UNIVERSIDAD SIMON BOLIVAR
DECANATO DE ESTUDIOS PROFESIONALES COORDINACION DE INGENIERIA GEOFISICA
CARACTERIZACION GEOFISICA INTEGRANDO ANALISIS DE
ATRIBUTOS E INVERSION SISMICA. CUENCA DE MARACAIBO
Por:
Francisco José Grisanti Canozo
INFORME DE PASANTÍA
Presentado ante la Ilustre Universidad Simón Bolívar Como requisito para optar al título de
Ingeniero Geofísico
UNIVERSIDAD SIMON BOLIVAR
DECANATO DE ESTUDIOS PROFESIONALES COORDINACION DE INGENIERIA GEOFISICA
CARACTERIZACION GEOFISICA INTEGRANDO ATRIBUTOS E
INVERSION SISMICA. CUENCA DE MARACAIBO
Por:
Francisco José Grisanti Canozo
Realizado con la asesoría de: Tutor Académico: Phd. Milagrosa Aldana
Tutor Industrial: Msc. Manuel Serrano
INFORME DE PASANTÍA
Presentado ante la Ilustre Universidad Simón Bolívar Como requisito para optar al título de
Ingeniero Geofísico
iv
RESUMEN
Con el objetivo de realizar una caracterización geofísica de las arenas petrolíferas de edad Mioceno del Mb. Lagunillas Inferior pertenecientes a la Fm. Lagunillas, ubicado en el campo Tía Juana Norte, localizado en la costa occidental del Lago de Maracaibo; se procedió a realizar una recopilación bibliográfica y geofísica de toda la data. El estudio se inició con la verificación y control de calidad a la data. Posteriormente se realizó una interpretación sismo-estructural, en tiempo a nivel del Mioceno Temprano interpretando la discordancia del Eoceno, así como el tope y base del Mb. Lagunillas Inferior. Esto dio como resultado un monoclinal fallado que buza con bajo grado al suroeste.
Se generaron, bajo diferentes metodologías, mapas con atributos convencionales, con los cuales se delimitaron anomalías prospectivas al sur, sureste y suroeste del área de estudio. Una descomposición espectral generando mapas RGB, permitió identificar estructuras sedimentarias posiblemente asociadas a canales. Se realizó una inversión acústica del cubo sísmico mediante algoritmos de Redes Neuronales y Genéticos. Los datos de pozo faltantes fueron predichos a través de Redes Neuronales Multicapa arrojando factores de correlación de 88,76% en la estimación del registro de densidad y de 75,28% en la estimación del registro sónico. Con la inversión acústica se delimitaron las estructuras sedimentarias prospectivas con mayor veracidad, y se obtuvo un modelo de la distribución de las arenas en la zona de interés.
Finalmente se cotejó la interpretación realizada, los atributos convencionales y espectrales, inversión acústica, con datos petrofísicos y de producción, con la finalidad de integrar los modelos obtenidos con valores directos medidos en pozo. Con este último análisis se establecieron se obtuvieron mapas finales de las arenas petrolíferas en las áreas centro sur, sureste y suroeste, caracterizando su riesgo geológico y proponiendo zonas de avanzada.
v
DEDICATORIA
A Dios A mi familia Y a ti, mi compañera de aventuras
vi
AGRADECIMIENTOS
A la empresa SueloPetrol C.A.S.A.C.A por darme la oportunidad para desarrollar este estudio, así como facilitarme los recursos tanto humanos como profesionales que fueron necesarios en el camino. Especialmente a mi tutor industrial Manuel Serrano por su disposición y guía, así como a todo el equipo del CET: Tito Boesi, Rosalia Guzzetta, Ali Sosa, José Rodríguez, Juan Hernández y Coral Campos.
A la Universidad Simón Bolívar por facilitarme mi desarrollo a lo largo de estos años, tanto académico como humano. En especial a mi tutora Milagrosa Aldana por su asesoría y gran conocimiento. También a todos los profesores que con dedicación y arraigo le dan vida a nuestra alma mater.
A mi familia, especialmente a mis padres Francisco Javier y Mayita, junto a mis hermanos Mariu y Noel por ese apoyo incondicional, y a mi Abuela Maruja por ser el pilar. También a Luis Xavier Grisanti por abrirme las primeras puertas en la industria petrolera.
A mis amigos de la Simón y futuros colegas, que me acompañaron en todo el camino y junto con quien hice tanto prospecciones geofísicas como de amistad. En especial a Jeanny, Nicolás, Luis G., Luis M., Kathy, Yime, Victor, Piñero, Vicky, Marcano, Rosa, Kristian, Adri G., Andrea P., y Julio.
A mis amigos de la infancia que siempre están presentes: Cristina, Carlota, Marco, Balza, Wilmer, Anzola y Jesús.
vii
INDICE GENERAL
ACTA DE EVALUACION ... iii
RESUMEN ... iv
DEDICATORIA ... v
AGRADECIMIENTOS ... vi
INTRODUCCIÓN ... 1
CAPITULO I MARCO GEOLOGICO ... 3
1.1 Ubicación geográfica del área de estudio ... 3
1.2 Geología Regional ... 4
1.3 Geología Local ... 6
1.4 Estratigrafía Secuencial ... 10
1.5 Sistema petrolero ... 12
CAPITULO II MARCO TEORICO ... 15
2.1 Métodos sísmicos ... 15
2.1.1 Resolución sísmica vertical ... 15
2.1.2 Atributos Sísmicos ... 17
2.1.3 Clasificación de los atributos sísmicos ... 17
2.1.4 Descomposición Espectral ... 23
2.1.4.a Análisis de Fourier ... 23
2.1.4.b Análisis de Fourier en ventanas de tiempo cortas o por intervalos ... 25
2.1.4.c Descomposición espectral usando Transformada de Ondícula Continua (CWT) ... 27
2.1.4.d Análisis RGB ... 31
2.2Inversión Sísmica ... 32
2.2.1 Modelo Inicial o Modelo de Baja Frecuencia ... 33
2.2.2 Inversión genética con PETREL ... 34
2.3 Redes neuronales ... 37
2.3.1 Transformada no lineal multiatributo ... 37
2.3.1.a Red neuronal multicapa por compensación (MLFN) ... 38
CAPITULO III MARCO METODOLOGICO ... 42
3.1 Recopilación de información ... 42
viii 3.3 Redes Neuronales ... 46 3.4 Amarre sísmica-pozo ... 49 3.5 Interpretación sísmica ... 52 3.6 Atributos Sísmicos ... 54 3.7 Inversión acústica ... 56
3.8 Mapas de isopropiedades a través de la petrofísica ... 58
3.9 Mapas de calidad de arena y producción ... 59
3.10 Interpretación de los resultados y generación de prospectos ... 60
CAPITULO IV RESULTADOS Y ANALISIS ... 61
4.1 Recopilación de información ... 61
4.2 Control de calidad de los datos ... 62
4.3 Redes Neuronales ... 64
4.4 Amarre sísmica pozo ... 72
4.5 Interpretación sísmica ... 74
4.6 Atributos sísmicos ... 79
4.7 Inversión acústica ... 89
4.8 Mapas de isopropiedades a través de petrofísica ... 93
4.9 Mapas de calidad de arena y producción ... 95
4.10 Modelo final ... 97
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ... 100
ix
INDICE DE FIGURAS
Figura 1.1. Mapa de ubicación regional del área de estudio. ... 3
Figura 1.2 Mapa del área local de la prospección ... 4
Figura 1.3. Mapa geológico – estructural de la Cuenca de Maracaibo ... 5
Figura 1.4. Secuencias depositacionales interpretadas en la Cuenca de Maracaibo. La flecha negra señala la posición de nuestra zona de interés. ... 6
Figura 1.5. Tabla estratigráfica del Eoceno tardío y Mioceno, Tía Juana Norte. ... 7
Figura 1.6 Comparación entre los eventos de sedimentación de unidades paleozoicas de la cuenca de Anadarko (USA) y las unidades sinsedimentarias post-eocenas en la región de Tía Juana. .... 11
Figura 1.7. Pozo modelo LSE5546, columna estratigráfica e interpretación secuencial ... 12
Figura 2.1 Modelo de cuña que explica la resolución sísmica vertical y el efecto de entonación en capas delgadas. a) Modelo de cuña con tres capas; b) Sismograma sintético generado en offset cero c) Amplitud del sintético extraído a lo largo del tope 2 ... 16
Figura 2.2. Espectro de frecuencias y diferentes frecuencias que se obtienen. ... 19
Figura 2.3. A) Seguimiento sin steering B) Steering central y C) Full steering ... 21
Figura 2.4. Volumen mostrando buzamiento en la componente inline ... 21
Figura 2.5. Diagrama espacial de vecino, utilizado en el análisis de similaridad ... 22
Figura 2.6. Ventanas de búsqueda utilizada por el algoritmo de similaridad. Pasos A, B y C ... 23
Figura 2.7 Esquema sobre el funcionamiento de la Transforma de Fourier sobre señales. ... 24
Figura 2.8. Esquema sobre el funcionamiento de la Transformada de Fourier con ventanas de tiempo cortas sobre señales. ... 25
Figura 2.9. Descomposición espectral con ventanas largas y su relación con el sistema convolucional.. ... 26
