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1 REPORTE
Fluid discrimination of post stack “bright spots” in the
Columbus Basin, offshore Trinidad
María Virginia Mason
Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas
UNLP
2008
Fluid discrimination of postsack “bright spots” in the Columbus Basin. Mason, M. Virginia 2 Fluid discrimination of post-stack “bright spots” in the Columbus Basin, offshore
Trinidad.
Kathryn T. Young and Robert H. Tatham, Jackson School of Geosciences, University of
Texas-Austin, Austin, USA.
El análisis de los puntos brillantes en datos sísmicos stacked ha sido usado como un
método efectivo para la exploración de hidrocarburos en muchas áreas alrededor del
mundo, incluyendo Trinidad. Los sedimentos Terciarios no consolidados de la Cuenca de
Columbus, offshore Trinidad, crean condiciones geológicas que son particularmente
favorables para la existencia y detección de “puntos sísmicos brillantes” asociados con
depósitos de gas. El hecho de que esta técnica sea exitosa como un indicador directo de
hidrocarburos está basado en la premisa de que sedimentos con presencia de gas exhibirán
amplitudes de reflexión sísmica mucho mayores que las de su entorno. Sin embargo,
existen otras combinaciones de condiciones geológicas que también podrían generar
grandes amplitudes; como por ejemplo la alta porosidad, la presencia de arenas limpias o
pizarras sobre-presurizadas, o la anisotropía.
En teoría, la variación de la amplitud con el offset (AVO) aplicada a datos de
reflexión prestack tiene la capacidad de distinguir entre los verdaderos puntos brillantes
saturados con gas y muchos puntos brillantes falsos saturados con solución salina. La arena
con gas típica de la Cuenca de Columbus tiene una impedancia menor que las pizarras que
actúan como sello y producirá un coeficiente de reflexión negativo en los offsets cercanos.
La magnitud de estas reflexiones se torna increíblemente grande (más negativa) con el
offset (la respuesta de AVO de clase III de Rutherford y Williams, 1989), mientras que
todas las otras litologías saturadas con solución salina tendrán un coeficiente de reflexión
cuya magnitud decrece, o se debilita, a medida que el offset aumenta. Por eso, un análisis
de AVO nos permite extraer propiedades elásticas adicionales de la roca a partir de
diferentes rangos de offset dentro de los datos sísmicos prestack (Castagna, 1993;
Hilterman, 2001).
Es conveniente un análisis de puntos brillantes en datos stacked porque éstos
generalmente son más comunes que los prestack gathers, y además suelen tener una
relación señal/ruido más alta que estos últimos. Sin considerar a la respuesta de la amplitud
con el offset se incrementa de gran manera la ambigüedad o incertidumbre en la
interpretación geológica detrás del punto brillante. Por ejemplo, la Figura 1 muestra tres
“puntos brillantes”, y sólo el reservorio comercial de gas es el reflector más superficial (A).
El pozo fue extendido hasta alcanzar los dos puntos brillantes más profundos, que
resultaron ser una limolita no-comercial (B) con presencia de gas y, por debajo, una
limolita saturada con solución salina (C). La Figura 2 muestra un mapa de amplitudes CMP
stacked donde varias áreas son “brillantes”. Otros estudios de offsets en los gathers revelan
que el comportamiento de la amplitud en la zona redituable es muy diferente a aquél en las
zonas no-productivas.
En el presente estudio, se investiga la efectividad de una técnica AVO: una
inversión lambda, mu, rho (LMR) para distinguir entre puntos brillantes post-stack
Fluid discrimination of postsack “bright spots” in the Columbus Basin. Mason, M. Virginia 3 saturados con gas o con solución salina. Usando estos métodos, se intenta reducir la
ambigüedad y clarificar el riesgo asociado con las amplitudes brillantes de la perforación.
