Esperamos que tu día esté lleno de descubrimientos, ya sea por la mañana, tarde o noche. Este sábado, como cada semana, te traemos un tema que no puede faltar en la caja de herramientas de quienes exploramos el subsuelo. Hoy generaremos gráficas de tipo Crossplot usando Python, para ayudarnos a identificar las litologías presentes en los pozos.
Se comparte un código ejecutable (install_seismic_unix.sh) para poder instalar de una manera mucho más rápida Seismic Unix dentro de Ubuntu, el cuál es un archivo ejecutable; Antes de instalarlo, se deben cambiar los permisos para la ejecución:
Enlace del archivo: (LINK)
chmod +x
El comando "chmod +x" en Linux se utiliza para cambiar los permisos de un archivo, específicamente para **hacerlo ejecutable**.
Desglose:
1. "chmod":
Es la abreviación de "change mode", y se usa para modificar los permisos de un archivo o directorio.
2. "+x":
Indica que se añadirá el permiso de ejecución ("execute") al archivo para los usuarios que ya tienen acceso al archivo (propietario, grupo o todos, dependiendo del caso).
3. "Archivo o ruta":
Después de "chmod +x", se especifica el nombre del archivo o su ruta.
Ejemplo:
Supongamos que tienes un archivo llamado `script.sh`:
Después de este comando:
- El archivo ahora puede ejecutarse como un programa o script.
- Podrás ejecutarlo usando:
Ahora cambiamos los permisos de nuestro archivo ejecutable:
Al momento de ejecutar el código, aparece un mensaje en el cuál te pide la confirmación de la instalación, le damos "Enter" y continuamos. El código ejecuta e instala todos los archivos necesarios para la instalación. Se deben leer las instrucciones en todo momento. Al llegar a la parte de instalación del software, se debe leer con detenimiento y dar "Enter" para proseguir con la instalación. Al momento nos realizará preguntas hasta llegar al 100% de la instalación.
Una vez terminada la instalación, se prosigue a comprobar la correcta instalación del software con el siguiente código:
suplane | suxwigb
El código suplane | suxwigb es un ejemplo básico en Seismic Unix (SU) que genera datos sintéticos de una onda plana y los visualiza en un gráfico de wiggle (suxwigb).
Ejemplo del comando suplane:
Donde:
Comando suxwigb
Parámetros comunes de suxwigb:
Visualización del código:
[1] https://wiki.seismic-unix.org/start
Esperamos que tu día esté lleno de descubrimientos, ya sea por la mañana, tarde o noche. Este viernes, como cada semana, te traemos un tema que no puede faltar en la caja de herramientas de quienes exploramos el subsuelo. Hoy tocara hablar del gráfico de Pickett y su influencia en el cálculo de Rw todo usando programación en Python. Acompáñanos mientras exploramos cómo estas técnicas nos ayudan a entender mejor las formaciones y maximizar el potencial de cada pozo.
El gráfico de Pickett es una herramienta gráfica fundamental en la petrofísica que permite estimar parámetros clave como la saturación de agua ($S_w$)
Es un diagrama log-log (escala logarítmica en ambos ejes) en el que:
Se utiliza principalmente para interpretar formaciones que siguen la ecuación de Archie, comúnmente en reservorios con poca arcilla.
La clave es reorganizar esta fórmula para graficarla.
1. Preparar el eje log-log
2. Graficar líneas base
3. Añadir líneas de saturación de agua ($S_w$)
$R_t = frac{R_w}{\phi^m {S_w}^n}$
4. Identificar zonas en el gráfico
5. Superponer los datos del pozo
El código comienza con la estructura estándar de un documento HTML:
<!DOCTYPE html>
<html lang="es">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Gráfico de Pickett Interactivo</title>
<!-- Incluir la librería de Plotly -->
<script src="https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js"></script>
<style>
/* Estilos CSS */
</style>
</head>
<body>
<!-- Contenido de la página -->
</body>
</html>
- <!DOCTYPE html>: Indica que el documento está escrito en HTML5.
- <html lang="es">: Especifica que el idioma del documento es español.
- <head>: Contiene metadatos, el título de la página y enlaces a scripts y estilos.
- <body>: Contiene el contenido visible de la página.
Para crear gráficos interactivos, incluimos la librería Plotly.js:
<script src="https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js"></script>
Esta librería nos permite generar gráficos complejos y altamente interactivos utilizando JavaScript.