Figura 2.10. Descomposición espectral con ventanas cortas y su relación con el sistema convolucional. Una ventana temporal corta muestrea ordenadamente (no de forma aleatoria) la geología que entona el espectro de amplitud ... 27
Figura 2.11. Gráfica de la ondícula Morlet ... 28
Figura 2.12. Ondículas sísmicas tipo Morlet y su espectro de Fourier que tienen frecuencias centrales en a) 10, b) 20, y c) 40 Hz, y son usadas para el método de Transformada Continua de Ondícula. Las líneas sólidas y espaciadas indican ondículas cose coseno y seno respectivamente. Se puede observar como el ancho de banda se incrementa con la frecuencia utilizada ... 29
x
Figura 2.13. Ondícula Gaussiana ... 30
Figura 2.14 Ondícula Mex Hat ... 30
Figura 2.15 Principio del análisis RGB ... 31
Figura 2.16. Imagen RGB alrededor de un horizonte Costa afuera de Louisiana, U.S.A. ... 32
Figura 2.17 Modelo de impedancia y su amarre para diferentes contenidos de frecuencia. ... 34
Figura 2.18. Diagrama de la inversión genética ... 35
Figura 2.19. Arquitectura de una red neuronal multicapa. Modificado de ... 38
Figura 2.20. Modelo de una neurona modificado de ... 39
Figura 3.1. Actividades desarrolladas durante el proyecto ... 42
Figura 3.2. Mapa base del área de estudio (enmarcacada en rojo), pozos utilizados y bloques de Petrocabimas. ... 43
Figura 3.3. Ventana 3D con la sísmica 3D desfasada en tiempo, líneas 2D y pozo LSE5546 ... 45
Figura 3.4. Pozo LSE5546 original y con suavizado ... 46
Figura 3.5. Zonas definidas para predecir registros de densidad a través de Redes Neuronales .. 47
Figura 3.6. Gráficos cruzados de Vp predicha vs Vp original para transformada multiatributo (A) y redes neuronales MLFN (B). ... 48
Figura 3.7. Curvas tiempo doble (TWT) en ms versus profundidad (MD) en pies... 49
Figura 3.8. Mapa base con la posición del pozo LSE5546 y LSE6105 ... 50
Figura 3.9. Ondículas tipo Ricker y extraídas de la sísmica... 51
Figura 3.10. Amarre sísmica pozo del pozo LSE5546 ... 51
Figura 3.11. Mapa base con pozos con amarre sísmica-pozo ... 52
Figura 3.12. Mallado del tope de Mb. Lagunillas Inferior ... 53
Figura 3.13. Panel de frecuencia/tiempo comparando la ventana de análisis de FFT ... 55
Figura 3.14. Ventana de Opendtect con el mapa RGB de las frecuencias 40-50-60 ... 56
Figura 3.15. Grafico 3D en el pozo de impedancia acústica (IA) en los pozos que se entrenarán 57 Figura 3.16. Comparación de la traza de IA predicha, con operador lineal y no lineal, con el registro de IA en el pozo... 58
Figura 4.1. Espectro de amplitud de la sísmica ... 62
Figura 4.2. Ventana 3D con la sísmica 3D, líneas 2D y pozo LSE3833. En fase ... 63
Figura 4.3. Inline 1073 completo y el Inline 1073 cortado a partir de 600ms ... 63
Figura 4.4. Ventana de HR, con los pozos a entrenar, en azul los registros usados para las estimaciones (Gamma ray y resistividad), y en rojo los pozos objetivo (densidad). ... 66
xi
Figura 4.5. Gráfico cruzado densidad original y de la densidad estimada usando una
transformada de regresión multiatributo... 67 Figura 4.6 Gráfico cruzado de la densidad estimada y densidad original usando Redes
Neuronales Multicapa. ... 67 Figura 4.7 Registros de densidad sintéticos modelados a través de redes neuronales (en rojo) y registros de densidad originales (en negro) ... 69 Figura 4.8. Ventana de HR de entrenamiento, en azul los registros usados para las estimaciones (Gamma Ray, resistividad y densidad), y en rojo los pozos objetivo (sónico). ... 70 Figura 4.9. Gráfico cruzado del sónico estimado y sónico original a través de una red neuronal con transformada multiatributo como parámetro de entrada (a) y validación del pozo LSE5546 al aplicar este método (b) ... 70 Figura 4.10. Gráfico del registro sónico del pozo LSE5546 (azul), y velocidades a lo largo de los paquetes formacionales (rojo) ... 72 Figura 4.11. Histograma del atributo frecuencia instantánea sobre el Tope Mb. Lagunillas Inf. . 72 Figura 4.12. Amarre sísmica-pozo del pozo LSJ4435... 74 Figura 4.13. Modelo sísmico-estructural del área ... 75 Figura 4.14. Modelo geológico ideal del campo ... 75 Figura 4.15. Mapa estructural mostrando las fallas interpretadas, su comportamiento y los
bloques que delimitan. ... 75 Figura 4.16. Mapas isocórico del Mb. Lagunillas Inferior en tiempo. ... 76 Figura 4.17. Mapas del tope de Mb. Lagunillas Inferior, a partir de la interpretación sísmica (a), a partir de topes interpretados en pozo (b) ... 77 Figura 4.18 Anomalías sísmicas simples, encontradas en la sísmica. Canal (A), progradaciones (B) y engrosamiento del Mb. Lagunillas Inferior(C) ... 78 Figura 4.19. Atributo sísmico de Frecuencia Instantánea sobre el tope del Mb. Lagunillas Inf. .. 80 Figura 4.20. Atributo sísmico de Amplitud RMS sobre el tope del Mb. Lagunillas Inf. ... 80 Figura 4.21. Atributo sísmico de Intensidad de Reflexión sobre el tope del Mb. Lagunillas Inf.. 81 Figura 4.22. Atributo sísmico de Envolvente sobre el tope del Mb. Lagunillas Inferior ... 81 Figura 4.23. Atributo sísmico de Varianza sobre el tope del Mb. Lagunillas Inf. Original (A) e interpretado (B)... 82 Figura 4.24. Atributo sísmico de Señal/Ruido sobre el tope del Mb. Lagunillas Inferior ... 83 Figura 4.25. Atributo sísmico de Energía sobre el tope del Mb. Lagunillas Inferior. ... 84
xii
Figura 4.26. Atributo sísmico de Similaridad sobre el tope del Mb. Lagunillas Inferior. Con cubo
de buzamientos (A) y sin cubo de buzamientos (B) ... 85
Figura 4.27. Atributo sísmico de Similaridad sobre el tope del Mb. Lagunillas Inferior usando cubo de buzamientos, con fallas interpretadas (amarillo) ... 84
Figura 4.28. Atributo espectrales sobre el tope del Mb. Lagunillas Inferior. RGB de 40-60-80Hz usando el método de CWT con una ondícula Mexican Hat. ... 86
Figura 4.29. Atributo espectrales sobre el tope del Mb. Lagunillas Inferior. RGB de 40-50-60 usando el método CWT con una ondícula Morlet. ... 87
Figura 4.30. Espectros Tiempo – Frecuencias obtenidos mediante FFT a diferentes ventanas de muestreo. ... 88
Figura 4.31. Atributo espectrales sobre el tope del Mb. Lagunillas Inferior. RGB de 30-40-50Hz usando el método de FFT en una ventana de tiempo de 55mseg. ... 89
Figura 4.32. Pozo LSE5546 con registros GR, LLD y IA, sección sísmica extraída en el punto, así como del cubo de IA modelado ... 90
Figura 4.33. Sección de pozos LSE6105, LSE5546, SON19 y SON16. Se despliegan los registros GR, LLD y IA para cada pozo, la sección sísmica extraída en la ubicación de los mismos, así como del cubo de IA modelado, y ubicación de la sección ... 91
Figura 4.34. Inline 1073 del cubo de IA con registro de IA del pozo LSE5546 (Izquierda). Crossline 753 del cubo de IA con registro IA del pozo LSE5546 ... 92
Figura 4.35. Mapa de IA correspondiente al tope del Mb. Lagunillas Inferior, extraído del cubo de IA ... 93
Figura 4.36. Ventana 3D con registros de IA, sísmica 3D, cubo de IA y los geocuerpos ... 93
Figura 4.37. Mapa de isopropiedad: Porosidad a través del registro de densidad ... 94
Figura 4.38. Mapa de isopropiedad: Resistividad ... 95
Figura 4.39. Mapa de producción acumulada anual usando pozos en el área de interés. ... 96
Figura 4.40. Mapa de calidad de arena, con datos extraídos de pozo ... 96
Figura 4.41. Mapas de: Atributo Energía (A), Espesor de arenas (B), Inversión acústica (C) y Descomposición espectral RGB con CWT (D)………..………..98
Figura 4.42. Mapas de: Producción acumulada anual (A), Resistividad (B), Porosidad (C) y Calidad de Arena (D)………...…..98
Figura 4.43. Mapa de zonas prospectivas y pozos actuales, las áreas verdes indican bajo riesgo geológico y el rojo un riesgo geológico moderado... 99
xiii
INDICE DE TABLAS
