A caracterização de reservatórios é uma importante ferramenta na indústria petrolífera, pois este dado determina os locais onde serão perfurados poços e como será executada a produção do poço. O modelo 3-D é o uma importante ferramenta para o entendimento espacial da distribuição e variação de uma determinada característica. Os geólogos de produção fazem previsões a partir de esquemas e modelos geológicos. O geólogo pode prever como o reservatório pode se comportar através da configuração geométrica e distribuição das propriedades da rocha. Também pode-se prever onde há uma oportunidade de encontrar petróleo e onde esses volumes são grandes o suficiente para justificar a localização dos poços (Shepherd, M., 2009). Diversos tipos de dados são necessários desde a idealização do modelo até sua construção. Utilizando programas como o Petrel é possível carregar e interpretar estes tipos de arquivos. Portanto, com o resultado da modelação é possível fazer uma melhor interpretação da disposição dos corpos litológicos em três dimensões dentro do intervalo de estudo e como eles variam espacialmente. Estes produtos auxiliam áreas como a geologia de exploração e produção.
O fluxo de trabalho de modelação de reservatório 3-D é apresentado a seguir (Shepherd, M., 2009): 1. Pré-planeamento
• Objeto do modelo
• Definição dos principais parâmetros • Confirmação dos dados de entrada 2. Construção da estrutura
• Edificação da grade
• Construção de horizontes e camadas 3. Completar a grade com um modelo de fácies 4. Completar a grade com propriedades de rocha 5. Controle de qualidade do modelo
6. Cálculo volumes de hidrocarbonetos
Os modelos replicam a estrutura tridimensional do reservatório. O volume do reservatório é dividido em uma malha tridimensional de células. Um modelo geocelular típico contêm centenas de milhares a milhões de células (Shepherd, M., 2009). A primeira etapa na criação do modelo é criar a estrutura tridimensional do reservatório através da construção de superfícies (Shepherd, M., 2009).
Etta (2007) e Nyrud (2007) criaram modelos de fácies com o intuito de compreender a geometria 3D, o estilo arquitetural e heterogeneidades do reservatório. Atenção especial é focada na heterogeneidade macroescala do afloramento. O modelo é construído usando métodos estocásticos nos quais os parâmetros que controlam os algoritmos da modelação são baseados em observações do campo. O objeto modelo estocástico são os finos de planície de inundação, areias de canal, areias de crevasse
splay e areias de levee.
A área modelada foi determinada com relevância para a extensão da área de estudo, que é de ~ 2,5 km de largura e ~ 150 m de altura. Quatro zonas foram modeladas com diferentes parâmetros: amplitude, comprimento de onda, largura do canal, profundidade (figura XI.6). A Zona 1 consiste na Seção_0, a Zona 2 consiste na Seção 1, a Zona 3 consiste na Seção 2 e a Zona 4 consiste nas Seções 3 e 4 (figura XI.5). O principal elemento arquitetural é o canal fluvial, embora seja feita a adição de crevasse splay que foram incluídos na planície de inundação da Zona 2, pois é a geometria principal dentro desta seção.
76 A inclinação regional limita a extensão lateral a cada nível estratigráfico. O controlo 3D está ausente, a maior parte dos afloramentos não estão bem expostos e apenas esta disponível uma vista parcial dos corpos de arenito. Devido a essas discrepâncias existe incerteza em relação aos parâmentos utilizados pelo que estes foram obtidos com recurso equações empíricas. Os dados de logs sedimentares foram convertidos em um arquivo de texto e referenciados com nome, espessura estratigráfica e posição na área de estudo. Os topos dos poços foram tabulados separadamente e basearam-se em superfícies lateralmente correlacionáveis em relação ao dado. A construção do framework do modelo começou com a importação dos logs (pseudo-poços) e topos de poço. Os pseudo-poços (figuras XI.1, XI.2, XI.3 e XI.4) representam as várias fácies e elementos arquiteturais observados na área de estudo. As superfícies e horizontes foram criados a partir dos topos dos poços, incluindo os limites superior e inferior. A correlação lateral dos poços é baseada nos topos dos poços. Os horizontes e superfícies servem como estrutura no modelo no qual a distribuição do elemento arquitetural pode ser modelado. Da modelação de Nyrud resultou um reservatório complexo e compartimentado (figuras XI.8, XI.9 e X.10). Com recurso a este modelo pode-se deduzir que as unidades litológicas jurássicas com potencial de bom reservatório são as areias de canal na zona 3 e 4. Nestas zonas vários corpos de areia se sobrepõem, uns aos outros e formam um volume de areia conectado maior. A razão de net-to-gross é elevada têm-se muita areia em relação à argila, condição fulcral em termos de barris. Deste modo é possível afirmar que estes reservatórios podem ser perfurados com sucesso pois são propensos a gerar lucro.
