario... y el análisis del comporta-miento en estados no estacionarios...

...[el libro] proporciona una simpli-ficación basada en perfiles sucesivos deestados estacionarios que permite laaplicación al decaimiento de yacimien-tos tanto cerrados... como abiertos, yayuda a distinguir entre decaimientopor flujo, de transición y de largo plazo.

Barfoot L: Journal of Canadian Petroleum Techno-

logy 39, no. 4 (Abril de 2000):22-23

Introduction to SeismologyPeter M. ShearerCambridge University Press40 West 20th Street Nueva York, Nueva York 10011 EUA 1999.260 páginas. $74.95ISBN 0-521-66023-8

En esta concisa introducción a la teoríade la sismología, cada capítulo del librodescribe los conceptos básicos, comple-mentados con ejercicios y problemaspara el estudiante.

Contenido:

• Introduction

• Stress and Strain

• The Seismic Wave Equation

• 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 ilustraciones son particular-mente claras y bien diseñadas.

...logra con éxito el objetivo delautor de crear un libro diseñado especí-ficamente para estudiantes del ciclosuperior de la licenciatura y para estu-diantes graduados de primer año.

Pollack HN: Choice 37, no. 8 (Abril de 2000): 1500

Applied Geothermics for Petroleum EngineersI. M. KutasovElsevier Science B.V.Sara Burgerhartstraat 25P.O. Box 211100 AE Amsterdam, Holanda 1999.347 páginas. $142.00ISBN 0-444-82887-7

Este texto presenta formas de utilizar losdatos de registros de temperatura enpozos profundos así como los resultadosde investigaciones analíticas, de labora-torio y de campo para ser utilizados poringenieros de yacimientos, ingenieros deperforación y producción, geólogos y geo-físicos.

Contenido:

• Introduction

• Temperature Field of Reservoirs

• Wellbore and Formations TemperatureDuring Drilling

• Wellbore and Formations TemperatureDuring Shut-In

• Cementing of Casing

• Production and Injection Wells

• Interpretation and Utilization of Tem-perature Data

• Appendices, References, Index

...Una excelente compilación de losdistintos usos de la temperatura en eldiseño de proyectos de ingeniería delpetróleo y geología. Además, este libro esuna buena fuente de datos acerca de lascaracterísticas térmicas de las rocas y eldiseño de operaciones de perforación yterminación.

Robertson JO Jr y Chilingar GV: Journal of Petroleum

Science & Engineering 28, nos. 1-2

(Octubre de 2000): 83-84

Advanced Process Control andInformation Systems for the Process IndustriesLes A. Kane (ed)Gulf Publishing CompanyP.O. Box 2608Houston, Texas 77252 EUA 1999.336 páginas. $75.00ISBN 0-88415-239-1

Diseñado como una guía práctica paramejorar el control de los procesos y lossistemas de información en las indus-trias de procesamiento, este libro ofreceuna recopilación de historias de casos,técnicas y pautas que han sido probadasen instalaciones industriales.

Contenido:

• Project Justification and Implementation

• Model-Based Control and Optimization

• Information Systems

• Frontline Control

• Index

Una comprensión detallada del pro-ceso resulta esencial para maximizarlos beneficios de los modernos sistemasde control e información y [el libro]presenta considerable informaciónsobre la aplicación de estas tecnologíasen procesos específicos.

Los capítulos...siguen el criterio depublicar sólo artículos prácticos, nocomerciales, y que solucionen proble-mas para los usuarios de tecnologías.Los autores son, por lo general, autori-dades bien conocidas en sus áreas res-pectivas.

Barfoot L: Journal of Canadian Petroleum

Technology 39, no. 4 (Abril de 2000):22..

NUEVAS PUBLICACIONES (continuación de la página anterior)


ARTÍCULOS

De las propiedades de los yacimientos a las soluciones de estimulaciónAl-Qarni AG, Ault B, Denoo S, Fairhurst D, Heckman R, Kaiser B, LoganD, McClure S, McNally AC, Norville MA,Ramsey L, Rowe W y Seim MR.Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 44-65.

El creciente interés en loshidratos de gasCollett TS, Lewis R y Uchida T.Vol. 12, no. 2 (Otoño de 2000): 46-58.

Un equipo bombeadorliviano y poderosoBraun B, Foda S, Kohli H, Landon I, Mar-tin J y Waddell D.Vol. 12, no. 2 (Otoño de 2000): 18-31.

La toma de decisiones en laindustria del petróleo y el gasCoopersmith E, Dean G, McVean J y Storaune E.Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 2-9.