Tabla 3.1. Tabla con registros disponibles en cada pozo ... 44 Tabla 3.2. Relaciones no lineales entre Vp y los distintos atributos, su error de entrenamiento y validación ... 48 Tabla 3.3. Amplitudes asociadas a cada tope geológico ... 52 Tabla 3.4. Distintos atributos sísmicos y cubos de isopropiedades realizados... 54 Tabla 3.5 Tabla de producción acumulada anual promedio de los pozos en el área de estudio ... 60 Tabla 4.1. Parámetros de adquisición de la sísmica 3D ... 61 Tabla 4.3. Pozos y zonas elegidas para el análisis. Los recuadros en color amarillo indican los RHOB sintéticos que se generaron en la primera fase y los recuadros de color naranja los DT sintéticos generados en la segunda fase. ... 64 Tabla 4.5 Especificaciones y resultados de las redes neuronales multicapa por zona ... 68 Tabla 4.6. Tabla con registros disponibles en cada pozo, registros originales (x) y registros sintéticos (o) ... 71 Tabla 4.7. Valores de resolución sísmica vertical para los topes de interés ... 73
INTRODUCCIÓN
Petrocabimas, empresa mixta entre SueloPetrol C.A.S.A.C.A y PDVSA, opera en la costa oriental del lago de Maracaibo, con los campos Tía Juana, Cabimas tradicional, Cabimas sur y Cabimas Este. Este se encuentra dividido en dos grandes yacimientos: Mioceno, que corresponde al Mb. Lagunillas Inferior de la Fm. Lagunillas, y Eoceno que está conformado por las arenas de la Fm. Misoa. El área de estudio enmarca el norte del campo Tía Juana, Sur del campo Cabimas tradicional y Cabimas Este; cuyo principal interés comercial se focaliza en las arenas petrolíferas del Miembro Lagunillas Inferior. Su caracterización geofísica mediante sísmica 3D proporcionará planes de producción avanzada, con la visión de desarrollar nuevas localizaciones y planes de perforación horizontal.
Previo a este estudio, se realizó un trabajo integrado de geociencias en el campo Tía Juana (Intevep, 2002), con miras de mejorar el entendimiento de las estructuras geológicas, y calcular reservas del campo. En este, se delimito un monoclinal fallado mediante sísmica 2D, con posteriores análisis petrofísicos y estratigráficos, que permitieron modelar las mejores áreas para el yacimiento Lagunillas Inferior. Actualmente se piensa reforzar estas premisas y obtener mediante nuevas metodologías resultados más eficaces.
En el año 1997 se adquirió la sísmica 3D de alta resolución, en un polígono de estudio que está delimitado por la parte norte del campo Tía Juana, sur del bloque Cabimas Este y sureste del bloque Cabimas Sur. El objetivo principal fue iluminar las estructuras a nivel Mioceno, el cual cumplió, obteniendo una resolución vertical de 29 pies en el yacimiento Lagunillas Inferior. Sin ningún estudio realizado con esta data sísmica 3D se planteó un estudio de caracterización geofísica siguiendo el plan de trabajo establecido por Centro de Especialidades Tecnológicas (CET), de SueloPetrol C.A.S.A.C.A.
Se realizó una interpretación sismo-estructural, a nivel de Mioceno. En esta se evaluó las principales estructuras del campo, describiendo un monoclinal fallado que buza con un ángulo aproximado de 4 grados en dirección suroeste. La interpretación describió el tope y base del Mb. Lagunillas Inferior, y fallas de carácter regional.
Se generaron atributos convencionales, tales son: Energía, Frecuencia instantánea, Envolvente, entre otros; con los que se buscó detallar las principales anomalías prospectivas en el área de interés. Posteriormente se realizaron atributos espectrales, bajo las metodologías de: transformada
de ondícula continua y transformada de Fourier rápida; en esta prospección se buscó delimitar las estructuras sedimentarias. Para aumentar la confiabilidad de nuestro prospecto se realizó una inversión acústica con data sísmica y de pozo, con el fin de delimitar los cuerpos sedimentarios de una mejor manera, bajo cambios en los contrastes de impedancia.
Finalmente se cotejó la caracterización geofísica con información de producción y petrofísica con la finalidad de reiterar y comprobar los resultados en ciertos intervalos de conocida prospectividad, y extrapolar los conocimientos hacia áreas no explotadas.
MARCO GEOLOGICO 1.1 Ubicación geográfica del área de estudio
Este proyecto se desarrolla en el área ubicada en la región occidental de Venezuela, en la costa oriental del Lago de Maracaibo, específicamente entre los municipios Simón Bolívar y Cabimas del estado Zulia. El polígono de estudio está delimitado por la parte norte del campo Tía Juana, sur del bloque Cabimas Este y sureste del bloque Cabimas Sur (Figura 1.1 y 1.2).
Entre los detalles toponímicos más resaltantes se presentan: el aeropuerto de Oro Negro, asentamiento campesino El Cilantrillo, zona industrial de la costa oriental del lago, estaciones de flujo, pozos productores, gasoductos, oleoductos, acueductos, entre otros.
En la Figura 1.1 se observa mapas georeferenciados que buscan orientar al lector de manera espacial, donde se encuentra el área de estudio; datos medidos en la sistema de coordenadas universal transversal de Mercator (UTM), ubicando nuestra zona de interés en el huso 19N, del datum La Canoa 56.
El área de estudio y prospección abarca 55,045 km2 de terreno en superficie, definidas por la adquisición de un cubo sísmico 3D de alta resolución en el año 1997 por parte de Suelopetrol (Figura 1.1). En la Figura 1.2 se observan los límites del área de estudio, los 53 pozos que se encuentran dentro del área, y los bloques de Petrocabimas.
2 Figura 1.2 Mapa del área local de la prospección 1.2 Geología Regional
El norte de Venezuela se basa esencialmente en la zona de interacción entre placas suramericana y del caribe, mientras que el oeste de Venezuela y el norte de Colombia muestran un escenario más complejo que implica una serie de bloques tectónicos o microplacas (Audermard et al., 2005).
La frontera tectónica entre la placa suramericana y del Caribe consiste en regímenes tectónicos compresivos y transcurrentes y su ubicación está todavía en debate. La interacción entre la placa del Caribe y Suramérica ha generado depocentros de antepaís y corrimientos plegados en el frente de deformación observado a lo largo de la línea de costa venezolana, con el más antiguo localizado en el oeste y el más reciente al este (Izarra et al., 2005).
3 Figura 1.3. Mapa geológico – estructural de la Cuenca de Maracaibo (Modificado de Contreras, 2008)
La estratigrafía regional donde se enmarca el área de estudio corresponde a la de la Cuenca del Lago de Maracaibo. Esta cuenca petrolífera está limitada al Oeste - Noroeste por el piedemonte de la sierra de Perijá, al Oeste – Sureste por la frontera Colombiana, al Sureste por el piedemonte andino al Este – Noreste por la zona de piedemonte occidental de la Serranía de Trujillo y en su parte Norte, por la línea geológica de la falla de Oca (Figura 1.3). Tiene una extensión aproximada de 50.000 Km2 y corresponde en su mayor parte al Estado Zulia y extensiones menores a los Estados; Táchira, Mérida y Trujillo. Geográficamente la Cuenca de Maracaibo está incluida dentro de la hoya hidrográfica del Lago de Maracaibo. Dentro de su perímetro se calcula un volumen total de sedimentos de 250.000 Km cúbicos sobre el basamento Precretácico (Intevep, 2002).
Toda la dinámica evolutiva de la Cuenca de Maracaibo ha sido agrupada en grandes episodios genéticos limitados por discordancias, definidos como Supersecuencias (Parnaud, 1995). En la Figura N°1.4 se ilustra la evolución de estas Supersecuencias en el tiempo geológico, en la misma se puede apreciar que las Unidades Litoestratigráficas arriba mencionada (Fm. La Rosa, Fm. Lagunillas, Fm. La Puerta) forman parte de la última Supersecuencia depositada, Supersecuencia F, constituida a su vez por dos Secuencias Depositacionales, como producto a las modificaciones de la cuenca de antepaís (foreland) debida a la colisión Eoceno Tardío-Pleistoceno del arco de Panamá (Intevep, 2002). La flecha negra señala la columna de interés, que luego será descrita localmente a nivel del Mioceno (área a prospectar en el presente estudio).
