el aporte de la resonancia magnetica nuclear (rmn) en la determinacion de permeabilidad

INTRODUCCIÓN

Predecir la permeabilidad es una tarea compleja y vital para la caracterización de yacimientos. Por su complejidad, desafortunadamente no existe ningún registro capaz de predecirla y por esta razón debemos conocer diversas formas de predecir la permeabilidad y una de ellas es usar los datos obtenidos de la Resonancia magnética nuclear (RMN) como indicador de permeabilidad. Para poder incrementar la posibilidad de predecir la permeabilidad usando RMN en forma efectiva necesitamos disponer de datos de subsuelo para calibrar la respuesta de la herramienta al área de estudio. Aun cuando disponemos de modelos estadísticos para predecir la permeabilidad usando datos de RMN, usar la distribución del tiempo de relación transversal T₂ como dato de entrada para un aprendizaje supervisado es una metodología emergente para minimizar el error en la predicción de permeabilidad.

En esta publicación se ilustrarán ejemplos donde el uso del registro de RMN condujo a una exitosa predicción de permeabilidad, pero también se ilustrará las limitaciones de la herramienta y se motivará al lector a profundizar su conocimiento sobre este registro tan útil.

 

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ACERCA DEL AUTOR:

César Aguilar es un Petrofísico Senior que labora en PDVSA desde el año 2005. Sus principales intereses incluyen la caracterización de yacimientos, registros especiales, y data mining. César posee un postgrado en Caracterización avanzada de yacimientos otorgado por el IFP. El es miembro de la SPE y de la SPWLA.

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