Definimos estilos básicos para mejorar la apariencia de nuestra aplicación:
body {
font-family: Arial, sans-serif;
margin: 20px;
}
/* Más estilos... */
- Estilos para el cuerpo: Establecemos la fuente y los márgenes.
- Estilos para los controles y el gráfico: Mejoramos la presentación de los elementos de entrada y el contenedor del gráfico.
En el <body>, creamos una sección para los controles de entrada que el usuario utilizará para interactuar con el gráfico:
<div id="controles">
<!-- Control para cargar el archivo CSV -->
<div class="input-group">
<label for="archivo">Cargar archivo CSV: </label>
<input type="file" id="archivo" accept=".csv">
</div>
<!-- Control para ajustar el valor de Rw -->
<div class="input-group">
<label for="rw">Valor de Rw: </label>
<input type="range" id="rw" name="rw" min="-3" max="1" step="0.01" value="-1">
<span id="rw-display" class="value-display">1.0e-1</span>
</div>
<!-- Controles para ajustar m y n -->
<!-- ... -->
</div>
- Carga de archivo CSV: Permite al usuario seleccionar el archivo de datos.
- Deslizadores para Rw, m y n: Permiten ajustar estos parámetros y ver los cambios en tiempo real en el gráfico.
Creamos un <div> donde se renderizará el gráfico:
<div id="grafico"></div>
Este contenedor será utilizado por Plotly.js para mostrar el gráfico de Pickett.
En el script, inicializamos variables y seleccionamos elementos del DOM que utilizaremos:
let datos = [];
// Elementos de entrada y visualización
const rwInput = document.getElementById('rw');
const mInput = document.getElementById('m');
const nInput = document.getElementById('n');
const rwDisplayElement = document.getElementById('rw-display');
const mDisplayElement = document.getElementById('m-display');
const nDisplayElement = document.getElementById('n-display');
- datos: Arreglo donde almacenaremos los datos procesados del archivo CSV.
- Elementos de entrada: Referencias a los deslizadores de Rw, m y n.
- Elementos de visualización: Etiquetas donde mostraremos los valores actuales de Rw, m y n.
Agregamos eventos para responder a las acciones del usuario:
// Evento para cargar el archivo CSV
document.getElementById('archivo').addEventListener('change', function(e) {
// Código para leer y procesar el archivo
});
// Eventos para actualizar los valores de Rw, m y n
rwInput.addEventListener('input', function() {
// Actualizar valor de Rw y el gráfico
});
mInput.addEventListener('input', function() {
// Actualizar valor de m y el gráfico
});
nInput.addEventListener('input', function() {
// Actualizar valor de n y el gráfico
});
Estos eventos permiten que el gráfico se actualice dinámicamente cuando el usuario interactúa con los controles.
La función procesarDatos(csv) se encarga de leer y procesar el archivo CSV cargado:
function procesarDatos(csv) {
const lineas = csv.split('\n');
const encabezados = lineas[0].trim().split(',');
// Identificar columnas de interés
// ...
if (indiceResistividad === -1 || indicePorosidadNeutron === -1) {
alert('No se encontraron las columnas de resistividad y/o porosidad neutrón en el archivo.');
return;
}
datos = [];
for (let i = 1; i < lineas.length; i++) {
// Leer y filtrar los datos
// ...
}
}
- Lectura del archivo: Divide el contenido en líneas y separa los encabezados.
- Identificación de columnas: Busca los mnemonics de resistividad y porosidad neutrón.
- Procesamiento de datos: Lee cada línea, convierte los valores a números y filtra los datos fuera de rango.
La función actualizarGrafico() genera y actualiza el gráfico utilizando Plotly.js:
function actualizarGrafico() {
if (datos.length === 0) {
return;
}
// Obtener valores actuales de Rw, m y n
// ...
// Preparar datos para el gráfico
// ...
// Generar la línea de tendencia
// ...
// Configurar el layout del gráfico
// ...
// Renderizar el gráfico
Plotly.newPlot('grafico', [traceDatos, traceLinea], layout);
}
- Verificación de datos: Comprueba que hay datos para graficar.
- Preparación de trazas: Crea las trazas para los datos y la línea de tendencia.
- Configuración del layout: Establece los límites y las etiquetas de los ejes.
- Renderización: Llama a Plotly.newPlot() para mostrar el gráfico.