4 Figura 1.4. Secuencias depositacionales interpretadas en la Cuenca de Maracaibo. La flecha negra señala la posición de nuestra zona de interés (Modificado de Boesi, 2015). 1.3 Geología Local
Las variaciones laterales de facies en toda el área de interés son muy frecuentes a lo largo de la secuencia, lo que hace que no exista un registro tipo para toda el área, sino más bien características y patrones electrográficos tipos por zona. Sin embargo, la mejor dirección de correlación en el campo, es en la orientación NE-SW o en algunos casos norte-sur, es en estos sentidos que se aprecia la mayor continuidad de los cuerpos sedimentarios (Intevep, 2002).
La prospección del presente estudio se basa en los estratos de edad Mioceno del campo Tía Juana Norte. Caracterizando las arenas petrolíferas por excelencia del Mb. Lagunillas Inferior. Así que el alcance de la geología local sólo será expuesto del Eoceno Tardío hasta el Mioceno (Figura 1.5).
5Figura 1.5. Tabla estratigráfica del Eoceno tardío y Mioceno, Tía Juana Norte. (Tomado de Código geológico de Venezuela, 1998).
1.3.1 Formación Paují (Eoceno tardío)
Litológicamente, se compone de una gruesa sección de lutitas macizas a físiles de color gris a gris oscuro; las lutitas no son arenosas. La sedimentación de Paují, constituye una transgresión marina desde el este - noreste, solapando sobre la Formación Misoa (Código geológico de Venezuela, 1998).
La Formación Paují, suprayace concordantemente sobre las areniscas de la Formación Misoa. El contacto superior se presenta en relación de discordancia con la Formación Icotea, o en ocasiones con la Formación La Rosa suprayacente (Código geológico de Venezuela, 1998). 1.3.2 Formación Icotea (Oligoceno)
La Formación Icotea, es una unidad que se presenta esporádicamente en el subsuelo del Lago de Maracaibo, comprendida entre la discordancia del Eoceno Superior y la del Mioceno. Litológicamente, consiste de limolitas y arcillitas duras, macizas, típicamente de color blanco a
gris claro, pero localmente abigarradas en verde claro, amarillo o rojo parduzco, ocasionalmente carbonáceas. La formación yace en relación de discordancia angular sobre la superficie erosionada del Eoceno (Fm. Paují), en toda el área de la Cuenca de Maracaibo. Está cubierta discordantemente por la Formación La Rosa (Miembro Santa Bárbara) (Código geológico de Venezuela, 1998).
La discordancia del Eoceno equivale a la discordancia regional que se observa en los afloramientos de los Andes en la base de la Formación Isnotú y que tiene más características de inconformidad (en nuestra localidad) que de una discordancia angular de características regionales (Intevep, 2002).
1.3.3 Formación La Rosa (Mioceno Temprano)
El evento más destacado Posteoceno, en la Cuenca de Maracaibo es la transgresión marina durante el Mioceno Temprano, que ocasionó la sedimentación de la Formación La Rosa. Este marcador marino se extiende diacrónicamente en toda la cuenca (González de Juana et al., 1980).
Esta formación consiste en su mayor parte de lutitas arcillosas, verdes, más o menos fosilíferas, con una cantidad subordinada de capas de areniscas e interlaminaciones de areniscas y lutitas. En el lado oeste del lago, la formación consiste casi completamente de lutitas arcillosas, verdosas y fosilíferas con una pequeña cantidad de areniscas (Código geológico de Venezuela, 1998).
El Miembro Santa Bárbara, representa la primera etapa de la invasión marina, sobre la superficie erosionada del Eoceno y/o de la Formación Icotea. Los sedimentos, y la escasa fauna de moluscos, son indicativos de aguas poco profundas. La lutita de La Rosa, suprayacente, corresponde a la máxima transgresión de un mar poco profundo, que cubrió la mayor parte de la Cuenca de Maracaibo. La Arena Intermedia y la Arena La Rosa (nombres informales), representan el proceso regresivo siguiente, y se caracterizan por depósitos de barras de playa. Hacia el tope, los depósitos presentan mayor influencia deltaica, haciéndose similares a los del Miembro Lagunillas Inferior, de la Formación Lagunillas suprayacente (Intevep, 2002)
La Formación La Rosa, yace con fuerte discordancia angular sobre la Formación Misoa, del Eoceno, o sobre la Formación Icotea, en las áreas donde ésta se depositó, en cuyo caso es paraconcordante. Hacia arriba, la formación pasa transicionalmente a la Formación Lagunillas. Hacia el oeste del Lago de Maracaibo, la formación pasa lateralmente a la Formación Macoa;
hacia el noreste del lago, La Rosa se correlaciona con la Formación Agua Clara, de la Cuenca de Falcón.
1.3.4 Formación Lagunillas (Mioceno Medio a Tardío: 15-6 Ma)
Suprayacente a la Rosa, está constituida por sedimentos de ambientes someros transicionales, costeros y hasta continentales que alcanzan más de 1000 m de espesor. La Formación Lagunillas originalmente fue dividida de la manera siguiente:
1.3.4.a Miembro Lagunillas Inferior
En resumen de los estudios más recientes consiste de depósitos de un plano deltaico bajo, costeros y lacustrinos; como canales distributarios, barras costeras, depósitos de lagunas, canales de marea y marismas. Algunos autores consideran que este Miembro constituye la parte regresiva del primer ciclo transgresivo-regresivo de la secuencia Miocena, constituido por arenas petrolíferas poco consolidadas intercaladas con arcillas y lutitas carbonosas. Considera roca yacimiento en el presente estudio. Posee un espesor promedio de 100m (Código geológico de Venezuela, 1998).
1.3.4.b Miembro Ojeda
Suprayacente a Lagunillas Inferior, algunos autores consideran valido la existencia de un intervalo de unos 30 m de espesor promedio mayormente lutitico-arcilloso con desarrollo de capas delgadas de arena localmente glauconíticas conocido como Miembro Ojeda, el intervalo en general es fosilífero. Este nombre fue empleado por Szenk (1959), para designar una de las subdivisiones de la Formación Lagunillas en la parte central del Lago de Maracaibo. Consiste en lutitas, arcillas de color gris, gris-verdoso y verde, con frecuentes intercalaciones delgadas de arcilla parda, limolita caolinítica, arenisca ceolinítica de grano fino, areniscas pardas con oolitos glauconíticos y lignito (Código geológico de Venezuela, 1998). Es considerada roca sello en el presente estudio.
1.3.4.c Miembro Lagunas
El intervalo más marino de la Formación corresponde al Miembro Lagunas, representando éste la culminación del primer ciclo transgresivo-regresivo considerado por algunos autores. Esta constituido principalmente por lutitas grises fosilíferas (zona de Litophaga) descrito por Huffmeister (1938) y Sutton (1946).
1.3.4.d Miembro Bachaquero
La parte superior de la Formación Lagunillas se denomina Miembro Bachaquero, el cual consiste de intercalaciones de areniscas no consolidadas con lutitas, arcillas y lutitas arenosas con algunos lignitos, no presenta fósiles. Sus arenas son localmente petrolíferas en las áreas de los campos Lagunillas y Bachaquero (Código geológico de Venezuela, 1998).
El espesor de la Formación Lagunillas es variable; en forma general engrosa en dirección oeste y en campos de Tía Juana, presenta 450 y 900 metros respectivamente (Código geológico de Venezuela, 1998).
En la localidad tipo y en la mayor parte de la Cuenca de Maracaibo, la Formación Lagunillas, suprayace concordantemente a la Formación La Rosa, excepto en aquellas áreas donde ésta no se depositó como los altos de Pueblo Viejo y Ceuta. En dichas áreas, la formación pasa transicionalmente a la Formación Los Ranchos (González de Juana et al., 1980).
1.4 Estratigrafía Secuencial
Toda esta historia de sedimentación y evolución tectónica de la cuenca ha sido expresada en jerarquía de secuencias depositacionales (Parnaud et al. 1995), las cuales reflejan la dinámica tectónica y los diversos procesos eustáticos que influyeron en la cuenca.