Se evalúa un total de 15 intervalos, o puntos brillantes, en cuatro áreas de estudio en la
Cuenca de Columbus. Se dispone de datos tanto post- como prestack, como también datos
de perforaciones con perfiles de rayo gamma, de resistividad, sónico, y de densidad. Los
datos de perfiles son esenciales en la confirmación de la eficacia del análisis AVO
propuesto. De los 15 puntos brillantes analizados, seis (40%) fueron puntos brillantes
falsos. El análisis LMR identificó correctamente a los nueve reservorios de gas y a cinco de
las seis zonas no productivas, por lo que sólo quedó una zona falsa (7%) luego del análisis
LMR.
El trasfondo de una inversión de AVO.
A través de una inversión de AVO, se crean volúmenes de datos de propiedades
específicas de las rocas representadas por propiedades sísmicas. Ésta incorpora un
comportamiento de amplitud vs. offset derivado a partir de datos sísmicos prestack. Estos
volúmenes pueden estar expuestos de una manera similar a los displays convencionales de
las amplitudes sísmicas stacked y pueden ser interpretados de una manera parecida. Los
datos sísmicos derivados de AVO están calibrados con mediciones de perfiles y luego,
extrapolados desde la perforación en todo el volumen. Además, en vez de una propiedad de
interfase, tal como lo es el coeficiente de reflexión, se pueden obtener cantidades numéricas
significativas asociadas con el reservorio a partir de los datos extraídos. Por esto, estas
características de AVO son portátiles, lo que facilita las comparaciones entre las
características de AVO tanto relativas como absolutas.
Inversión LMR.
La técnica LMR (Lambda-Mu-Rho) es una inversión de AVO, en la cual gathers
CMP prestack son invertidos para extraer datos de los parámetros de Lamé para rocas
elásticas (λ y µ) combinados con la densidad (ρ), de la forma λρ y µρ. Goodway et al.
(1997) sugiere que λ (conocido como la incompresibilidad del fluido) es el indicador más
sensible de fluido. Este parámetro suele estar contenido en la velocidad compresional (Vp),
y tanto λ como Vp toman valores bajos para arenas saturadas con gas. El gas es muy
compresible, por lo que valores bajos de λρ sugieren una saturación con gas. Al término de
la rigidez µρ se lo considera el indicador de la matriz, ya que µ no es sensible a una
saturación con fluido. En teoría, una arena tendrá un valor de µρ alto ya que el mineral
dominante en su matriz, cuarzo, tiene una mayor rigidez que los minerales de la arcilla. Por
eso, la combinación de un valor de λρ bajo y µρ alto sugieren una arenisca saturada con
gas. Esta técnica tiene la ventaja de trabajar directamente con las constantes elásticas, por lo
que provee resultados más significativos relacionados con la física de las rocas que los
obtenidos sólo con amplitudes post-stack. La desventaja de una técnica de inversión de
AVO como LMR es que requiere varias operaciones computacionales para reducir los
coeficientes de reflexión y este proceso puede conducir a la amplificación del ruido en los
datos de input a lo largo del análisis. Como sucede con otras técnicas AVO, esta
Fluid discrimination of postsack “bright spots” in the Columbus Basin. Mason, M. Virginia 4 sensibilidad al ruido puede alterar los resultados más allá de los límites de una
interpretación confiable y razonable si la calidad de los datos prestack no es la suficiente
para tal análisis.
Figura 1: Un ejemplo de puntos brillantes
(anomalías de amplitud post-stack) en la
cuenca causados por distintos tipos de
condiciones geológicas.
Figura 2: Un mapa de la amplitud del
coeficiente de reflexión extraído a partir
de datos post-stack. Este es otro ejemplo
de la ambigüedad asociada con los puntos
brillantes si no se considera el
comportamiento del offset. Mientras que
varias áreas tienen una amplitud alta, sólo
la zona redituable tiene un AVO cada vez
más negativo, indicación de una
disminución en la relación de Poisson y
una predicción de saturación con gas.
Metodología.
