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dc.contributor.advisorSanz Parra, Víctor Raúl-
dc.contributor.authorCruz Jáuregui, César Arturo-
dc.creatorCruz Jáuregui, César Arturo-
dc.date.accessioned2013-09-04T17:01:34Z-
dc.date.available2013-09-04T17:01:34Z-
dc.date.issued2007-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/126-
dc.description.abstractLa presente tesis tiene como objetivo optar el título profesional de Ingeniero Geólogo de la Universidad Nacional de Ingeniería y se presenta a consideración del jurado de la Facultad de Ingeniería Geológica, Minera y Metalúrgica. El campo Peña Negra, ubicado en la cuenca Talara, es uno de los más grandes descubiertos por la empresa privada BELCO en los años 60. Es un campo maduro mar afuera (Off-Shore) que actualmente cuenta con alrededor de 500 pozos perforados. Desde su descubrimiento el campo ha venido produciendo crudo sin interrupción; sin embargo, la declinación de la producción es evidente y con el conocimiento actual son pocas las opciones que quedan para mantenerla o levantarla. En este contexto, es preciso explorar nuevas técnicas que permitan obtener el máximo provecho de la información existente. De este modo, la integración en 3D de los datos con la aplicación de conceptos básicos ligados a la estratigrafía secuencial nos permitió elaborar un modelo geológico 3D (Geocellular Model) para el reservorio Mogollón, caracterizarlo y finalmente dar lugar al proceso de simulación dinámica donde se podrá identificar las oportunidades de desarrollo existentes y encontrar “by-passed oil” (crudo no recuperado) y así optimizar su recuperación. El primer paso para la elaboración del modelo fue familiarizarnos con la geología y el estilo estructural de Peña Negra, esto lo conseguimos a través de la consulta de material bibliográfico y con una visita de campo a la zona de estudio. Posteriormente, fue necesario validar y acondicionar la información disponible (Registros eléctricos, datos de core, líneas sísmicas e interpretaciones estratigráfica, estructural y petrofísica) con el fin de que podamos utilizarla en la elaboración del modelo 3D. La interpretación estratigráfica realizada, se caracteriza por la aplicación de la estratigrafía secuencial; de modo que más allá de la correlación de cuerpos de arena, se correlacionaron secuencias depositacionales. La interpretación estructural está basada en la sísmica 2D disponible en el área, sobre la cual se interpretaron los rasgos estructurales mayores, definiendo así altos y bajos estructurales. La interpretación petrofísica tuvo como fin normalizar y uniformizar, para todo el campo, los parámetros utilizados en anteriores interpretaciones (normalización de registros, Cut-Offs, etc). Las técnicas aplicadas, las consideraciones tomadas y los resultados obtenidos durante el desarrollo del trabajo interpretativo serán expuestos y sustentados en detalle en los capítulos 3, 4 y 5 respectivamente. En el capítulo 6 mostramos la metodología seguida para integrar la información obtenida en el trabajo interpretativo dentro de un modelo geológico 3D estático. El primer paso en la integración 3D es el diseño del tanque. El cual viene a ser un contenedor en el que se encuentran representadas la geometría y dimensiones del reservorio, así como los sistemas de fallas que lo afectan. Posteriormente es necesario definir la Grid y especificar las dimensiones que tendrán las celdas dentro de nuestro modelo. Para nosotros cada celda es un paralelepípedo (con propiedades de reservorio especificas asignadas) que representa una porción del volumen total de nuestro reservorio. En un inicio las celdas se encuentran vacías, por tal motivo es necesario asignarle valores poblando el modelo con propiedades de reservorio (NTG, Porosidad, Permeabilidad, Saturación de agua) tomando los resultados de la interpretación petrofísica. Previamente se realizó un análisis estadístico de la información, se validó y luego mediante un tratamiento geoestadístico, las propiedades son propagadas a lo largo de todo el modelo. Antes de exportar el modelo al simulador se realizó un ajuste de escala al tamaño de las celdas (Upscaling), de tal forma que se pudo reducir el número total de celdas contenidas en el modelo geológico (2´600,000 celdas) y obtener un modelo con celdas de mayores dimensiones (325,000 celdas) el cual simplificará los cálculos de simulación. Una vez elaborado el tanque y caracterizado el reservorio, estamos en capacidad de calcular el STOOIP del reservorio, generar mapas estructurales, mapas de STOOIP/Acre e iniciar el proceso de simulación dinámica.es
dc.description.uriTesises
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectReservorioses
dc.subjectIngeniería geológicaes
dc.titleModelamiento geológico 3d del reservorio Mogollón en el campo Peña Negra, cuenca Talara – Perúes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
thesis.degree.nameIngeniero Geólogoes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Geológica, Minera y Metalúrgicaes
thesis.degree.levelTítulo Profesionales
thesis.degree.disciplineIngeniería Geológicaes
thesis.degree.programIngenieríaes
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