Yacimiento naturalmente fracturado

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Clasificación de las fracturas
A la hora de desarrollar y modelar los yacimientos fracturados, la capacidad de comprender y predecir las características de los sistemas de fracturas y fallas es esencial. La complejidad de los sistemas de fracturas naturales se capta en los métodos descriptivos, genéticos y geométricos que los geocientíficos emplean para clasificar las fracturas naturales. El conocimiento de los tipos de fracturas mejora la simulación del flujo de fluidos a través de las fracturas, porque los diversos tipos de fracturas conducen el fluido en forma diferente.

Para apreciar los esquemas de clasificación comunes, se necesita un conocimiento básico de cómo se desarrollan las fracturas naturales. No obstante, para adquirir ese conocimiento se requiere algo más que la amplia observación de las fracturas naturales; es necesario vincular esas observaciones con datos de experimentos de laboratorio controlados. En el laboratorio, los tipos de fracturas se dividen en dos grupos relacionados con su modo de formación: las fracturas por esfuerzo de corte (cizalladura) que se forman con la cizalladura paralela a la fractura creada y las fracturas por esfuerzos de tracción que se forman con una tracción perpendicular a la fractura creada.

Modelado de los efectos de las fracturas
Es probable que no existan otras tareas de simulación tan desafiantes, en los campos de petróleo y gas actuales, como la construcción de modelos NFR válidos para simular el flujo de fluidos de yacimiento con un grado de certeza razonable. Los desafíos cubren disciplinas y escalas múltiples y siempre deben ser encarados con información limitada. El objetivo fundamental de la simulación de yacimientos es estimar y pronosticar la distribución y el flujo de fluidos en el yacimiento, en respuesta a los procesos de producción o inyección. Las fracturas naturales dificultan considerablemente la consecución de este objetivo.

Algunos especialistas simplifican los desafíos que plantea la simulación del flujo de fluidos de los yacimientos NFR, mediante una división en tres categorías. Primero, un modelo debe resolver las trayectorias de los fluidos mediante la determinación de la conectividad de las fracturas.

La conectividad depende de la longitud, orientación e intensidad de las fracturas, que se obtienen de los datos del subsuelo y de afloramientos análogos. En segundo lugar, es esencial el conocimiento de las permeabilidades de los sistemas de fracturas, la variación de la permeabilidad a través del campo, y la interacción entre las fracturas y la matriz. En tercer lugar, se deben captar la presión del fluido, o presión capilar, y las permeabilidades relativas presentes en el yacimiento. Además, es necesaria una buena comprensión del régimen de esfuerzos locales para lograr una simulación NFR creíble.

Esta información proviene de una diversidad de fuentes—incluyendo las mediciones obtenidas de los registros, el análisis de ovalización por ruptura de la pared del pozo y las pruebas de pérdida de fluido—y se utiliza en los modelos mecánicos del subsuelo. La complejidad de los yacimientos NFR representa un desafío real en las operaciones de simulación de yacimientos. Los modelos geológicamente más realistas son modelos de redes de fracturas discretas (DFN). En estos modelos, cada fractura es representada como un plano en el yacimiento, con propiedades conexas, tales como apertura y permeabilidad. Los modelos DFN representan la complejidad geométrica de los yacimientos fracturados con un alto grado de detalle. El flujo de fluidos puede ser simulado a través de los modelos DFN, utilizando métodos de elementos finitos, y los efectos del flujo matricial también pueden ser incorporados.

La creación de un modelo verosímil, sin embargo, impone grandes exigencias sobre los geocientíficos y el sistema de fracturas debe ser parametrizado en todo su detalle. Este modelo se construye habitualmente a partir de pozos cercanos con datos de alta calidad; por ejemplo, datos de imágenes de la pared del pozo, análisis de núcleos y datos de presiones transitorias, y luego se expande a la región que se extiende entre los pozos utilizando técnicas geoestadísticas.

Los modelos DFN también pueden ser guiados por los resultados de la caracterización de fracturas en base a la anisotropía sísmica y los datos de producción. Los datos de pozos y los datos sísmicos en general no son suficientes como para proveer información sobre el alcance y conectividad de las fracturas, por lo que los afloramientos análogos se convierten en fuentes de información cruciales.

Hoy en día, la generación de modelos DFN sigue presentando limitaciones. Los modelos DFN son intensivos desde el punto de vista computacional, por lo que de esta manera no es posible modelar todas las fracturas presentes en un yacimiento. Si bien un modelo DFN podría utilizarse para un ajuste histórico individual de pruebas de pozos, los modelos DFN que se encuentran en el mercado sólo tratan el flujo monofásico y, por ende, no pueden modelar los mecanismos de recuperación secundaria. Es posible representar geométricamente sólo las fracturas más grandes en los modelos celulares, mientras que las fracturas más pequeñas tienen que ser representadas como propiedades de células modificadas. No obstante, la física del flujo entre las fracturas y la matriz en los modelos celulares puede representarse utilizando el método de diferencias finitas y empleando técnicas de porosidad dual y porosidad dual/permeabilidad dual.

Es difícil proveer un enlace entre la visualización de un yacimiento fracturado que posee un geólogo y una representación celular. Un método para encarar este problema consiste en crear modelos DFN en pequeña escala, que representen los detalles del fracturamiento, y reescalarlos en bloques de cuadrículas celulares utilizando métodos estáticos o bien dinámicos.

Por ejemplo, se mapeó un sistema de grietas a partir de una fotografía de un afloramiento de campo tomada con un helicóptero fig 1.

