Este documento presenta una metodología para reducir la incertidumbre en el modelado y simulación de yacimientos de petróleo. La metodología integra el modelado estático y dinámico mediante el uso de líneas de flujo, permitiendo evaluar rápidamente múltiples representaciones estocásticas del yacimiento y seleccionar las más representativas para la fase de cotejo histórico. El documento describe la aplicación de esta metodología en un yacimiento en Venezuela, generando mapas y histogramas que cuant

1. This paper was prepared for presentation at the 2015 SPE WVS 3er South American Oil and Gas Congress held in Maracaibo, Zulia State, Venezuela, 27–30 October 2015.
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Abstract
La caracterización geocelular y dinámica de los yacimientos trata de modelar la acumulación de hidrocarburos y su comportamiento
en el tiempo con el fin de reducir los riesgos asociados a la ejecución de los esquemas de explotación del campo en estudio. La
incertidumbre asociada a las variables utilizadas durante la caracterización, cobra mayor importancia durante el proceso del cotejo
histórico debido a que todas las interpretaciones de cada una de las disciplinas convergen en una solución que no necesariamente es
única.
La posibilidad de presentar múltiples soluciones al mismo problema dentro de un marco estadístico permite a los ingenieros geólogos
y de yacimiento jerarquizar un rango de respuestas a sus modelos utilizando sus propias premisas y suposiciones, partiendo de la
manera como se distribuyen las propiedades principales del yacimiento entre los pozos y del movimiento interno del fluido. Es aquí
donde la simulación de líneas de flujo cobra mayor importancia ya que permite la evaluación de mallas de alta resolución respetando
la escala geológica sin considerar las dispersiones asociadas a la simulación de diferencias finitas.
Este artículo técnico resume la metodología utilizada durante el estudio integrado aplicado en un yacimiento en el Oeste de Venezuela,
en donde la falta de detalle en el estudio sedimentológico aumentó la incertidumbre asociada a la distribución de propiedades y
correlación entre los pozos. El uso combinado de un simulador de líneas de flujo y de los resultados de la aplicación de un proyecto de
trazadores en el campo, permitió aumentar la confiabilidad de la distribución de las propiedades dentro del yacimiento, jerarquizar
estática y dinámicamente las diferentes representaciones del yacimiento, y mejorar el modelaje de la comunicación entre los bloques
del mismo. Estas modificaciones pueden disminuir de manera efectiva el tiempo del cotejo histórico en este modelo.
Introducción
Siempre es necesario considerar el grado de incertidumbre que se maneja sobre la caracterización estática y dinámica de un
yacimiento de hidrocarburos antes de tomar decisiones sobre las estrategias de explotación, ya que éstas tienen gran impacto
financiero. En este sentido, lo recomendable es construir un modelo estocástico que represente de manera adecuada y confiable las
características estáticas más importantes de un yacimiento y modelar el comportamiento dinámico para obtener una visualización de
las condiciones de presión y saturación de fluidos del yacimiento a un tiempo dado y bajo distintos escenarios de explotación.
Sin embargo, construir un modelo estocástico no es una tarea fácil ya que los datos que se utilizan representan una pequeña porción
espacial de un yacimiento, teniendo muchas veces que incluir en el modelo interpretaciones subjetivas que aumentan su grado de
incertidumbre. Una vez generado este modelo se procede a construir el modelo dinámico o de simulación numérica, presentándose así
un distanciamiento entre estos dos modelos, que al compararlos se observan diferencias en el volumen poroso conectado,
especialmente en yacimientos complejos.
El objetivo de este trabajo es presentar al lector una metodología para reducir la incertidumbre del modelo de simulación de un
yacimiento aplicando un flujo de trabajo que integra el modelado estático y dinámico a través del uso de líneas de flujo, permitiendo
evaluar rápidamente las conectividad del volumen poroso en múltiples realizaciones estocásticas del yacimiento, jerarquizando y
seleccionando las más representativas para la fase de cotejo histórico.
SPE-WVS-501
Uncertainty Reduction in History Match Using Reservoir Stochastic Modeling
and Streamline Simulation in Western Venezuela
Author(s): E. Morales y B. Bohórquez, SPE, Petrolera RN LTD; M. Jurado, PDVSA.
Section: Caracterizacion de Yacimientos - I

