地震属性在潜在产气区相模拟中的方法和应用。古巴圣克鲁斯-吉巴科阿地区

IF 0.5 Q4 GEOLOGY
J. Gomez-Herrera, Osvaldo Rodríguez-Morán, Yeniley Fajardo-Fernández, J. Hernández-León, J. Toro, Zulema Domínguez-Sardiñas, Lourdes Jiménez De La Fuente
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Como objeto se estudió la Formación Vega Alta, secuencia sinorogénica de edad Paleoceno-Eoceno Medio, con gran complejidad litológica, considerada sello regional, pero paradójicamente, con apreciables manifestaciones de hidrocarburos, principalmente de gas. Se realizó un análisis microfacial, fundamentalmente con la información de los cuttings (1921 m), construyéndose un modelo ternario para las rocas clásticas y otro para las carbonatadas y silíceas, con predominio de las primeras. Para obtener información sobre la relación entre las litofacies y los atributos sísmicos, se efectuó un análisis exploratorio de los datos. Se establecieron las firmas sísmicas para cada litotipo y con la aplicación de métodos de minería de datos, se ajustó la capacidad de esos atributos para diferenciar cada litofacies. Fueron discretizados 4130 intervalos patrones en pozos. Para trabajar dentro de un dominio con gran incertidumbre, se empleó un algoritmo geoestadístico de simulación secuencial de indicadores para calcular las probabilidades. Se ejecutó la conversión de atributo sísmico a litofacies, mediante una clasificación supervisada, en una matriz de 350000 celdas (aproximadamente 43750 km3 en total), con los atributos sísmicos seleccionados como significativo y por último se estableció un cálculo de riesgo-recompensa que pronostica el alcance económico de esta estrategia.","PeriodicalId":44188,"journal":{"name":"Boletin de Geologia","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.5000,"publicationDate":"2020-05-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Metodología y aplicación de atributos sísmicos en la modelación de facies para zonas potencialmente productoras de gas. Área Santa Cruz-Jibacoa, Cuba\",\"authors\":\"J. 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摘要

从历史上看,古巴的石油勘探得到了地球化学、岩石物理和井内矿床工程研究的支持,以表征生烃层段和溶解气开采。这项研究的目的是在这些水库中,通过使用地震属性和工作方法的仪器来检测湿气体的商业积累。选择了古巴北部石油带的两个油田;北圣克鲁斯(学习模式)和吉巴科亚(预测模式)。以Vega Alta地层为研究对象,Vega Alta地层是古新世-中始新世的同造山序列,岩性复杂,被认为是区域印章,但矛盾的是,它具有明显的碳氢化合物表现,主要是天然气。进行了微观空间分析,主要是利用岩屑(1921 m)的信息,建立了碎屑岩的三元模型,碳酸盐岩和硅质岩的三元模型占主导地位。为了获得有关岩相与地震属性之间关系的信息,对数据进行了探索性分析。建立了每种岩性的地震特征,并应用数据挖掘方法,调整了这些属性区分每种岩相的能力。在井中离散了4130个标准间隔。为了在具有很大不确定性的领域内工作,使用了一种指标序列模拟的地质统计算法来计算概率。通过监督分类,在350000个单元(总共约43750 km3)的矩阵中执行了地震属性到岩相的转换,地震属性被选为重要属性,最后建立了风险-回报计算,预测了这一战略的经济范围。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Metodología y aplicación de atributos sísmicos en la modelación de facies para zonas potencialmente productoras de gas. Área Santa Cruz-Jibacoa, Cuba
Históricamente, la exploración petrolera en Cuba, se ha apoyado en estudios geoquímicos, petrofísicos y de ingeniería de yacimientos en los pozos para caracterizar los intervalos productores de hidrocarburos y la explotación del gas disuelto. El objetivo de este estudio es detectar en esos reservorios, las acumulaciones comerciales de gases húmedos a partir del uso de los atributos sísmicos con la instrumentación de una metodología de trabajo. Se escogieron dos yacimientos que se encuentran en la Franja Norte Petrolera Cubana; el Santa Cruz del Norte (patrón de aprendizaje) y Jibacoa (patrón predictivo). Como objeto se estudió la Formación Vega Alta, secuencia sinorogénica de edad Paleoceno-Eoceno Medio, con gran complejidad litológica, considerada sello regional, pero paradójicamente, con apreciables manifestaciones de hidrocarburos, principalmente de gas. Se realizó un análisis microfacial, fundamentalmente con la información de los cuttings (1921 m), construyéndose un modelo ternario para las rocas clásticas y otro para las carbonatadas y silíceas, con predominio de las primeras. Para obtener información sobre la relación entre las litofacies y los atributos sísmicos, se efectuó un análisis exploratorio de los datos. Se establecieron las firmas sísmicas para cada litotipo y con la aplicación de métodos de minería de datos, se ajustó la capacidad de esos atributos para diferenciar cada litofacies. Fueron discretizados 4130 intervalos patrones en pozos. Para trabajar dentro de un dominio con gran incertidumbre, se empleó un algoritmo geoestadístico de simulación secuencial de indicadores para calcular las probabilidades. Se ejecutó la conversión de atributo sísmico a litofacies, mediante una clasificación supervisada, en una matriz de 350000 celdas (aproximadamente 43750 km3 en total), con los atributos sísmicos seleccionados como significativo y por último se estableció un cálculo de riesgo-recompensa que pronostica el alcance económico de esta estrategia.
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