Fluid discrimination of postsack “bright spots” in the Columbus Basin. Mason, M. Virginia 5 La aplicación de las técnicas de inversión de AVO puede estar caracterizada por tres
fases principales.
Un estudio de la viabilidad de AVO a través de un análisis de la física de las rocas. Es
necesario un análisis a través de la física de las rocas para determinar si esta técnica puede
ser viable conociendo el marco geológico, y la calidad de los datos disponibles de perfiles
sísmicos y de perforaciones. Al realizar un crossplot de varias propiedades de las rocas
obtenidas a partir de los perfiles de pozos, se puede observar la separación o el
agrupamiento de los datos de acuerdo a la litología y/o al fluido saturante. En los datos de
perforaciones de la Cuenca de Columbus, hay una separación clara entre las litologías
saturadas con solución salina y con gas usando tanto a la velocidad compresional como a la
densidad como se muestra en las Figuras 3a y b. Además, las pizarras y arenas también
presentan tendencias separadas distinguibles. Por lo general, las arenas son menos densas
que las pizarras a lo largo de las profundidades penetradas y perfiladas. Las pizarras suelen
ser más rápidas (mayores velocidades de propagación de la onda) que las arenas pero estas
tendencias litológicas convergen con la profundidad hasta que finalmente ocurre un cruce
por debajo de 12000 TVD. El efecto del gas en los espacios porales es fuerte y prevalece a
pesar de estas tendencias litológicas, evidenciado como una disminución marcada de la
densidad y de Vp. Estos resultados implican que existe una alta probabilidad de que el
fluido en los poros y, en una menor escala la litología, puede ser detectado y diferenciado
en los datos sísmicos y se podría empezar a predecir la naturaleza de la respuesta sísmica de
AVO.
Otro tema de interés es conocer qué propiedades de las rocas están relacionadas o
dominadas por otras propiedades de éstas y de fluidos, como también conocer sus
tendencias con la profundidad. Las fuertes relaciones entre Vp, Vs, y la densidad entre
diferentes litologías ha sido útil en la estimación de valores de datos para intervalos
faltantes de perfiles o en la extrapolación para la profundidad cuando no se contaba con un
perfil completo. Esto pudo aplicarse especialmente porque los perfiles sónicos de dipolos
(Vs) sólo estaban disponibles en intervalos aislados y limitados a lo largo de la profundidad
total. Esto también resultó en el desarrollo de una recta empírica para las micritas con
coeficientes creados para la Cuenca de Columbus. Finalmente, se calcularon los perfiles de
AVO para λρ y µρ con el fin de evaluar qué atributos derivados de la sísmica eran los más
sensibles a tales propiedades de interés de las rocas y fluidos. En general, este tipo de
análisis petrofísico facilita a la comprensión de la geología de la cuenca y de los atributos
de la roca que generan la respuesta sísmica.
Se calcularon modelos de sismogramas sintéticos prestack a partir de los datos de
los perfiles de pozo y se los compararon con los gathers CMP observados. En general hay
un buen acuerdo entre el modelo sintético calculado y el sismograma observado en la
mayoría de los intervalos (Figura 4), lo que sugiere que hay una buena correlación entre los
datos del perfil de pozo y los sísmicos. Esto proporciona confianza en el método AVO y
confirma que es su aplicación es adecuada para esta porción de la Cuenca de Columbus.
Pre-condicionamiento y preparación de los datos. La desventaja principal del análisis AVO
es la baja relación señal/ruido (alto contenido de ruido) de los gathers CMP prestack. Esta
limitación fue resuelta mediante la creación de supergathers, i.e., una suma traza-a-traza
para offsets específicos dentro de una ventana en movimiento. Este fue, lejos, el paso más
importante en el pre-condicionamiento de los datos de input para la inversión y tuvo el
Fluid discrimination of postsack “bright spots” in the Columbus Basin. Mason, M. Virginia 6 mayor efecto en los resultados (Figura 5). Los horizontes estructurales fueron interpretados
a lo largo de los reflectores de interés, como también de otros eventos de reflexión
significantes, con el fin de proveer condiciones estructurales para la inversión y para asistir
al desarrollo de la componente de baja frecuencia del modelo de inversión. Finalmente, los
parámetros de inversión fueron analizados y ajustados a partir de la comparación de los
resultados de la inversión en la perforación con los perfiles de AVO de λρ y µρ.