2. 2 SPE WVPS 501
Características del yacimiento
El yacimiento del presente estudio está ubicado al oeste de Venezuela, en el estado Zulia hacia el margen occidental del Lago de
Maracaibo, en el Campo Alturitas, que está siendo operado actualmente por las empresas PDVSA y Petrolera RN LTD.
Estratigráficamente el yacimiento pertenece a la formación Marcelina de edad geológica Paleoceno, que está conformada por una serie
de secuencias de areniscas de espesores variables con intercalaciones de lutitas y carbones en menor cantidad tal como se puede
observar en la columna estratigráfica tipo mostrada en la Figura 1.
Columna Estratigráfica tipo
Formación
Objetivo
Columna Estratigráfica tipoColumna Estratigráfica tipo
Formación
Objetivo
Figura 1. Ubicación Geográfica y Columna Estratigráfica tipo del área de estudio
Las areniscas fueron depositadas en un sistema fluvial meandriforme y anastomosado de baja sinuosidad con escasa influencia marina
(Figura 2 - Izquierda). Las rocas y los correspondientes ambientes de depositación del yacimiento fueron descritos e interpretados
basados en las secuencias litológicas presentes en dos pozos con núcleos cortados en la sección de interés. Las arenas con buena
calidad de yacimiento están presentes únicamente en facies de areniscas masivas y areniscas en capas de estratificación entrecruzada,
todas las demás litologías se consideran como roca no-yacimiento (Figura 2 – Derecha). En la formación Marcelina se reconocen tres
subunidades estratigráficas denominadas en orden de depositación como Inferior (TLM), Medio (TMM) y Superior (TUM).
Sistema Fluvial
Interpretación
paleogeográfica durante la
depositacion de Marcelina
(Paleoceno)
Modelo Depositacional
TUM
TMM
TLM
GUASARE
RT 3
RT 2
RT 3
RT 3
RT 2
RT 2
RT 2
TUM
TMM
TLM
GUASARE
10500
10600
10700
10800
10900
11000
11100
10702
10802
10902
11002
11102
11202
11302
ALT-11 [SSTVD]
SSTVD
1:5206
MD
0.00 150.00gAPI
GR
Color fill
RType
0.1000 ohm.m 2,000.0000
RT
Color fill
0.2000 mD 2,000.0000
CORE PERM
0.2000 mD 2,000.0000
COREPERM_SHIFT
0.1000 mD 2,000.0000
PERM_SA
Color fill
0.00 0.30m3/m3
CORE_PHIE
0.0000 0.3000m3/m3
CORE_PHIE_SHIFT
0.00 0.30m3/m3
PHIE_lum
Color fillPOES
72%
9%
19%
Distribución de facies en pozo con núcleo
1-Areniscas masivas de grano medio
2-Arenisca de grano fino a medio con
estratificación cruzada
3-Arenisca de grano fino a muy fino
Con intercalaciones de limolitas/
lutitas
4-Lutitas
5-Carbón
Figura 2. Modelo de depositación del yacimiento y distribución de facies en pozo con núcleo y su correlación con perfiles
La acumulación de petróleo está contenida entre el tope de la formación Marcelina y el tope de la formación Guasare, en una
estructura anticlinal elongada, de orientación norte-sur, de aproximadamente 12 Km. de largo, y 7 Km. de ancho. Hacia el este del
yacimiento se encuentran un conjunto de fallas principales de carácter normal con orientación sureste-noroeste; y en su interior fallas
secundarias con la misma dirección, todas de bajo salto (<50 pies) consideradas como no sellantes. La estructura tiene un buzamiento
bajo (<4°), sin embargo; hacia el este el buzamiento es mucho mayor (15°). La columna petrolífera tiene un espesor aproximado de
500 pies, y se estimó un contacto original agua – petróleo (CAPO) con una profundidad de –11.100 pies bajo el nivel del mar, que