Outro modelo apresentado para a Formação da Lourinhã é o modelo multi-escala de Keogh et al., (2014). Na definição da geometria utilizou como dados de entrada o comprimento de onda e amplitude das estruturas, juntamente com a simetria das estruturas e espessuras da lâmina. Dados estes obtidos a partir de medições no afloramento. As propriedades petrofísicas foram retiradas de um banco de dados de plugs de cores em campos de subsuperfície análogos no Tampen Spur da plataforma continental norueguesa.
Estes modelos são bons geometricamente porque representam a distribuição tridimensional fácies e relações geológicas dos diferentes corpos, mas perdem o valor por não serem representativos no que respeita às heterogeneidades microescala e características petrofísicas dos arenitos. Na construção do modelo Etta (2007) e Nyrud (2007) utilizaram poucos valores de porosidade e tais valores são exagerados quando comparados com os valores obtidos neste estudo (tabela V1-2). A amostra 13 de Etta (2007) tem porosidade excelente (24.9%) e foi colhida na barra arenosa abaixo do forte de Paimogo. Nesta mesma barra arenosa foi colhida a amostra PAB-4, PAB-1, PAB-3, PAB-2 e PAB-5, que apresentam porosidades baixas a moderadas e varia de 2.3% a 13.1%. Os valores de porosidade de Nyrud de 7.5% (amostra Im), 13.4% (amostra 9) e 22.5% (amostra 12) também são exagerados e correspondem as amostras PAB-13/14, PAB-19 e PAB-24 que têm porosidades baixas (1.6%, 2.8% e 3.6%). Keogh et al., (2014) nos seus modelos utilizou valores de porosidade a variar entre 9.6% e 26.5% que se considera elevados quando comparados com os obtidos neste estudo que variam entre 0.8% e 17.3% e a porosidade média de 4.95%.
Os modelos de Etta (2007), Nyrud (2007) e Keogh et al., (2014) podem ser aprimorados usando o conjunto alargado de dados de petrografia e porosidade tais como os obtidos neste estudo. A partir destes dados podem ser construídos modelos de porosidade, permeabilidade e propriedades de saturação de água. Visto que a estrutura geométrica já está construída a próxima etapa é preencher cada célula na grade com um tipo de fácies e um único valor para cada propriedade de rocha como porosidade que foram obtidos neste estudo (Tabela VI-2). Um modelo típico terá uma representação do modelo de
77 fácies, porosidade, permeabilidade, net to gross e propriedades de saturação de água. Antes de isso ser feito, fácies e valores de propriedade rocha devem ser atribuídos às células intercetadas pelos poços (Shepherd, M., 2009). Cada célula terá um valor único atribuído a ela como resultado do bloqueio dos dados do poço (Tabela VI-1 e VI-2). O bloqueio envolve tomar um valor representativo das propriedades da rocha dentro de cada célula individual intercetada por um poço (Shepherd, M., 2009). Nesta fase, as células do modelo cruzadas pelos poços terão sido “povoadas” com litofácies e propriedades da rocha (Shepherd, M., 2009). Aplicações geoestatísticas permitem que toda a grade 3- D seja preenchida com valores extrapolados do controle do poço (Shepherd, M., 2009). A simulação sequencial gaussiana é o método preferido para criar grades de porosidade, net to gross e de permeabilidade. Essas grades devem ser condicionadas à fácies (Shepherd, M., 2009). Todos os dados a serem usados para o modelo devem passar por uma verificação de controle de qualidade para valores errados. Valores errados muitas vezes se destacam do cluster geral de dados em três dimensões e devem ser óbvios para identificar (Shepherd, M., 2009). Os resultados finais são uma grade de fácies controlada pela posição estratigráfica e grades de propriedade de rocha, como a porosidade.
Os modelos de porosidade interpolados a partir de dados de logs e petrografia aumentam a confiança na estimativa do volume de hidrocarbonetos. Uma vez conhecida a geometria tridimensional do sistema de poros conectado, esses modelos auxiliam no melhor aproveitamento e estimativa das reservas e, possibilitam a redução de custos durante a fase de produção de um campo, tornando a locação de poços para perfuração mais precisa.