tÉcnica semicuantitativa para estimar...

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INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA, UNIDAD TICOMÁN “CIENCIAS DE LA TIERRA” TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR ÍNDICES DE PERMEABILIDAD EN ROCAS FRACTURADAS VUGULARES: AVANCE DE LA INVESTIGACIÓN. Tesis de Licenciatura para obtener el Título de Ingeniero Geofísico, presenta: Rubén Rioyos Romero Asesor: Dr. Enrique Coconi Morales. México, D.F. Febrero 2013

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INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA,

UNIDAD TICOMÁN

“CIENCIAS DE LA TIERRA”

TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR ÍNDICES DE PERMEABILIDAD

EN ROCAS FRACTURADAS VUGULARES: AVANCE DE LA INVESTIGACIÓN.

Tesis de Licenciatura para obtener el

Título de Ingeniero Geofísico, presenta:

Rubén Rioyos Romero

Asesor: Dr. Enrique Coconi Morales.

México, D.F. Febrero 2013

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AGRADECIMIENTOS

Antes que nada agradezco a mis padres, Martín e Irma, por la vida que me han dado y por uno de

los tesoros más valiosos que le pueden dar los padres a sus hijos, la educación. A mis hermanos,

Azucena e Iván quienes a pesar de todo nos mantenemos siempre unidos.

A mis abuelos maternos Santiago e Irma de quienes he aprendido muchos valores y experiencias

de vida y de quien siempre recibo su apoyo. A mis abuelos paternos Jacinto y Dolores que respeto

mucho y admiro su fortaleza.

A mis sobrinos Alan y Santiago, a mis primas Carmen y Karla que en conjunto le dan a mi vida

muchos momentos de felicidad.

A mis tíos y tías que siempre han estado al pendiente de mis hermanos y de mi cuando lo hemos

necesitado.

A G. L. E. quien pese a todo me ha ofrecido incondicionalmente su apoyo y compañía en los

momentos más complicados de mi vida.

A mis amigos, Marco Antonio López, Jesús Galván, Pamela Durán, Montse Luna, Marce Maury

Hernández, Luís Ramírez, Gerardo Ángeles, Francisco Espinoza, Jannette García y todos quienes de

igual forma me han brindado su ayuda siempre que la necesité.

Y un agradecimiento muy especial al Ing. Héctor Martínez (TEMPLE), Ing. Héctor Martínez Jr.

(TEMPLE), Ing. Mario Vargas (TEMPLE), Ing. Amelia (TEMPLE), Ing. Marco Gómez (TEMPLE), Ing.

Marco Flores Flores (PEMEX), Dr. Jaime Rueda Gaxiola (Decano, ESIA TIC), Ing. Vicente Valle (ESIA

TIC), Fís. Gustavo Mendoza (ESIA TIC), Ing. Rogelio Aspiros (ESIA TIC), Ing. Gerardo Figueroa

(PEMEX, descanse en paz), Ing. Santiago Rojas (PEMEX), Ing. Gerardo Del Ángel (PEMEX), Ing.

Alfredo Aguilar (PEMEX), Dr. Faustino Monroy (PEMEX), Ing. Julio Castillo (HALLIBURTON), Dr.

Roberto Aguilera (U. Calgary), Dr. Torres Verdín (U. Austin), Ing. Alvar Sosa (STRATASCAN), Ing.

Camilo Yáñez (ESIA TIC), Dr. Jacobo Albarrán (ESIA TIC), Ing. Honorio Ramírez, a mis sinodales, M.

en C. Daniel Dorantes (IMP), M. en C. Ambrosio Aquino (IMP), M. en C. Rubén Rocha (ESIA TIC.) y a

mi asesor el Dr. Enrique Coconi (IMP) quienes compartieron su conocimiento y experiencia para

la consumación de este trabajo de tesis.

A todos, muchas gracias.

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ÍNDICE.

RESUMEN. ................................................................................................................................ 1

ABSTRACT ................................................................................................................................. 2

OBJETIVOS. ............................................................................................................................... 3

INTRODUCCIÓN. ....................................................................................................................... 4

CAPÍTULO 1: ANTECEDENTES. .................................................................................................... 5

1.1 Estudios previos sobre estimación de permeabilidad. ................................................. 5

1.2 Planteamiento del problema. ..................................................................................... 6

1.3 Justificación del estudio. ............................................................................................ 7

1.4 Delimitación del problema. ........................................................................................ 8

1.5 Hipótesis. ................................................................................................................... 9

CAPÍTULO 2: CONCEPTOS BÁSICOS. ......................................................................................... 10

2.1 Porosidad. ............................................................................................................... 11

2.2 Factor de resistividad de la formación. ..................................................................... 13

2.3 Tortuosidad. ............................................................................................................ 15

2.4 Exponente de cementación...................................................................................... 16

2.5 Permeabilidad. ......................................................................................................... 17

2.6 Índice de Radio Eléctrico........................................................................................... 19

2.7 Índice de Zona de Corriente. ..................................................................................... 20

2.8 Radio de garganta de poro (Winland)........................................................................ 21

2.9 Radio de garganta de poro (Faris). ............................................................................ 22

CAPÍTULO 3: CORRELACIONES ESTADÍSTCAS. ........................................................................... 23

3.1 Generación de gráficas. ............................................................................................ 24

3.2 Análisis de las correlaciones. .................................................................................... 28

CAPÍTULO 4: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA. ............................................................................. 44

4.1 Propuesta "A" (Metodología). ................................................................................. 44

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4.2 Propuesta "B". ........................................................................................................ 48

4.3 Propuesta "C". ........................................................................................................ 52

CAPÍTULO 5: VALIDACIÓN DE LA TÉCNICA. ............................................................................... 53

5.1 Técnica "A". ............................................................................................................. 53

CAPÍTULO 6: ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS. ........................................................................... 66

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES. .................................................................................. 73

NOMENCLATURA. ................................................................................................................... 74

ANEXOS. ..................................................................................................................................75

Anexo 1: Correlaciones catalogadas como intentos fallidos. ..................................................75

REFERENCIAS. ....................................................................................................................... 122

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RESUMEN.

La necesidad en la industria petrolera de contar con una herramienta de bajo costo y fácil manejo que permita estimar índices confiables de permeabilidad ( ) en pozos con información limitada, es importante debido al impacto económico que tiene una estimación real de ésta en el cálculo de reservas. Por tal motivo, muchos expertos e investigadores de Ciencias de la Tierra dedican su atención en resolver este problema haciendo uso de registros geofísicos de pozo. Aun considerando las limitantes que pueden presentar los registros geofísicos (condiciones del agujero), es un hecho que son la fuente más basta de información de pozo en la industria petrolera. De aquí la importancia de encontrar la manera de estimar permeabilidad por medio de registros, ya que técnicas como adquisición de núcleos o pruebas de presión, están fuertemente limitadas por tiempo y costos.

El presente trabajo está orientado a la construcción de una técnica que permita estimar índices confiables de permeabilidad para un análisis completo y adecuado del campo de permeabilidad en todo el yacimiento por medio de parámetros petrofísicos que pueden ser obtenidos de registros convencionales de pozo como son: la porosidad, , el factor de resistividad de la formación, y el exponente de cementación, ; a través de integrar conceptos propuestos en la literatura por diferentes autores a lo largo de la historia, en gráficas que correlacionan a los parámetros antes mencionados. Las correlaciones estadísticas presentadas en este trabajo están sustentadas con base en 146 muestras de núcleos de rocas carbonatadas de la República Mexicana con sus respectivas determinaciones de , y Además de 31 muestras que han sido usadas para evaluar los resultados de la técnica semicuantitativa, aquí desarrollada.

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ABSTRACT.

The need in the oil industry to have an inexpensive tool and easy operation to estimate reliable indices of permeability (K) in wells with limited information, it is important due to the economic impact that has a real estimate of this in the calculation of reserves. For this reason, many experts and researchers from Geosciences devote their attention on solving this problem using well logs. Even considering the limitations that may have geophysical logs (hole conditions), is a fact that they are the main source of borehole information in the oil industry. Hence the importance of finding ways to estimate permeability through logs because techniques such as acquisition core or pressure tests are severely limited by time and cost. This work is oriented to the construction of a technique for estimating reliable indices of permeability for a full and proper analysis of the permeability field all over the reservoir, through petrophysical parameters that can be obtained from conventional well logs such as: porosity, , the factor of formation resistivity, F and cementation exponent, m, by integrating concepts proposed in the literature by various authors throughout history, in graphs that correlate to the aforementioned parameters. Statistical correlations presented in this work are supported on 146 core samples of carbonate rocks of Mexico with their respective determinations , K and F. In addition, 31 samples have been used to evaluate the results of the semiquantitative technique, developed here.

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OBJETIVOS.

General.

Desarrollar una técnica semicuantitativa por medio de investigar

correlaciones estadísticas -con base en análisis especiales de núcleos- entre

parámetros petrofísicos determinables a través de registros convencionales

de pozo; que permitan la estimación de índices de permeabilidad en

yacimientos de rocas carbonatadas a escala de registros geofísicos.

Particulares.

Integrar conceptos propuestos por diferentes autores en las correlaciones

estadísticas investigadas.

Aplicar las correlaciones estadísticas propuestas a casos prácticos de campo

para validar su eficiencia.

Promover la creación de herramientas sencillas, prácticas y de bajo costo

que aumenten la rentabilidad de la industria petrolera en México.

Presentar las correlaciones estadísticas que no aportan una solución para la

estimación de índices de permeabilidad, procurando informar a futuros

investigadores la posible inutilidad de las mismas.

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INTRODUCCIÓN.

A nivel mundial, en la industria del petróleo, uno de los retos más grandes desde hace 70

años aproximadamente y que persiste en la actualidad es la dificultad de estimar valores

confiables de permeabilidad en pozos que cuentan únicamente con registros

convencionales, impidiendo caracterizar la capacidad de flujo de los yacimientos; una

estimación aceptable de permeabilidad proporciona la oportunidad de efectuar análisis de

unidades de flujo (dentro del modelo estático) permitiendo así un mejor desarrollo del

campo y en consecuencia, la construcción de modelos dinámicos será más adecuada.

Desde hace 60 años aproximadamente, la estimación de propiedades petrofísicas de las

rocas (por ejemplo, porosidad y resistividad), por medio de registros geofísicos de pozo

ha cobrado mucha importancia para inferir permeabilidad, debido a la cantidad y

continuidad de la información que se puede conseguir (aproximadamente cada medio pie

de distancia) con los registros de pozo.

En general, las ecuaciones para estimar permeabilidad en formaciones de areniscas y

arenas no consolidadas ofrecen buenas correlaciones como resultado de la relativa

homogeneidad en la distribución del tamaño de los granos y su ordenamiento durante el

depósito de los sedimentos. Sin embargo, no es este el caso de formaciones de rocas

carbonatadas, debido a la alta heterogeneidad de su sistema poroso. Por ejemplo, las

rocas carbonatadas naturalmente fracturadas vugulares, comúnmente modeladas por

medio de triple porosidad (Intercristalina Fractura Vúgulo).

En la práctica, la estimación de permeabilidad presenta un reto importante en la

ingeniería de yacimientos debido a un fenómeno, nombrado en la literatura (Gómez-

Rivero-1, 1979): ambigüedad de la relación porosidad-permeabilidad y quiere decir que

para un mismo valor de porosidad, corresponden diferentes valores de permeabilidad.

Dicho de otro modo, no se puede aseverar que para valores bajos de porosidad se tendrán

bajos valores de permeabilidad o viceversa. El fenómeno de ambigüedad está presente en

sistemas porosos complejos como el de las rocas carbonatadas naturalmente fracturadas

vugulares.

Con la intensión de contribuir en la construcción de una herramienta que estime índices

confiables de permeabilidad, el presente trabajo reúne una serie de conceptos

petrofísicos, abordados en el capítulo 2, los cuales han sido integrados en diversas

correlaciones estadísticas con el objetivo de analizar su comportamiento. Una revisión a

detalle de las gráficas generadas en el apartado 3 permitió definir la metodología de la

técnica semicuantitativa descrita en la sección 4, con la intensión de evaluar su alcance en

casos prácticos de campo, dos ejercicios de validación son ejecutados en el capítulo 5.

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CAPÍTULO 1: ANTECEDENTES.

1.1 Estudios previos sobre estimación de permeabilidad.

Con el objetivo de ofrecer sustento al presente trabajo de tesis, se realizó una extensa

revisión de artículos relacionados con técnicas de estimación de permeabilidad y en

general permeabilidad.

Como resultado de ésta investigación, se ubicó un trabajo publicado por Babadagli y Al-

Salmi (2004), titulado: "Una revisión de métodos de predicción de permeabilidad para

yacimientos carbonatados usando datos de registros de pozo", el cual se considera

completo y actualizado por tal motivo, se revisó y analizó con detalle. En él se presenta

una serie de tablas donde se reúnen los intentos de diferentes autores para ofrecer

estimaciones de permeabilidad por medio de investigar:

1. Las correlaciones desarrolladas con diferentes características de poro y grano.

2. Los modelos de fractales y percolación.

3. Correlaciones derivadas con parámetros de registros de pozo.

Con base en los resultados y conclusiones presentadas en la referencia antes citada se

puede enfatizar:

Es evidente que la estimación de permeabilidad en yacimientos de rocas carbonatadas es

un gran reto de la petrofísica, y en general de la ingeniería de yacimientos, ya que aunque

han sido aplicadas las técnicas más robustas con las que se cuenta en la actualidad para

estimar permeabilidad, no ofrecen resultados satisfactorios.

