Methodology to define hydrocarbon potential in a shale reservoir based on geochemical data and well logs

• Gutiérrez-Torres, Ludy-Amparo ^[1] ; Molina-Gomez, Luz-Diana ^[1] ; Ribón-Barrios, Helena-Margarita ^[1] ; Aristóbulo Bejarano ; Tatiana-Milena Juliao-Lemus ^[2]
  1. [1] Universidad Industrial de Santander

     Universidad Industrial de Santander

     Colombia

     
  2. [2] Instituto Colombiano del Petróleo
• Localización: CT&F - Ciencia, tecnología y futuro, ISSN-e 0122-5383, Vol. 9, Nº. 1, 2019, págs. 5-14
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Metodología para definir el potencial de hidrocarburos en un shale play a partir de datos de geoquímica y registros de pozos
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• Resumen
  • español

    La complejidad de los yacimientos no convencionales tipo Shale, aunada con el alto nivel de riesgo en etapas exploratorias y la escasa información de Laboratorio, plantea un desafío para la adecuada estimación de los volúmenes de hidrocarburo que los yacimientos shale pueden ofrecer. Este trabajo propone una metodología innovadora para estimar los recursos prospectivos en un yacimiento tipo shale a partir de datos petrofísicos y geoquímicos extraídos de registros de pozo, tales como porosidad, saturación de hidrocarburos, TOC (contenido orgánico total), Contenido de Gas, madurez termal de la roca, fracción de arcilla, espesor, densidad de la roca, entre otros, aplicando simulación Monte Carlo. Adicionalmente, se plantea una nueva forma de interpretar los datos petrofísicos para obtener una visión más clara de la caracterización del yacimiento, especialmente del Brittleness que es de gran importancia para definir el potencial de fracturamiento y por lo tanto de producción que tiene la formación. La metodología se aplicó a la formación Tablazo en la Cuenca del Valle Medio del Magdalena (VMM - Colombia). Los resultados de mejor estimado arrojan un aceite total en sitio (OOIP) de 51 637 Bls/acre, gas adsorbido en sitio de 39.72 Mcf/acre y gas libre en sitio de 177.18 Mcf/acre. Al comparar estos resultados con los obtenidos al aplicar otras metodologías y datos reportados en la literatura sobre la misma zona, corroboran los resultados obtenidos. En conclusión, con esta metodología, se logra un nuevo enfoque de estimación de recursos prospectivos en yacimientos Shale con resultados más ajustados al usar simulación Montecarlo.

  • English

    The office U.S. Energy Information Administration (EIA) has suggested significant volumes of hydrocarbon resources in unconventional Shale type reservoirs, which happens to be very interesting nowadays. The complexity of these reservoirs, along with the high level of risk during the exploration stage, and the lack of laboratory data, are challenging for an adequate estimation of hydrocarbon volumes in shale reservoirs. An innovative methodology to estimate prospective resources on a Shale reservoir is proposed in this paper, based on petrophysical and geochemical data from well logs, such as porosity, hydrocarbon saturation, TOC (total organic content), gas content, thermal rock maturity, clay fraction, thickness, rock density, etc, all of them using Monte Carlo simulation. Further, this paper proposes a new way of interpreting petrophysical data to obtain a clearer view of reservoir characterization, especially Brittleness, which is of great relevance to define the potential of fracturing and hydrocarbon production. The methodology was applied to the Tablazo Formation in the Middle Magdalena Valley Basin (MMVB) in Colombia. The results show a total best estimate of oil in place (OOIP) of 51 637 Bls/acre, gas adsorbed in place 39.72 Mcf/acre, and free gas in place of 177.18 Mcf/acre. Comparing these results with those obtained by applying other methodologies, the best estimates of oil in place is 146 933 Bls/ acre, gas adsorbed in situ 40.57 Mcf/acre, and free gas in place of 504.07 Mcf/acre. Data reported in the literature, on the same area, corroborate these results. To conclude, with this methodology a new approach is achieved for estimating prospective resources in Shale reservoirs with better results using the Monte Carlo simulation.