En la interpretación secuencial, se debe recordar que el Mioceno de Venezuela Occidental se encuentra influenciado por el levantamiento Andino y no cabe duda que los pulsos de levantamiento interfirieron con los ciclos eustáticos del nivel del mar. En la secuencialidad observada en los pozos y en el significado de las terminaciones de los reflectores observados en la sísmica, se produjo un modelo que conciliara dichos eventos con la mejor lógica posible. Si bien es cierto que existen aparentemente ciclos de secuencialidad lógica, como el caso de la “Transgresión de La Rosa” y el lógicamente sucesor “alto nivel de Lagunillas Inferior”, el levantamiento diferencial de bloques tectónicos asociados a la orogénesis Andina debió interferir en la evolución sedimentológica clásica de dichos eventos, no solamente en lo referente a la elevación-hundimiento del nivel de base, sino también a la velocidad de relleno del espacio liberado o al mayor rechazo de la línea de costa en el caso de los levantamientos. Las complicaciones observadas aquí han tratado de ser dirigidas hacia el mejor conocimiento del yacimiento como tal en lo referente a la posibilidad de trampas estratigráficas/estructurales y a la evaluación de cuán perforada ha sido la secuencia Post-Misoa (Intevep, 2002).
El Miembro Lagunillas Inferior debería corresponder clásicamente a una sedimentación de Alto Nivel (HST) en un margen pasivo; sin embargo, esta característica no es precisamente la que se presenta en Venezuela Occidental en este tiempo geológico; no se puede descartar la influencia del levantamiento Andino interrumpiendo el ciclo de Alto Nivel, con repentinos levantamientos regionales que hacían retroceder rápidamente la línea de costa a la vez que profundizaban el fondo marino como resultado de dicho basculamiento (Intevep, 2002).
El modelo final se asemeja a las secuencias depositacionales descritas por (Hentz, 1994) en la Cuenca de Anadarko en Estados Unidos (Figura 1.6), a las descritas como modelo conceptual de márgenes activos (Posamentier y Allen, 1999). De aquí que se puede resumir lo siguiente:
1) La unidad basal del área de Tía Juana, al sur y oeste del “onlap” costero de SB1.2 sobre SB1.3 es un LST o unidad secuencial de Tipo 2 (SMW) del modelo clásico de Vail et al., (1976) (Intevep, 2002).
2) El Sistema Transgresivo (TST) que lo suprayace corresponde a la Formación La Rosa, o posiblemente, lo que ha sido definido como “Formación La Rosa” en los pozos que no llegaron a la discordancia, es parte de este sistema Transgresivo (Intevep, 2002).
3) El Miembro Lagunillas Inferior corresponde en rango, al sistema de Alto Nivel del TST del punto; internamente, tiene una secuencia de 4to o 5to orden con su sistema transgresivo, máxima superficie de inundación y sistema de alto nivel parcialmente erosionado bajo la “Capa Dura” (Intevep, 2002).
6Figura 1.6 Comparación entre los eventos de sedimentación de unidades paleozoicas de la cuenca de Anadarko (USA) y las unidades sinsedimentarias post-eocenas en la región de Tía
7 Figura 1.7. Pozo modelo LSE5546, su respectiva columna estratigráfica e interpretación secuencial (Intevep, 2002)
1.5 Sistema petrolero
Zambrano et al., (1971) (González de Juana et al., 1980), al estudiar los problemas de la génesis del petróleo en la Cuenca del Lago de Maracaibo, mencionan a la Formación La Luna como la roca madre más favorable de la serie Cretácica y de toda la columna sedimentaria del Occidente de Venezuela. Desde el descubrimiento del petróleo cretáceo, la Formación La Luna ha sido considerada como la roca madre por excelencia de dicho petróleo, en la Cuenca del Lago de Maracaibo. Estudios geoquímicos han demostrado que un porcentaje muy alto de petróleo de la Cuenca de Maracaibo, tiene su origen en la Formación La Luna (Gallango et al., 1984).
El petróleo generado por la Formación La Luna, se ha acumulado desde el Paleoceno hasta el Reciente, en una gran variedad de yacimientos con producción proveniente de varias capas; tales como las Arenas "B" de la Formación Misoa y las arenas petrolíferas del Mb. Lagunillas Inferior (Peterson, 1993).
La porosidad de los yacimientos Eocenos, es Inferior a la de los intervalos miocenos, manteniéndose un promedio entre 20 y 30%. Debido a la diversidad de los procesos
sedimentarios y tectónicos ocurridos en la cuenca, determinantes de los movimientos de las masas de petróleo que se desplazaron desde las rocas madres hasta las trampas localizadas en regiones distintas, situadas a niveles estratigráficos superiores diferentes y en diversas clases de rocas, es indudable que el proceso migratorio de los hidrocarburos en la cuenca es un fenómeno complejo (Gallango et al., 1984).
Considerando que la Formación La Luna, ha constituido la principal fuente de hidrocarburos almacenados en el post - Cretáceo del lago, se postula una migración transversal ascendente desde esta roca madre hasta las arenas eocenas a través de la Formación Colón, por vía de las numerosas fallas que la atraviesan, (Scherer, 1995). También se sugiere que durante la sedimentación de la Formación Misoa, se desarrollaron fallas de crecimiento cuyo patrón fue determinante en la distribución de los sub-ambientes deltáicos de Misoa, contribuyendo al desarrollo de distintas zonas de arena de buena o mala calidad, en parte relacionadas con movimientos tectónicos (Talukdar y Marcano,1994).
La admitida mezcla de petróleos cretáceos y eocenos en arenas de la Formación Misoa, requiere postular una migración secundaria transversal desde los reservorios de las calizas cretáceas hasta las arenas Eocenas, más plausibles a través de fracturas. Por ello la migración, sólo pudo tener lugar después de un fracturamiento capaz de destruir la barrera impermeable de las lutitas de las formaciones Colón y Mito Juan (Peterson, 1993).
Se puede resumir la migración o el movimiento de los fluidos en dos fases principales: por descenso de acuerdo al gradiente de la cuenca, y en forma longitudinal y ascendente a través de las fallas (Peterson, 1993).
La roca yacimiento a nivel de Mioceno del área vendría siendo las arenas petrolíferas del Mb. Lagunillas Inferior del bloque Tía Juana.
El entrampamiento de hidrocarburos en los sedimentos del Cretáceo, Paleoceno-Eoceno y Oligo-Mioceno en la Cuenca de Maracaibo, está controlado por trampas estructurales, estratigráficas y mixtas. En términos generales, puede decirse que los accidentes estructurales, son más frecuentes en los yacimientos del Cretáceo, que en los entrampamientos en rocas del Paleoceno-Eoceno, donde se combinan los factores estructurales y sedimentológicos, y, que en las acumulaciones del Mioceno, predominan los factores sedimentológicos sobre los estructurales, aunque esta regla general presenta numerosas excepciones (Peterson, 1993).
Localmente la trampa por excelencia vendría siendo de carácter estratigráfico, siendo las lutitas de la Fm. Ojeda el sello por excelencia (Peterson, 1993); otros autores, expresan que el método de entrampamiento se asemeja al de la Faja del Orinoco, siendo la trampa la misma formación biodegradada en la parte superior, asumiendo que es petrolífera, formando una especie de brea viscosa que actué como sello (T. Boesi, comunicación personal).
MARCO TEORICO 2.1 Métodos sísmicos
Los métodos sísmicos son las técnicas geofísicas más utilizadas por su poder de resolución y penetración en el subsuelo. Se utilizan en la búsqueda de acuíferos; en ingeniería civil; en la exploración y producción de carbón; y es un método imprescindible en la exploración y producción de hidrocarburos (Regueiro, 2007).
Estas técnicas consisten en generar ondas sísmicas utilizando fuentes tales como explosivos, vibradores, etc., y en medir, con equipos de grabación, el tiempo transcurrido desde la generación de la onda hasta que ésta es recibida por los sensores (geófonos) colocados en la superficie (Regueiro, 2007). El método se basa en el fenómeno de propagación de ondas en La Tierra. Esta propagación es posible gracias a las propiedades elásticas de las rocas, y depende de su disposición en el subsuelo. Gracias al fenómeno de propagación, tomando en cuenta su velocidad, y el tiempo de llegada, es posible reconstruir las trayectorias de las ondas sísmicas (Regueiro, 2007).
El objetivo de los métodos sísmicos es reconstruir la disposición de las rocas en el subsuelo (estructura) y sus características físicas (litología, fluidos, etc.) a partir de la información grabada, esto es, de los tiempos de recorrido, las amplitudes, cambios de fase y/o frecuencia de las ondas (Regueiro, 2007).
2.1.1 Resolución sísmica vertical
La resolución sísmica vertical de un registro es la menor distancia vertical (espesor) entre dos interfaces litológicas que produce dos reflexiones discretas, las cuales se pueden separar visualmente (Modificado de Bacon, 2003). En otras palabras, es el menor espesor para el cual el tiempo de tránsito de la onda (Δt) proporciona información acerca de los espesores de los estratos.