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1.2 Planteamiento del problema.

Existe gran variedad de ecuaciones (Babadagli y Al-Salmi, 2004) , con base en diferentes

tipos de modelos para estimar permeabilidad, que ofrecen resultados aceptables cuando

son aplicadas a medios porosos parcialmente homogéneos (arenas no consolidadas y

areniscas) o sintéticos. Otras técnicas recientes que persiguen el mismo objetivo, por

ejemplo, el registro de Resonancia Magnética Nuclear, el Análisis de Regresión

Multivariable y Redes Neuronales brindan excelentes resultados al ser ejecutadas en

arenas o areniscas pero no así, cuando se trata de caracterizar sistemas porosos de rocas

altamente heterogéneas como lo son las rocas carbonatadas.

Los sistemas porosos más complejos son los observados en las rocas naturalmente

fracturadas vugulares debido a la presencia de tres tipos de porosidad diferentes -

Intercristalina, Fracturas y Vúgulos (IFV)- contenidas en un mismo sistema. La coexistencia

de porosidades IFV promueve la complejidad del comportamiento de la propiedad física

de las rocas llamada permeabilidad.

En México los yacimientos petroleros más importantes están constituidos por rocas

carbonatadas naturalmente fracturadas vugulares. Si se considera que la calidad de un

yacimiento está dada principalmente por su porosidad y permeabilidad (Selley, 1998), se

concluye que es de suma importancia incrementar el conocimiento sobre el

comportamiento de la permeabilidad en este tipo de rocas.

En consecuencia, resulta necesario el desarrollo de técnicas y metodologías que permitan

resolver el problema presente en la caracterización del campo de permeabilidad (valores

de ésta propiedad punto a punto en un yacimiento) de rocas carbonatadas fracturadas

vugulares.

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1.3 Justificación del estudio.

Existen diferentes métodos para determinar permeabilidad de yacimientos (Babadagli y

Al-Salmi, 2004), en general, estos métodos son cuantitativos y otros cualitativos. Ejemplos

de métodos cuantitativos son:

1. Análisis de presión. Este es un método dinámico que determina la permeabilidad

del yacimiento, considerando la anisotropía del medio poroso.

2. Análisis de núcleos. Este es un método estático que define la permeabilidad de

algunos intervalos del yacimiento.

Estos métodos entregan medidas de permeabilidad cercanas a las reales. Sin embargo, se

encuentran fuertemente limitados por razones de tiempo y costo.

Por otra parte, un ejemplo de método cualitativo estático para inferir índices de

permeabilidad es la estimación de propiedades petrofísicas de las rocas (por ejemplo,

porosidad y resistividad), por medio de registros geofísicos de pozo. Esta técnica

cualitativa estática ha cobrado mucha importancia para inferir permeabilidad debido a la

enorme cantidad y continuidad de la información que se puede conseguir

(aproximadamente cada medio pie de distancia) con los registros de pozo; y más aun sí se

considera su bajo costo en relación a los métodos cuantitativos.

Con base en lo anterior, pero ahora desde un punto de vista económico, se establece

nuevamente la necesidad de desarrollar herramientas útiles que hagan uso de la fuente

de información más abundante con la que se cuenta en un pozo, como lo son los registros

geofísicos.

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1.4 Delimitación del problema.

Como uno de los objetivos de este trabajo de tesis es abordar el reto de estimación de

permeabilidad en rocas carbonatadas, el estudio se encuentra restringido a los sistemas

porosos complejos -sistemas IFV-.

Otro de los objetivos de esta tesis es desarrollar una técnica que pueda ser aplicada en

pozos con información limitada. Por tanto, también se restringe el uso de la información

de registros geofísicos de pozo a solamente registros convencionales, que permitan la

determinación de porosidad, factor de resistividad de la formación y exponente de

cementación.

El desarrollo de una técnica para estimar índices de permeabilidad que hace uso de

registros eléctricos y de porosidad, contribuye a generar una herramienta útil, sencilla,

práctica y de bajo costo.

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1.5 Hipótesis.

Es posible desarrollar una técnica que permita inferir índices confiables de permeabilidad

en rocas carbonatadas naturalmente fracturadas vugulares en función de registros

convencionales de pozo y con base en análisis especiales de núcleo.

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CAPÍTULO 2: CONCEPTOS BÁSICOS.

Antes de hablar de las propiedades petrofísicas de los yacimientos, es necesario definir lo que es un yacimiento y el papel que juega en el sistema petrolero. Es conocido, que el sistema petrolero está formado por cinco elementos fundamentales.

1) Roca Generadora. 2) Roca Almacén (también conocida como yacimiento). 3) Roca Sello. 4) Trampa y 5) Migración.

Estos elementos son considerados fundamentales, debido a que la ausencia de cualquiera de ellos, imposibilitaría la acumulación comercial de hidrocarburos.

Este trabajo de tesis está orientado a los tipos de rocas que forman yacimientos y a las propiedades petrofísicas que presentan. Por tal motivo, en relación al sistema petrolero, sólo se abordará lo concerniente a la roca almacén.

Un yacimiento es cualquier tipo de roca que sea capaz de almacenar hidrocarburos. Para que un yacimiento sea económicamente rentable debe reunir dos características esenciales: Debe ser poroso y permeable.

Con base en lo anterior, se puede decir que existen yacimientos de diferente calidad. Un

yacimiento puede estar constituido por rocas: ígneas, metamórficas o sedimentarias. Es

necesario aclarar que es poco común encontrar yacimientos en rocas ígneas o

metamórficas. Los yacimientos de mejor calidad son los que se encuentran formados por

arenas, areniscas y rocas carbonatadas.

En la industria del petróleo, el área especializada en identificar, medir y caracterizar las

propiedades de los yacimientos y su interacción con los fluidos contenidos en ellos; es la

petrofísica. Una definición general tomada de Tiab y Donalson (2003), determina que la

petrofísica es el estudio de las propiedades de las rocas y su interacción con los fluidos

(gases, hidrocarburos líquidos y soluciones acuosas).

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2.1 Porosidad.

En una formación geológica pueden definirse como mínimo dos tipos de porosidad:

1. Porosidad Total.

2. Porosidad Efectiva.

El desarrollo de la petrofísica ha traído como consecuencia la introducción de un término

relativamente reciente, conocido como porosidad de flujo que se refiere a la porción del

espacio poroso que contribuye al desplazamiento de los fluidos.

En función del origen de las rocas, la porosidad puede ser clasificada como primaria y

secundaria.

La porosidad primaria es aquella que tiene origen durante el proceso de depósito de los

sedimentos (Dewan, 1983). Ejemplos de este tipo de porosidad son:

La porosidad interpartícula, intercristalina e intergranular de las rocas

carbonatadas y ésta última de arenas y areniscas.

La porosidad oolítica de algunas calizas.

Existen fenómenos como cementación y recristalización que pueden disminuir este tipo

de porosidad durante el proceso de diagénesis. Por otra parte, en el caso de rocas

carbonatadas, la porosidad primaria puede aumentar por lixiviación (Marzouk, et al,

1998).

La porosidad secundaria es aquella que se desarrolla después del proceso de depósito de

los sedimentos y puede ser debida a fenómenos como fracturamiento, disolución o

dolomitización en rocas carbonatadas. Por otra parte, el fenómeno de estilolitización

reduce la porosidad secundaria (Marzouk, et al, 1998).

Sentido Físico: la porosidad es una medida de la capacidad de almacenamiento de una

roca y se denota generalmente con la letra griega, .

Porosidad Efectiva: se define como el cociente que resulta de dividir el volumen total de

poros comunicados y el volumen total de roca.

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en donde:

Porosidad Total: se define como el cociente que resulta de dividir el volumen total de

poros (comunicados + no comunicados) y el volumen total de la roca.

en donde:

Consecuencias de la definición:

1. Debido a que la porosidad es el resultado de dividir unidades de volumen entre

unidades de volumen. Esta cantidad es adimensional.

2. La ecuación de porosidad es definida como la división de dos números. Esto

implica varias situaciones:

a. Cuando el numerador como el denominador sean iguales, el resultado

siempre será la unidad.

b. Siempre que el numerador sea menor que el denominador obtendremos

como resultado una fracción. Es común multiplicar esta fracción por cien

para representar a la porosidad en porcentaje.

c. Físicamente, en cuanto a la relación de porosidad se refiere, es imposible

definir que el numerador sea mayor que el denominador. Por lo tanto, no

habrá valores de porosidad mayores a 1.

d. Sí el numerador es igual a cero; la porosidad será cero.

Con base en lo anterior, se determina que la porosidad siempre tendrá un valor

Los puntos c y d implican que nunca se tendrán valores de porosidad con valores

negativos o mayores a la unidad.

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2.2 Factor de resistividad de la formación.

Con base en el análisis de núcleos de formaciones de arenas saturadas 100% de agua

salada, Archie (1941) definió la siguiente relación que empíricamente involucra las

propiedades eléctricas de las formaciones con un factor.

donde:

Factor de resistividad de la formación: se define como el cociente que resulta de dividir la

resistividad de una roca 100% saturada con agua salada y la resistividad del agua que la

satura (Gómez-Rivero, 1978).

El factor de resistividad de la formación también puede expresarse en función de valores

de resistividades de la zona barrida por el filtrado del lodo (Gómez-Rivero, 1975):

donde:

Sentido Físico: es una medida de la complejidad geométrica interna del espacio poroso de

la roca.

Consecuencias de la definición:

- Adimensional.

- ; por lo tanto, (En formaciones limpias).

- Manejable matemáticamente.

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Por otra parte, desde un punto de vista geológico, el factor de resistividad de la formación

(también conocido como factor de formación), , es función del tipo y carácter de la

formación y varia, entre otras propiedades con la porosidad y la permeabilidad. La

variación de respecto a la porosidad, , es consistente (ya que aumente conforme

disminuye) mientras que respecto a la permeabilidad, , no es tan consistente (Archie,

1950).

Archie encontró que la ecuación que relaciona empíricamente el factor de formación y la

porosidad está dada por:

o sustituyendo en la ecuación [2.3],

donde:

Estudios posteriores (Winsauer, et al, 1952; Gómez-Rivero-2 1979) sobre formaciones de

arenas saturadas 100% de agua y su relación con la geometría del poro, revelan que este

tipo de formaciones presentan una tendencia general descrita por la relación de la forma:

donde:

Posteriormente Gómez-Rivero (1975), demuestra analíticamente que la ecuación [2.8]

efectivamente es función de la tortuosidad y la porosidad.

En principio, la relación determinada por la ecuación [2.8] permite el cálculo de valores de

porosidad satisfactorios a través de valores de resistividad. Sin embargo, la llegada de

registros de porosidad, los cuales brindan medidas precisas, ofrece la posibilidad de inferir

valores de factor de formación por medio de la misma relación (Gómez-Rivero, 1976). En

este contexto, los valores de y resultan tener importancia.

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2.3 Tortuosidad.

La tortuosidad, , de un medio poroso, es un parámetro geométrico que se encuentra

definido como la relación de la longitud de las líneas de flujo, , respecto a la longitud del

medio poroso, (Ogbe y Bassiouni, 1978). Sí, se considera que las líneas de flujo describen

una trayectoria irregular (no lineal) mientras atraviesan al medio poroso, tenemos que

, por lo tanto la tortuosidad queda representada por la ecuación:

donde:

Sentido Físico: Indica o representa una medida de la irregularidad de las trayectorias

descritas por las líneas de flujo eléctrico dentro de un medio poroso. Dicho de otro modo,

el parámetro , físicamente representa el grado de dificultad, con que fluye la corriente

eléctrica en el medio poroso a causa de lo sinuoso de los poros (Gómez-Rivero, 1970).

Consecuencias de la definición:

- Es adimensional.

- El intervalo de variación es .

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2.4 Exponente de cementación.

Analíticamente, el exponente de cementación, , tiene el valor que es la pendiente que

describe la ecuación [2.6], mientras que su sentido físico es indicativo del grado de

cementación de la roca. Este término de igual modo que el factor de formación fue

introducido por Archie (1941).

Es importante señalar que tanto , como , no representan un valor constante para

cada tipo de litología. Es necesario saber que estos dos valores pueden cambiar su

magnitud, incluso dentro de una misma formación. Por tal motivo, es necesario ejecutar

un análisis cuantitativo para determinar el valor específico punto a punto en las zonas de

interés o a lo largo de todo el pozo para realizar un análisis petrofísico completo. Esta

discusión es ampliamente detallada por Gómez-Rivero (1976).

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2.5 Permeabilidad.

Del Ángel Morales (1993), define permeabilidad como la propiedad dinámica que tienen

los cuerpos de permitir pasar un fluido a través de su espacio poroso intercomunicado -

generalmente denotada con la letra .

Sentido físico: La permeabilidad es la facilidad de movimiento de un fluido en un medio

poroso.