Calculamos la línea de tendencia basada en los parámetros actuales:
// Definir límites fijos para phi y Rt
const phiInicio = 0.01;
const phiFin = 0.5;
const rtMin = 0.1;
const rtMax = 10000;
// Generar phi en escala logarítmica
const numPuntos = 100;
for (let i = 0; i <= numPuntos; i++) {
const phi = phiInicio * Math.pow(phiFin / phiInicio, i / numPuntos);
const rt = rw / Math.pow(phi, m);
if (rt >= rtMin && rt <= rtMax) {
xLinea.push(phi);
yLinea.push(rt);
}
}
- Cálculo de phi y Rt: Genera puntos para la línea de tendencia dentro de los límites especificados.
- Filtrado de Rt: Solo se incluyen los valores de Rt que están dentro del rango definido.
Personalizamos los ejes para que se ajusten a los límites deseados:
const layout = {
xaxis: {
title: 'Porosidad Neutrón (φn)',
type: 'log',
autorange: false,
range: [Math.log10(phiInicio), Math.log10(phiFin)],
dtick: 0.1,
tickvals: [0.01, 0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.5],
ticktext: ['0.01', '0.02', '0.05', '0.1', '0.2', '0.5']
},
yaxis: {
title: 'Resistividad (Rt)',
type: 'log',
autorange: false,
range: [Math.log10(rtMin), Math.log10(rtMax)],
dtick: 1
},
title: 'Gráfico de Pickett',
showlegend: true
};
- Eje X: Configurado en escala logarítmica, con límites de 0.01 a 0.5.
- Eje Y: Configurado en escala logarítmica, con límites de 0.1 a 10000.
- Marcas de los ejes: Personalizamos las marcas para mejorar la legibilidad.
Al cargar la página, mostramos los valores iniciales de Rw, m y n:
rwDisplayElement.textContent = Math.pow(10, parseFloat(rwInput.value)).toExponential(2);
mDisplayElement.textContent = parseFloat(mInput.value).toFixed(2);
nDisplayElement.textContent = parseFloat(nInput.value).toFixed(2);
Esto asegura que los valores mostrados junto a los deslizadores reflejen el estado actual de los controles.
Este código permite crear un gráfico interactivo de Pickett donde puedes:
Con este enfoque, puedes analizar y estimar el valor de Rw de manera dinámica y personalizada según los datos de tu pozo.
Bibliografía
[1] Asquith, G., & Krygowski, D. (2004). Basic Well Log Analysis. AAPG Methods in Exploration Series.
[2] Ellis, D. V., & Singer, J. M. (2007). Well Logging for Earth Scientists. Springer Science & Business Media.
[3] Doveton, J. H. (1994). Geologic Log Interpretation. SEPM Society for Sedimentary Geology.
[4] Tiab, D., & Donaldson, E. C. (2015). Petrophysics: Theory and Practice of Measuring Reservoir Rock and Fluid Transport Properties. Gulf Professional Publishing.
[5] Rider, M., & Kennedy, M. (2011). The Geological Interpretation of Well Logs. Rider-French Consulting Ltd.
Publicación realizada por Hiram Arias y Emiliano Flores
Información de contacto:
LinkedIn: Hiram Arias y Emiliano Flores
Correo: hiram0809@gmail.com y jemilianofl@gmail.com
Esperamos que tu día esté lleno de descubrimientos, ya sea por la mañana, tarde o noche. Este viernes, como cada semana, te traemos un tema que no puede faltar en la caja de herramientas de quienes exploramos el subsuelo. Hoy continuaremos con la evaluación del volumen de arcilla pero ahora usando software especializado, más especifico Techlog. Acompáñanos mientras exploramos cómo estas técnicas nos ayudan a entender mejor las formaciones y maximizar el potencial de cada pozo.
Hoy vamos a adentrarnos en el apasionante mundo de la Caracterización Dinámica de Yacimientos, un tema fundamental para entender cómo se comporta el subsuelo una vez que comienza la producción de hidrocarburos.
Este artículo busca explicarte todo, absolutamente todo, de la manera más clara posible para que puedas tener una visión integral de este proceso tan importante en la industria energética. Prepárate para un recorrido que nos llevará desde la interpretación de registros de producción hasta técnicas avanzadas de monitoreo y simulación. ¡Ponte cómodo y vamos allá!
Primero, hablemos de qué significa realmente Caracterización Dinámica de Yacimientos. Básicamente, se trata del estudio y monitoreo de cómo se comportan los fluidos (petróleo, gas, agua) dentro del yacimiento durante su vida productiva.