Figura 4: Comparación entre un sismograma sintético
prestack y un gather CMP con correcciones NMO
aplicadas. A pesar de que el valor absoluto del
coeficiente de reflexión es diferente, el carácter de AVO
es bastante similar.
Figura 3: (a) Crossplot de Vp vs. Vs. Los sedimentos saturados con gas
están en rojo y tienen menor Vp y Vp/Vs que los sedimentos saturados con
solución salina. (b) Plot de la densidad vs. profundidad.
Figura 5: Pre-condicionamiento de los datos usando
super-gathers y trim stiatics. Debe notarse la reducción
del ruido en el segundo panel y los eventos más derechos
en el tercero.
Aplicación de la técnica LMR. La inversión LMR de datos prestack para λρ y µρ es
realizada utilizando los módulos AVO y STRATA de Hampson Russell* y es llevada a
Fluid discrimination of postsack “bright spots” in the Columbus Basin. Mason, M. Virginia 7 cabo a través de una serie de pasos analíticos. Estimaciones de la reflectividad de las ondas
P y S dependiente del offset son obtenidas a través de un ajuste de mínimos cuadrados de la
ecuación de Fatti (1994) para las amplitudes de reflexión de la onda P (Rpp).
(1)*
Rpp = 1 (∆Zp / Zp) (1 + tan2θ) – 4 (Vs / Vp)2 (∆Zs / Zs) sin2θ
2
donde Rpp es el coeficiente de reflexión dependiente de θ de una onda P reflejada. Vp y Vs
son las velocidades promedio de las ondas P y S a través de la interfase. ∆Vp y ∆Vs son los
contrastes de velocidad de las ondas P y S a través de la interfase.
ρ = densidad de la masa,
Zp = V p ρ
Zs = Vs ρ
θ = ángulo de incidencia.
Los volúmenes de impedancias de P (Zp) y S (Zs) son obtenidos a través de una
inversión basada en un modelo contundente. Las condiciones geológicas y la información
de velocidad provistas por los horizontes y perfiles sónicos son utilizadas para construir un
modelo de “aproximación” inicial, el cual es modificado hasta lograr la mejor coincidencia
con la aproximación de la reflectividad, dentro de ciertos límites razonables para el error.
Finalmente los volúmenes de λρ y µρ (para materiales isótropos) son obtenidos usando las
relaciones:
λρ = Zp2 – 2Zs2
(2)*
µρ = Zs2
(3)*
Los valores λρ y µρ pueden ser interpretados por separado o combinados entre sí mediante
un crossplot y un análisis de la zona.
Resultados.
Para este estudio se evaluaron cuatro campos en la Cuenca de Columbus. A
continuación se discuten los resultados para los campos 1 y 3, seguido de un resumen para
los cuatro campos.
Campo 1: Las Figuras 6 y 7 muestran los volúmenes λρ y µρ generados a partir de la
inversión LMR para el campo que se muestra en la Figura 1. La inversión está limitada a
una ventana de tiempo centrada en los tres horizontes, por lo que los colores de afuera de la
zona son valores nulos. Entre las reflexiones CMP stacked de gran amplitud que se
muestran en la Figura 1 sólo el horizonte menos profundo (A) es una arena saturada con gas
real y, como se muestra en la Figura 6, tiene los menores valores de λρ (verde brillante).
