Metodología para caracterizar un sistema de fracturas, utilizando inversión de datos de ondas p y s

Abstract

Uno de los retos de la industria de los hidrocarburos ha sido la caracterización y el entendimiento de los Yacimientos Naturalmente Fracturados. Muchas veces los parámetros que caracterizan este tipo de yacimientos, tales como: densidad de fracturas, relación de aspecto, y las velocidades del medio (ondas P y S) no pueden ser medidos directamente de los datos sísmicos, por lo que se deben inferir a partir de relaciones teóricas propuestas por diferentes autores. En la presente investigación, se desarrolló una metodología para determinar las propiedades de fractura a partir de los datos de ondas P y S obtenidos en laboratorio (parámetros de Thomsen: e, d, g). De acuerdo a las ecuaciones planteadas para relacionar estos parámetros con las propiedades físicas de las fracturas, se construyó un conjunto de datos para entrenar una red neuronal artificial, teniendo en cuenta que son herramientas útiles en la solución de problemas inversos. Inicialmente, se revisaron los conceptos de anisotropía y medio efectivo, temas fundamentales para entender la detección de fracturas con sísmica; seguidamente se analizaron las estructuras de las redes neuronales artificiales, específicamente las redes de alimentación hacia delante y propagación del error hacia atrás, dada la característica no lineal del problema planteado. Posteriormente, se establecieron las relaciones de causalidad para los modelos a escala y los datos obtenidos en laboratorio; además se realizó un estudio comparativo de los modelos del medio efectivo, debido a que en la literatura no existía. Adicionalmente, se presentó el diseño experimental tenido en cuenta para la planeación y adquisición de datos; así como el procedimiento para obtener las medidas acústicas en el laboratorio. Finalmente, se evaluó la metodología utilizando datos de la literatura, así como, con datos reales obtenidos en las recientes investigaciones desarrolladas por la Universidad Industrial de Santander y el Instituto Colombiano del Petróleo.