3. SPE-WVPS-501 3
representa el límite del yacimiento. La Figura 3, muestra la estructura del yacimiento en estudio. La porosidad y la permeabilidad está
en el orden de 14 % y 70 mD respectivamente.
Figura 3. Mapa estructural al tope del yacimiento. Actualización del año 2015
La subunidad estratigráfica TLM está sometida a un fuerte soporte de presión por la influencia de un acuífero, contribuyendo a
mantener la tasa de producción con altos cortes de agua. Por otro lado TUM, con un mayor volumen de hidrocarburos, presenta menor
soporte del acuífero debido a la limitada conectividad entre los cuerpos arenosos propia de la heterogeneidad de estas arenas, lo que se
traduce en una disminución de presión y productividad de los pozos. Por tal efecto, desde Noviembre de 1997 se inyecta agua en esta
subunidad.
El petróleo tiene una gravedad de 21 grados API, viscosidad de 13 cp a condiciones de yacimiento, de naturaleza asfáltica, con una
presión de burbujeo de 1.015,0 Lpca a una temperatura de 210 °F, y una relación gas – petróleo en solución de 137 PCN/BN. Estos
datos fueron obtenidos de pruebas PVT de cuatro pozos pertenecientes al yacimiento.
Hasta la fecha se han perforado un total de 70 pozos en la formación Marcelina. La presión inicial del yacimiento se estimó en
4600 Lpca a una profundidad de referencia de -10.500 pies. Actualmente, la presión promedio es de 3000 lpca, indicando que el
yacimiento se encuentra en condiciones de sub-saturado. El principal mecanismo de producción es empuje hidráulico, seguido de la
recuperación secundaria mediante inyección de agua, y en menor proporción la compresibilidad de la roca y expansión roca fluido tal
como se muestra en la Figura 4.
Figura 4. Mecanismos de producción del yacimiento
El Petróleo Original en Sitio (POES) oficial del yacimiento se estimó en 1146 MMBN, del cual se ha producido un 8% y se estima
producir un total de 14,6%. Con el objetivo de diseñar estrategias de explotación óptimas para desarrollar estas reservas, se
construyendo un modelo estático y dinámico que logre representar la complejidad del yacimiento al mismo tiempo que se disminuye
la incertidumbre asociada a la desviación de la respuesta de estos modelos con respecto al comportamiento real.
Metodología
El proceso de jerarquización de las distintas realizaciones del modelo geológico utilizado en este trabajo se encuentra basado en la
metodología aplicada por Bliancio, Dovera, Mezzapesa y Galibert1
, en el cual se obtiene un modelo de simulación del yacimiento
cuantificando la incertidumbre asociado al modelo geológico creado. Para esto, el estudio se dividió en cinco etapas que combinan la
1
S. Raniolo (Eni Exploration and Production) | D. Bilancio (Eni Exploration and Production) | L. Dovera (Eni Exploration and Production) | D. Mezzapesa (Eni UK Limited) | S. Galibert
(Schlumberger) Multiple History Matching and Well Placement Optimisation in a Mature Field Using a Streamline Approach. IPTC-16642. March 2013

4. 4 SPE WVPS 501
caracterización estática, cuantifica la incertidumbre existente, evalua estas incertidumbres utilizando líneas de flujo y combina
cálculos dinámicos para validar el modelo geológico previo al inicio del cotejo histórico. Esta metodología se presenta en la Figura 5 y
es explicada a continuación.
Figura 5. Metodología para la reducción de la incertidumbre del cotejo histórico de modelos de simulación a través de modelos estocásticos
y líneas de flujo
1. Modelado geológico: consiste la generación del modelo geocelular. El mismo integra la interpretación estructural,
estratigráfico-sedimentológico y petrofísico. Con esta información se genera una realización, o distribución de propiedades inicial, que
permite realizar el cálculo del volumen original en sitio.
2. Corrida inicial: utilizando el modelo creado en la etapa anterior, se configura el modelo de simulación numérica aplicando
diferencias finitas para evaluar la desviación inicial simulada con respecto a las tasas de producción observada. Este es configurado
utilizando controladores de tasa de producción volumétrica ya que la presión no ha sido cotejada. Este cálculo servirá de comparación
cualitativa para medir el impacto de utilizar el flujo de trabajo.
3. Evaluación de la incertidumbre del modelo geológico: una vez determinada la desviación, se procede a generar las
múltiples realizaciones con el objetivo de evaluar la incertidumbre en el modelo geológico. A pesar de que la incertidumbre se
encuentra presente en todos los niveles y disciplinas involucradas, en este estudio se seleccionó solo las existentes en los parámetros
de entrada de los algoritmos de distribución de generación de facies. Se generan gráficos de tornado para evaluar el impacto de cada
una de las variables de diseño sobre el cálculo del volumen poroso y de petróleo original en sitio. De igual manera se puede identificar
los percentiles de probabilidades para jerarquizar volumétricamente el yacimiento.
4. Evaluación utilizando las líneas de flujo: luego de generada las múltiples realizaciones del modelo, se procede a evaluar la
conectividad existente utilizando un simulador de línea de flujo. Posteriormente, son generados mapas con los promedios y las
desviaciones estándar de la conectividad para visualizar los cuerpos conectados. De la misma manera son generados los histogramas
de frecuencia para identificar los percentiles de probabilidades sobre las variables calculadas por el simulador. Combinando los
histogramas de frecuencias generados en esta etapa con los calculados en la etapa anterior se crea un diagrama cruzado donde se
pueden agrupar los percentiles y obtener la combinación de P10-P10, P50-P50 y P90-P90 de ambos casos permitiendo seleccionarlos
para la evaluación de la desviación del cotejo histórico. Esta combinación se demuestra en la Figura 6.
5. Selección del modelo para realizar cotejo histórico: utilizando el diagrama cruzado generado en la etapa anterior son
seleccionado las realizaciones que se encuentran dentro de percentiles de probabilidades deseados para realizar la evaluación
utilizando el simulador de diferencias finitas. Combinando los resultados de cada una de las etapas presentadas, es seleccionado un
modelo de simulación que permitirá al ingeniero de yacimiento realizar el cotejo histórico del campo.

