LA SIMULACION ESTOCASTICA MULTIPUNTOLA SIMULACION ESTOCASTICA MULTIPUNTO

-TENER UNA IMAGEN o VOLUMEN de ENTRENAMIENTO en la que se han definido facies o propiedades

-Definir una PLANTILLA (TEMPLATE) para el matching entre la imagen y los pozos

-Aplicación de los Algoritmos SNESIMSNESIM (Single Normal Equation) o FILTERSIMFILTERSIM

-Analizar la probabilidad de ocurrencia de Facies Analizar la probabilidad de ocurrencia de Facies Reservorio luego de n realizacionesReservorio luego de n realizaciones

Estadística Multipunto: Simulación SecuencialEstadística Multipunto: Simulación Secuencial

ALGORITMO SNESIMALGORITMO SNESIM

(Conditional Probability of facies / data event)(Conditional Probability of facies / data event)

P(sand/data event)= 3/4

P(clay/data event)=1/4

Data event

Shale

Sand

Node to simulate

Training ImageTraining Image

SIMULACION MULTIPUNTO CON SIMULACION MULTIPUNTO CON SNESIM: SALIDASSNESIM: SALIDAS

CONSTRUCCION del MODELO CONCEPTUAL de CONSTRUCCION del MODELO CONCEPTUAL de ENTRENAMIENTOENTRENAMIENTO

SIMULACION ESTOCASTICA MULTIPUNTOSIMULACION ESTOCASTICA MULTIPUNTO

GRUPO NEUQUENGRUPO NEUQUEN

CONSTRUCCION del MODELO CONCEPTUAL de CONSTRUCCION del MODELO CONCEPTUAL de ENTRENAMIENTOENTRENAMIENTO

ESTADISTICA MULTIPUNTO y la EXPLORACION

Tomado de Condat, et al. “Ambiente Deposicional de las sedimentitas del Grupo Neuquén……”, XI Cong. Geol. Arg., Actas II,(65-68)

ESTADISTICA MULTIPUNTO y la EXPLORACION

Tomado de Cruz C. “Facies y Estratigrafía del Cretácico Superior…..”, II Cong. Expl. Hidr., Actas T1,(46-54)

GRUPO NEUQUENGRUPO NEUQUEN

CONSTRUCCION del MODELO CONCEPTUAL de CONSTRUCCION del MODELO CONCEPTUAL de ENTRENAMIENTOENTRENAMIENTO

DEFINICION de REGIONES para la SIMULACION

Corte a la parte superior del modelo conceptual

DEFINICION de REGIONES para la SIMULACION

Corte a la parte media del modelo conceptual (donde el cortejo sedimentario tiene el nivel mas alto)

DEFINICION de REGIONES para la SIMULACION

Corte a la parte inferior del modelo conceptual (donde el cortejo sedimentario tiene el nivel mas bajo)

DEFINICION de REGIONES para la SIMULACIONDEFINICION de REGIONES para la SIMULACION

Y MODELOS de ENTRENAMIENTOY MODELOS de ENTRENAMIENTO

Modelo Grupo Neuquén (Una Realización)

Abanicos

Sistemas Entrelazados

Sistemas Meandrosos

Modelo 3D del Grupo Neuquén PROBABILIDAD de RESERVORIO

(Luego de 50 realizaciones)

(Corte horizontal efectuado en el cortejo sedimentario de nivel alto)

AbanicosSistemas Entrelazados

Sistemas Meandrosos

THE TRAINING MODELTHE TRAINING MODEL

The model used to guide the MPS simulation was built using a current high sinuosity fluvial system, the Sanborombón river, on the east of Buenos Aires province, Argentina. The model was built using simple sinuous and non-regular shapes drawn by hand. After that, layer by layer were digitized and converted into ASCII format to use in the SGems1 public software.

Satelite view of San Borombón River used as model

Digitized interpretation of meandering system

Part of Training Volume made with simple shapes. Grouping simple shapes will result in more complex meandering system shapes

Mina El Carmen Fm. (San Jorge Gulf Basin)Mina El Carmen Fm. (San Jorge Gulf Basin)

STOCHASTIC SIMULATION RESULTS after 30 realizationsSTOCHASTIC SIMULATION RESULTS after 30 realizations (figures show one layer of the resulting volume)

Sequential Gaussian Simulation: Average of realizations using the normalizaed SP curve

Sequential Indicator Simulation: Probability of sand

Object Based Simulation: Probability of channel (honoring 90% of channel facies)

Multiple Point Multiple Point Simulation Simulation

Probability of sandProbability of sand

MULTIPLE POINT MULTIPLE POINT SIMULATIONSIMULATION

Probability of sandProbability of sand

vs.vs.

ModelModel

SP log

Probability of sand curve

ALGORITMO FILTERSIM:ALGORITMO FILTERSIM: Dos realizaciones a partir de la imagen de entrenamiento

Simulación Secuencial Gaussiana a partir

De puntos tomados al azar de la imagen de

entrenamiento

FILTROS para CLASIFICAR porciones de la imagen de ENTRENAMIENTO

FILTROS para CLASIFICAR porciones de la imagen de ENTRENAMIENTO

FILTROS para CLASIFICAR porciones de la imagen de ENTRENAMIENTO (Grilla Mayor)

FOTOGRAFIA AEREA: GRANITO FISURADO (Characato-Cba)FOTOGRAFIA AEREA: GRANITO FISURADO (Characato-Cba)

FILTERSIMFILTERSIM: ENSAYO sobre MODELO REAL: ENSAYO sobre MODELO REAL

Zona de Entrenamiento

CONDICIONANTES

PUNTOS con valor de densidad de grises tomado de la imagen global

COVARIABLE CONDICIONANTE (Respuesta Sísmica Probable a partir del suavizado de la imagen de la izquierda)

GRANITO FISURADOGRANITO FISURADO

RESULTADO de FILTERSIMRESULTADO de FILTERSIM

Probabilidad grises > 0 (30 realizaciones) Granito FisuradoProbabilidad grises > 0 (30 realizaciones) Granito Fisurado

LA SIMULACION ESTADISTICA LA SIMULACION ESTADISTICA MULTIPUNTOMULTIPUNTO

•Permite introducir un Modelo Conceptual para Permite introducir un Modelo Conceptual para guiar directamente la Simulaciónguiar directamente la Simulación

•Respeto estricto de los datos duros (pozos, Respeto estricto de los datos duros (pozos, afloramientos, etc.)afloramientos, etc.)

•No tiene limitaciones con respecto al número de No tiene limitaciones con respecto al número de pozos o datos durospozos o datos duros

•Se pueden usar atributos sísmicos para cosimularSe pueden usar atributos sísmicos para cosimular

•Se dispone una biblioteca de modelos 3D para Se dispone una biblioteca de modelos 3D para entrenar datos.entrenar datos.

•EL SOFTWARE y LAS LIBRERIAS SON PUBLICASEL SOFTWARE y LAS LIBRERIAS SON PUBLICAS