A diferencia de la Caracterización Estática, que se enfoca en un “mapa” detallado del yacimiento sin considerar el tiempo, la caracterización dinámica introduce el factor temporal para ver cómo evolucionan las condiciones del yacimiento a medida que extraemos los recursos.
La caracterización dinámica se basa en obtener datos en tiempo real y analizarlos con técnicas avanzadas para prever qué puede suceder en el futuro del yacimiento. Esta disciplina es fundamental para mejorar la recuperación de hidrocarburos, ajustar los planes de producción y maximizar la vida útil del yacimiento.
La caracterización dinámica implica varios elementos clave, desde el monitoreo de presión hasta el uso de modelos de simulación. A continuación, te explicamos algunos de los temas más importantes.
El análisis de presión-transitorio, también conocido como Well Testing, es una de las primeras herramientas utilizadas para conocer las características dinámicas del yacimiento. Las pruebas de presión permiten ver cómo se comporta el yacimiento cuando se interrumpe temporalmente la producción y se miden los cambios en la presión. Esto da una idea de cómo están distribuidos los fluidos y ayuda a calcular propiedades como la permeabilidad y la presión promedio del yacimiento.
Piensa en una botella de gaseosa cerrada (el yacimiento), que contiene líquido (petróleo) y gas. Si agitas la botella y luego la abres, el gas comienza a salir rápidamente. En el caso de un yacimiento, medir estos cambios en la “presión” mientras fluye nos da pistas sobre cuánta “gaseosa” nos queda y cómo está distribuida dentro de la botella.
La interpretación de registros de producción es otro pilar esencial de la caracterización dinámica. Los registros de producción recogen datos sobre la cantidad de petróleo, gas y agua que produce cada pozo, así como sus variaciones en el tiempo. Al analizar estos registros, los ingenieros pueden identificar patrones y tendencias que reflejan la salud del yacimiento.
Ejemplo
En un pozo donde la producción de petróleo comienza a bajar, pero aumenta la de agua, podría interpretarse que el contacto agua-petróleo está subiendo, y el yacimiento puede estar “ahogándose” con agua. Esta información es esencial para ajustar el plan de producción o decidir si es necesario realizar intervenciones adicionales.
La simulación numérica es una herramienta computacional que permite a los ingenieros replicar el comportamiento de un yacimiento en una computadora. Utilizando modelos de simulación como Eclipse o CMG (Computer Modeling Group), se combinan datos de presión, volumen y temperatura (PVT), así como propiedades de la roca y los fluidos del yacimiento, para crear un modelo que simula cómo se comportaría la producción en distintos escenarios.
Esta técnica permite prever la evolución del yacimiento bajo diversas estrategias de producción, probando enfoques antes de implementarlos en el campo real, lo que ahorra tiempo y dinero. Los ingenieros pueden evaluar diferentes tácticas y optimizar la extracción de hidrocarburos, minimizando riesgos y costos.
Para entenderlo mejor, la simulación numérica funciona como un “simulador de vuelo” para el yacimiento. Así como los pilotos practican en simuladores antes de volar un avión, los ingenieros prueban estrategias en modelos digitales para identificar las que ofrecen mejores resultados antes de llevarlas al yacimiento.
El análisis de declive de producción es una herramienta esencial en la ingeniería de yacimientos para estimar cuánto tiempo más un yacimiento producirá de forma rentable. Esta técnica observa cómo la producción de un pozo o yacimiento disminuye con el tiempo y permite proyectar su vida útil a través de modelos matemáticos como el declive exponencial, hiperbólico y armónico.
Además, este análisis permite tomar decisiones estratégicas importantes:
Inversiones en Recuperación Mejorada: Al anticipar la caída en producción, se pueden implementar técnicas como inyección de agua o gas para mantener la extracción rentable.
Optimización de Producción: Conocer la curva de declive ayuda a ajustar las estrategias de producción y reducir los costos operativos.
Cierre de Pozos: Cuando el análisis indica que un pozo no cubrirá sus costos operativos, se puede considerar su cierre para evitar pérdidas.
Factores como las condiciones del yacimiento, la presión, los métodos de recuperación y la operación de pozos afectan el declive, haciendo de esta técnica una herramienta clave en la administración y planificación de yacimientos.
Además de los métodos de análisis y simulación, la caracterización dinámica utiliza técnicas avanzadas de monitoreo en tiempo real. Estas técnicas proporcionan datos continuos que permiten realizar ajustes sobre la marcha y entender cambios rápidos en el yacimiento.