La permeabilidad es derivada de la Ley de Darcy y se encuentra en función de las

características del medio poroso, mismo que se encuentra regido por muchos factores

como: la porosidad efectiva de la roca, el tamaño de los sedimentos, la forma de los

sedimentos, la distribución del tamaño de los sedimentos, el empacamiento de los

sedimentos, la geometría de los poros, el tamaño de la garganta de poros, la tortuosidad,

el grado de consolidación, cementación y cementación, el contenido de arcilla, el tipo de

material cementante, la fuerza de capilaridad entre la roca y el fluido contenido. Además

de la viscosidad del fluido, la longitud de la muestra, el área de la sección transversal del

medio poroso y el gradiente de presión (Tiab y Donalson, 2003; Selley, 2000; Dewan, 1983)

elementos involucrados en la Ley de Darcy como se muestra a continuación:

donde:

La Ley de Darcy se cumple bajo las siguientes condiciones (Selley, 2000):

1. Que el fluido presente esté en una sola fase.

2. Que el sistema poroso sea homogéneo.

3. Que no haya reacción entre el fluido y la roca.

La unidad de la permeabilidad es el Darcy, aunque comúnmente se usa el submúltiplo

milidarcy (md). Un material presenta una permeabilidad de un Darcy cuando un

centímetro cúbico de fluido con viscosidad de 1 centipoise (cP) pasa a través de un

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centímetro cuadrado del sistema poroso a una velocidad de 1 cm/s ante una caída de

presión de 1 atm por centímetro de longitud en dirección del flujo.

Por otra parte, la Ley de Darcy ha sido ampliamente usada en la industria petrolera, en

particular en la caracterización de yacimientos -los intervalos productores contienen más

de un fluido en más de una fase-, a pesar de las restricciones antes mencionadas. Esta

situación ha traído como consecuencia la introducción de nuevos conceptos los cuales

serán descritos a continuación.

Se llama Permeabilidad Absoluta a la permeabilidad medida en un medio poroso saturado

por un sólo fluido (Ezekwe, 2010). La permeabilidad absoluta es una propiedad intrínseca

del medio poroso y su magnitud es independiente del tipo de fluido contenido en él. Esto

quiere decir que siempre que haya un medio poroso existirá una permeabilidad

relacionada. Esta permeabilidad puede aumentar o disminuir dependiendo de las

características del fluido, principalmente la viscosidad, sin embargo esto no evitará que

exista permeabilidad.

La Permeabilidad Efectiva se define cuando el espacio poroso de un material es ocupado

por más de un fluido y consecuentemente se mide la permeabilidad en relación a sólo uno

de ellos. Por ejemplo, cuando una roca contiene agua, aceite y gas; es posible determinar

la permeabilidad efectiva del aceite únicamente.

La Permeabilidad Relativa es definida como la relación de la permeabilidad efectiva a la

permeabilidad absoluta de un medio poroso (Ezekwe, 2010). La relación de la

permeabilidad relativa es representada como:

donde:

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2.6 Índice de Radio Eléctrico.

Rezaee (2007) introduce el término Índice de Radio Eléctrico (IRE) con el objetivo de establecer unidades de flujo eléctrico que permitan hacer estimaciones más reales del exponente de cementación, y el coeficiente . Índice de radio eléctrico: es el cociente resultado de dividir la porosidad y el factor de

resistividad, todo en raíz cuadrada como se muestra en la ecuación:

Sentido físico: el índice de radio eléctrico es un indicador de la facilidad de una roca de

conducir la corriente eléctrica en función del sistema poroso.

Consecuencias de la definición:

- Adimensional.

- El rango de variación es .

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2.7 Índice de Zona de Corriente.

Reazee (2007) con la finalidad de separar muestras con propiedades similares de flujo

eléctrico dividió el con la relación volumen poroso - volumen de matriz: .

Obteniendo así la siguiente ecuación:

Sentido físico: el índice de zona de corriente es un indicador que relaciona el volumen del

espacio poroso y las propiedades de flujo eléctrico. De tal manera que permite separar

muestras con propiedades similares de flujo eléctrico. Así mismo, separa muestras con

relativamente idénticos valores de y .

Consecuencias de la definición:

- Es adimensional.

- Ante condiciones de frontera es indeterminado ( o ).

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2.8 Radio de garganta de poro (Winland).

Winland (1972) con base en análisis convencionales de núcleos (datos de porosidad y

permeabilidad a condiciones ambientales) y la combinación de datos de presión capilar

por inyección de mercurio, desarrolló una relación empírica entre porosidad,

permeabilidad y apertura de poro correspondiente a un índice de saturación de mercurio

del 35% ( ). La relación a la que llegó para rocas areniscas es:

donde:

Posteriormente, Aguilera (2004) trabajando con rocas carbonatadas, modifica la relación

original de Winland y presenta la siguiente relación empírica:

es el resultado de multiplicar una constante de conversión y el cociente que resulta de

dividir la permeabilidad y la porosidad en unidades porcentuales, elevado a una potencia.

Definición: es el tamaño de la garganta de poro de datos de presión capilar por

inyección de mercurio donde el fluido no mojante (mercurio) satura 35% de la porosidad

(Porras y Campos, 2001).

Sentido físico: es una medida de la más grande conexión de las gargantas de los poros

en una roca, y cambia en función del tamaño de la entrada y ordenamiento de las

gargantas de los poros.

En la industria del petróleo, es ampliamente usada con el objetivo de clasificar tipos de roca en función de sus propiedades de flujo debido a su relación directa con la permeabilidad. Los yacimientos son divididos en 5 categorías petrofísicas:

1. Megaporoso: Definido por gargantas de poro mayores a 10 . 2. Macroporoso: Definido por gargantas de poro entre 2.5 y 10 . 3. Mesoporoso: Definido por gargantas de poro entre 0.5 y 2.5 . 4. Microporoso: Definido por gargantas de poro entre 0.1 y 0.5 . 5. Nanoporoso: Definido por gargantas de poro menores a 0.1 .

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2.9 Radio de garganta de poro (Faris).

Faris y otros (1954) en un intento por determinar un método para corroborar las

ecuaciones empíricas que relacionan a la tortuosidad con la porosidad y el factor de

formación por medio de datos de distribución de tamaño de poro en función de la

permeabilidad al gas (md), propone la siguiente relación:

donde:

La constante 126.6 de la ecuación [2.16] es una unidad de conversión para obtener valores de permeabilidad en mili-darcys (md). Por otra parte, el denominador de esta ecuación corresponde a la asociación empírica con la tortuosidad presentada por diferentes autores en la literatura (Wyllie y Rose, 1950, 1952; Winsauer, et al, 1954; Pirson, 1963; Suman y Ruth, 1992). Una forma generalizada es:

El trabajo de Faris y otros (1954) incluye la propuesta de considerar diferentes valores para el parámetro, y su impacto en la evaluación de la permeabilidad. Haciendo un poco de algebra se llega a la siguiente ecuación:

Considerando que el exponente , cambia su valor con el grado de cementación del sistema poroso de una roca y que además impacta directamente la magnitud de la tortuosidad, . En este trabajo de tesis se propone evaluar la permeabilidad asumiendo que , donde es una constante estadística (Wyllie y Rose, Winsauer, ). Dando como resultado para rocas carbonatadas:

Cuando la ecuación anterior se encuentra en acuerdo con la propuesta por Wyllie (1950,1952) para medios porosos homogéneos, como se observa a continuación:

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CAPÍTULO 3: CORRELACIONES ESTADÍSTCAS.

El presente trabajo se encuentra basado en el análisis de correlaciones estadísticas de

parámetros petrofísicos determinables por medio de registros convencionales de pozo.

Por tal motivo se ofrece un breve resumen de los términos estadísticos utilizados.

Una correlación estadística índica la fuerza de una relación lineal y proporcionalidad entre

dos variables estadísticas físicas o aleatorias (Wikipedia, Diciembre 2012). Se considera

que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas

varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos

variables (A y B) existe correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los de

B y viceversa. El análisis de correlación intenta medir la fuerza de tales relaciones por

medio de un sólo número llamado coeficiente de correlación (Walpole, et al, 1998).

La relación entre dos variables cuantitativas queda representada mediante la línea de mejor ajuste, trazada a partir de la nube de puntos. Los principales componentes elementales de una línea de ajuste y, por lo tanto, de una correlación, son la fuerza, el sentido y la forma:

La fuerza , mide el grado en que la línea representa a la nube de puntos: si la nube es estrecha y alargada, se representa por una línea recta, lo que indica que la relación es fuerte; si la nube de puntos tiene una tendencia elíptica o circular, la relación es débil.

El sentido mide la variación de los valores de B con respecto a A: si al crecer los valores de A lo hacen los de B, la relación es directa; si al crecer los valores de A disminuyen los de B, la relación es inversa.

La forma establece el tipo de línea que define el mejor ajuste: línea recta, logarítmica, potencial, exponencial o polinómica.

Coeficiente de correlación lineal.- Es un número que representa el grado de proporcionalidad directa o inversa de los parámetros correlacionados y se expresa mediante la letra . Algunas de sus propiedades son:

No varía al hacerlo la escala de medición.

Es un número real comprendido entre -1 y 1.

Sí R toma valores cercanos a -1 o 1 la correlación será fuerte.

Sí R toma valores cercanos a cero la correlación será débil.

Sí R = 1 ó -1. Entre ambas variables hay dependencia funcional.

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3.1 Generación de gráficas.

La información utilizada para la creación de las gráficas que reflejan la correlación entre

los diferentes parámetros petrofísicos, es de carácter confidencial. Sin embargo es

necesario mencionar que es una recopilación de mediciones de laboratorio de porosidad,

permeabilidad y factor de formación de núcleos de rocas carbonatadas de diferentes

regiones petroleras de la República Mexicana y 8 muestras tomadas de la literatura.

De un total de 177 muestras con sus respectivas mediciones de porosidad, permeabilidad

y factor de formación, la información fue dividida en dos conjuntos de forma arbitraria. En

este momento sólo se abordará el procesamiento de la información del Conjunto 1.

Conjunto 1 (Calibración): Conformado por 146 muestras de rocas carbonatadas

con sus correspondientes mediciones de laboratorio. Este conjunto permitió la

generación de las gráficas base o de calibración.

El objetivo principal de este trabajo es: estimar índices confiables de permeabilidad en

rocas carbonatadas por medio de registros convencionales de pozo con la intensión de

poder contar con valores de permeabilidad en pozos con información limitada. Por tal

motivo, los parámetros petrofísicos considerados en las correlaciones son únicamente

aquellos que pueden ser determinados a través de registros geofísicos de pozo eléctricos y

de porosidad. Al igual de aquellos que involucren indirectamente un parámetro asociado

con la permeabilidad. Por ejemplo el radio de garganta de poro y .

Los parámetros petrofísicos utilizados para la generación y análisis de las mejores

correlaciones son: , , , (variable), , y .

Cabe señalar también que los parámetros , , , ,

Coeficiente de partición (CP), Conectividad, Índice de almacenamiento de las fracturas

(W), Índice de fracturamiento, Índice de calidad de yacimiento (ICY) no produjeron

ninguna correlación de interés debido al fenómeno de escalamiento (no es comparable el

impacto de las porosidades de fractura o vugulares de un núcleo a escala de yacimiento).

Por lo cual, no se consideró trascendente en este trabajo su análisis a detalle y no han sido

desarrollados en el capítulo de Conceptos Básicos. Sin embargo, pueden ser revisados a

detalle en la referencia Mendoza-Romero y otros (2012). De igual manera el parámetro

fue tomado de una relación de factor de formación y porosidad propuesta por el Fis.

Candelario Pérez Rosales y Luna (2005). Este parámetro tampoco mostró alguna

correlación de interés para este trabajo.

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La información correspondiente al Conjunto 1 fue procesada con el objetivo de calcular

cada uno de los parámetros antes mencionados y un elemento más fue agregado (Véase

Tabla 1). A cada muestra de calibración se le determinó por medio de la Técnica de gráfica

de abanico (Mendoza-Romero, et al, 2012) un Tipo de Sistema Poroso predominante, .

La Técnica de gráfica de abanico permite determinar por medio del factor de formación,

porosidad y el exponente de cementación 7 tipos de sistemas porosos predominantes:

1. Fracturas con arcilla.

2. Vúgulos con arcilla.

3. Vúgulos aislados.

4. Vúgulos Comunicados.

5. Fracturas limpias.

6. Porosidad primaria alta (Phi > 7%).

7. Porosidad primaria baja (Phi < 7%).

Tabla 1. En la tabla se observan 38 de las 146 muestras totales del Conjunto 1 con sus respectivas

mediciones de laboratorio de porosidad, permeabilidad y factor de formación. También se muestran el

total de los parámetros calculados y usados para la construcción de las correlaciones.

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Tabla 2. En la tabla se observan 33 de las 146 muestras totales del Conjunto 1 ordenadas por tipo de roca de Winland con su

correspondiente código de color. También se muestran únicamente los parámetros calculados que presentan las mejores

correlaciones.

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Tabla 3. En la tabla se presentan 33 de las 146 muestras totales del Conjunto 1 ordenadas por tipo de sistema predominante y por tipo de roca

de Winland con su correspondiente código de color. Se muestran únicamente los parámetros calculados que presentan las mejores

correlaciones.