5. SPE-WVPS-501 5
Figura 6. Combinación de histrogramas de frecuencias para generación de diagramas cruzados
A continuación se presentan los resultados de la aplicación de esta metodología en el yacimiento en estudio.
Resultados
1. Modelado geológico
Se elaboró un modelo geológico del yacimiento con un arreglo de 109x145x100 celdas en dirección i,j, y k respectivamente, con un
total de 1.580.500 celdas, de las cuales 679.668 se encuentran activas. La dimensión de las celdas son 100x100 m. en dirección lateral
(i,j), y verticalmente varía el espesor entre 5 a 10 pies de acuerdo con las zonas individuales, con un promedio de 6 pies. Se
consideraron las tres (3) subunidades estratigráficas de Marcelina, TLM, TMM y TUM, subdividiendo esta última en dos unidades,
Superior Tope y Superior Base. Se modelaron un total de 40 fallas normales, como se muestra en la Figura 7.
Corte Estructural E-W (visto desde el sur)
305 Capas del modelo
(Layering)
TUM (arena superior) 5 pies
TUM (arena inferior) 5 pies
TMM 10 pies
TLM 5 pies
Horizontes generados del modelo 3D
TUM
TMM
TLM
Fallas modeladas
Fallas modeladas
Figura 7. Malla Geocelular y modelado de fallas del modelo geológico

6. 6 SPE WVPS 501
El modelado de facies se realizó utilizando el algoritmo Simulación de Indicador Secuencial “SIS”, el cual permite generar geoformas
típicas de los ambientes sedimentarios predominantes. Para el modelado de las propiedades petrofísicas se utilizó la Simulación
Gaussiana Secuencial guiada por las facies sedimentarias. Las cinco diferentes facies de flujo definidas se asociaron con respecto a la
calidad de reservorio o tipo de roca (RT) como se presentó en la Figura 2, agrupándolas en tres (3) facies macros resumidas en la
Tabla 1. En la Figura 8 se presenta un corte norte-sur del yacimiento donde se observa la distribución de los tipos de roca.
Tabla 1. Definición de las facies de flujo del modelo geológico
R35 RT
PHIT
(%)
Perm
(mD)
Sw
(%)
RT
Geomodel
Perm
Promedio
(mD)
Limites
Perm
(mD)
RT>30 1 14,13 1472 27,3
1 952
2000
30<RT>10 2 16,53 443 26,31 100
10<RT>5 3 15,45 108 26,18
2 67
100
5<RT>2 4 13,93 26 31,89 10
2<RT>0.5 5 11,38 3 43,44
3 1.79
10
0,5<RT 6 7,85 0.21 52,06 0
TR_1
TR_2
TR_3
Figura 8. Sección en dirección norte-sur de las facies / tipo de roca del modelo geológico
La porosidad y permeabilidad fueron distribuidas a la malla usando Simulación Gaussiana Secuencial (SGS), y la saturación de agua
usando la Función J. Celdas no reservorio (lutitas, carbón) fue atribuida con valores de cero porosidades y cero permeabilidad. Para el
cálculo volumétrico del POES se incluyó el CAPO a -11.100 pies, obteniendo un valor de 964 MMBN (Tabla 2) que tiene una
diferencia de -15,9% con respecto al estimado oficial.
Figura 9. Mapa promedio de saturación de agua e histogramas de distribución de RT en el modelo geológico

7. SPE-WVPS-501 7
Tabla 2. Cálculo de POES volumétrico del modelo geológico
Subunidad Área
(Km2
)
POES
(MMBN)
Fracción del
Total (%)
TUM 45 784 72
TMM 26 87 9
TLM 18 195 19
Total 89 964 100
2. Corrida inicial
Para simular el comportamiento dinámico del yacimiento se utilizó un simulador tipo petróleo negro con dos componentes, agua y
petróleo, con el gas producido asociado al petróleo dado que el yacimiento es sub-saturado. Se cargó el histórico de presión, eventos
de producción e inyección de agua, las curvas de PVT, tres conjuntos de curvas de permeabilidades relativas y tres de presión capilar
para cada región de saturación asociado al tipo de roca, un acuífero de fondo con un CAPO a -11.100 pies.
Las condiciones de presión y temperatura del yacimiento para la inicialización del modelo son 4.740 Lpc y 210 °F respectivamente, a
una profundidad de referencia de 10.700 pies. La comprensibilidad de la roca se estableció en 6,6x10-6 Lpc-1
. La corrida de
simulación inicial se controló por tasa volumétrica de yacimiento, arrojando un cotejo simulado vs histórico de las diferentes tasas de
fluidos como el mostrado en la Figura 10 y Figura 11. La diferencia acumulada de producción de fluido de la corrida inicial es de 7%,
la de petróleo es 16,5%, y la del agua es de 12,25%.
Utilizando estos cálculos como referencia, se procedió a evaluar la incertidumbre asociada en el modelo geológico y cuantificar su
impacto al calcular nuevamente la diferencia de la respuesta con respecto a los valores observados.
Figura 10. Cotejo simulado vs histórico de las tasas de petróleo y gas de la corrida inicial de simulación