Lo anterior se explica a través del modelo de cuña, que está formado por una capa que reduce su espesor desde una medida significativa hasta cero (Figura 2.1.a), el cual tiene propiedades de impedancia acústica diferentes al medio que la rodea, y por lo tanto los coeficientes de reflexión de su base y tope son de igual magnitud, pero de signos opuestos (Regueiro, 2007). Cuando la cuña se adelgaza hacia la izquierda, la reflexión de amplitud positiva del tope interfiere constructivamente con la reflexión de amplitud negativa de la base. La interferencia constructiva máxima ocurre cuando el espesor de la cuña es aproximadamente un cuarto de la longitud de onda, o cuando medido en tiempo doble de viaje, el espesor es la mitad del espesor del período dominante, indicado con la línea negra en la Figura 2.1.b. Para espesores por debajo de esto, la forma de la onda se estabiliza y sólo la amplitud sísmica es la que varía con el espesor (Chopra y Marfurt, 2007).
8Figura 2.1 Modelo de cuña que explica la resolución sísmica vertical y el efecto de entonación en capas delgadas. a) Modelo de cuña con tres capas; b) Sismograma sintético generado en offset
Si se analiza el gráfico de delta t vs. espesor (Figura 2.1.b), la respuesta de delta t en función del espesor es lineal para espesores mayores al espesor límite de resolución, y por debajo de éste el delta t se hace constante. Por otro lado al analizar un gráfico de amplitud de reflexión vs. espesor (Figura 2.1.c), la relación de amplitud respecto al cambio de espesor es constante para espesores mayores al espesor límite de resolución; por debajo de este límite, el comportamiento es decreciente y lineal hasta llegar a cero, el valor máximo de amplitud se corresponde al del espesor límite (Regueiro, 2007).
De esta forma, el espesor límite de resolución, teóricamente, se corresponde a un cuarto de la longitud de onda (λ/4), y también es el que se relaciona con el denominado, “punto de entonación o sintonía sísmica” (Regueiro, 2007).
2.1.2 Atributos Sísmicos
Un atributo sísmico es cualquier medida de datos sísmicos que puede ayudar a mejorar o cuantificar visualmente caracteres, rasgos o formas de interés interpretativo. Un buen atributo sísmico puede ser directamente sensible a las formas geológicas o a las propiedades de yacimientos, o puede permitir definir el ambiente depositacional o estructural y así poder inferir sobre las tectónica o propiedades características del yacimiento. El objetivo principal de los atributos es proporcionar información precisa y detallada de los parámetros estructurales, estratigráficos y litológicos del prospecto sísmico (Modificado de Chopra y Marfurt, 2007). En gran escala un atributo sísmico se refiere a cualquier resultado derivado de datos sísmicos. D esta forma, se incluyen como atributos cantidades como, la velocidad interválica, inversión para impedancia acústica, predicción de presión-porosidad, terminación de reflectores, atributos de traza compleja, AVO, y descomposición espectral. Aunque son de gran ayuda y ampliamente utilizados, hay que tener en cuenta que estos atributos, que derivan de cálculos sofisticados, de alguna manera están contaminados o asociados con errores y por ello es de suma importancia la calibración de los mismos con datos de pozos u otras técnicas de integración (Chopra & Marfurt, 2007).
2.1.3 Clasificación de los atributos sísmicos
Según sus características computacionales y datos de entrada, existen atributos con datos pre-apilados y aquellos derivados de datos post-apilamiento, estos últimos migrados o no en tiempo. Por lo general, los atributos post-apilamiento son los mejores para observar grandes cantidades de
data sísmica en la investigación inicial, al momento de enfocarse en un objetivo se puede proceder a usar datos pre-apilados (Taner, 2000).
Los atributos se pueden clasificar según el contenido de información y tipo de proceso (Taner, 2000),
- Atributos instantáneos: Realiza un cálculo muestra por muestra, representando variaciones instantáneas de varios parámetros (frecuencia, amplitud, entre otros). Se pueden determinar a través de trazas complejas.
- Atributos de ondículas: Son atributos instantáneos que calculan el pico de la envolvente de la traza, tiene relación directa con la Transformada de Fourier de ondícula en la vecindad del pico de la envolvente. Entre estos se mencionan también los atributos interválicos, multitrazas y acimutales.
O se puede clasificar según su relación con la geología (Taner, 2000),
- Atributos Físicos: son los relacionados con cualidades y cantidades físicas. La magnitud de la traza envolvente es proporcional al contraste de impedancia acústica, frecuencias relacionadas con el espesor de capas, dispersión y absorción de ondas. Las velocidades instantáneas y promedios están relacionadas directamente con las propiedades de rocas. Estos atributos se usan para la clasificación litológica y la caracterización de yacimientos. - Atributos geométricos: son los que describen la relación espacial y temporal de
cualquier otro atributo. Estos atributos contribuyen a definir las características del evento y sus relaciones espaciales, cuantificar estructuras que ayuden al reconocimiento de patrones depositacionales, y litologías asociadas.
Se procede a definir distintos atributos sísmicos utilizados en el presente estudio: 2.1.3.a Energía promedio,
Es un atributo post-apilado que ejecuta la suma de suma de las raíces cuadradas de amplitud dividido entre el número de muestras dentro de la ventana de análisis. Esto es una medida de reflectividad y nos permite mapear indicadores directos de hidrocarburos (Chopra & Marfurt, 2007).
2.1.3.b Fuerza de reflexión,
Es la energía instantánea total de una señal analítica, independiente de la fase. También
conocida como amplitud instantánea, magnitud o envolvente. Este atributo es importante, ya que puede detectar puntos brillantes causados por acumulaciones de gas, reflectores de alta energía causados por cambios litológicos importantes y límites de secuencias (Schlumberger, 2013). Es sensible a cambios de impedancia Fracústica, y por lo tanto de litologías, porosidad y presencia de hidrocarburos (Chopra & Marfurt, 2007).
2.1.3.c Amplitud RMS,
Cálculo de la raíz media cuadrática de las muestras de una traza en una ventana de tiempo específica (Schlumberger, 2013). Este atributo puede mostrar contrastes estratigráficos.
2.1.3.d Señal/Ruido,
Atributo que ejecuta a través de la Ecuación 2.1, una estimación del cálculo de la señal/ruido a través de la amplitud de la traza sísmica. Utiliza también un algoritmo parecido al atributo de coherencia (comparación entre trazas) para discriminar si es ruido o señal.
S/N en db = 10log[(rms señal)2/(rms ruido)2] Ecuación 2.1
2.1.3.e Frecuencia RMS,
Atributo instantáneo que retorna una característica del espectro de amplitud de una zona, en este caso la frecuencia RMS (Root mean square). Indicador de contrastes estratigráficos. En la Figura 2.2 se ejemplifican las diferentes frecuencias a lo largo del espectro.
2.1.3.f Envolvente,
Amplitud envolvente Taner et al., (1979) describen el atributo como la suma de la traza sísmica real con la traza sísmica imaginaria y es independiente de la fase. Puede tener sus máximos en puntos de fase en lugar de picos o valles de la traza real, especialmente cuando un evento está compuesto por varias reflexiones. La amplitud envolvente está definida por la expresión:
𝐴(𝑡) = [𝑓2(𝑡) + 𝑓∗2(𝑡)]½ = ⃓𝑓(𝑡)⃓ Ecuación 2.2
Donde f(t) es la traza real y f*(t) es la traza imaginaria. 2.1.3.g Frecuencia Instantánea
Los sistemas oscilatorios de una traza sísmica que oscilan entre valores negativos (valles) y positivos (picos) de frecuencia, pueden ser definidos como la tasa de cambio en tiempo del ángulo de fase. Esta definición permite describir la frecuencia de una traza sísmica compleja, permitiendo que la frecuencia instantánea (t) en cualquier muestra de tiempo sísmico viene dada por la derivada de la función de fase Ø(t) en esa muestra de tiempo y viene dada por:
𝑤(𝑡) =𝑑𝑡𝑑 [∅(𝑡)] Ecuación 2.3 2.1.3.h Cubo de buzamientos,
Es un volumen que contiene el buzamiento y azimuth local, conocido como cubo de steering. El cubo de steering utiliza un concepto en el que se utiliza el buzamiento y la información de azimut para incrementar la precisión de los atributos y por ende la detección de objetos de potencia:
Se considera el cálculo de un atributo de similitud. Este atributo compara dos o más segmentos de trazas mediante la medición de su distancia en un espacio euclidiano normalizado. Dos segmentos traza idénticos producirán un valor de salida uno, mientras que dos segmentos traza completamente disímiles devolverá el valor cero. En el caso de capas horizontales, esto funciona bien, pero frente a capas buzantes los resultados tendrán menos exactitud. Por lo tanto, en vez de comparar dos segmentos de traza extraídos horizontalmente, este debería hacerse a seguido a lo largo del buzamiento. El proceso de seguir por buzamiento traza a traza es llamado “steering” y requiere, en el caso de Opendtect, solo el cubo sísmico (Manual de OpendTect 5, 2015). La herramienta tiene dos modalidades diferentes a la hora de hacer el análisis de steering tales como:
- Steering central: El azimuth y buzamiento es seguido hasta evaluar las trazas necesarias para caracterizar estas dos características estructurales.