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Continuando con el tratamiento de la información del Conjunto 1, es necesario mencionar

que las muestras fueron ordenadas de formas diferentes y en cada uno de estos intentos

se generaron una cantidad considerable de gráficas las cuales serán tratadas en el

apartado siguiente. Habiendo determinado la manera de generar gráficas útiles se

seleccionaron los parámetros que presentaron las mejores correlaciones y se ordenaron

de dos formas diferentes:

1. Conjunto 1 ordenado por tipo de roca de Winland (Véase Tabla 2).

2. Conjunto 1 ordenado por tipo de sistema poroso predominante (Véase Tabla 3).

Para los dos casos anteriores la información fue clasificada simultáneamente por la región

geográfica de origen de las muestras.

En la medida que se trabajó con la información se observó que de alguna manera era

conveniente sub-clasificar la información por tipo de roca de Winland con el objetivo de

mejorar la estimación de la permeabilidad. De tal manera que para los tipos de roca

Macro, Meso y Microporoso, se sumaron los tipos de roca Sub-Macro, Sub-Meso y Sub-

Microporoso. En el caso de los tipos de roca Mega y Nanoporoso la sub-clasificación no

fue necesaria debido a que el número de las muestras no lo permitía por ser tan reducido.

Con el objetivo de facilitar el manejo de la información se diseñó un código de colores que

permitiera identificar rápidamente los diferentes conceptos que se han integrado a esta

investigación. A continuación se presenta la Tabla 4 con el código de color

correspondiente a cada concepto.

Código de colores

Tipo de roca (Winland) Tipo de sistema poroso (Mendoza-Romero) Fuente o Región

Megaposora Fracturas con arcilla 2

1

Macroporosa Vúgulos con arcilla 2

Sub-Macroporosa Vúgulos aislados 3 3

Mesoporosa Vúgulos comunicados 4 4

Sub-Mesoporosa Fracturas limpias 5 5

Microporosa Porosidad primaria baja 6 6 Sub-Microporosa Porosidad primaria alta 7

Nanoporosa

Tabla 4. En esta tabla se presenta el código de colores asignado a cada uno de los

elementos integrados en las correlaciones desarrolladas en este trabajo.

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3.2 Análisis de las correlaciones.

Como se mencionó anteriormente, la investigación generó un número muy grande de

gráficas que representan tanto resultados satisfactorios como insatisfactorios

(coeficientes de correlación menores a 0.6). A continuación se presentan algunas de las

correlaciones que muestran los mejores resultados obtenidos en la investigación. El resto

de las correlaciones generadas en el presente trabajo están contenidas en el Anexo 1 y

son catalogadas como intentos fallidos. Como se mencionó anteriormente, uno de los

objetivos de esta tesis es mostrar las correlaciones que no presentaron los mejores

resultados para los objetivos de esta investigación. Sin embargo, alguna de estas gráficas

puede ser de utilidad para otros investigadores que persiguen objetivos diferentes a los

planteados en el presente trabajo. Por tal motivo, se recomienda a toda aquella persona

interesada en el análisis de los parámetros petrofísicos involucrados en este trabajo de

tesis, revise cuidadosamente el Anexo 1 pues ahí está contenida mucha información que

no fue analizada con detalle por no mostrar una solución viable al objetivo principal de la

investigación.

Las Figuras 1 a 9 son analizadas debido a que ofrecen una alternativa a la solución del

objetivo de la investigación. La mayoría de las gráficas usan el código de color.

Las Figuras 1 y 2 corresponden a gráficas generadas por medio del procesamiento de la

información del Conjunto 1 y clasificadas por tipo de roca de Winland. Sólo la Figura 2 es

subclasificada por tipo de roca.

Las Figuras 5 a 9 corresponden a gráficas generadas por medio del procesamiento de la

información del Conjunto 1 y clasificadas por tipo de sistema predominante de Mendoza-

Romero y otros (2012).

A continuación se presenta una descripción y análisis de cada una de las figuras:

La Figura 1 muestra una gráfica doble logarítmica (tanto el eje X como el eje Y usan escala

logarítmica). El eje Y representa los valores del tamaño de garganta de poro determinados

por medio de la ecuación [2.16]. El eje X representa los valores de la tortuosidad

determinados por medio de la ecuación [2.19]. En principio, sin considerar la clasificación,

la correlación entre ambos parámetros es débil. Sin embargo, al clasificar el Conjunto 1

por tipo de roca de Winland, las correlaciones correspondientes a cada tipo de roca son

fuertes y definidas. Todos los coeficientes de correlación se encuentran por encima de 0.9.

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Esta gráfica presenta correlaciones fuertes pero sólo una de las variables involucradas

(tortuosidad) se puede determinar por medio de registros convencionales de pozo.

La Figura 2 muestra una gráfica doble logarítmica. El eje Y representa los valores del

tamaño de garganta de poro determinados por medio de la ecuación [2.16]. El eje X

representa los valores de la tortuosidad determinados por la ecuación [2.19]. A diferencia

de la Figura 1 el Conjunto 1 se encuentra subclasificado por tipo de roca de Winland, las

correlaciones correspondientes a cada tipo de roca mejoran su fuerza y forma. Los

coeficientes de correlación se encuentran por encima de 0.98. La subclasificación del

Conjunto 1 se propone con el objetivo de mejorar la estimación de la permeabilidad. Al

igual que la Figura 1 sólo una de las tres variables involucradas en esta gráfica puede ser

determinada por medio de registros convencionales de pozo.

En las Figuras 3 a 6 se alternan dos tipos de gráficas: vs y vs . Con

el propósito de mostrar sus diferencias principales.

La Figura 3 muestra una gráfica semilogarítmica (en un eje la escala es lineal y en el otro

eje la escala es logarítmica). El eje Y representa los valores del (ecuación [2.13]) en

escala lineal mientras que el eje X representa los valores de la tortuosidad (ecuación

[2.19]) en escala logarítmica. Esta gráfica presenta la correlación del total de muestras del

Conjunto 1 sin considerar el código de colores (la información no se encuentra clasificada).

La correlación es fuerte, definida e inversa. Los dos parámetros involucrados en esta

gráfica son determinables por medio de registros convencionales de pozo.

La Figura 4 es análoga a la 3, asumiendo que el exponente de cementación es: .

Esto implica que la tortuosidad queda definida como: . Se puede observar que la

correlación pierde fuerza y definición en general y en su lugar se pueden notar dos

subgrupos que mantienen la proporcionalidad inversa de la Figura 3. Una diferencia más

con la figura anterior es la variación de la escala del eje X. Se redujo de 8 a 4 órdenes de

magnitud o ciclos logarítmicos. Es obvio cuando se considera que el producto del factor de

formación y la porosidad no están elevados a una potencia diferente a la unidad.

Las Figuras 3 y 4, en particular la 3, son de especial interés debido a que tanto el

como la son determinables por medio de registros convencionales de pozo. Aunado al

hecho de que guardan un sentido físico evidente. En la medida que la tortuosidad crece el

índice de zona de corriente disminuye y viceversa. Con el propósito de analizar con más

detalle la información del Conjunto 1 se clasificó por tipo de sistema poroso

predominante. Los resultados son mostrados en las Figuras 5 y 6.

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La Figura 5 es análoga a la Figura 3. Se trata de una gráfica semilogarítmica donde el eje Y

representa los valores de en escala lineal y el eje X toma los valores de la tortuosidad.

Con la diferencia de que la información se encuentra clasificada por tipo de sistema

poroso predominante. Esta gráfica permite observar que los subconjuntos de información

son agrupados en zonas bien definidas. Los sistemas porosos vúgulos y fracturas con

arcilla, fracturas limpias y porosidad primaria baja mantienen una misma tendencia,

mientras que los sistemas de vúgulos comunicados, vúgulos aislados y porosidad primaria

alta mantienen un comportamiento ligeramente diferente, aportando cierto grado de

dispersión. Un análisis más profundo y detallado en función del sentido físico y geológico

de esta gráfica permite señalar:

1. Los sistemas de vúgulos y fracturas con arcilla (color negro) representan los valores

más altos de y en consecuencia los valores más bajos de tortuosidad. Los

valores de tortuosidad en este caso son menores a la unidad. Por definición la

tortuosidad no puede adoptar valores menores que uno. Sin embargo, al

considerar el efecto de la arcilla se llega a la conclusión de que sí la arcilla es del

tipo dispersa o forma parte de la matriz de la roca; contribuirá en la conducción de

la corriente eléctrica y por ende será posible obtener valores menores a uno de

tortuosidad. En otras palabras, las líneas de flujo eléctrico no sólo viajarán por el

espacio poroso sino también por la matriz de la roca. Sí la arcilla es de tipo laminar

los caminos de las líneas de flujo eléctrico serán en consecuencia poco sinuosos,

promoviendo valores de tortuosidad muy cercanos a uno o menores a uno.

2. El conjunto de datos correspondiente a fracturas limpias (color verde claro) es el

que presenta los valores más bajos de tortuosidad sin romper las condiciones de

frontera, establecidas en el capítulo de conceptos básicos. Lo anterior de acuerdo

con la física de sistemas porosos fracturados. Las fracturas en una roca proveen

una red de poros comunicados que permite la construcción de líneas de flujo poco

sinuosas a moderadamente sinuosas, el caso de microfracturas o fracturas poco

comunicadas.

3. Los puntos en color amarillo fuerte representan el sistema de porosidad primaria

baja. Se observa en la gráfica que adoptan valores intermedios a altos de

tortuosidad. El amplio rango de variación de la tortuosidad de este conjunto se

puede interpretar geológicamente como el impacto de los procesos diagenéticos a

los que fue vulnerable cada una de las muestras de rocas analizadas. En otras

palabras, baja porosidad no es sinónimo de alta tortuosidad. La complejidad

interna del sistema poroso depende de la suma de los procesos diagenéticos a los

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que estuvo expuesta una roca antes y después de su formación. Otra forma de

analizar el amplio rango de variación de la tortuosidad en este tipo de sistemas

porosos es el impacto del valor de . Los puntos en color amarillo claro (porosidad

primaria alta) mantienen una estrecha relación con lo antes mencionado.

4. En el caso del sistema de vúgulos comunicados (color verde fuerte) se mantiene

principalmente en un rango intermedio-bajo de valores de tortuosidad.

Sobreponiéndose en el sistema de fracturas debido al comportamiento físico que

tienen en común en cuanto al sistema porosos se refiere.

5. En el extremo opuesto, como era de esperarse, se encuentra el conjunto de

vúgulos aislados (color rojo). El cual representa los valores más altos de

tortuosidad y los valores más bajos de ; de acuerdo con la física de estas rocas.

La característica principal de este tipo de sistema poroso es el alto grado de

cementación a pesar de presentar altas porosidades. En consecuencia la

tortuosidad será muy grande. Es necesario mencionar que esto no es una

restricción para que rocas con este tipo de sistema presenten buena

permeabilidad.

La Figura 6 presenta el total de muestras del Conjunto 1 clasificado por tipo de sistema

poroso predominante. El eje Y representa los valores del índice de zona de corriente

determinados por medio de la ecuación [2.13] en escala lineal, mientras que el eje X

representa los valores del producto de el factor de formación y la porosidad total (Ec.

[2.19] cuando ) en escala logarítmica. En esta gráfica se puede apreciar que los

sistemas porosos de tipo vúgulos y fracturas con arcilla, fracturas limpias, porosidad

primaria baja y vúgulos aislados mantienen una correlación fuerte y definida; mientras

que los sistemas de porosidad primaria alta y vúgulos comunicados mantienen una

tendencia diferente y ligeramente diferente respectivamente.

Una correlación estadística cobra importancia en la práctica cuando es posible inferir

alguno de los parámetros involucrados por medio de la información resultante de la

correlación. Por ejemplo, cuando dos variables presentan correlación, de tal manera que

se puede determinar una ecuación de correlación. Es posible determinar una variable en

función de la otra debido a que existe una ecuación que las relaciona matemáticamente.

En este momento toma sentido la predicción estadística de valores o propiedades de una

variable, la cual se encuentra limitada en su medición. En otras palabras, las correlaciones

nos permiten estimar estadísticamente valores o propiedades de variables, en función de

parámetros conocidos.

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En general, las correlaciones involucran tres elementos diferentes en una gráfica: La

variable representada en el eje X, la variable representada en el eje Y y una ecuación de

correlación. Es posible agregar más elementos a una correlación. Sin embargo, será

información complementaria que puede ser de utilidad o no. Es necesario conocer dos de

los elementos de una correlación para que esta sea útil.

Como se mencionó anteriormente, los parámetros y son determinables por medio

de registros convencionales de pozo. De tal manera que es posible relacionar un tercer

elemento que en teoría no se conoce y ser inferido por medio de los parámetros

conocidos. Esta idea permitió estimar de manera cualitativa el tipo de roca de Winland al

ser introducido en la correlación de la Figura 5.

La Figura 7 muestra la correlación estadística del Conjunto 1 en una gráfica

semilogarítmica. En el eje X logarítmico se representan los valores de la tortuosidad

calculados por medio de la ecuación [2.19], mientras que el eje Y lineal representa los

valores del calculados por medio de la ecuación [2.13]. La gráfica muestra la

tendencia fuerte y definida de la Figura 5 con un elemento adicional. El tipo de roca de

Winland es agregado a la correlación respetando el código de colores establecido

anteriormente en la Tabla 4. El color del contorno de cada muestra representa el tipo de

roca de Winland mientras que el relleno sólido de cada muestra representa el tipo de

sistema poroso predominante de Mendoza-Romero (la subclasificación del tipo de roca de

Winland propuesta en este trabajo no ha sido considerada).

