Diseño del registro sónico sintético (rss) mediante el uso de redes neuronales aplicación campo colorado

Abstract

Los perfiles eléctricos son herramientas muy importantes en la industria del petróleo, ya que permiten identificar los tipos de fluidos del yacimiento y dan un estimativo de propiedades tales como la porosidad, saturación de agua, permeabilidad y otras propiedades petrofísicas importantes para medir reservas. El diseño sintético de un perfil eléctrico utilizando Redes Neuronales Artificiales, en este caso el perfil Sónico, contribuye de manera directa a la caracterización del yacimiento. Así, a un mejor desarrollo del registro sónico, le corresponde un buen desarrollo de los registros Resistividad y Potencial Espontáneo, dando como resultado la identificación de zonas de alta calidad del yacimiento, es decir zonas en las cuales se tendrán valores óptimos de porosidad (), permeabilidad (k) y valores bajos de saturación de agua. El registro Sónico, junto con otros perfiles de porosidad puede ser utilizado en la evaluación de arenas arcillosas, identificación de la litología de la formación y determinación de la porosidad secundaria. Este registro comúnmente se corre con una herramienta formada por un transmisor y un receptor. El propósito es medir el tiempo de propagación de la onda de sonido, a través de la formación sobre una distancia fija. Este proyecto describe la metodología desarrollada para generar el Registro Sónico Sintético (RSS) usando el registro de Potencial Espontáneo (SP) y dos registros de resistividad. Esta metodología usa las Redes Neuronales Artificiales como herramienta principal. El RSS fue generado para un pozo del Campo Escuela Colorado. Esta metodología no reemplaza la necesidad de correr el Registro Sónico para los pozos del campo. Esta está diseñada para evitar correr el Registro Sónico en todos los pozos del campo, por tanto se reducen los costos ----------------------