- Full steering: el azimuth y buzamiento es evaluado en cada posición de la traza y genera un modelo más robusto, pero necesita mucha más capacidad de computo. Las diferencias entre no realizar un seguimiento con steering, steering central y full steering es mostrado en la figura siguiente. Nótese que la Figura 2.3 utiliza un ejemplo 2D del seguimiento, pero de hecho es una operación realizada en 3D, en un mini cubo de análisis.
10Figura 2.3. A) Seguimiento sin steering B) Steering central y C) Full steering
A continuación se muestra el volumen calculado con ejemplos en inlines y crossline, mostrando efectivamente la componente inline del buzamiento (Figura 2.4).
2.1.3.i Similaridad,
La similaridad es una forma de coherencia que expresa en cuanto uno o más segmentos de trazas son similares. Una similaridad de 1, significa que los segmentos de trazas son idénticos en amplitud y forma de onda. La similaridad de 0, significa que los segmentos son completamente diferentes. Este atributo retorna traza a traza las propiedades de similaridad y complementa fácilmente cualquier otro atributo (Manual de OpendTect 5, 2015).
Matemáticamente, los segmentos de traza se consideran como vectores en el espacio y las muestras son componentes dichos vectores. La similaridad se define como la menor distancia Euclidiana entre dos vectores, normalizados sobre las longitudes de los vectores (Manual de OpendTect 5, 2015). Los segmentos de traza son definidos por una ventana de tiempo en ms y una posición especificada en coordenadas o diagrama espacial de vecino, que se grafica a continuación (Figura 2.5).
12Figura 2.5. Diagrama espacial de vecino, utilizado en el análisis de similaridad
En la figura 2.5 La posición de la traza se refiere al punto (0,0). El análisis de realiza en un segmento de traza comparado con los segmentos vecinos y se puede especificar con cuales y cuántos de ellos se van a comparar. De esta forma, se pueden hacer diferentes combinaciones, por ejemplo espejos de 45°, 90° o de 180°, o simplemente hacer la comparación Full Block (con los 8 puntos alrededor) (Manual de OpendTect 5, 2015).
La similaridad también puede verse como una croscorrelacción. En la herramienta OpendTect la metodología comienza partiendo un punto en una traza, el cual es comparado con un segmento de traza vecino, el tamaño de ese análisis será definido por la ventana de búsqueda. El número de comparaciones es por lo tanto controlado por la ventana de búsqueda. La medida de la
similaridad entre los segmentos de traza se encuentra entre 0 y 1. El código elegirá el punto que tiene la similitud más alta (Figura 2.6). Cuando el punto con la mayor similitud tiene un valor Inferior al umbral definido, el rastreador se detiene el seguimiento. Esto último, concerniente a utilizar el atributo de similaridad de un cubo sísmico a lo largo de una superficie interpretada (Manual de OpendTect 5, 2015).
13 Figura 2.6. Ventanas de búsqueda utilizada por el algoritmo de similaridad. Pasos A, B y C 2.1.4 Descomposición Espectral
Para comprender apropiadamente de qué trata la descomposición espectral, primero se desarrollará un poco sobre las bases que sustentan el desarrollo de esta herramienta.
2.1.4.a Análisis de Fourier
Este análisis es simplemente la croscorrelación de los datos sísmicos con un conjunto de senos y cosenos a frecuencias predeterminadas. Cada coeficiente de croscorrelación entre un seno o coseno dado y la data, es lo que se llama un componente de frecuencia (Marfurt y Chopra, 2007). Por lo general se utiliza el teorema de Euler:
𝑒𝑖𝑤𝑡= cos 𝑤𝑡 + 𝑖 sin 𝑤𝑡 Ecuación 2.4
donde w=2πf y es la frecuencia radial medida en radianes por segundo, f es la frecuencia temporal medida en Hertz. Finalmente, se puede expresar los coeficientes de croscorrelación de senos y cosenos con la data como un número complejo A(w) ,
𝐴(𝑤) = ∑ 𝑒𝑖𝑤𝑘∆𝑡𝑑(𝑘∆𝑡)
donde k es el índice de muestreo, ∆t es el incremento en el tiempo-muestreo, y d(k∆t) es la data sísmica para el tiempo t=k∆t. La ecuación anterior se puede definir en términos de su amplitud A(w), y su fase Ф=(w), como,
𝐴(𝑤) = 𝑎(𝑤)𝑒𝑖Ф(𝑤) Ecuación 2.6
El análisis de Fourier permite descomponer la señal en componentes sinusoidales de diferentes frecuencias, también se puede definir como una técnica matemática que puede transformar el punto de vista de una señal desde el dominio del tiempo al dominio de la frecuencia, tal como se puede apreciar en el esquema de la Figura 2.7 (Kouro y Musalem, 2002).
14 Figura 2.7 Esquema sobre el funcionamiento de la Transforma de Fourier sobre señales. (Modificado de Kouro y Musalem, 2002).
Este análisis es muy útil cuando se trata de señales estacionarias, pero para el caso de señales no estacionarias, tales como cambios abruptos, comienzos o finales de eventos, entre otras, el análisis no resulta muy ventajoso debido a que se pierde mucha información referente al tiempo, y resulta imposible determinar cuándo ocurre un evento determinado o cuándo ocurre una frecuencia determinada (Kouro y Musalem, 2002).
En la exploración sísmica, la descomposición espectral se refiere a cualquier método que produce un análisis continuo tiempo-frecuencia de la traza sísmica (Castagna y Shengjie, 2006). De forma más específica, es un método que descompone la señal sísmica en sus componentes de frecuencias constituyentes (Hall y Trouillot, 2004). Este análisis se ha aplicado, entre otros, para la determinación de espesor de capas, visualización estratigráfica o determinación directa de hidrocarburos.
La descomposición espectral es un método de análisis de data sísmica que se basa en los conceptos de Fourier de que una función repetida puede construirse a través de la suma de un
número infinito de ondículas de mono-frecuencias, cada una con sus propios valores de amplitud y fase. Para un intérprete sísmico, este método es un filtro de la data con una serie de ondículas de mono-frecuencia las cuales cubren el espectro usable útil de la data sísmica. Los resultados se presentan como secciones de horizontes, perfiles en tiempo y estratos a través de superficies sísmicas en 3 dimensiones (Marfurt y Blumentritt, 2007).
Las funciones base de seno y coseno son las más comunes para aplicar descomposición espectral, aunque existen otros métodos, todos ellos se basan en utilizar un conjunto de funciones bases para obtener los coeficientes transformantes a través de croscorrelación de cada función base con una ventana temporal de la data sísmica (Marfurt y Chopra, 2007). Existen varios métodos para realizar descomposición espectral, la diferencia radica en sus funciones bases y algoritmos de las ventanas. De esta forma se tiene la Transformada de Fourier rápida o “Fast Fourier Transform” (FFT, por sus siglas en inglés), y la Transformada de Ondícula Continua o “Continuos Wavelet Transform” (CWT, por sus siglas en inglés), entre otros; para los dos métodos mencionados, la función base es una ondícula de senos y cosenos, en lo que difieren es en la forma de sus ventanas, para la FFT la ventana es constante e independiente de la frecuencia, mientras que para la CWT la ventana es proporcional a la frecuencia, es decir el tamaño cambia (Marfurt y Chopra, 2007).
2.1.4.b Análisis de Fourier en ventanas de tiempo cortas o por intervalos
Para corregir las desventajas del análisis de Fourier, en 1946 Denis Garbor adaptó la Transformada de Fourier para poder analizar una sección pequeña de la señal en un determinado tiempo con ventanas. Dicha adaptación se conoce como la Transformada de Fourier con ventanas de tiempo cortas o “Short Time Fourier Transform” (STFT, por sus siglas en inglés), la cual lleva la señal del plano del tiempo al plano bidimensional de tiempo frecuencia, lo que se puede apreciar en el esquema de la Figura 2.8.
15 Figura 2.8. Esquema sobre el funcionamiento de la Transformada de Fourier con ventanas de tiempo cortas sobre señales. Modificado de Kouro y Musalem, 2002.
Este método proporciona información acerca del cuándo y a qué frecuencia ocurre un evento determinado; sin embargo, esta información sólo se puede obtener con una precisión limitada, la cual depende del tamaño de la ventana. Al escoger una ventana de tiempo determinada, ésta es la misma para todas las frecuencias, y en muchos casos, las señales requieren de un acercamiento más flexible, ésta es una de las desventajas más importantes del método (Kouro y Musalem, 2002).
