How to be predictive with low net-to-gross reservoirs: a Triassic case study

Abstract

La capacidad de ser predictivo en geología exploratoria (prospección de hidrocarburos o hidrogeología) contando exclusivamente con datos de sondeo está muy mermada cuando se trata con una roca almacén altamente heterogénea y con baja proporción de capas porosas frente a impermeables (baja ratio net-to-gross). Se presenta un ejemplo triásico en la sucesión informalmente conocida como TIBEM (sector centro occidental de España) correspondiente a una llanura de inundación fluvial muy distal que se estudia en afloramiento y en testigos de sondeo y diagrafías de pozos realizados detrás del afloramiento (caracterización OBO). Se pone de manifiesto que existen unos patrones característicos de datos 1D de diagrafías de rayos gamma y de distribución de tadpoles adquiridos en pozos que permiten situar con precisión el pozo dentro del modelo sedimentario de detalle de la antigua llanura de inundación. De este modo, a partir del dato puntual se pueden hacer inferencias sobre la disposición en 3D de los cuerpos sedimentarios de arenisca correspondientes al canal y a los lóbulos de derrame, así como la interconectividad entre estos y sus potenciales barreras y deflectores de permeabilidad. La utilidad de este protocolo de trabajo a la hora de confeccionar modelos robustos se pone de manifiesto

The ability to be predictive in exploratory geology (hydrocarbon prospecting or hydrogeology) is very important when dealing with a highly heterogeneous reservoir rock and with a low net-to-gross ratio. A Triassic example is presented in the succession informally known as TIBEM (south central Spain) corresponding to a very distal fluvial flood plain that is studied in outcrop and in cores and well logs of wells made behind the outcrop (OBO characterization, Outcrop / Behind Outcrop). It is shown that there are characteristic patterns of 1D data from gamma ray and distribution of tadpoles acquired in wells that allow as to accurately locate the well within the detail sedimentary model of the ancient floodplain. In this way, from the 1D data, inferences can be made about the 3D disposition of the sandstone sedimentary bodies corresponding to the channel and the crevasse-splay lobes, as well as the interconnectivity between these and their potential permeability barriers and baffles. The usefulness of this workflow when it comes to making robust models is evident