8. 8 SPE WVPS 501
Figura 11. Cotejo simulado vs histórico de la tasa de agua de la corrida inicial de simulación
3. Evaluación de la incertidumbre del modelo geológico
Como fue mencionado previamente, se utilizó el algoritmo de Simulación de indicador secuencial SIS para generar el tipo de roca. A
pesar de generar geoformas similares a las encontradas en el yacimiento, este tiene un importante rango de incertidumbre asociada a
cada una de las variables utilizadas para alimentar el algoritmo. En este sentido, la Tabla 3 muestra las variables seleccionadas para
generar las múltiples realizaciones.
Tabla 3. Definición de las variables independientes para la generación de facies del modelo geológico
Variable Código Tipo de
Distribución
Caso
Base
Mínimo Máximo
Azimut LM $AZLM Uniforme 25 0 45
Azimut LUM $Azlum Uniforme 25 0 45
Azimut MM $AZMM Uniforme 35 0 45
Azimut TUM $AZTUM Uniforme 30 0 45
% Facie tipo 2 LM $FLM2 Uniforme 32 30 70
% Facie tipo 2 LUM $FLUM2 Uniforme 34 30 70
% Facie tipo 2 TUM $FTUM2 Uniforme 30 30 70
Rango Mayor de Variograma TR 1 LM $MLM1 Uniforme 500 250 1000
Rango Mayor de Variograma TR 2 LM $MLM2 Uniforme 500 250 1000
Rango Mayor de Variograma TR 1
LUM
$MLUM1 Uniforme 400 200 800
Rango Mayor de Variograma TR 2
LUM
$MLUM2 Uniforme 600 150 300
Rango Mayor de Variograma TR 1 MM $MMM1 Uniforme 400 200 800
Rango Mayor de Variograma TR 2 MM $MMM2 Uniforme 1000 250 1000
Rango Mayor de Variograma TR 1
TUM
$MTUM1 Uniforme 400 200 800
Rango Mayor de Variograma TR 2
TUM
$MTUM2 Uniforme 1200 600 1800
Variable Semilla LM $SLM NA 29488 NA
Variable Semilla LUM $SLUM NA 3426 NA
Variable Semilla MM $SMM NA 22200 NA
Variable Semilla TUM $STUM NA 677 NA
Se generaron 25 realizaciones por cada variable, con un total de 475. De igual manera, se presenta en la Tabla 4 las variables que
fueron configuradas para respetar la correspondencia entre las facies y las proporciones entre los rangos mayores y menores.