Es necesario recordar que en esta gráfica son cuatro los elementos integrados:

1. El , propuesto por Rezaee (2007).

2. La , propuesto en este trabajo.

3. El Tipo de Sistema Predominante, propuesto por Mendoza-Romero, et al, (2012).

4. El Tipo de Roca, propuesto por Winland y modificado por Aguilera (2004).

Dado que son determinables por medio de registros geofísicos de pozo el Tipo de sistema

poroso predominante, el y la . Se establece que es posible inferir el tipo de roca de

Winland por medio de esta correlación.

Se observa también que en la parte central de la gráfica, se encuentran concentradas una

gran variedad de muestras correspondientes a diferentes tipos de sistemas porosos.

Podría pensarse que esto implica una limitante para estimar el tipo de roca de Winland.

Sin embargo, cabe mencionar que de cada muestra se conoce su tipo de sistema poroso

predominante y que con base en lo mostrado en la Figura 5 y 6 se confirma que

mantienen una tendencia bien definida. Por lo tanto, se propone trabajar con gráficas

individuales que correspondan a cada tipo de sistema poroso.

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34

La Figura 8 presenta el total de muestras del Conjunto 1 clasificado por tipo de sistema

poroso predominante. El eje Y representa los valores de porosidad total en escala lineal,

mientras que el eje X representa los valores de tortuosidad (Ec. [2.19]) en escala

logarítmica. Es evidente que al correlacionar la porosidad total y la tortuosidad las

muestras del Conjunto 1 se agruparon en función de su sistema poroso predominante. En

la parte baja de la gráfica se observan de izquierda a derecha las muestras

correspondientes a vúgulos y fracturas con arcilla, fracturas limpias y porosidad primaria

baja. A lo largo de la parte superior de esta gráfica se encuentran en el mismo orden las

muestras correspondientes a vúgulos comunicados, porosidad primaria alta y vúgulos

aislados. Esta correlación ofrece una alternativa en la discretización de los sistemas

porosos, o en otras palabras a la gráfica de abanico de Mendoza-Romero, et al, (2012).

Se reporta que correlaciones como:

también discretizan los diferentes tipos de sistemas porosos propuestos por Mendoza-

Romero, et al, (2012) en su gráfica de abanico. Sin embargo, la correlación que mejor

resultado ofrece es la mostrada en la Figura 8.

La Figura 9 muestra la correlación estadística del Conjunto 1 en una gráfica doble

logarítmica o loglog. Donde el eje Y representa los valores del tamaño de garganta de

poro, en micras, determinado por medio de la ecuación [2.16]. El eje X representa los

valores de la tortuosidad determinada por medio de la ecuación [2.19]. La información del

Conjunto 1 es clasificada por el tipo de sistema poroso. En general, las correlaciones de

cada grupo son débiles. Sin embargo, mantienen una tendencia general. Obsérvese que

esta gráfica es análoga a las Figuras 1 y 2. La diferencia es la forma en cómo se ha

clasificado el Conjunto 1. Es evidente que en esta correlación es posible determinar dos de

los tres parámetros involucrados; la tortuosidad, , y el tipo de sistema poroso.

El análisis a detalle de las Figuras 1 a 9 (mostrado anteriormente) ha permitido encontrar

una serie de combinaciones en las correlaciones para determinar índices de

permeabilidad. En consecuencia, el establecimiento de la metodología presentada en este

trabajo, la cual requiere únicamente información de registros convencionales de pozo.

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35

Figura 1. Muestra las correlaciones que se obtienen al clasificar la información por tipo de roca de Winland (código de colores). Los coeficientes de correlación son todos mayores a 0.9.

y = 15.903x0.3382 R = 0.9119

y = 1.2092x0.507 R = 0.9405

y = 0.2881x0.5037 R = 0.9612

y = 0.0717x0.4834 R = 0.958

y = 0.0124x0.4841 R = 0.9792

0.001

0.01

0.1

1

10

100

1000

10000

0.1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000

rFar

is (R

adio

de

garg

anta

de

po

ro, µ

m)

(F*Phi)^m

rFaris vs (F*Phi)^m [Conjunto 1]

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36

Figura 2. Muestra como al subclasificar el conjunto de información por tipo de roca de Winland, los coeficientes de correlación se magnifican, promoviendo una mejor estimación de permeabilidad.

y = 15.903x0.3382 R = 0.9119

y = 2.007x0.4996 R = 0.9862

y = 0.9275x0.5067 R = 0.9813

y = 0.4446x0.5094 R = 0.992

y = 0.1938x0.5147 R = 0.9908

y = 0.1009x0.4978 R = 0.992

y = 0.0485x0.4788 R = 0.9845

y = 0.0124x0.4841 R = 0.9792

0.001

0.01

0.1

1

10

100

1000

10000

0.1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000

rFar

is (R

adio

de

gar

gan

ta d

e p

oro

, µm

)

(F*Phi)^m

rFaris vs (F*Phi)^m [Conjunto 1]

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37

Figura 3. Muestra la correlación de dos parámetros petrofísicos determinables por medio de registros geofísicos convencionales. La correlación es fuerte e inversa.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

0.1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000

IZC

(F*Phi)^m

IZC vs (F*Phi)^m [Conjunto 1]

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38

Figura 4. Muestra la correlación entre el y cuando . La correlación pierde fuerza pero mantiene su proporcionalidad inversa. La escala se reduce de 8 a 4 ciclos logarítmicos.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

0.1 1 10 100 1000

IZC

F*Phi

IZC vs F*Phi [Conjunto 1]

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39

Figura 5. Muestra la agrupación de la información cuando es clasificada por tipo de sistema porosos de Mendoza-Romero en la correlación entre el Índice de Zona de Corriente y la tortuosidad, .

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

0.1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000

IZC

(F*Phi)^m

IZC vs (F*Phi)^m [Conjunto 1]

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40

Figura 6. Muestra como los sistemas de vúgulos comunicados y porosidad primaria alta (código de colores) generan la pérdida de fuerza en la correlación cuando .

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

0.1 1 10 100 1000

IZC

F*Phi

IZC vs F*Phi [Conjunto 1]

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41

Figura 7. A la correlación de la Figura 5 es agregada la información de núcleo del tipo de roca de Winland. Dado que tanto el como son determinados por registros geofísicos. El tipo de roca de Winland es inferido cualitativamente. (Ver Tabla 4).

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

0.1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000

IZC

(F*Phi)^m

IZC vs (F*Phi)^m [Conjunto 1]

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42

Figura 8. La correlación entre los parámetros porosidad total y tortuosidad, , agrupa en zonas bien definidas los diferentes tipos de sistemas porosos de Mendoza Romero. Sugiriendo una alternativa a la gráfica de abanico.

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000

Ph

i To

tal

(F*Phi)^m

Phi Total vs (F*Phi)^m [Conjunto 1]

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43

Figura 9. Muestra la correlación entre el radio de garganta de poro de Faris y la tortuosidad, , clasificada por tipo de sistema

poroso de Mendoza-Romero. Las correlaciones individuales son dispersas. Sin embargo, reflejan tendencias generales de

proporcionalidad directa.

0.001

0.01

0.1

1

10

100

1000

10000

0.1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000

rFar

is

(F*Phi)^m

rFaris vs (F*Phi)^m [Conjunto 1]

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44

CAPÍTULO 4: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA.

En este capítulo se presentan tres alternativas que permiten determinar un índice de

permeabilidad por medio de registros geofísicos de pozo. Sólo una de las tres técnicas es

aplicada a campo para evaluar su eficiencia. Las dos técnicas restantes son sólo descritas

pero no validadas, debido a que son motivo de una investigación independiente.

4.1 Propuesta "A" (Metodología).

La primera propuesta es el resultado de combinar las correlaciones de las Figuras 2, 7 y 8.

Una descripción general de la técnica define a la Figura 2 como la clave a la solución del

problema planteado en este trabajo de investigación. La Figura 2 corresponde a la gráfica

que correlaciona un parámetro petrofísico que involucra a la permeabilidad ( ) y otro

que depende exclusivamente de información de registros geofísicos convencionales ( .

No es posible hacer uso directo de esta correlación ya que toma sentido cuando es

introducido un tercer elemento, el tipo de roca de Winland. El tipo de roca de Winland no

es determinable por medio de registros geofísicos convencionales. Por ende, fue

necesario buscar una alternativa que permitiera determinar de alguna manera este

parámetro. La solución fue la construcción y análisis de la Figura 7 que permite determinar

cualitativamente el tipo de roca de Winland, por medio de la correlación directa del y

. Sin embargo, al investigar el comportamiento de los diferentes tipos de sistemas

porosos de Mendoza-Romero se observó que la correlación se segmentaba. Llegando a la

conclusión de que una mejor estimación del tipo de roca de Winland es posible sí se

trabaja con gráficas independientes correspondientes a cada tipo de sistema poroso.

Evitando así la superposición de diferentes sistemas. Por tal motivo, es incluida la Figura 8

en esta técnica. La Figura 8 ofrece una buena alternativa a la gráfica de abanico propuesta

por Mendoza-Romero (2012), para la determinación del tipo de sistema poroso.

La integración de diferentes conceptos petrofísicos (en una serie de correlaciones

estadísticas) propuestos por diversos autores en tiempos distintos; y la organización,

clasificación y subclasificación de la información de maneras diferentes ha permitido

determinar una metodología para la aplicación de la técnica propuesta en el presente

trabajo.

A continuación se presenta el diagrama de flujo de la metodología de la propuesta "A":

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45

METODOLOGÍA.

Gráfica

rFaris vs (F*Phi)^m

Gráficas

IZC vs (F*Phi)^m

CA

LIB

RA

CIÓ

N

AP

LIC

AC

IÓN

Recopilación de información

de las propiedades eléctricas

de núcleos disponibles.

Cálculo de los parámetros: TS, mVar,

(F*Phi)^m, r35, rFaris, IRE e IZC.

Clasificación y

subclasificación de la

información por Winland

Clasificación de la

información por TS

Subclasificación de la

información por Winland

Asi

gnac

ión

de

cód

igo

de

colo

r

Recopilación de registros convencionales

de pozo de los intervalos de interés.

Estimación de rFaris

Estimación cualitativa del

tipo de roca de Winland

Cálculo de los parámetros: F, TS,

mVar, (F*Phi)^m, IRE e IZC.

Cálculo de índice

permeabilidad

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46

La metodología se encuentra dividida en dos partes:

1. Generación de gráficas base o de calibración por medio de mediciones de

laboratorio en muestras de núcleo (Análisis especiales de núcleo).

2. Aplicación.- Cálculo de parámetros petrofísicos a partir de registros geofísicos

convencionales.

Es muy importante mencionar que esta técnica se propone como un estudio de

permeabilidad a nivel local (campo, activo o complejo petrolero). Es posible aplicar esta

técnica a nivel regional siempre y cuando sea acotado a yacimientos de la misma

formación geológica.

Una descripción paso a paso de la metodología es presentada a continuación:

Calibración.

1. Recopilar el total de información de muestras de núcleos que cuenten con análisis

de propiedades eléctricas (determinación de porosidad, permeabilidad y factor de

formación) del área a estudiar.

2. Calcular: Tipo de sistema poroso ( , uso de la Figura 10), , , , ,

, . En función de la información del paso 1.

3. Clasificar y subclasificar el total de los parámetros en función del tipo de roca de

Winland, asignando simultáneamente el código de color correspondiente. Los

valores de corte para la subclasificación del tipo de roca de Winland propuesta en

este trabajo para este conjunto de datos son mostrados en la Tabla 5.

Subclasificación por tipo de roca de Winland

Macroporosa 4 - 8 micras

Submacroporosa 2 - 4 micras

Mesoporosa 1 - 2 micras

Submesoporosa 0.5 - 1 micras

Microporosa 0.29 - 0.5 micras

Submicroporosa 0.1 - 0.29 micras

Tabla 5. Subclasificación por tipo de roca de Winland propuesta en este trabajo

para mejorar la estimación de permeabilidad.

4. Construcción de la gráfica de correlación de los parámetros

subclasificada por tipo de roca de Winland. Asignación del código de colores.

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47

5. Nueva clasificación del total de los parámetros calculados en el paso 2 por el tipo

de sistema poroso predominante ( ) de Mendoza-Romero. Asignación del código

de colores.

6. Subclasificación de la información del paso 5 en función de los valores de corte de

la Tabla 5. Asignación del código de colores.

7. Construcción de gráficas individuales, por tipo de sistema poroso, de correlación

de los parámetros subclasificadas por tipo de roca de Winland.

Asignación del código de colores.

Aplicación

8. Recopilación de los registros convencionales de pozo de los intervalos de interés

del yacimiento a evaluar.

9. Cálculo de los parámetros: Factor de formación, exponente de cementación

variable, tortuosidad ( ), índice de radio eléctrico e índice de zona de corriente. El

tipo de sistema poroso predominante es determinado por medio de la Figura 10.

10. Punto a punto del intervalo de interés es sobre puesto en la gráfica de calibración

del paso 7 para estimar cualitativamente la subclasificación del tipo de roca de

Winland.

