Abril

AAPG Bulletin, Vol 98. N°4. p: 228-234:

MODERN INTERNAL WAVES AND INTERNAL TIDES ALONG OCEANIC PYCNOCLINES: CHALLENGES AND IMPLICATIONS FOR ANCIENT DEEP-MARINE BAROCLINIC SANDS

Dunham J, Saller A.

Resumen revisado por: Javier Rojas

Resumen elaborado por: Meyra Lisseth Hijar Huarcaya < lisseth.180@hotmail.com >

Ondas Internas Y Mareas Internas Modernas A Lo Largo De Picnoclinas Oceánicos: Desafíos E Implicaciones Para Antiguas Arenas Marino-Profundas Baroclínicas

  1. DISCUSION

En este artículo, Shanmugam proporciona información sobre los procesos envueltos en la acción de las corrientes oceánicas, así como también cuestiona las investigaciones realizadas y publicadas en el boletín del AAPG de la misma zona de estudio anteriormente, siendo este articulo una discusión sobre la validez o no de lo planteado por Shanmugam.

Observaron que gracias a los pozos en las profundidades del mar, descubrieron arenas más finas hacia la superficie, que contenían fósiles de plantas terrestres, pero en las lutitas asociadas no había suficiente o alto contenido de materia orgánica.

Shanmugam planteo en artículo publicado por el en el 2013, que las arenas del Terciario depositadas en el fondo de la cuenca Kutei en Indonesia, las cuales fueron antes descritas como causadas por depósitos de turbiditas y riesgos para la industria petrolera, en realidad podría tratarse de arenas depositadas por corrientes tidales o mareicas, como tidalitas, que ocurren en las profundidades marinas.

Para discutir sobre este nuevo planteamiento, se notó que el propósito de este artículo era documentar la presencia de materia orgánica terrestre en las arenas depositadas a grandes profundidades ya que las luititas asociadas a estas, no contenían altas cantidades de materia orgánica. Gracias a pozos en la zona, se determinó que estas arenas tenían gradación normal con abundantes fósiles de plantas terrestres y el contenido de TOC de estos sedimentos era mayor a 5%.

Las evidencias que lo ayudaron a sostener dicho planteamiento fueron varias, entre ellas las termoclinas oceánicas documentadas, olas y mareas (ambas internas) también observadas, y por último, las velocidades medidas de corrientes tidales profundas en Makassar Strait donde se sitúa la cuenca Kutei.

Un punto para contradecir a Shanmugam es que el fenómeno que prevalece en dicha cuenca es la gravedad, por lo tanto las arenas deben ser formadas por depósitos de corrientes turbidíticas, pero no nos enfocamos en ese curso, así que presentamos evidencias científicas para apoyar nuestra investigación.

En la prospección original en las profundidades marinas, se realizaron perforaciones que fueron definidas como datos sísmicos 2D. Aunque se pretendía identificar grandes estructuras contenidas en las arenas y asi perforar estas estructuras para determinar si había presencia de hidrocarburos. Es preferible contar con data sísmica 3D por ser más determinante ya que muestra claramente imágenes de la zona de estudio, nosotros no contamos con esta así que tuvieron que usarse la data 2D complementándose con conceptos geológicos. La premisa fue que en periodos de caída del nivel del mar, el delta del Mahakan progradó hacia la plataforma y depositó arenas sobre esta, en las cima de los cañones submarinos y posteriormente fueron depositadas como abanicos submarinos. Las pruebas repetidas de nuestra hipótesis en la cuenca Kutei, condujo a descubrimientos en las prospecciones de Gendalo, Gandang, Gula, Gada, Gehem, y Ranggas; las cuales se muestran en la Figura 1.

También se presentó la data sísmica 3D anteriormente tomada por Saller, la cual muestra claramente la morfología sísmica a lo largo de las arenas depositadas, y se pidió a los sedimentólogos revisar nuevamente este registro y así sacar sus propias conclusiones. Muchas de estas arenas reservorios, observadas a profundidad, presentan características de turbiditas, como la presencia de secuencias Ta-Tb-Tc y Tb-Tc, las cuales son comunes en estos reservorios. También se encuentran arenas masivas, las cuales son difíciles de formar por corrientes tidales y olas internas, y se muestran claramente en la Figura 3.

Shanmugam hace referencia en una publicación suya (2008,2011), como ejemplo donde las arenas masivas o gradadas, fueron formadas por corrientes tidales (o mareicas) profundas. También plantea que en los estratos marino-profundos del Ordovícico, las areniscas que contienen secuencias Bouma parcial y completamente, intercaladas con arenas con estratificación cruzada y arenas con otras características, son indicativas de flujo tractivo. Él interpretó las arenas masivas y ciclos parciales Bouma como depositados por corrientes turbiditicas, y las arenas con estratificación cruzada, como arenas retrabajadas y depositadas por corrientes tidales asociadas a picnoclinas y/u olas internas. Sin embargo esto no fue lo que propuso para su publicación del 2013, la cual se encuentra ahora en debate, sino que plantea que los estratos de arenas gradadas fueron depósitos de turbiditas, los cuales se encuentran intercalados con unidades con estratificaciones cruzadas bidireccionales que probablemente fueron producto de corrientes de tracción que alternaban en el área antes y después de los depósitos de corrientes turbiditicas. También llama la atención a los sedimentos de ola, los cuales están presentes en la cuenca Kutei, y su posible formación por olas internas y corrientes tidales.