9. SPE-WVPS-501 9
Tabla 4. Definición de las variables dependientes para la generación de facies del modelo geológico
Variable Código Caso Base Expresión
% Facie tipo 3 LM $FLM3 35 73-$FLM2
% Facie tipo 3 LUM $FLUM3 35 83.56-13.56-$FLUM2
% Facie tipo 3 TUM $FTUM3 49 82.21-3.21-$FTUM2
Rango Menor de Variograma TR 1 LM $XLM1 350 $MLM1*350/500
Rango Menor de Variograma TR 2 LM $XLM2 250 $MLM2*250/500
Rango Menor de Variograma TR 1 LUM $XLUM1 100 $MLUM1*100/400
Rango Menor de Variograma TR 2 LUM $XLUM2 200 $MLUM2*200/600
Rango Menor de Variograma TR 1 MM $XMM1 200 $MMM1*200/400
Rango Menor de Variograma TR 2 MM $XMM2 600 $MMM2*600/1000
Rango Menor de Variograma TR 1 TUM $XTUM1 200 $MTUM2*200/400
Rango Menor de Variograma TR 2 TUM $XTUM2 800 $MTUM2*800/1200
La Figura 12 presenta el histograma de frecuencia de las múltiples realizaciones del modelo, donde se puede observar que se obtiene
un POES promedio de 954,65 MMSTB y una desviación de 0,39 MMSTB. Se presenta igual el percentil P10 con un promedio de
944,8 MMSTB, con una desviación de 2,66 MMSTB y el percentil P90 con un promedio de 990,18 MMSTB con una desviación de
13,87 MMSTB.
P10 P50 P90
POES
(MMSTB)
Promedio 944,8 954,65 990,18
Desviación estándar
2,66 0,39 13,87
Figura 12. Cálculo e Histograma de Frecuencia del Petróleo Original en Sitio
También se presenta el gráfico tipo tornado del POES por cada una de las variables en la Figura 13, donde las mismas son arregladas
por impacto sobre el cálculo del volumen en sitio. En la misma se puede observar que la facie tipo 2 en TUM tienen el mayor rango de
soluciones, esto es debido a que se está incrementando la proporción de arena lo cual va acorde con las características de este
yacimiento como se indicó anteriormente, ya que esta unidad ocupa el 72% del POES. De igual manera hace que los valores altos
calculados tengan una mayor dispersión y un menor número de realizaciones con este volumen. Esto se confirma al observar la
desviación estándar del percentil P90 presentado en la . De igual manera se observa que las variables que tienen un mayor impacto en
el cálculo del volumen en sitio son: las variables semillas de la secuencia TUM, la fracción de arena de la secuencia TMM y el rango
mayor del variograma en TUM. Las variables que tienen un impacto muy pequeño son: Los azimut de las tres secuencias y los rangos
del variograma de las secuencias inferiores.
Una vez cuantificado el impacto en el cálculo volumen se procedió a realizar el cálculo de conectividad en cada una de las 475
realizaciones del modelo de manera que se pueda combinar con los resultados en esta etapa para seleccionar el modelo de simulación
a trabajar.

10. 10 SPE WVPS 501
Figura 13. Gráfico tornado de variación de POES por Variable
4. Evaluación utilizando líneas de flujo
Los cálculos de las líneas de flujo buscan caracterizar las realizaciones a partir de la conectividad de puntos arbitrarios o nodos dentro
del modelo. Estos puntos de interés son representados como fuentes y sumideros donde el fluido entra o sale. Una fuente puede ser un
pozo inyector existente, mientras que un sumidero puede ser representado como un pozo productor. El tiempo que invierte las
partículas para trasladarse entre las fuentes y los sumideros es utilizado para caracterizar la conectividad dentro del modelo, tal como
se ejemplifica en la Figura 14.
Figura 14. Par fuente-sumidero en líneas de flujos
Una vez que es seleccionada la distribución de los nodos dentro del modelo, las fuentes son establecidas como puntos de mayor
potencial de manera que se inicia el flujo hacia los sumideros. La tasa a la cual entra o sale el fluido se encuentra definido por la
distribución local de porosidad, permeabilidad y la aplicación de la ley de Darcy. Las líneas de flujos resultantes son curvas
tangenciales al campo de velocidades y provee una demostración visual del camino que toman las partículas. A cada línea de flujo se
le asigna una fracción de la tasa de inyección de su fuente asociándose de manera implícita a cierto volumen en el cual lo inyectado
está dispuesto a fluir, cuya analogía son tubos que representan cierta cantidad de volumen poroso. La distribución del volumen poroso
en los tubos o líneas de flujo no será uniforme en modelos heterogéneos. Aquellas regiones con alta tasa de flujo tendrán mayor
densidad de líneas de flujo, siendo estas proporcionales a la conectividad y conductividad.
Para la evaluación de la conectividad de la malla, fueron generados 274 pozos verticales en un arreglo de inyección de cinco (5)
puntos respetando la distancia que tienen los pozos en la actualidad de 600 m. Esto permite realizar la evaluación de la conectividad
en toda la malla considerando las zonas sin pozos. La Figura 15 a la izuierda demuestra la distribución de los pozos y a la derecha el
campo de líneas de flujo resultante en una de las realizaciones.