11. Conocido el tipo de roca de Winland punto a punto en el intervalo de interés, se

estima un valor del radio de garganta de poro de Faris. Por medio de la gráfica

generada en el paso 4.

12. Se calcula un índice de permeabilidad por medio de la ecuación :

El paso 9 de la metodología, advierte la determinación del exponente de cementación

variable en función de registros geofísicos convencionales. Existen muchas técnicas para

estimar dicho exponente. Sin embargo, se recomienda hacer uso de la metodología

propuesta por Mendoza-Romero, et al, (2012). Dado que es el resultado de un trabajo con

sustento teórico y en la práctica ofrece excelentes resultados.

La validación de esta técnica es ejecutada en el siguiente capítulo. Para dicho objetivo un

conjunto de 31 muestras de núcleos de rocas carbonatadas, ajeno al Conjunto 1, es

utilizado para evaluar los alcances de la técnica aquí propuesta.

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48

4.2 Propuesta "B".

La segunda propuesta es el resultado de un análisis de las características teóricas y

prácticas de la Figura 8; así mismo, de la combinación con la Figura 2.

La necesidad de determinar el tipo de sistema poroso en la propuesta "A" condujo a un

análisis a gran detalle de la Figura 8. La consideración de aspectos teóricos permitió definir

con precisión las áreas correspondientes a cada sistema poroso propuesto por Mendoza-

Romero, et al, (2012).

La Figura 10 exhibe una gráfica semilogarítmica en la cual se encuentran el total de

muestras del Conjunto 1. La información es clasificada por el tipo de sistema poroso;

determinado por el procesamiento de la información de porosidad, factor de formación y

exponente de cementación, en la gráfica de abanico de Mendoza-Romero. Los parámetros

contenidos en la correlación son la porosidad total y la tortuosidad, La concentración

de puntos de un sólo color (Véase Tabla 4) en zonas parcialmente definidas sugirió la

posibilidad de que esta correlación fuera usada para discretizar el medio poroso. La

zonificación hizo evidente una de las primeras consideraciones teóricas de la grafica de

abanico; una isolínea de porosidad en 0.07 (7%) separa a los sistemas porosos: vúgulos y

fracturas con arcilla, fracturas limpias y porosidad primaria baja de los sistemas: vúgulos

comunicados, porosidad primaria alta, y vúgulos aislados. Una consideración teórica más,

de la gráfica de abanico es la isolínea de máxima porosidad teórica para el caso de un

arreglo cúbico, 0.476 (47.6%), en una roca sedimentaria. La cual toma mucha importancia

cuando se introduce la última de las consideraciones teóricas; el exponente de

cementación. De esta manera ha sido posible definir el punto (1, 0.48) en la gráfica; que

funciona como pivote en el sentido de que es posible observar un aumento gradual de los

valores del exponente de cementación de izquierda a derecha; partiendo de un valor igual

a cero sobre la isolínea 0.48; igual a uno en la línea divisoria entre las sistemas porosos de

vúgulos y fracturas con arcilla, y fracturas limpias; igual a dos en la línea de división entre

los vúgulos comunicados y porosidad primaria alta; y los valores más altos en el extremo

derecho de la gráfica correspondiendo a muestras de vúgulos aislados. Todo lo anterior de

acuerdo con la gráfica de abanico. Por último, el análisis de la Figura 10 permitió observar

que las gráficas individuales generadas en el paso 7 de la metodología de la propuesta "A"

son integradas en una sola figura delimitada por líneas que definen cada una de las zonas

de los sistemas porosos. De tal forma, que al integrar a la Figura 10 el tipo de roca de

Winland, una estimación cualitativa de este parámetro puede ser evaluada.

Convirtiéndose en una alternativa a la solución del problema planteado en este trabajo de

investigación al ser combinado este resultado, con la Figura 2.

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Figura 10. Alternativa a la gráfica de abanico de Mendoza-Romero para discretizar sistemas porosos. Con base en

consideraciones teóricas de porosidad y exponente de cementación.

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

0.1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000 100000000 1E+09

Ph

i To

tal

(F*Phi)^m

Phi Total vs (F*Phi)^m

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50

En esencia, esta propuesta ofrece dos ventajas principales sobre la propuesta "A":

1. Una disminución notable del número de correlaciones a utilizar. Considerando un

total de 8 gráficas en la propuesta "A" y un total de 2 en la propuesta "B" (Figuras 2

y 11).

2. Una distribución del tipo de roca de Winland en un área que permite analizar

tendencias como se muestra en la Figura 11.

Resulta necesario recordar que debido a la dificultad para acceder a las mediciones de

laboratorio de propiedades eléctricas de muestras de núcleo, el Conjunto 1 (calibración)

es una recopilación de muestras de rocas carbonatadas de diferentes regiones petroleras

de México y un mínimo de muestras de Medio Oriente (tomadas de la literatura). Dando

como resultado en la Figura 11 una superposición de características geológicas y por lo

tanto de propiedades físicas; dificultando el análisis de la correlación.

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51

Figura 11. Distribución del tipo de roca de Winland en zonas correspondientes a los diferentes tipos de sistemas porosos

propuestos por Mendoza-Romero; limitadas por líneas punteadas en función del código de colores de la Tabla 4.

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

0.1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000 100000000 1E+09

Ph

i To

tal

(F*Phi)^m

Phi Total vs (F*Phi)^m

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52

4.3 Propuesta "C".

La última propuesta es el resultado de combinar las alternativas de "A" y "B" para estimar

cualitativamente el tipo de roca de Winland y las Figuras 2 y 9.

Esta propuesta parte de un análisis comparativo entre las Figuras 2 y 9. Ambas gráficas

son generadas por medio de la correlación entre el radio de garganta de poro ( ) y la

tortuosidad ( ). Se puede observar que la única diferencia entre ambas figuras es la

clasificación de la información. La Figura 2 es subclasificada por tipo de roca de Winland

mientras que la Figura 9 es clasificada por tipo de sistema poroso predominante de

Mendoza-Romero. La Figura 2 muestra coeficientes de correlación cercanos a la unidad.

Por otra parte, la Figura 9 presenta correlaciones débiles o dispersas. Sin embargo, la

tendencia general es evidente en cada subgrupo; el radio de garganta de poro crece en la

medida que la tortuosidad crece. De tal manera que si sobreponemos la subclasificación

de la Figura 2 en cada subgrupo de la Figura 9 obtenemos nuevas correlaciones que

mejoran en mucho su coeficiente de correlación.

Una posible desventaja de esta propuesta es la utilización de gráficas independientes por

tipo de sistema poroso predominante al igual que la propuesta "A".

Es necesario aclarar, que esta desventaja es relativa. Dado que toma sentido cuando la

evaluación es realizada manualmente. De otro modo, automatizando la evaluación por

medio de un software, todo el trabajo es disminuido al punto en que es indistinto trabajar

con cualquiera de las tres propuestas. Sólo quedaría abierta la interrogante de ¿Cuál de

las tres propuestas ofrece la mejor estimación de permeabilidad?

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53

CAPÍTULO 5: VALIDACIÓN DE LA TÉCNICA.

5.1 Técnica "A".

La validación de la propuesta "A" es realizada en función de un grupo de información

ajeno al Conjunto 1 (calibración). De tal forma que la metodología de la propuesta "A" es

ligeramente modificada en el sentido de que es sustituida la información de registros

geofísicos convencionales por mediciones de laboratorio de muestras de rocas

carbonatadas con el objetivo de poder comparar cuantitativamente los resultados de los

índices de permeabilidad calculados por la técnica con las permeabilidades de núcleo.

A continuación se presentan los resultados de la validación de la metodología de la

propuesta "A":

El grupo de información usado para la validación es nombrado Conjunto 2 y está

integrado por 31 muestras de rocas carbonatadas: 5 muestras corresponden a la Región 1;

5 muestras a una formación de calizas de EUA (Fuente 4); y 21 muestras, a la Región 2.

Debido a que la información es obtenida de análisis especiales de núcleos (al igual que la

información del Conjunto 1) se procesó como lo establece la metodología (calibración) de

la propuesta "A" en los pasos: 2, 5, y 6. Dando como resultado la Tabla 6. Cabe señalar,

que la determinación del tipo de sistema poroso predominante, en el paso 2, se realizó

con base en la Figura 10. Los resultados son mostrados en la Figura 12.

Los parámetros índice de zoca de corriente y tortuosidad ( ), procesados en la Tabla 6

son introducidos a las Figuras 13-18 en función de su determinación de tipo de sistema

poroso predominante. De esta manera el tipo de roca de Winland ha sido determinado

cualitativamente.

El primer intento de validación se realizó considerando el total de las muestras del

Conjunto 1. El cual está integrado por 146 muestras de regiones geográficas diferentes.

Los resultados de la determinación del tipo de roca de Winland son mostrados en la Tabla

7. La columna nombrada incluye el valor numérico del radio de garganta de

poro y un código de color que corresponde a la estimación del tipo de roca de Winland. La

correlación de permeabilidades (Núcleo-Calculada) se muestra en la Figura 19. El segundo

intento se ejecutó contemplando la zona geográfica y características petrofísicas,

aplicadas al Conjunto 1. Los resultados son mostrados en la Tabla 8. La correlación de

permeabilidades (Núcleo-Calculada) se muestra en la Figura 20.

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54

Tabla 6. Muestra los resultados del procesamiento de la información total del Conjunto 2. El código de color de la Tabla 4 es asignado a todas las muestras.

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55

Figura 12. Determinación del tipo de sistema poroso predominante del Conjunto 2 por medio de la alternativa a la gráfica de abanico propuesta en este trabajo. Los resultados están en acuerdo con la gráfica de abanico.

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

0.1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000 100000000 1E+09

Ph

i To

tal

(F*Phi)^m

Phi Total vs (F*Phi)^m

Región 1 Fuente 4 (Faris) Región 2

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56

Figura 13. Determinación cualitativa del tipo de roca de Winland. El punto a evaluar no cuenta con información de la correlación. Se propone no ser evaluado o adoptar el tipo de roca más cercano.

y = 0.9742x-0.606 R = 0.9987

0

0.5

1

1.5

2

2.5

0.1 1

IZC

(F*Phi)^m

IZC vs (F*Phi)^m [Vúgulos y Fracturas con Arcilla]

Región 1

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57

Figura 14. El Conjunto 2 (validación) no contiene muestras a evaluar para este tipo de sistema poroso predominante.

y = 0.3341x-0.091 R = 0.9901

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

0.16

0.18

0.2

1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000

IZC

(F*Phi)^m

IZC vs (F*Phi)^m [Vúgulos Aislados]

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58

Figura 15. Estimación cualitativa del tipo de roca de Winland para muestras de la Región 2 y Fuente 4.

y = 0.6039x-0.163 R = 0.9906

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

1 10 100 1000

IZC

(F*Phi)^m

IZC vs (F*Phi)^m [Vúgulos Comunicados]

Fuente 4 (Faris) Región 2

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59

Figura 16. Estimación cualitativa del tipo de roca de Winland para muestras de la Región 1 y 2.

y = 0.8312x-0.25 R = 0.9807

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0.1 1 10 100 1000

IZC

(F*Phi)^m

IZC vs (F*Phi)^m [Fracturas Limpias]

Región 1 Región 2

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60

Figura 17. Estimación cualitativa del tipo de roca de Winland para muestras de la Región 1, 2 y Fuente 4.

y = 0.4787x-0.114 R = 0.9847

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

1 10 100 1000 10000 100000 1000000

IZC

(F*Phi)^m

IZC vs (F*Phi)^m [Porosidad Primaria Alta (>7%)]

Región 1 Fuente 4 (Faris) Región 2

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61

Figura 18. Estimación cualitativa del tipo de roca de Winland para muestras de la Región 1 y 2. La muestra del extremo inferior derecho se propone no evaluar o adoptar el tipo de roca de Winland más cercano.

y = 0.5367x-0.159 R = 0.9761

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000 100000000 1E+09

IZC

(F*Phi)^m

IZC vs (F*Phi)^m [Porosidad Primaria Baja (<7%)]

Región 1 Región 2

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62

Tabla 7. Muestra la correlación manual entre el tipo de roca de Winland de núcleo (Columna r35) y la determinación cualitativa propuesta en este trabajo (rFaris(Calc)). La correlación manual es aproximadamente 75%. Las muestras marcadas en color rojo son las que se propone no evaluar por falta de información.

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63

Figura 19. Correlación de permeabilidad de núcleo y permeabilidad calculada por la técnica aquí propuesta. Los puntos en color rojo no son considerados en la correlación (Ver tabla 7).

y = 0.7571x0.8769 R = 0.9023

0.0001

0.001

0.01

0.1

1

10

100

1000

0.0001 0.001 0.01 0.1 1 10 100 1000

KC

alcu

lad

a (m

d)

KNúcleo (md)

KCalculadavs KNúcleo

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64

Tabla 8. Muestra la correlación manual entre el tipo de roca de Winland de núcleo (Columna r35) y la determinación cualitativa propuesta en este trabajo (rFaris(Calc)). La correlación manual es aproximadamente 85%. Las muestras marcadas en color rojo son las que se propone no evaluar por falta de información.

