Caracterización del reservorio Pariñas en el bloque Yapato-Capullana, campo Lobitos, lote Z-2B - Garay Montes, Edder Aldhair (2023)
La presente tesis tiene como objetivo caracterizar la Formación Pariñas en unidades de flujo y construir un geomodelo 3D que sea apto para proyectos de simulación de recuperación secundaria. El área de trabajo corresponde al bloque Yapato-Capullana, perteneciente al campo Lobitos en la cuenca Talara. Ubicado frente a la costa del distrito de La Brea, provincia de Talara, región Piura. El bloque fue perforado por primera vez en el año 1976 por los pozos Yapato-107 y Capullana-140. Hasta la fecha se perforaron un total de 12 pozos. El contexto geológico pertenece a la cuenca Talara, la cual es una cuenca tipo fore-arc. Su desarrollo se inició desde el Paleógeno paralelo a la cordillera de los Andes. Presenta un estilo estructural de fallamiento lústrico normal y normales antitéticas. Un modelo geocelular describe aspectos físicos del reservorio por medio de un arreglo de celdas discretas y para su generación se requiere la definición de un modelo sedimentario, estructural y petrofísico. La caracterización en unidades de flujo es la subdivisión del reservorio en bases a características petrofísicas similares como la relación porosidad-permeabilidad y saturación de agua, las cuales se mantienen en un mismo marco geológico. El modelo sedimentario del Pariñas es definido como un ambiente fluvio- deltaico de dirección E-O y fue validado por la corona del pozo 12623-Bronco. La descripción litológica de la corona definió 6 facies principales los cuales corresponden a subambientes de llanura deltaica, frente deltaico y prodelta. Del modelo petrofísico se obtuvieron las curvas de volumen de arcillosidad (Vsh), porosidad efectiva (Phie) y saturación de agua (Sw). Donde el subambiente de llanura deltaica tiene una porosidad de entre 10 a 16%, el frente deltaico entre 5 a 10% y el prodelta de 5% a menos. Los modelos petrofísicos y sedimentario fueron tratados conjuntamente a través de redes neuronales para obtener los perfiles de electrofacies. Se definieron los límites de secuencia y se generaron los mapas de tendencias, los cuales fueron de input para la propagación de las variables discretas y continuas dentro del modelo 3D. Se hizo la caracterización de unidades de flujo por el método FZI, la gráfica del método estadístico Elbow nos indicó que a partir de cuatro grupos se tiene una disminución del error. Se estimaron las leyes k/phie para cuatro, cinco y seis grupos, para ver cuál de ellos alcanza una buena correlación. Siendo el grupo de cinco el más óptimo. Tras elegir el número de clusters, se prosiguió a agrupar usando el método k- means por medio del lenguaje de programación PYTHON y se propagaron a pozos sin corona usando redes neuronales. Finalmente, se adicionó la roca no reservorio usando los cortes petrofísicos, dando un total de seis tipos de rocas. Para el modelo estructural se importaron los mapas estructurales del tope y la base de la formación Pariñas, se generaron las superficies de los cortejos sedimentarios definidos en el modelo sedimentario y se construyó la caja 3D por medio del módulo Structural Framework del software Petrel. Para el modelo geoestadístico, los mapas de tendencia definidos en el modelo sedimentario se usaron como tendencia para la propagación de facies y unidades de flujo. Las variables continuas como porosidad y saturación de agua fueron propagados en tendencia a las facies; y la permeabilidad fue propagada usando las leyes k/phie obtenidas en la caracterización. Al final se realizó la estimación de petróleo original in-situ y se escogieron 2 posibles locaciones en base al mapa HPhieSo proveniente de la grilla HCPV 3D.