La sísmica 4D es una herramienta revolucionaria en la caracterización dinámica, donde se toma una serie de imágenes sísmicas del yacimiento en distintos momentos para ver cómo cambia la distribución de los fluidos. La sísmica 4D, también llamada “sísmica en el tiempo”, permite visualizar en qué áreas el petróleo se está agotando y dónde aún existen reservas. Este método es particularmente útil en yacimientos grandes, donde es difícil monitorear cada pozo de forma individual.
Ejemplo
En el Campo Cantarell en México, la sísmica 4D se ha utilizado para observar cómo el petróleo se mueve dentro del yacimiento. Al identificar áreas de alta saturación de petróleo, PEMEX ha podido redirigir sus operaciones hacia las zonas más productivas.
Para entender cómo se distribuyen los fluidos dentro de un yacimiento, se emplean los tracers o marcadores químicos, que son sustancias inyectadas en el yacimiento para rastrear el movimiento de los fluidos como agua, gas o petróleo. Estos tracers permiten observar cómo se desplazan y cómo interactúan con las diferentes capas de roca dentro del reservorio. Dependiendo de cómo se muevan, los ingenieros pueden obtener información crucial sobre la dinámica del yacimiento y la eficacia de las técnicas de recuperación.
El uso de tracers es especialmente útil en técnicas de recuperación secundaria, como la inyección de agua o gas, para ver si el fluido inyectado está empujando efectivamente el petróleo hacia los pozos productores o si se está dispersando de manera no eficiente. Además, los tracers también ayudan a entender los patrones de flujo en reservorios heterogéneos, donde la distribución de los fluidos puede no ser uniforme debido a variaciones en la permeabilidad de las rocas.
Para visualizar esto, puedes imaginarlo como poner un tinte de color en un río. Si inyectamos agua con un marcador dentro de un yacimiento, el tinte se desplazará a lo largo de la corriente de agua, permitiendo ver si está logrando empujar el petróleo hacia los pozos o si se dispersa sin beneficio. Este tipo de estudios es crucial para optimizar las operaciones de recuperación y mejorar la eficiencia en la extracción de recursos, ya que permite ajustar las estrategias de inyección o producción para maximizar el rendimiento del yacimiento.
El análisis de los tracers también ayuda a identificar zonas no eficientes dentro del yacimiento, donde los fluidos no están fluyendo como deberían, lo que puede señalar áreas con problemas como fracturas o zonas de baja permeabilidad que no están siendo bien aprovechadas. Esto ofrece a los ingenieros la oportunidad de implementar soluciones para mejorar la distribución de los fluidos y optimizar la producción a largo plazo.
A medida que el yacimiento madura, la producción natural disminuye. Aquí es donde entra la recuperación mejorada, también conocida como Enhanced Oil Recovery (EOR), que abarca técnicas como la inyección de agua, gas o incluso sustancias químicas y polímeros.
Uno de los campos mexicanos más importantes es el Ku-Maloob-Zaap, ubicado en la Sonda de Campeche. Este yacimiento es clave para la producción de crudo en México y se ha mantenido productivo gracias a una cuidadosa caracterización dinámica.
En este campo, PEMEX utiliza técnicas avanzadas de simulación y monitoreo para observar cómo fluye el petróleo y gestionar la inyección de agua para mantener la presión del yacimiento. Gracias a estos métodos, Ku-Maloob-Zaap ha logrado extender su vida productiva y sigue siendo uno de los principales yacimientos en México.
La Caracterización Dinámica de Yacimientos es un proceso vivo, donde cada nuevo dato permite ajustar y mejorar la estrategia de producción de hidrocarburos. Gracias al análisis de presión, la simulación numérica, la sísmica 4D y otras técnicas avanzadas, los ingenieros pueden maximizar la extracción y optimizar la producción. Esta ciencia es el corazón de la gestión sostenible en la industria, permitiendo extender la vida útil de los yacimientos y optimizar recursos valiosos.
La Caracterización Dinámica de Yacimientos es como tener un mapa en constante actualización del subsuelo, donde cada dato nuevo nos ayuda a mejorar la eficiencia de la producción. Al entender los cambios en el yacimiento y aplicar modelos de simulación, análisis de presiones y técnicas de recuperación, se logra optimizar el proceso de extracción, beneficiando tanto a las empresas como al medio ambiente al reducir los residuos y maximizar la producción de recursos. ¡Y todo esto mientras aprendemos cada vez más sobre los misterios de nuestro subsuelo!
