Algoritmo de modelado de física de rocas para simular los parámetros elásticos de lutitas utilizando datos de registro de pozos

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Algoritmo de modelado de física de rocas para simular los parámetros elásticos de lutitas utilizando datos de registro de pozos
Esquema del procedimiento del modelado de física de rocas de lutitas
Esquema del procedimiento del modelado de física de rocas de lutitas. Créditos: Bing Wang
Como un método geofísico de alta resolución, empleado por la industria del petróleo y el gas, el registro de pozos se puede utilizar para investigar con precisión los yacimientos, dijó el Dr. Bing Wang, del State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum, China

 Los desafíos asociados con la exploración de yacimientos de gas de lutitas, aumentan la importancia de aplicar parámetros elásticos o de velocidad en los registros de pozos.

 Un modelo de física de roca de lutita eficiente es la base para la aplicación exitosa de este método.

 En este artículo se propone un procedimiento para modelar la física de la roca de lutita, en el que se aplica un método de modelado apropiado, para diferentes composiciones de lutita.

 Las rigideces de la mezcla de querógeno y fluido (aceite, gas o agua) se obtienen con el modelo de Kuster-Toksöz, que supone que el fluido está incluido en la matriz de querógeno.

 Se usa un método de aproximación auto consistente para modelar arcilla, donde los poros de la arcilla se llenan con agua.

 El modelo de promedio de Backus se utiliza posteriormente para simular la influencia de la arcilla laminada y el querógeno laminado.

 Las simulaciones de parámetros elásticos mediante datos de registros de pozos muestran la importancia de tratar cuidadosamente las fracciones volumétricas de la arcilla laminada y el querógeno.

 Una comparación de la compresión medida y la de compresión modelada muestra la eficiencia del procedimiento de modelado propuesto, finaliza el Dr. Wang.
Wang, Bing. A rock physics modelling algorithm for simulating the elastic parameters of shale using well logging data. Nature Scientific Reports. doi: 10.1038/s41598-018-29755-2

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