La diferencia en la respuesta de frecuencia sobre el espectro de amplitud, al usar una ventana de tiempo larga o una corta, es que la transformada de una traza larga se aproxima al espectro de la ondícula, por otra parte, la transformada de una traza corta comprende una huella de la ondícula y un patrón de interferencia local que representa las propiedades acústicas y el espesor de las capas geológicas asumidas por la ventana (Partika, 2009).
El análisis con ventanas largas comprende muchas variaciones geológicas o geología aleatoria; el espectro de reflectividad resultante aparece blanco o plano (Figura 2.9); la convolución de la energía de la ondícula con secciones de geología aleatoria crea un espectro de amplitud y fase que aproxima al espectro de la ondícula (Partika, 2009).
16 Figura 2.9. Descomposición espectral con ventanas largas y su relación con el sistema convolucional. Una ventana temporal larga muestrea geología aleatoria que por lo general exhibe
un espectro de amplitud blanco o aplanado (Modificado de Partika, 2009).
Por otro lado, la respuesta al usar una ventana corta es dependiente de las propiedades acústicas y el espesor de las capas asumidas por la ventana. Si la ventana se reduce y se asume señales no estacionarias, lo que significa geología no tan aleatoria, el espectro se aproxima al de la ondícula
sumado con la geología. El espectro que resulta ya no es blanco y puede representar el patrón de interferencias dentro de la ventana (Figura 2.10) (Partika, 2009).
17 Figura 2.10. Descomposición espectral con ventanas cortas y su relación con el sistema convolucional. Una ventana temporal corta muestrea ordenadamente (no de forma aleatoria) la
geología que entona el espectro de amplitud (Modificado de Partika et al., 2009). 2.1.4.c Descomposición espectral usando Transformada de Ondícula Continua (CWT) El análisis a través de ondículas continuas permite el uso de intervalos grandes en tiempo en aquellos segmentos en los que se requiere mayor precisión en baja frecuencia, y regiones más pequeñas donde se requiere información en alta frecuencia (Kouro y Musalem, 2002).
La Transformada de la Ondícula Continua (CWT, por sus siglas en inglés) emplea las propiedades de dilatación y traslación de las ondículas para producir un mapa tiempo – escala. Los orígenes de esta metodología se remontan a Gabor (1946), y posteriormente Morlet (1982), quienes abrieron la puerta para el análisis de señales no estacionarias y el cálculo del contenido de frecuencias variable en tiempo. A diferencia del método convencional FFT, la Transformada de la Ondícula Continua no requiere la preselección de la longitud correspondiente a la ventana de estimación, además de no poseer una resolución fija tiempo – frecuencia en el dominio de la frecuencia (Sinha, 2005).
Una Ondícula se define como una función (t) ϵ L² (R) de promedio cero. Al trasladar y dilatar la Ondícula Ψ (t) se obtiene una familia de ondículas:
ψσ,t(t) =√σ1 ψ (t−τσ ) Ecuación 2.7
donde σ, τ, ϵ R, σ es el parámetro de dilatación y es diferente de cero
La CWT se define como el producto interno entre una familia de ondículas 𝜓𝜎,𝜏(𝑡) y una señal
f(t):
𝐹w(σ, τ) = [f(t), ψστ(t)] = ∫ f(t)−∞∞ √σ1 ψ (t−τσ ) 𝑑𝑡 Ecuacion 2.8
donde 𝜓 es el conjugado complejo de 𝜓 y Fw (𝜎, 𝜏) es el mapa tiempo – escala, también conocido como escalograma. La función de la ventana w(t), que por lo general es usada para este método de descomposición es una típica Gaussiana de la forma:
𝑤(𝑘∆𝑡) = 𝑤𝑘 =√𝜎1 exp [−𝑘∆𝑡2𝜎2] Ecuación 2.8
En la ecuación 2.8 donde 𝜎 define la anchura de la ondícula. En el presente trabajo se desarrolla el método CWT a partir de tres ondículas: Morlet, Gauss y Mex Hat.
La Ondícula Morlet no tiene función de escalamiento. El análisis no es ortogonal y no es de soporte compacto, debido a que no cumple con la adherencia del conjunto donde no es nula conforma un conjunto cerrado y acotado (Goupillaud et al., 1984), asimismo es considerada la más simétrica (Toolbok Matlab). A continuación, en la Figura 2.11 se presenta la imagen de la Ondícula Morlet.
Retomando la ecuación 2.7, para el caso de la Transformada de la Ondícula Morlet, σ = 1/fc, donde fc es la frecuencia central a ser analizada (Marfurt y Chopra, 2007). En la Figura 2.12 se puede observar de forma representativa ondículas Morlet de senos y cosenos con su correspondiente espectro. Nótese que para frecuencias altas, estas ondículas tienen una ventana corta en tiempo, sin embargo el espectro de frecuencia es mucho más ancho, es decir hay más contribución de amplitud a otras frecuencias.
19Figura 2.12. Ondículas sísmicas tipo Morlet y su espectro de Fourier que tienen frecuencias centrales en a) 10, b) 20, y c) 40 Hz, y son usadas para el método de Transformada Continua de Ondícula. Las líneas sólidas y espaciadas indican ondículas cose coseno y seno respectivamente.
Se puede observar como el ancho de banda se incrementa con la frecuencia utilizada (Marfurt y Chopra, 2007)
Por otro lado, la Ondícula Gaussiana se construye a partir de la función de Gauss f(x) = Cp e -x² y constituye una de las principales ondículas originales, ya que, por ejemplo a partir de la segunda derivada de ella, se logra obtener la Ondícula Sombrero Mejicano (Marfurt y Chopra, 2007). En la figura 2.13 se observa una representación de la Ondícula Gaussiana.
20 Figura 2.13. Ondícula Gaussiana (Modificado de MATLAB 7.0)
La tercera Ondícula disponible para el desarrollo del presente trabajo es la Ondícula Mex Hat, también conocida como Ondícula Ricker, la cual no es más que la segunda derivada de la Gaussiana, normalizada y con signo negativo (Marfurt y Chopra, 2007). Deriva su nombre, por su aspecto semejante a un sombrero. En la Figura 2.14, se muestra la Ondícula Mex Hat o Ricker.
21 Figura 2.14 Ondícula Mex Hat (Modificado de MATLAB 7.0) 2.2.4 Usos de la descomposición espectral
Castagna y Sun (2002), han identificado tres indicadores espectrales para detectar hidrocarburos. Estos son: atenuación sísmica anormal; sombras de baja frecuencias asociadas con hidrocarburos relacionados con puntos brillantes; y diferencias en la frecuencia de entonación entre arenas gasíferas y con agua.
Como se mencionó anteriormente, una utilidad estratigráfica es la de detectar el espesor temporal de las capas, esto deriva de que una reflexión de una capa delgada tienen una expresión característica en el dominio de frecuencias (Laughlin et al., 2003).
El método CWT puede ser utilizado con potencialidad para detectar sombras causadas por hidrocarburos y para identificar estructuras estratigráficas sutiles para la caracterización de yacimientos (Sinha et al., 2005).
2.1.4.d Análisis RGB
En el análisis espectral se generan cubos de diferentes frecuencias, buscando identificar cuál de ellas permite resaltar rasgos estratigráficos, geocuerpos o identificar presencia de hidrocarburos en los niveles de interés; se trata de una búsqueda exhaustiva generando sucesivos cortes en tiempo para cada uno de los volúmenes de frecuencia (Marfurt y Chopra, 2007). El concepto de RGB permite representar cientos de componentes espectrales, utilizando una combinación de tres frecuencias representadas por los colores rojo, verde y azul. De allí el nombre de imagen RGB (R= red, G= green, B= blue), en la Figura 2.15 se muestra el principio de la herramienta RGB. Es importante resaltar que no existe un método claro para la escogencia de estas tres frecuencias, se basa en probar distintas combinaciones hasta encontrar aquella que permita una mejor visualización de los rasgos de interés (Liu y Marfurt, 2007).
22 Figura 2.15 Principio del análisis RGB (Modificado de Leppard et al., 2010)
El análisis de descomposición espectral a partir del método RGB, permite incorporar más información a un mapa y disminuye considerablemente el tiempo de revisión de frecuencias. Es importante destacar que el conjunto de frecuencias seleccionadas, que pueden ser adquiridas por el método de la Transformada de Fourier, por el de la Transformada de la Ondícula Continua o por cualquier otro, es indiferente, siempre que se considere el mismo para las tres componentes de frecuencia escogidas. Además, se recomienda utilizar el color rojo para la menor frecuencia, el