Además de esto, se han notado abundantes sedimentos de ola en el piso marino, que parece ser producto de corrientes tidales profundas. Estos ocurren desde la parte alta del talud hasta el fondo marino, lo cual se muestra en las Figuras 2 y 4., y gracias a pozos penetrados cerca a estos, se sabe que están conformados predominantemente por lodos, esto ocurre en el talud; mientras que los sedimentos de ola del fondo marino son generalmente siliciclásticos y de barro con arenas finas con laminaciones onduladas,  pero éstos no formas reservorios significantes.

Shanmugan cita en su artículo (2013), que una clave para depósitos de marea interna de ambientes continentales submarinos es el aumento de tamaño de grano hacia arriba o gradación inversa, y también la estratificación cruzada bidireccional, sin embargo, no entendemos como Shanmugam llega a la conclusión de que las arenas fueron depositadas por mareas internas, ya que estas características son ausentes en estos depósitos.

Se observan separaciones oscuras en nuestras arenas, lo que podría parecer superficialmente ser capas de barro relacionados con la deposición de las mareas, pero son generalmente material vegetal de color oscuro, sobre todo conlleva a que fueron transportados con las arenas.

Sin embargo, después de que las arenas se depositaron en la base de la pendiente y en el piso del depósito, algunas arenas podrían haber sido reelaboradas en cierto grado por las ondas internas y corrientes de fondo. Por ello, posiblemente las arenas finas depositadas en la cuenca Kunei tengan relación con las corrientes tidales de fondo, pero no constituyen volúmenes significantes de reservorios. Evidencias de núcleos y geomorfologías mostrados en la data sísmica, indican que las arenas del Mioceno fueron transportadas desde la superficie marina hacia el fondo marino por corrientes de turbiditas; una vez estas fueron depositadas como turbiditas, no fueron redistribuidas en distintos lugares antes de su entierro.

Ya que las corrientes de fondos actúan redistribuyendo los sedimentos en distintas áreas antes del soterramiento, el punto clave desde la perspectiva del geólogo de exploración es que las corrientes de fondo que no transportaron o redistribuyeron estas arenas del yacimiento de la Cuenca del Kutei desde su lugares de deposición originales, por ello no podemos afirmar la conclusión a la cual llego Shanmugam en su publicación sobre los depósitos de esta cuenca, ya que nosotros nos basamos en las interpretaciones de las evidencias que obtuvo Saller, basado en data sísmica, núcleos y descubrimientos de exploración.

  1. APÉNDICE

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AAPG Bulletin, Vol 98. N°4. p: 729-763:

A COMPARATIVE STUDY OF RESERVOIR MODELING TECHNIQUES AND THEIR IMPACT ON PREDICTED PERFORMANCE OF FLUVIAL-DOMINATED DELTAIC RESERVOIRS

Peter E. K. Deveugle, Matthew D. Jackson, Gary J. Hampson, Jonathan Stewart,  Martyn D. Clough, Thaddeus Ehighebolo, Michael E. Farrell, Craig S. Calvert, y James K. Miller

 Resumen elaborado por: Diego López Carrasco <dlopezcarrasc@gmail.com>

 Un estudio comparativo de las técnicas de modelamiento de reservorios y su impacto en la predicción del comportamiento de reservorios de deltas dominados por ríos

  1. RESUMEN

Existen muchas técnicas disponibles para construir modelos tridimensionales de reservorios. En este resumen se muestran los resultados de un análisis comparativo para probar el impacto de la aplicación de cuatro métodos comunes estocásticos de modelamiento: (1) Sequential Indicator Simulation (SISIM); (2) Object- Based Modeling (OBM); (3) Multiple-point statistics (MPS); y Spectral Component Geologic Modeling (SCGM). Dichos algoritmos se enfocaron en capturar la heterogeneidad geológica y el comportamiento del fluido en reservorios de deltas dominados por ríos.

De acuerdo a la metodología de trabajo, un grupo de modelos de deltas fue usado y construido para evaluar la habilidad de los diferentes algoritmos para modelar. Luego, se comparó los resultados de cada algoritmo con un modelo independiente de alta resolución proveniente de un afloramiento análogo (Ferron Sandstone Member del sistema deltaico Las Chance en Utah Central) el cual capturaba la arquitectura de facies a una escala de parasecuencias, lóbulos deltaicos, y zonas de asociación de facies (Ver Figura 1). Un amplio grupo de data extraída del modelo de referencia fue usada para condicionar los modelos construidos usando cada método estocástico. Dicho modelo de referencia (afloramiento) no fue construido usando los algoritmos mencionados.

