Sedimentary facies distribution Impact on heavy oil production in a Llanos Basin field, eastern Colombia.

Abstract

Historically, lithofacies modeling and its uncertainty has been Aquila’s ankle in achieving reservoir model objectives, as the uncertainty generally is evaluated through variogram sensitivity. Throughout this thesis a new workflow will focused on capturing lithofacies uncertainty and assess its impact on heavy oil production. The workflow combines static and dynamic properties into the three-dimensional grid without performing a dynamic simulation process. Seed is the starting point of a random number generator for geostatistical simulation. In disciplines outside of oil and gas industry this is well understood and researched. However, during geological modeling seeds are fixed as an input parameter, which ignore the effect on unsampled areas. The new proposed methodology assesses the impact of seed number on lithofacies uncertainty distribution. In the dynamic section, the thesis focus on the applicability of Darcy’s equation to QC the static model and proposed a modified heavy oil relative permeability correlation to calculate oil rate directly from static model. 1D analysis shows excellent results in vertical wells which gives confidence on static model. A 3D blind test of the integrated workflow shows precision of the lithofacies and potential oil rate prediction ranging between 50 and 80 % within the ±1 feet window. The results show the importance of seed input on the distribution of properties in unsampled areas, which has been ignored for decades, on reducing the uncertainty on lithofacies distribution which has significant impact on STOIIP, hydrocarbon productivity and sweet spots identification. By including the modified oil relative permeability correlation in the static reservoir modeling workflow, a geomodeler can highlight prospective oil areas (sweet spots) through heat maps. This novel methodology can be implemented to any static reservoir modeling project from dry gas up to heavy oil. (Tomado de la fuente)

Históricamente, el modelamiento de las litofacies y su incertidumbre han sido el talón de Aquiles para lograr los objetivos del modelamiento de yacimientos, ya que la incertidumbre generalmente se evalúa a través de la sensibilidad del variograma. A lo largo de esta tesis, un nuevo flujo de trabajo se centrará en capturar la incertidumbre de las litofacies y evaluará su impacto en la producción de crudo pesado. El flujo de trabajo combina propiedades estáticas y dinámicas en la malla tridimensional sin realizar un proceso de simulación dinámica. La semilla es el punto de partida de un generador de números aleatorios para la simulación geoestadística. En disciplinas fuera de la industria del petróleo y el gas, esta está bien entendida e investigada. Sin embargo, durante el modelamiento geológico, las semillas se fijan como un parámetro de entrada, que ignora el efecto en las áreas no muestreadas. La nueva metodología propuesta evalúa el impacto de la semilla en la distribución de la incertidumbre de las litofacies. En la sección dinámica, la tesis se centra en la aplicabilidad de la ecuación de Darcy al control de calidad del modelo estático y se propone una correlación de permeabilidad relativa para petróleo pesado modificada para calcular la tasa de petróleo directamente a partir del modelo estático. El análisis 1D muestra excelentes resultados en pozos verticales, lo que brinda confianza en el modelo estático. Una prueba ciega en el flujo de trabajo 3D integrado muestra la precisión de la predicción de las litofacies y el potencial de la tasa de aceite, que varía entre el 50 y el 80% evaluado dentro de la ventana de ± 1 pie. Los resultados muestran la importancia de la entrada de la semilla en la distribución de propiedades en áreas no muestreadas, la cual ha sido ignorada durante décadas, en la reducción de la incertidumbre en la distribución de litofacies que tiene un impacto significativo en STOIIP, productividad de hidrocarburos e identificación de zonas de hidrocarburo prospectivas. Al incluir la correlación de la permeabilidad relativa del petróleo modificado en el flujo de trabajo de modelamiento de yacimientos estáticos, un geomodelador puede resaltar las posibles áreas de petróleo (Sweet spots) a través de mapas de prospectividad de aceite. Esta nueva metodología se puede implementar en cualquier proyecto de modelamiento de yacimientos estáticos, desde gas seco hasta petróleo pesado. (Tomado de la fuente)