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65

Figura 20. Correlación de permeabilidad de núcleo y permeabilidad calculada por la técnica aquí propuesta. Los puntos en color

rojo no son considerados en la correlación (Ver tabla 8).

y = 1.0322x0.7785 R = 0.9352

0.0001

0.001

0.01

0.1

1

10

100

1000

0.0001 0.001 0.01 0.1 1 10 100 1000

KC

alcu

lad

a (m

d)

KNúcleo (md)

KCalculadavs KNúcleo

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66

CAPÍTULO 6: ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS.

Con base en mediciones de laboratorio de muestras de núcleos de rocas carbonatadas,

correlaciones estadísticas y la integración de diferentes parámetros petrofísicos (algunos

determinables por medio de registros geofísicos convencionales) una metodología para

estimar índices de permeabilidad pudo ser definida en el capítulo 4. En consecuencia, una

técnica semicuantitativa (Propuesta "A") fue establecida. Con el propósito de evaluar su

alcance, un ejercicio de validación con información de muestras de núcleos fue ejecutado

en el capítulo 5. Los resultados parciales y finales contenidos en la Tabla 7, 8, Figura 19 y

20, respectivamente, son analizados a continuación.

Como se mencionó anteriormente, el Conjunto 1 está integrado por 146 ternas de

mediciones de laboratorio de muestras de núcleos de rocas carbonatadas de diferentes

zonas geográficas de la República Mexicana y de Medio Oriente (tomadas de la literatura).

La información del Conjunto 1 se encuentra distribuida de la siguiente manera: 64

muestras corresponden a la Región 1; 56 muestras, a la Región 2; 18 muestras, a la Región

3; y 8 muestras, a la Región 6 (Medio Oriente).

Es evidente que las características físicas de las rocas cambian dependiendo de la zona

geográfica y los procesos geológicos a los que son sometidas. Una prueba de ello, es lo

observado en las Figuras 21 a 23. La Figura 21 representa la distribución del tipo de roca

de Winland de las muestras de rocas de la Región 1 en función del tipo de sistema poroso

predominante de Mendoza-Romero. La Figura 22 ofrece la misma distribución para la

Región 2 mientras que la Figura 23 lo hace para la Región 3 y 6. En cada una de las figuras

se puede notar como las muestras se concentran en áreas diferentes de la gráfica base,

definiendo las características geológicas principales de cada zona geográfica. En el caso de

la Figura 21 el sistema poroso principal es el fracturado. Por otra parte, la Figura 22

muestra una complejidad mayor puesto que el sistema poroso está compuesto por

vúgulos comunicados, porosidad primaria alta y baja. En la Figura 23 se presentan dos

regiones diferentes y el sistema predominante en ambas es el de porosidad primaria alta.

Sin embargo, es fácil diferenciar las muestras de cada región, puesto que sus

características petrofísicas son prácticamente opuestas.

Con base en lo anterior, el ejercicio de validación fue realizado de dos formas diferentes:

1. El total de las muestras del Conjunto 1 (calibración) son consideradas para la

estimación cualitativa del tipo de roca de Winland. De esta manera una correlación

y evaluación matemática es ejecutada.

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67

2. Las muestras del Conjunto 1 (calibración) fueron separadas por zona geográfica y

características petrofísicas para la estimación cualitativa del tipo de roca de

Winland. Así, una correlación geológica por zona es realizada.

A su vez, cada uno de estos ejercicios de validación son llevados a cabo en tres etapas:

1. Determinación cualitativa del tipo de roca de Winland a través de las Figuras 13 a

18.

2. Estimación del radio de garganta de poro por medio de la Figura 2.

3. Estimación del índice de permeabilidad.

La etapa número uno del procedimiento antes descrito es la de mayor relevancia puesto

que cuanto más acertada sea la determinación cualitativa del tipo de roca de Winland una

mejor estimación del índice de permeabilidad se tendrá. La única forma hasta el momento

de compara el tipo de roca de Winland verdadero (núcleo) y el estimado (Propuesta "A")

es por medio de una correlación manual. La cual es mostrada en las Tablas 7 y 8.

Como se puede observar la correlación manual del tipo de roca de Winland verdadero y el

estimado de la Tabla 7 es menor que el de la Tabla 8. Esto es debido a las circunstancias

en las que fueron evaluados los resultados de dichas tablas. La mejor correlación es

obtenida cuando la información del Conjunto 1 (calibración) es separada por zona

geográfica y características petrofísicas similares. Como era de esperarse, la Tabla 8

presenta una estimación más acertada del radio de garganta de poro de Faris y por ende

mejores estimaciones de índices de permeabilidad.

Por otra parte, las Figuras 13 y 18 muestran puntos que mantienen la tendencia general y

sin embargo se encuentran fuera de la los límites de correlación. Esto revela de alguna

manera que la información del Conjunto 1 es insuficiente para cubrir todas las áreas de

correlación posibles. Cuando la técnica presenta dicha limitación se recomiendan dos

posibles alternativas. La primera es hacer que el punto adopte el tipo de roca de Winland

de la muestra más cercana. La segunda alternativa es no evaluar al punto, pues no se

tiene la suficiente información para sustentar un resultado. Los datos que presentaron

este inconveniente fueron marcados en color rojo en las Tablas 7 y 8.

Durante la evaluación del tipo de roca de Winland del Conjunto 2, se pudo observar como

diferentes tipos de roca se sobreponen. En otras palabras, una roca del tipo macroporosa

ocupa el mismo lugar en la correlación que una roca del tipo nanoporosa. Principalmente

este efecto fue motivo de discusión en el ejercicio de validación número 1 (correlación

matemática). Y es debido a la combinación de muestras de rocas de diferentes

características geológicas y litológicas. Dicho efecto fue minimizado casi por completo

cuando la información del Conjunto 1 fue separado por zona geográfica.

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68

Una forma cuantitativa de evaluar los resultados ofrecidos por la técnica propuesta en

este trabajo, es la que representan las Figuras 19 y 20. En ambas gráficas se muestra la

correlación estadística (no aplica el código de colores) de la permeabilidad verdadera

(núcleos) y los índices determinados por medio de la Propuesta "A". La Figura 19

corresponde al ejercicio de validación número 1 mientras que la Figura 20 al número 2.

Como se mencionó anteriormente, una buena determinación del tipo de roca de Winland

permitirá una estimación aceptable de índices de permeabilidad. Lo anterior se encuentra

en acuerdo con las Figuras 19 y 20. El valor mayor de coeficiente de correlación pertenece

a la Figura 20. En otras palabras, la mejor estimación de índices de permeabilidad se

obtiene cuando la información es separada en función de sus características físicas y

geológicas. Sin embargo, tanto la correlación matemática como la geológica mantienen un

resultado aceptable. Ya que los valores cercanos a uno de los coeficientes de correlación

de ambas gráficas (para la Figura 19, =0.90 y para la Figura 20, =0.93). Es evidente en

las correlaciones, que la permeabilidad calculada no corresponde en magnitud con la

permeabilidad de núcleo. Los coeficientes de correlación sólo representan el grado de

fuerza con que dos parámetros se relacionan y manifiestan una proporcionalidad inversa o

directa. Es por esta razón que los resultados reportados en esta investigación son

llamados índices de permeabilidad.

Una forma adecuada de entender los resultados es tomando las consideraciones

pertinentes. La más importante es el alcance de la medición de los registros geofísicos de

pozo. Dicho de otro modo, los resultados ofrecidos por esta técnica responden a la

naturaleza de la roca medida a escala de registros de pozo (escala vertical cada medio

pie de distancia; escala horizontal máxima 2.5 metros aproximadamente). De tal manera

que una correlación entre permeabilidad medida a escala de yacimiento (registro PLT) y

permeabilidad a escala de registros (Propuesta "A") no siempre será posible. Debido a que

las permeabilidades a escala de yacimiento están influenciadas por la anisotropía del

medio generada por fallas, capa sello, contactos agua-aceite, compartamentalizaciones,

entre otros. Una consideración no menos importante que limita la correspondencia en

magnitud de las permeabilidades reales y los índices de permeabilidad es la dificultad

tecnológica que impide la recuperación de núcleos completos en rocas fracturadas

vugulares. Esto promueve que los tapones donde se toman mediciones en el laboratorio

no siempre son representativos del sistema poroso de la roca perforada; ocasionando que

la medición del núcleo no coincida con la medición del registro a determinada

profundidad debido a que la muestra fue tomada de una parte sana de la roca.

Por otra parte, resulta necesario enfatizar la más grande ventaja de la técnica aquí

desarrollada, la cual es:

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69

La posibilidad de obtener índices de permeabilidad aceptables únicamente con

información de registros geofísicos convencionales (eléctricos y de porosidad). Esto

implica, en otras palabras, la posibilidad de contar con un análisis confiable del

campo de permeabilidad punto a punto. Permitiendo así, caracterizar la capacidad

de flujo en un yacimiento. En consecuencia, la construcción de modelos dinámicos

será más adecuada.

Lo anterior cobra sentido cuando entra en juego la Geoestadística, sugiriendo la aplicación

de la técnica aquí propuesta, en suficientes pozos de un yacimiento (formación) de un

campo determinado. De tal forma que pueda ser realizada una correlación de

permeabilidad a escala de yacimiento (correlación pozo a pozo) por medio de registros

geofísicos.

Se reporta que las correlaciones de las Figuras 13 a 18 o en su defecto las Figuras 3 y 5

pueden ser utilizadas para evaluar rápidamente técnicas que calculan exponentes de

cementación variables dado que la construcción de las figuras antes mencionadas hace

uso de mediciones de laboratorio de los exponentes de cementación y las correlaciones

muestran tendencias bien definidas. Se sugiere que todos los puntos que no estén en

acuerdo con la tendencia general es debido a una sobreestimación o subestimación del

parámetro (variable). Lo anterior se observó cuando el exponente de cementación

variable fue determinado por ecuaciones del tipo [2.8].

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70

Figura 21. Distribución del tipo de roca de Winland de las muestras de rocas de la Región 1 en función del tipo de sistema

poroso predominante de Mendoza-Romero.

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

0.1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000 100000000 1E+09

Ph

i To

tal

(F*Phi)^m

Phi Total vs (F*Phi)^m

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71

Figura 22. Distribución del tipo de roca de Winland de las muestras de rocas de la Región 2 en función del tipo de sistema poroso predominante de Mendoza-Romero.

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

0.1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000 100000000 1E+09

Ph

i To

tal

(F*Phi)^m

Phi Total vs (F*Phi)^m

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72

Figura 23. Distribución del tipo de roca de Winland de las muestras de rocas de la Región 3 y 6 en función del tipo de sistema

poroso predominante de Mendoza-Romero. Los puntos en color verde y el amarillo de la derecha corresponden a la Región 6.

El resto a la Región 3. Las características petrofísicas cambian radicalmente en función de la zona geográfica.

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

0.1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000 100000000 1E+09

Ph

i To

tal

(F*Phi)^m

Phi Total vs (F*Phi)^m

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73

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.

Con base en los resultados de la investigación del presente trabajo de tesis, se concluye:

1. Una nueva técnica semicuantitativa para estimar índices de permeabilidad ha sido

desarrollada, la cual es resultado de integrar diferentes conceptos petrofísicos de

la literatura.

2. La técnica es aplicable a siete tipos diferentes de sistemas porosos de rocas

carbonatadas.

3. Únicamente son requeridos registros geofísicos convencionales y análisis

especiales de núcleos para aplicar la técnica. Por tal motivo se propone como una

herramienta sencilla, útil, práctica y de bajo costo con el objetivo de aumentar la

rentabilidad de la industria petrolera en México.

4. La técnica fue validada con mediciones de muestras de núcleos, aportando

resultados satisfactorios.

Recomendaciones:

1. Aplicar la técnica aquí desarrollada a nivel local (campo petrolero) o regional a

nivel de formación geológica y comparar los resultados.

2. Investigar las propuestas aquí presentadas, validarlas y ejecutar un análisis

comparativo entre las tres alternativas.

3. Desarrollar un software que facilite la aplicación de la nueva técnica.

4. Proyectar la nueva técnica para estimar permeabilidad a escala de yacimiento por

medio de Geoestadística.

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74

NOMENCLATURA.

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0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro-W

inla

nd

)

KNúcleo (Permeabilidad , md)

r35 vs kNúcleo (Datos Completos)

1

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

kNúcleo (Permeabilidad, md)

rFaris vs KNúcleo (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.01 0.10 1.00 10.00 100.00

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

r35 (Garganta de poro-Winland)

rFaris vs r35 (Datos Completos)

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.01 0.10 1.00 10.00 100.00

FR*P

hi

r35 (Garganta de poro)

FR*Phi vs r35(Datos Completos)

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000 10000.000

FR *

Ph

i

rFaris (Garganta de poro)

FR*Phi vs rFaris (Datos Completos)

0.1

1.0

10.0

0.01 0.10 1.00 10.00 100.00

mA

rch

ie(E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

r35 (Garganta de poro-Winland)

mArchie vs r35 (Datos Completos)

ANEXOS.

Anexo 1: Correlaciones catalogadas como intentos fallidos.