Además, en la Figura 7 se puede observar que el horizonte A también tiene los mayores
valores, y los más extensos espacialmente, de µρ (violeta), indicando correctamente la
litología arenosa. Los horizontes B y C también tienen valores bajos de λρ en relación con
las litologías circundantes [consistente con las altas amplitudes de reflexión post-stack
(punto brillante)] pero es claro que estos valores no son comparables con la arena saturada
Fluid discrimination of postsack “bright spots” in the Columbus Basin. Mason, M. Virginia 8 con gas en el horizonte A. Esto se manifiesta particularmente en la Figura 8, donde se han
limitado los rangos numéricos de los valores de λρ y µρ en el display de colores por lo que
sólo las zonas con valores de muy bajo λρ y alto µρ están resaltadas. Mientras que hay
algunos valores altos de µρ alrededor de los horizontes B y C, no hay ninguna consistencia
espacial para sugerir la presencia de un cuerpo continuo de arena, como es el caso del
horizonte A. La Figura 9 muestra mapas de la distribución de λρ (Figura 9a) y µρ (Figura
9b), extraídos a lo largo del horizonte A. El polígono punteado indica la ubicación general
del campo. De nuevo, la coincidencia de un valor de λρ bajo y µρ alto a lo largo del
horizonte A indica que esta arena saturada con gas ha sido identificada correctamente.
La Figura 10 muestra un crossplot de LMR típico, el cual puede facilitar una
interpretación más efectiva y conveniente de λρ y µρ ya que la idea es buscar la
coincidencia de estas dos propiedades de la roca. Los puntos en el crossplot son de los
mismos volúmenes de λρ y µρ de las Figuras 6 y 7, y las zonas coloreadas superpuestas
resaltan y clasifican a los valores de la misma manera en los datos sísmicos como se
muestra en la Figura 11. El resultado es una interpretación visualmente más clara de la
saturación con gas predicha; i.e., sólo el horizonte A está de color rojo y es identificado
como una arena con gas, por lo que es el único que parece ser verdaderamente anómalo con
respecto a las litologías circundantes. En la sección transversal del LMR (Figura 11) se
observa la ubicación del contacto gas-agua (GWC: gas-water contact) ya que el reflector
cambia de rojo a azul.
Figura 6: Volumen de λρ para el campo 1 con los
horizontes A, B, y C identificados. Los valores de λρ en
GPa*g/cc varían a partir de 16 (verde).
Figura 7: Volumen de µρ (indicador de la matriz)
para el campo 1. Los valores de µρ en GPa*g/cc varía
desde 27 (verde) hasta 37 (violeta).
Fluid discrimination of postsack “bright spots” in the Columbus Basin. Mason, M. Virginia 9 Figura 8: Se achicó el rango de los valores de λρ y µρ para determinar las zonas con anomalías
bajas y altas respectivamente.
Figura 9: Mapa de λρ (izquierda) y µρ (derecha) extraído a lo largo del horizonte A. El polígono
punteado representa la ubicación general del campo.
Campo 3: El campo 3 (Figura 12) está altamente fracturado y es estructuralmente complejo
por lo que los resultados no son tan claros como aquellos para el campo 1, mostrado en la
Figura 11. Las zonas saturadas con gas en cada horizonte pueden ser distinguidas del fondo
ya que están más extendidas espacialmente y son más consistentes (parches rojos o marrónrojizo). Se puede considerar que las otras áreas donde hubo una mezcla de puntos azules y
rojos son debidas a artefactos ruidosos y existe una mayor ambigüedad asociada con
cualquier interpretación en aquellas áreas.