Fig 1. Ejemplo de un patrón de fracturamiento generado en forma automática, a partir de un afloramiento en un área de 50 m por 50 m [164 pies por 164 pies] (extremo superior izquierdo), incorporado en un modelo de redes de fracturas discretas (DFN). A las fracturas se les asignó una apertura constante, y la permeabilidad se reescaló utilizando un algoritmo de cálculo de la presión. La permeabilidad reescalada en la dirección X, Bloque Kxx, se escala de acuerdo con la barra de colores (izquierda). Los histogramas (extremo inferior) muestran el Bloque Kxx y la porosidad de fractura para cada célula de 10 m por 10 m [32.8 pies por 32.8 pies]. El diagrama de roseta (extremo superior derecho) muestra la orientación de 1,669 fracturas, interpretadas por lo que ahora es el proceso de Interpretación Estructural Automatizada Petrel.

Las grietas se picaron en la fotografía utilizando lo que es ahora la técnica de Interpretación Estructural Automatizada Petrel. Los resultados se utilizaron para construir un modelo DFN, cap tando toda la complejidad de la red. Con una apertura asumida, se determinaron las permeabilidades reescaladas en tres direcciones diferentes utilizando un algoritmo de cálculo de la presión y luego se ingresaron en un modelo de simulación celular.

La simulación de flujo en los modelos celulares se realiza de dos maneras: simulación por diferencias finitas y simulación de líneas de flujo. Los simuladores por diferencias finitas ofrecen habitualmente una amplia gama de funcionalidades y son preferibles en entornos de proyectos maduros de largo plazo. Además, los simuladores por diferencias finitas han resultado más adecuados para simular el flujo de fluidos no dominado por las heterogeneidades del yacimiento en modelos con menos incertidumbres.

Los simuladores de líneas de flujo, tales como el módulo ECLIPSE FrontSim trifásico, son mejores para acceder al comportamiento dinámico del yacimiento en modelos grandes con múltiples millones de células. Los simuladores de líneas de flujo son más rápidos de correr y permiten a los equipos a cargo de los activos de las compañías validar rápidamente los modelos de yacimientos reescalados con datos dinámicos (fig 2).

Fig 2. Simulación de líneas de flujo. Los simuladores de líneas de flujo, tales como el programa ECLIPSE FrontSim, permiten a los ingenieros de yacimientos y a los geocientíficos simular en forma rápida el flujo de fluidos en los yaci mien – tos heterogéneos. Estos simuladores resultan particularmente útiles a la hora de simular los efectos de las fracturas u otros conductos de alta permea bilidad sobre los proyectos de inyección de agua para recuperación secundaria. En este ejemplo, las líneas de flujo y las capas prospectivas se codifican en color, de acuerdo con la saturación de agua, Sw.

Provistos con simuladores de flujo adecuados, estos equipos ahora pueden examinar la conectividad a lo largo del yacimiento y considerar estrategias para maximizar la recuperación de hidrocarburos. Conforme se ingresan más datos en el modelo, es posible ajustar cada porción del mismo. Esto puede implicar el mejoramiento de los modelos estructurales y los modelos mecánicos del subsuelo, de los modelos de matrices y fracturas, y de los modelos de intercambio matriz-fractura.

Habitualmente, los modelos se prueban y se calibran utilizando datos históricos de presión y producción—ajuste histórico—y deben ser actualizados y ajustados con nueva información. La capacidad de los equipos a cargo de los activos de las compañías para actualizar rápidamente los modelos de yacimientos y correr simulaciones múltiples ha sido mejorada, y continúa mejorando, con la disponibilidad de mayor capacidad computacional.

Avances en términos de fracturas
Algunos de los yacimientos de hidrocarburos más grandes del mundo corresponden a yacimientos carbonatados naturalmente fracturados de Medio Oriente, México y Kazajstán. En muchos casos, estos yacimientos poseen tres sistemas de porosidad: porosidad de fractura, porosidad de matriz y porosidad vacuolar—tanto conectadas como aisladas—e implican un flujo de fluido multifásico, lo que se suma a las complejidades del modelado. Los desafíos que enfrentan los operadores de estos campos son intimidatorios. La declinación de la productividad de hidrocarburos, el incremento de la producción de agua y los volúmenes significativos de petróleo sin barrer son los motivos de preocupación más obvios. El examen más detallado ha revelado la presencia de dificultades inherentes al modelado de yacimientos heterogéneos, de porosidad dual y triple, con flujo de fluido multifásico. En estos casos, resultó útil desarrollar relaciones especiales para las permeabilidades relativas y la presión capilar, que tienen en cuenta las complejidades.

El 25 de marzo de 2006, Schlumberger, en una alianza con la Universidad de Petróleo y Minerales King Fahd, inauguró oficialmente el Centro para la Investigación de Carbonatos (SDCR) de Dhahran para abocarse a proyectos de colaboración centrados en los yacimientos carbonatados, que en su mayoría son NFR. Los científicos de este centro de investigación de última generación se dedicarán fundamentalmente al desarrollo de tecnologías que puedan enfrentar los desafíos de explotar estos yacimientos complejos, incluyendo la investigación relacionada con tecnologías sísmicas terrestres, geología, física de rocas y dinámica de fluidos.

En el pasado, los datos estáticos y dinámicos disponibles dictaminaron la tendencia de los equipos a cargo de los activos de las compañías con respecto a la caracterización, modelado y simulación de los yacimientos NFR. Hoy en día, una mejor comprensión de las complejidades de los yacimientos NFR, el mejoramiento de las mediciones y de las técnicas de interpretación en una gama de escalas más amplia, las capa cidades de modelado más rápidas y sustancialmente mejoradas, y las nuevas e interesantes tareas de investigación harán que el avance de la industria en materia de yacimientos fracturados sea natural.

Tomado de Oilfield review de Schlumberger