Simulación Estocástica Multipunto Larriestra Geotecnolgías s.a.

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1 Simulación Estocástica Multipunto Larriestra Geotecnolgías s.a.
Nuevas Herramientas para el Modelado geológico de Reservorios Claudio Larriestra Larriestra Geotecnolgías s.a.

2 LA 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 SNESIM (Single Normal Equation) o FILTERSIM Analizar la probabilidad de ocurrencia de Facies Reservorio luego de n realizaciones

3 Simulación Estocástica Multipunto
VARIABLES DISCRETAS ALGORITMO SNESIM

4 Estadística Multipunto: Simulación Secuencial

5 ALGORITMO SNESIM Training Image Data event Node to simulate Shale Sand
(Conditional Probability of facies / data event) Training Image Data event Node to simulate Shale Sand P(sand/data event)= 3/4 P(clay/data event)=1/4

6 SIMULACION MULTIPUNTO CON SNESIM: SALIDAS

7 CONSTRUCCION del MODELO CONCEPTUAL de ENTRENAMIENTO

8 SIMULACION ESTOCASTICA MULTIPUNTO

9 CONSTRUCCION del MODELO CONCEPTUAL de ENTRENAMIENTO
ESTADISTICA MULTIPUNTO y la EXPLORACION GRUPO NEUQUEN CONSTRUCCION del MODELO CONCEPTUAL de ENTRENAMIENTO Tomado de Condat, et al. “Ambiente Deposicional de las sedimentitas del Grupo Neuquén……”, XI Cong. Geol. Arg., Actas II,(65-68)

10 CONSTRUCCION del MODELO CONCEPTUAL de ENTRENAMIENTO
ESTADISTICA MULTIPUNTO y la EXPLORACION GRUPO NEUQUEN CONSTRUCCION del MODELO CONCEPTUAL de ENTRENAMIENTO Tomado de Cruz C. “Facies y Estratigrafía del Cretácico Superior…..”, II Cong. Expl. Hidr., Actas T1,(46-54)

11 DEFINICION de REGIONES para la SIMULACION
Corte a la parte superior del modelo conceptual

12 DEFINICION de REGIONES para la SIMULACION
Corte a la parte media del modelo conceptual (donde el cortejo sedimentario tiene el nivel mas alto)

13 DEFINICION de REGIONES para la SIMULACION
Corte a la parte inferior del modelo conceptual (donde el cortejo sedimentario tiene el nivel mas bajo)

14 DEFINICION de REGIONES para la SIMULACION
Y MODELOS de ENTRENAMIENTO

15 Modelo Grupo Neuquén (Una Realización)
Abanicos Sistemas Entrelazados Sistemas Meandrosos

16 Modelo 3D del Grupo Neuquén PROBABILIDAD de RESERVORIO
(Luego de 50 realizaciones) Abanicos Sistemas Entrelazados Sistemas Meandrosos (Corte horizontal efectuado en el cortejo sedimentario de nivel alto)

17 Mina El Carmen Fm. (San Jorge Gulf Basin)
THE 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. Part of Training Volume made with simple shapes. Grouping simple shapes will result in more complex meandering system shapes Satelite view of San Borombón River used as model Digitized interpretation of meandering system

18 Multiple Point Simulation Probability of sand
STOCHASTIC 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 Simulation Probability of sand

19 MULTIPLE POINT SIMULATION
Probability of sand vs. Model SP log Probability of sand curve

20 Simulación Estocástica Multipunto
VARIABLES CONTINUAS ALGORITMO FILTERSIM

21 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

22 FILTROS para CLASIFICAR porciones de la imagen de ENTRENAMIENTO

23 FILTROS para CLASIFICAR porciones de la imagen de ENTRENAMIENTO

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

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27 FOTOGRAFIA AEREA: GRANITO FISURADO (Characato-Cba)

28 FILTERSIM: ENSAYO sobre MODELO REAL
Zona de Entrenamiento CONDICIONANTES PUNTOS con valor de densidad de grises tomado de la imagen global

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

30 RESULTADO de FILTERSIM
Probabilidad grises > 0 (30 realizaciones) Granito Fisurado

31 LA SIMULACION ESTADISTICA MULTIPUNTO
Permite introducir un Modelo Conceptual para guiar directamente la Simulación Respeto estricto de los datos duros (pozos, afloramientos, etc.) No tiene limitaciones con respecto al número de pozos o datos duros Se pueden usar atributos sísmicos para cosimular Se dispone una biblioteca de modelos 3D para entrenar datos. EL SOFTWARE y LAS LIBRERIAS SON PUBLICAS

32 Muchas Gracias!!