Nuevos rumbos en la perforación rotativa direccionalDownton G, Hendricks A, Klausen TS yPafitis D.Vol. 12, no. 1 (Verano de 2000): 20-31.

El próximo paso en losprogramas de capacitaciónBowman C, Cotten WB, Gunter G, John-son JD, Millheim K, North B, Smart B yTuedor F.Vol. 12, no. 2 (Otoño de 2000): 32-45.

Bordes cortantesBesson A, Burr B, Dillard S, Drake E, IvieB, Ivie C, Smith R y Watson G.Vol. 12, no. 3 (Invierno de 2001): 38-63.

Técnicas de diseño de losdisparos para optimizar laproductividadBehrmann L, Brooks JE, Brown A, Farrant S, Fayard A, Michel C, Noordermeer A, Smith P, Underdown D y Venkitaraman A.Vol. 12, no. 1 (Verano de 2000): 54-79.

Manejo de la cartera de activospara el crecimiento estratégicoAdams T, Albers JA, Back M, Howell JI, Lund J y McVean J.Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 10-19.

LWD en tiempo real:Registros para la perforaciónBargach S, Bornemann T, Codazzi D, Fal-coner I, Ford G, Grether B, Hartner J, Hodenfield K, Maeso C, PlumbR, Rasmus J y Rohler H.Vol. 12, no. 3 (Invierno de 2001): 64-84.

Sismicidad en el campo petroleroAdushkin VV, Rodionov VN, Turuntaev S y Yudin AE.Vol. 12, no. 2 (Otoño de 2000): 2-17.

Evaluación de yacimientoscarbonatadosAkbar M, Alghamdi AH, Allen D, Carne-gie A, Chourasiya RD, Dutta D, HerronM, Logan D, Netherwood R, Olesen J-R,Russell SD, Saxena K, Stief D y Vissa-pragada B. Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 20-43.

Soluciones para los problemasde la construcción de pozosen aguas profundasCuvillier G, Denyer G, Edwards S, John-son G, Plumb D, Mendonça JE, Sayers C,Theuveny B y Vise C.Vol. 12, no. 1 (Verano de 2000): 2-19.

Riesgos medidosBailey W, Couët B, Lamb F, Rose P y Simpson G.Vol. 12, no. 3 (Invierno de 2001): 22-37.

Tendencias en registrosde RMNAllen D, Bedford J, Castelijns K, Fair-hurst D, Flaum C, Gubelin G, Heaton N,Minh CC, Norville MA, Pritchard T,Ramakrishnan TS, Ramamoorthy R ySeim MR.Vol. 12, no. 3 (Invierno de 2001): 2-21.

Control del aguaBailey B, Crabtree M, Elphick J, KuchukF, Romano C, Roodhardt L y Tyrie J.Vol. 12, no. 1 (Verano de 2000): 32-53.

NUEVAS PUBLICACIONES

Advanced Process Control andInformation Systems for theProcess IndustriesKane LA (ed).Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 70.

Applied Geothermics for Petro-leum EngineersKutasov IM.Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 70.

Biostratigraphy in Productionand Development Geology, Geo-logical Society Special Publica-tion No. 152Jones RW y Simmons MD (eds).Vol. 12, no. 3 (Invierno de 2001): 89.

Cenozoic Foreland Basins ofWestern Europe, GeologicalSociety Special Publication No. 134 Mascle A, Puigdefàbregas C, Luterbacher HP y Fernàndez M (eds).Vol. 12, no. 1 (Verano de 2000): 83.

The Deep Hot Biosphere Gold T.Vol. 12, no. 2 (Otoño de 2000): 64.

Dynamics and Methods of Studyof Sedimentary Basins Majithia M (ed).Vol. 12, no. 2 (Otoño de 2000): 64.

Elastic Waves in RandomMedia: Fundamentals of Seismic Stratigraphic FilteringShapiro SA y Hubral P. Vol. 12, no. 2 (Otoño de 2000): 64.

Groundwater in Geologic ProcessesIngebritsen SE y Sanford WE.Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 69.

Handbook of Petrochemicalsand Processes, 2nd ed.Wells, GM.Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 70.

Introduction to SeismologyShearer PM.Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 70.

Strategies for Optimizing Petro-leum ExplorationKnoring LD, Chilingar GV yGorfunkel MV.Vol. 12, no. 3 (Invierno de 2001): 89.

Time Machines: ScientificExplorations in Deep Time Ward PD.Vol. 12, no. 1 (Verano de 2000): 83.

Unsteady-State Fluid FlowHoffman EJ.Vol. 12, no. 4 (Primavera de 2001): 69.

Índice Anual de Oilfield Review —Volumen 12

Documents

Evaluación de yacimientos carbonatados