Fluid discrimination of postsack “bright spots” in the Columbus Basin. Mason, M. Virginia 10 La Figura 12 muestra la clasificación de los crossplots LMR extraídos a lo largo de
los tres horizontes: la arena 40 (la menos profunda y de mayor espesor), la arena 30 y la
arena 20 (la más profunda y de menor espesor). Se realiza el mismo haciendo un crossplot
LMR y el mismo análisis de la zona que se muestra en las Figuras 10 y 11, y se distingue
correctamente en cada horizonte a las zonas que están saturadas con gas de aquellas que
son no-productivas. Los pozos 3A, 3B, 3C y 3D constituyeron el primer conjunto de pozos
perforados en este campo durante la fase de exploración. Los polígonos de contorno
amarillo representan las extensiones aproximadas de las acumulaciones de hidrocarburos
dentro de cada bloque de falla para cada horizonte. El horizonte 40 es el menos profundo,
con arena más limpia y de mayor espesor, y es redituable en todos sus pozos. El horizonte
30 sólo es redituable en el pozo 3B. El horizonte 20, que es el más profundo y con arena de
menor espesor, sólo encontró arena con gas en el pozo 3D.
En la fase de desarrollo, se perforaron varios pozos adicionales que no se muestran
en los mapas a partir de la ubicación 3B para explotar las arenas en los diferentes bloques
de falla, y los polígonos verdes delimitan estas otras acumulaciones. Estas perforaciones se
llevaron a cabo luego de realizada esta investigación inicial por lo que las arenas saturadas
con gas no están incluidas en los resultados.
Figura 10: Crossplot de volúmenes sísmicos de λρ y µρ para el análisis de la zona. Los puntos que
se ubican sobre los polígonos de color clasificados están pintados de la misma manera en la sección
transversal de la Figura 11.
Fluid discrimination of postsack “bright spots” in the Columbus Basin. Mason, M. Virginia 11 Figura 11: Sección transversal del Campo 1 con características de un crossplot LMR. La inversión
fue realizada en una zona centrada a lo largo de los horizontes de interés. A modo de comparación,
se muestran datos sísmicos stacked convencionales de coeficientes de reflexión con los tres
horizontes brillantes en la Figura 1.
Resumen de los resultados para los cuatro campos.
Las Figuras 13 y 14 resumen los resultados para los cuatro campos y muestran los
rangos de los valores para λρ y µρ. También se muestran las estimaciones de λρ y µρ para
los 15 probables puntos brillantes además de los valores observados en las pizarras a modo
de comparación. A partir de esto, se pueden realizar varias observaciones interesantes.
• A pesar de que los valores numéricos actuales difieren de un campo a otro, todas las
litologías saturadas con gas claramente presentan valores mucho menores de λρ que
aquellas saturadas con solución salina.
• La mayoría de los valores de λρ para las arenas con gas en las áreas de estudio caen
por debajo de los 30 GPa*g/cc (recta naranja, Figura 13) y todas las pizarras caen
aproximadamente por encima de los 34 GPa*g/cc (recta verde), lo que resalta la
diferenciación litológica. Esto puede ayudar en la evaluación de la composición de
las litologías que se encuentran por encima de un evento de reflexión y, en
consecuencia, en sus potenciales para estimar la presencia de rocas sello del
reservorio asociadas con pizarras.
• La profundidad aumenta desde el campo 4 al 1 pero λρ parece ser independiente de
ésta, lo cual es esperado, ya que los fluidos no deberían ser afectados por la
compactación.
• Dentro de un campo, las litologías arenosas tienen valores mayores de µρ que las
pizarras, sin considerar a la saturación con fluido (Figura 14).
Fluid discrimination of postsack “bright spots” in the Columbus Basin. Mason, M. Virginia 12 • Se encuentra que µρ depende de la profundidad, como se esperaba. Todos los
valores de µρ, tanto para arenas como pizarras, aumentan con la profundidad,
probablemente debido al aumento de la rigidez asociado con la compactación.
• Hay una mayor separación y discriminación entre los fluidos saturantes en la Figura
13 que la que hay con la litología en la Figura 14. Esto es esperable ya que las
propiedades de las rocas (Vp, Vs y ρ), y por extensión los datos sísmicos de la onda
P, suelen ser más sensibles a las diferencias entre los fluidos en los poros que a las
diferencias de litologías.