Bienvenido al mundo de la Caracterización Estática de Yacimientos. Este artículo está pensado para explicar, en un lenguaje accesible, el fascinante proceso que usan los profesionales del petróleo y gas para entender a fondo lo que sucede en el subsuelo. Así que relájate, y prepárate para descubrir cómo se construye un “mapa” detallado del yacimiento y cómo esta información es clave para maximizar la producción y reducir riesgos.
La Caracterización Estática de Yacimientos es la base para entender cualquier yacimiento de petróleo o gas. Imagina que es como tener un “mapa” detallado del subsuelo: este mapa es mucho más que una simple imagen, ya que contiene toda la información necesaria para entender la estructura y las propiedades del yacimiento, y anticipar cómo responderá al proceso de extracción. Para la industria del petróleo y gas, este conocimiento es la clave para reducir riesgos, maximizar la recuperación de hidrocarburos y optimizar la inversión.
¿Por qué es tan importante? Al final, un yacimiento es una inversión multimillonaria. Tomar decisiones sin un modelo preciso sería como comprar una casa sin ver el plano ni los detalles de su construcción. En cambio, cuando tenemos una buena caracterización estática:
Es una inversión en datos y tecnología que vale cada centavo, ya que construye un modelo fiel y preciso que guía todo el desarrollo de un proyecto.
Voy a guiarte paso a paso por las fases y temas principales, explicando en detalle cada componente y subtema, y después profundizaremos en los desafíos, herramientas avanzadas y tendencias actuales.
Los datos se organizan en bases de datos robustas que permitan analizarlos y cruzarlos con facilidad.
Ejemplo práctico: Imagínate que estás trabajando en un yacimiento con una falla que divide la estructura. El modelo geológico permite visualizar si la falla actúa como barrera para el flujo o si ayuda a que el petróleo se mueva de una zona a otra.
Técnicas de laboratorio permiten medir con precisión estos valores en muestras de roca y usar estos datos en los modelos.
Gracias a la tecnología, hoy tenemos herramientas avanzadas que han mejorado significativamente los modelos de yacimientos:
En la práctica, la caracterización estática ha tenido un impacto significativo en la industria. Un ejemplo clásico es el del campo de Ghawar en Arabia Saudita, uno de los yacimientos más grandes del mundo. Aquí se emplearon décadas de datos de perforación y producción, combinados con los más recientes avances en sísmica 3D y modelado geológico. Gracias a un modelo de caracterización detallado, Aramco pudo diseñar una estrategia de producción que ha permitido que el campo continúe produciendo a tasas rentables desde su descubrimiento en 1948.
Otro ejemplo es el campo de Prudhoe Bay en Alaska, donde la caracterización permitió implementar un sistema de inyección de gas para mantener la presión del yacimiento. Sin una caracterización detallada, no se habría podido implementar este sistema y el campo habría agotado sus reservas mucho más rápido.
En México, el campo Cantarell es uno de los ejemplos más notables de caracterización y modelado avanzado. Ubicado en el Golfo de México, Cantarell fue durante años uno de los yacimientos petroleros más productivos del mundo. Para maximizar su explotación, PEMEX realizó un extenso proceso de caracterización estática y dinámica.
El modelo de Cantarell fue especialmente complejo debido a las condiciones geológicas y la cantidad de crudo en el yacimiento. Para mantener la producción, PEMEX implementó técnicas de inyección de nitrógeno con base en el modelo de caracterización, lo que ayudó a mantener la presión en el yacimiento. Este tipo de inyección fue posible gracias al detallado trabajo de caracterización que permitió entender dónde estaban las zonas más productivas y cómo optimizar su extracción.
Aunque la producción de Cantarell ha disminuido en años recientes, el proyecto sigue siendo un ejemplo emblemático de cómo la caracterización adecuada puede transformar un yacimiento y extender su vida útil de forma significativa.
Aunque los avances tecnológicos han mejorado mucho la caracterización estática, persisten algunos desafíos:
La Caracterización Estática de Yacimientos no es simplemente un proceso técnico, sino el pilar de una operación exitosa en el sector energético. Sin ella, las decisiones serían inciertas, costosas y probablemente menos rentables. La caracterización estática es un ejemplo perfecto de cómo ciencia, tecnología y datos trabajan juntos para resolver algunos de los problemas más complejos de la industria del petróleo y gas.