Los reservorios de deltas dominados por ríos poseen muchas características geológicas importantes como: discontinuidad lateral de las arenas con variedad en sus geometrías, una mezcla de límites de facies gradacionales y patrones de apilamiento espacialmente complejos. El marco estratigráfico resultante y la distribución de facies contienen suficiente variabilidad de tal manera que no son inherentemente favorecidos por cualquier tipo de algoritmo de modelamiento. Varios de estos presentan compartimentalizacion de la presión, pobre eficiencia de barrido, temprana irrupción de agua, y baja tasa de recobro. Estas características de producción resultan en parte por la variabilidad de la conectividad de los cuerpos de arena y la tortuosidad de los canales de flujo.

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2_22. DISCUSION

 ¿Qué heterogeneidades geológicas son las más importantes en el control del comportamiento de los modelos de reservorios?

Las corridas de sensibilidad de la simulación dinámica indicaron que la eficiencia de barrido y el factor de recobro en el modelo de referencia están controlados por (1) la continuidad, orientación y permeabilidad de los cuerpos de arenas canalizadas (facies de canales distributarios) , (2) continuidad lateral y permeabilidad vertical de lutitas ( facies de prodelta  y frente deltaico distal) ,  (3) dirección del barrido , de acuerdo a la orientación de los lóbulos de delta o canales de área; y (4) el espaciamiento entre pozos. (Deveugle et al., 2011). (Ver figura 2)

3. RESULTADOS

 Los modelos construidos usando las cuatro técnicas son comparados con el modelo de referencia basada en tres mediciones de comportamientos dinámicos y estáticos:(1) proporción de asociación de facies, (2) arquitectura de facies, y (3) factor de recobro simulado.

  1. La elección del algoritmo de modelamiento está limitada por el tipo de data disponible y las capacidades del software. Las técnicas de SCGM, SISIM y el MPS son aplicables al conjunto de data condicionante de sísmica y de pozo con un poco de interpretación geológica (ejm: a baja resolución, escala de set de parasecuencia) mientras las técnicas de OBM y SISIM son aplicables a los grupos de data condicionante que comprenda la información de pozo y una interpretación geológica completa (ejm: alta resolución, escala de parasecuencia).
  2. Todos los algoritmos de modelamiento fallan al calzar las proporciones de facies del modelo de referencia debido a que la data condicionante de pozo solo representa una pequeña proporción del volumen del reservorio. El conflicto resultante entre la data condicionante de sísmica y pozo es particularmente problemático para el algoritmo de SCGM, el cual siempre reproduce las proporciones de facies en la data de pozo.
  3. En los reservorios fluviodeltaicos, el recobro está controlado por las variaciones en la arquitectura de los cuerpos de arena canalizados y en la conectividad de los lóbulos deltaicos.
  4. El algoritmo MPS nos da las mejores predicciones del factor de recobro, incluso en ausencia de una interpretación geológica de alta resolución, debido a que representa implícitamente a la arquitectura de los cuerpos de arena y la conectividad de los lóbulos deltaicos.
  5. El algoritmo OBM y el menos extenso, SISIM nos dan valores de factor de recobro que se comparan razonablemente con el del modelo de referencia, siempre y cuando estos algoritmos están condicionados a interpretaciones (ejm: escenarios) de las arquitecturas de reservorios a escala de parasecuencias que contengan una conectividad apropiada de los lóbulos deltaicos y abundantes arenas canalizadas, continuidad y distribución.
  6. En la ausencia de una interpretación a escala de parasecuencia (PS), el algoritmo SISIM falla en capturar la arquitectura de las facies, y predice pobremente el factor de recobro.
  7. La calidad y resolución deteriorada de la data sísmica condicionante correlaciona de mejor manera al incrementar errores en los resultados estáticos y dinámicos para modelos generados por SISIM y MPS.

2_34. APLICABILIDAD

La comparación del uso de diferentes algoritmos de modelamiento tendría una importante aplicabilidad en varios reservorios deltaicos en el Perú. En la cuenca Talara, se han realizado modelos haciendo uso en su mayoria del algoritmo SGS (Sequential Gaussian Simulation), con algunos inputs como variogramas esféricos ; por otro lado en los reservorios del subandino , debido al análisis más sencillo de la data se ha hecho uso en general del algoritmo del SIS (Sequential Indicator Simulation). Por tanto, el uso de otros algoritmos aun no aplicados como el MPS, OBM o SCGM tendrían un considerable valor agregado para poder comparar los resultados de los modelos actuales, comportamientos estáticos y dinámicos de los reservorios deltaicos.

Algunos reservorios que podrían considerarse son:

  1. Cuenca Marañon , Ucayali y Madre de Dios: Formaciones Vivian (Müller, 1982), Agua Caliente (Gil, 2002) y Cushabatay.(Gil, 2002; Jailard, 1996)
  2. Cuenca Talara: Formaciones Cabo Blanco y Mogollón (Carozzi,1975) ; Basal Salina (E.Gonzales, 1999)