Fluid discrimination of postsack “bright spots” in the Columbus Basin. Mason, M. Virginia 13 Figura 13: Resumen de los rangos de
valores de λρ en GPa*g/cc para cada
campo. Las arenas con gas están en
barras rojas, las arenas saturadas con
solución salina están en azul, y las
pizarras están en gris. Se puede notar la
separación entre las litologías saturadas
con gas y con solución salina y que λρ
es independiente de la profundidad.
Las 9 zonas saturadas con gas están
correctamente distinguidas de aquellas
no productivas.
Figura 14: Resumen de los rangos de
los valores de µρ en GPa*g/cc para
cada campo. Las arenas con gas están
representadas en barras rojas, las
arenas saturadas con solución salina
están en azul y las pizarras en gris. Se
puede notar la separación entre las
litologías arenosas y pizarrosas sin
importar el fluido saturante y la
tendencia de la profundidad sobre µρ.
También es claro que la separación
entre las propiedades litológicas no es
tan pronunciada como lo es con las
propiedades de los fluidos en la Figura
13.
Conclusiones.
Un método de AVO prestack (inversión LMR) es aplicado para una evaluación de
puntos brillantes potenciales en la Cuenca de Columbus, lo que puede ayudar a clarificar y
reducir el riesgo en proyectos de perforaciones basados únicamente en anomalías de
amplitud post-stack (puntos brillantes). Las estimaciones de λρ pueden ser utilizadas para la
discriminación de fluidos ya que existe una separación clara entre las litologías saturadas
con gas y con solución salina. A pesar de que las estimaciones de µρ son atributos más
ruidosos y menos estables, aún se considera un indicador cualitativo de la litología para
arenas de reservorio y pizarras que actúan como sello. Los resultados sugieren que la
técnica de inversión de LMR consiste de hecho en la separación de las propiedades del
fluido y de la matriz en la roca de bulk.
En este estudio se evaluaron 15 intervalos de los cuales se demostró que sólo 9 están
saturados con gas mientras que los 6 restantes son intervalos no-productivos saturados con
Fluid discrimination of postsack “bright spots” in the Columbus Basin. Mason, M. Virginia 14 solución salina. Utilizando sólo el análisis de los puntos brillantes en datos sísmicos
stacked sin la consideración del comportamiento AVO, los 15 intervalos son identificados
como sedimentos saturados con gas, lo que significa que el 40% de ellos están mal
clasificados como redituables. La inversión LMR discrimina exitosamente entre una
saturación con gas y con solución salina en 14 de los 15 intervalos, lo que equivale en
porcentaje a un éxito del 93% y a una mejora sobre la técnica de punto brillante del 60%.
Este estudio fue limitado por datos de pozo desparramados y, en este caso, la
inversión LMR sólo debería ser utilizada como una herramienta para la exploración. El
agrupamiento de los valores absolutos de λρ mostrados en la Figura 13, (λρ < 30 para
arenas saturadas con gas y λρ > 34 para arenas y pizarras saturadas con solución salina)
sugiere que con el control de pozo adecuado y densamente espaciado, puede ser posible
interpretar a una inversión LMR cuantitativamente y potencialmente para una
caracterización más detallada del reservorio.
A pesar de ser más complejo que la identificación de puntos brillantes en datos
CMP stacked, un análisis AVO y una inversión LMR son convenientes en la Cuenca de
Columbus. El análisis de la física de las rocas a partir de datos disponibles de perforaciones
es un paso esencial en este método y le permite al científico comprender mejor la relación
entre la geología, el fluido de relleno, y los parámetros de las rocas que conducen a la
respuesta sísmica.
Este trabajo presenta un nuevo estudio de inversión LMR aplicada a sedimentos
Terciarios jóvenes, no-consolidados, mientras que muchos de los estudios publicados o
métodos LMR están aplicados a sedimentos Cretácicos más antiguos.
Fluid discrimination of postsack “bright spots” in the Columbus Basin. Mason, M. Virginia