11. SPE-WVPS-501 11
Figura 15. Distribución de Nodos y campo de líneas de flujo
Cuando se compara los tiempos de ejecución de las corridas en estos modelos con respecto a los de diferencia finita estos disminuyen
en un 99%, por lo cual permite realizar los cálculos de conectividad en todas las realizaciones creadas en la etapa de evaluación de
incertidumbre del modelo geológico e introducir un segundo nivel de jerarquización como fue explicado en la metodología.
La Figura 16 presenta el histograma de frecuencia de la evaluación de la conectividad en las múltiples realizaciones generadas para el
modelo, donde se puede observar que se obtiene un promedio de volumen poroso conectado de 5,61 MMMRB con una desviación de
0,0002 MMMRB. Lo primero que se observa es el orden de magnitud de este cálculo ya que el mismo corresponde al volumen poroso
interconectado en toda la malla y no solo en la zona de petróleo. De igual manera se presenta el percentil P10 con un promedio de
5,58 MMMRB, con una desviación de 0,003 MMMRB y el percentil P90 con un promedio de 5,84 MMMRB con una desviación de
0,021 MMMRB.
P10 P50 P90
Volumen Poroso
Conectado
(MMMRB)
Promedio 5,58 5,61 5,84
Desviación
estándar 0,003 0,0002 0,021
Figura 16. Cálculo de Volumen Poroso Conectado
De igual manera se procedió a generar el mapa de conectividad promedio en todas las realizaciones, siendo las zonas más conectadas
aquellas representadas en colores claros, mientras que las zonas de poca conectividad con colores oscuros como se muestra en la
Figura 17. De igual manera se observan los siguientes elementos en las mallas:
Zona Norte: se observa un bajo nivel de conectividad con respecto a la zona central y sur del yacimiento. Esto es confirmado
por las pruebas de trazadores realizada en el campo que está indicado con flechas de color amarillo y rojo.
Zona Central: se observa un numero de cuerpos interconectados entre si aumentando hacia el centro de la misma. Además, una
disminución de la conectividad hacía la zona norte y sur del yacimiento. Esto también es confirmado por la prueba de trazadores
obtenida en el campo e indicada en la figura con flechas de color verde.

12. 12 SPE WVPS 501
Zona Sur: se aprecian zonas conectadas en el sentido de depositación del campo (SO-NE). La misma también es confirmada por
la prueba de trazadores con la flecha de color negro.
Figura 17. Mapa de Distribución de Volumen Poroso Conectado
Por otro lado; se puede observar el mapa de desviación de la distribución de volumen poroso conectado, donde las zonas con mayor
desviación se representan en colores claros, mientras que las zonas de poca variación con colores oscuros. El mapa presentado en la
Figura 18 nos permite confirmar que en la zona donde se encuentran los pozos es aquella donde se observa una menor variabilidad de
la conectividad, sustentando los resultados obtenidos con el mapa presentado en la Figura 17.
Figura 18. Mapa de Desviación en Cálculo de Volumen Poroso Conectado
Combinando los resultados de esta evaluación con respecto a los obtenidos en la etapa anterior, se construyó el diagrama cruzado de
POES y volumen poroso conectado que es presentado en la . En el mismo se pueden generar las siguientes observaciones:
• Se seleccionan 22 casos que se encuentran en las zonas agrupadas de cada uno de los percentiles. En la Tabla 5 se puede
observar los promedios y las desviaciones estándar de cada una de las propiedades para cada grupo de percentil

13. SPE-WVPS-501 13
• Se observa la no-linealidad entre el POES y el volumen poroso conectado, observándose tres tendencias diferentes entre estas
dos variables. Esto confirma la alta heterogeneidad que tiene el yacimiento y su efecto combinado al distribuir las propiedades a
lo largo del modelo. El uso de la agrupación mediante percentiles permite sustentar estadísticamente la selección de los casos.
Figura 19. Gráfico cruzado de POES y volumen poroso interconectado
Tabla 5. Percentiles de Casos a Simular
POES
(MMSTB)
POES %
Volumen
Poroso
Conectado
(MMMRB)
Volumen
Poroso
Conectado%
Realización
P10-P10 943,.56 8,.11 5,.560 5,.79 383
P10-P10 946,.77 12,.32 5.,566 7.,26 128
P10-P10 947,.55 12.,95 5.,571 8.,74 395
P50-P50 954,.21 47.,05 5.,611 46.,63 330
P50-P50 954,.29 47.,89 5.,612 48.,95 16
P50-P50 954,.69 50.,42 5.,612 50.,63 188
P50-P50 954,.71 50.,84 5.,615 54.,42 186
P50-P50 951.,63 51.,2 5.,325 52.,32 387
P50-P50 964.,86 55.,47 5.,613 53.,68 198
P90-P90 977.,83 85.,37 5.,751 87.,68 133
P90-P90 986.,12 90.,42 5.,772 87.,89 134
P90-P90 987.,29 90.,84 5.,799 88.,95 135
P90-P90 991.,69 91.,89 5.,815 89.,37 136
P90-P90 995.,50 92.,74 5.,838 89.,79 137
P90-P90 1000.,60 93.,16 5.,849 90.,21 138
P90-P90 1008.,37 93.,37 5.,865 90.,84 139
P90-P90 1016.,51 94 5.,894 91.,68 141

14. 14 SPE WVPS 501
5. Selección del modelo para realizar cotejo histórico
Una vez seleccionado los 22 casos, se procedió a realizar la simulación numérica de cada uno de ellos utilizando diferencias finitas
controladas por tasa volumétrica de yacimiento. La Tabla 6 resume las desviaciones observadas en acumulados de petróleo, agua y
líquido de las realizaciones, seleccionándose el caso #198 como la de menor desviación en el cotejo histórico.
Tabla 6. Diferencias en Acumulados de Producción por Fases
Caso
Simulación
Diferencia en
Acumulado
de líquido
Diferencia en
Acumulado de
petróleo
Diferencia en
Acumulado de
Agua
Inicial 7.,52 16.,53 12.,25
ECL_128 11.,86% 15.,61% 7,.70%
ECL_133 11.,66% 14.,92% 8.,05%
ECL_134 11.,51% 14.,48% 8.,22%
ECL_135 11.,34% 14.,42% 7.,91%
ECL_136 11.,49% 14.,47% 8.,18%
ECL_137 11.,52% 14.,40% 8.,31%
ECL_138 11.,08% 13.,95% 7.,88%
ECL_139 11.,09% 13.,87% 8.,00%
ECL_141 10.,87% 13.,26% 8.,22%
ECL_16 11.,35% 14.,92% 7.,38%
ECL_186 12.,25% 14.,86% 9.,34%
ECL_188 11.,39% 14.,49% 7.,94%
ECL_198 6,69% 12.,94% 0.,26%
ECL_330 12.,21% 15.,67% 8.,38%
ECL_383 10.,90% 13.,54% 7.,98%
ECL_387 7.,68% 13.,40% 1.,32%
ECL_395 11.,47% 15.,48% 7.,01%
Al analizar las variables de entrada para la configuración de la realización 198, se observa un aumento en la relación del porcentaje de
facie 2 de 30% a 38% en la base de TUM mejorando la productividad del modelo entre los años 1998 y 2000 que es el período de
máxima producción del yacimiento. En este sentido; la Figura 20 y Figura 21 se muestran los perfiles de producción de cada uno del
caso inicial y el seleccionado. Con este modelo el ingeniero de simulación puede empezar a realizar el cotejo histórico visualizando
los cálculos realizados durante la ejecución de este flujo de trabajo.
Figura 20. Perfil de Producción de Gas y Petróleo del Caso Seleccionado

15. SPE-WVPS-501 15
Figura 21. Perfil del Corte de Agua y Producción de Agua del Caso Seleccionado
Conclusiones
• La metodología aplicada permite cuantificar y visualizar la conectividad de una malla de simulación, reduciendo la
incertidumbre del proceso de propagación de propiedades dentro de la malla antes de iniciar el cotejo histórico. De igual manera
se logró una disminución de 3,54% en la desviación del petróleo acumulado calculado y simulado con el uso de esta
metodología.
• La utilización de mapas de conectividad dentro del modelo permite cuantificar los posibles movimientos de fluidos dentro del
modelo de yacimiento, permitiendo mejorar las correlaciones entre los pozos dentro del modelo.
• Es importante la validación de la conectividad de la malla con datos provenientes del campo, en este caso el mismo fue validado
utilizando las pruebas de trazadores existente en el campo.
• El uso de esta metodología permite confirmar la no linealidad que existe entre el POES y el volumen poroso interconectado. Esto
fue confirmado observando la relación existente entre las dos variables al utilizar el diagrama cruzado.
Recomendaciones
• Se recomienda extender esta metodología al estudio de transmisibilidades a lo largo de las fallas, disminuyendo la incertidumbre
asociada a la conectividad de las mismas.
• Una vez generado el modelo sedimentológico, comparar estos resultados con los obtenidos en el estudio.
• Realizar captura de datos en el bloque sur mediante el uso de nuevas pruebas de trazadores para mejorar la caracterización de la
conectividad en esta zona.
Agradecimientos
Los autores quieren reconocer y agradecer a Selene Andrade por la generación del modelo petrofísico en el campo, Inti Rodriguez y al
equipo de Schlumberger Venezuela por el apoyo suministrado durante la ejecución de este estudio, en especial a Karla Betancourt del
equipo de soporte a los usuarios. De igual forma, al equipo de Geociencias de PDVSA por su esfuerzo y contribución en la
recopilación, validación y caracterización de los datos de yacimiento utilizados en este estudio.
Referencias
S. Raniolo (Eni Exploration and Production) | D. Bilancio (Eni Exploration and Production) | L. Dovera (Eni Exploration and Production) | D.
Mezzapesa (Eni UK Limited) | S. Galibert (Schlumberger) Multiple History Matching and Well Placement Optimisation in a Mature Field Using a
Streamline Approach. Presented at International Petroleum Technology Conference Held in Benjing, China 26-28 March 2013. IPTC-16642.
Geoscreening for Petrel User Manual. Version 2013.1. Schlumberger.
FrontSim Technical Description. Version 2014.1. Schlumberger