75

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0.1

1.0

10.0

0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000 10000.000

mA

rch

ie(E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

rFaris (Garganta de poro)

mArchie vs rFaris (Datos Completos)

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000 10000.000

m(k

) (E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

rFaris (Garganta de poro)

m(k) vs rFaris (Datos Completos)

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.01 0.10 1.00 10.00 100.00

m(k

) (E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

iem

to)

r35 (Garganta de poro-Winland)

m(k) vs r35 (Datos Completos)

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.01 0.10 1.00 10.00 100.00 1000.00 10000.00 100000.00

m(k

) (E

xpo

nen

te d

e en

tra

mp

amie

nto

)

kNúcleo/Phi

m(k) vs KNúcleo/Phi (Datos Completos)

0.1

1.0

10.0

0.01 0.10 1.00 10.00 100.00 1000.00 10000.00 100000.00

mA

rch

ie (E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

kNúcleo/Phi

mArchie vs kNúcleo/Phi (Datos Completos)

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.1 1.0 10.0

m(k

)(E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

m(k) vs mArchie (Datos Completos)

76

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1

10

100

1 10 100 1000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro-W

inla

nd

)

KNúcleo (Permeabilidad , md)

r35 vs kNúcleo (Datos Gómez Rivero)

1

10

100

1000

1 10 100 1000

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

kNúcleo (Permeabilidad, md)

rFaris vs KNúcleo (Datos Gómez Rivero)

1

10

100

1000

1 10 100

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

r35 (Garganta de poro-Winland)

rFaris vs r35 (Datos Gómez Rivero)

0.1

1.0

10.0

100.0

1 10 100

FR*P

hi

r35 (Garganta de poro)

FR*Phi vs r35(Datos Gómez Rivero)

1.0

10.0

100.0

1 10 100 1000

FR *

Ph

i

rFaris (Garganta de poro)

FR*Phi vs rFaris (Datos Gómez Rivero)

1.0

10.0

1 10 100

mA

rch

ie(E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

r35 (Garganta de poro-Winland)

mArchie vs r35 (Datos Gómez Rivero)

77

Page 85: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR …tesis.ipn.mx/jspui/bitstream/123456789/14852/1/Técnica... · instituto politÉcnico nacional escuela superior de ingenierÍa y arquitectura,

1.0

10.0

1 10 100 1000

mA

rch

ie(E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

rFaris (Garganta de poro)

mArchie vs rFaris (Datos Gómez Rivero)

1

10

1 10 100 1000

m(k

) (E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

rFaris (Garganta de poro)

m(k) vs rFaris (Datos Gómez Rivero)

1

10

1 10 100

m(k

) (E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

iem

to)

r35 (Garganta de poro-Winland)

m(k) vs r35 (Datos Gómez Rivero)

1

10

1 10 100 1000 10000 100000

m(k

) (E

xpo

nen

te d

e en

tra

mp

amie

nto

)

kNúcleo/Phi

m(k) vs KNúcleo/Phi (Datos Gómez Rivero)

1.0

10.0

1 10 100 1000 10000 100000

mA

rch

ie(E

xpo

nen

te d

e en

tra

mp

amie

nto

)

kNúcleo/Phi

mArchie vs kNúcleo/Phi (Datos Gómez Rivero)

1

10

1.0 10.0

m(k

)(E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

m(k) vs mArchie (Datos Gómez Rivero)

78

Page 86: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR …tesis.ipn.mx/jspui/bitstream/123456789/14852/1/Técnica... · instituto politÉcnico nacional escuela superior de ingenierÍa y arquitectura,

0.01

0.10

1.00

0.001 0.010 0.100 1.000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro-W

inla

nd

)

KNúcleo (Permeabilidad , md)

r35 vs kNúcleo (Datos Región 3)

0.1

1.0

10.0

0.001 0.010 0.100 1.000

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

kNúcleo (Permeabilidad, md)

rFaris vs KNúcleo (Datos Región 3)

0.1

1.0

10.0

0.01 0.10 1.00

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

r35 (Garganta de poro-Winland)

rFaris vs r35 (Datos Región 3)

1.0

10.0

100.0

0.01 0.10 1.00

FR*P

hi

r35 (Garganta de poro)

FR*Phi vs r35(Datos Región 3)

1

10

100

0.1 1.0 10.0

FR *

Ph

i

rFaris (Garganta de poro)

FR*Phi vs rFaris (Datos Región 3)

1

10

0.01 0.10 1.00

mA

rch

ie(E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

r35 (Garganta de poro-Winland)

mArchie vs r35 (Datos Región 3)

79

Page 87: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR …tesis.ipn.mx/jspui/bitstream/123456789/14852/1/Técnica... · instituto politÉcnico nacional escuela superior de ingenierÍa y arquitectura,

1

10

0.1 1.0 10.0

mA

rch

ie(E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

rFaris (Garganta de poro)

mArchie vs rFaris (Datos Región 3)

1

10

100

0.1 1.0 10.0

m(k

) (E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

rFaris (Garganta de poro)

m(k) vs rFaris (Datos Región 3)

1

10

100

0.01 0.10 1.00

m(k

) (E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

iem

to)

r35 (Garganta de poro-Winland)

m(k) vs r35 (Datos Región 3)

1

10

100

0.01 0.10 1.00 10.00

m(k

) (E

xpo

nen

te d

e en

tra

mp

amie

nto

)

kNúcleo/Phi

m(k) vs KNúcleo/Phi (Datos Región 3)

1

10

0.01 0.10 1.00 10.00

mA

rch

ie(E

xpo

nen

te d

e en

tra

mp

amie

nto

)

kNúcleo/Phi

mArchie vs kNúcleo/Phi (Datos Región 3)

1

10

100

1 10

m(k

)(E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

m(k) vs mArchie (Datos Región 3)

80

Page 88: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR …tesis.ipn.mx/jspui/bitstream/123456789/14852/1/Técnica... · instituto politÉcnico nacional escuela superior de ingenierÍa y arquitectura,

0.01

0.10

1.00

10.00

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro-W

inla

nd

)

KNúcleo (Permeabilidad , md)

r35 vs kNúcleo (Datos Región 1)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

kNúcleo (Permeabilidad, md)

rFaris vs KNúcleo (Datos Región 1)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.01 0.10 1.00 10.00

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

r35 (Garganta de poro-Winland)

rFaris vs r35 (Datos Región 1)

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0 0 1 10

FR*P

hi

r35 (Garganta de poro)

FR*Phi vs r35(Datos Región 1)

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000 10000.000

FR *

Ph

i

rFaris (Garganta de poro)

FR*Phi vs rFaris (Datos Región 1)

0.1

1.0

10.0

0.01 0.10 1.00 10.00

mA

rch

ie(E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

r35 (Garganta de poro-Winland)

mArchie vs r35 (Datos Región 1)

81

Page 89: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR …tesis.ipn.mx/jspui/bitstream/123456789/14852/1/Técnica... · instituto politÉcnico nacional escuela superior de ingenierÍa y arquitectura,

0.1

1.0

10.0

0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000 10000.000

mA

rch

ie(E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

rFaris (Garganta de poro)

mArchie vs rFaris (Datos Región 1)

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000 10000.000

m(k

) (E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

rFaris (Garganta de poro)

m(k) vs rFaris (Datos Región 1)

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.01 0.10 1.00 10.00

m(k

) (E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

iem

to)

r35 (Garganta de poro-Winland)

m(k) vs r35 (Datos Región 1)

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.01 0.10 1.00 10.00 100.00 1000.00

m(k

) (E

xpo

nen

te d

e en

tra

mp

amie

nto

)

kNúcleo/Phi

m(k) vs KNúcleo/Phi (Datos Región 1)

0.1

1.0

10.0

0.01 0.10 1.00 10.00 100.00 1000.00

mA

rch

ie (E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

kNúcleo/Phi

mArchie vs kNúcleo/Phi (Datos Región 1)

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.1 1.0 10.0

m(k

)(E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

m(k) vs mArchie (Datos Región 1)

82

Page 90: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR …tesis.ipn.mx/jspui/bitstream/123456789/14852/1/Técnica... · instituto politÉcnico nacional escuela superior de ingenierÍa y arquitectura,

y = 0.584x2.3083

R² = 0.904

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

10000.0000

0.01 0.10 1.00 10.00 100.00

k (P

erm

eab

ilid

ad, m

d)

r35 (Garganta de poro, µm)

k vs r35 (Datos Completos)

y = 0.1903x1.2996

R² = 0.5919

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

10000.0000

0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000 10000.000

k (P

erm

eab

ilid

ad, m

d)

rFaris (Garganta de poro, µm)

k vs rFaris (Datos Completos)

y = 2.5916x1.0033

R² = 0.4873

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.01 0.10 1.00 10.00 100.00

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

r35 (Garganta de poro, µm)

rFaris vs r35 (Datos Completos)

y = 1.2452x-0.049

R² = 0.0014

0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0

r35 (G

arga

nta

de

po

ro,µ

m)

FR*Phi

r35 vs FR*Phi (Datos Completos)

y = 0.2424x1.186

R² = 0.4013

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

FR*Phi

rFaris vs FR*Phi (Datos Completos)

y = 1.0094x0.9981

R² = 0.8683

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000

rFar

is(N

úcl

eo

) -G

arga

nta

de

po

ro, µ

m-

rFaris(FR*Phi) - Garganta de poro, µm-

rFaris (Núcleo) vs rFaris(FR*Phi) (Datos Completos)

83

Page 91: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR …tesis.ipn.mx/jspui/bitstream/123456789/14852/1/Técnica... · instituto politÉcnico nacional escuela superior de ingenierÍa y arquitectura,

y = 0.9971x0.9382

R² = 0.8189

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.00001 0.00010 0.00100 0.01000 0.10000 1.00000 10.00000 100.00000 1000.00000

kNú

cleo

(Per

mea

bili

dad

, md

)

kCal (Permeabilidad, md)

kNúcleo vs kCal (Datos Completos)

0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

0.1 1.0 10.0

r35

(Gar

gan

ta d

e p

oro

-W

inla

nd

)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

r35 vs mArchie (Datos Completos)

y = 0.2538x4.2443

R² = 0.3623

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie (Datos Completos)

y = 1.0448x0.9911

R² = 0.8776

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000

rFar

is(N

úcl

eo

) -G

arga

nta

de

po

ro, µ

m-

rFaris(mArchie) -Garganta de poro-

rFaris (Núcleo) vs rFaris(mArcie) (Datos Completos)

y = 1.0155x0.8418

R² = 0.8586

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.0000 0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

kNú

cleo

(Per

mea

bili

dad

, md

)

k(rFaris(mArchie)) -Permeabilidad, md-

kNúcleo vs k(rFaris(mArchie)) (Datos Completos)

y = 0.9793x0.9975

R² = 0.9196

0.0000

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

10000.0000

0.00001 0.00010 0.00100 0.01000 0.10000 1.00000 10.00000 100.000001000.0000010000.00000

kNú

cleo

(Per

mea

bili

dad

,md

)

k2(rFaris(mArchie)) -Permeabilidad, md-

kNúcleo vs k2(rFaris(mArchie)) (Datos Completos)

84

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y = 60.13x0.606

R² = 0.403

y = 3.9093x0.4372

R² = 0.1878

y = 0.4512x0.3688

R² = 0.1517

y = 0.0302x0.6413

R² = 0.4291

y = 0.0121x0.9957

R² = 0.9806

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

10000.0000

0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000 10000.000

k (P

erm

eab

ilid

ad, m

d)

rFaris (Garganta de poro, µm)

k vs rFaris (Datos Completos)

y = 0.1955x1.2829

R² = 0.5027

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000

Títu

lo d

el e

je

Título del eje

kNúcleo vs rFaris(FR*Phi) (Datos Completos)

y = 0.1641x1.4864

R² = 0.6918

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

Títu

lo d

el e

je

Título del eje

kNúcleo vs rFaris(mArchie) (Datos Completos)

y = 0.1585x1.4569

R² = 0.6066

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000

Títu

lo d

el e

je

Título del eje

kNúcleo vs rFaris2(mArchie) (Datos Completos)

y = -1.471x + 86.46

R² = 0.217

y = 1.8376x1.1939

R² = 0.158

y = 3.7036x1.4483

R² = 0.1202

y = 9.0603x1.8101

R² = 0.1692

y = 1E+06x6.4845

R² = 0.8803

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.01 0.10 1.00 10.00 100.00

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

r35 (Garganta de poro, µm)

rFaris vs r35 (Datos Completos)

y = 34.01x0.823

R² = 0.231

y = 0.7215x2.0798

R² = 0.4711

y = 0.8577x3.1116

R² = 0.6188

y = 2.4167x3.3102

R² = 0.5903

y = 4938.8x6.1214

R² = 0.7759

0.0000

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.01 0.10 1.00 10.00 100.00

k (P

erm

eab

ilid

ad, m

d)

r35 (Garganta de poro, µm)

k vs r35 (Datos Completos)

85

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y = -1.471x + 86.46

R² = 0.217

y = 1.8376x1.1939

R² = 0.158

y = 3.7036x1.4483

R² = 0.1202

y = 9.0603x1.8101

R² = 0.1692

y = 1E+06x6.4845

R² = 0.8803

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.01 0.10 1.00 10.00 100.00

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

r35 (Garganta de poro, µm)

rFaris vs r35 (Datos Completos)

y = -2.043x + 38.72

R² = 0.521

y = 3.5659x-0.008

R² = 0.0002

y = 0.9458x-0.003

R² = 4E-05

y = 0.2426x0.0158

R² = 0.0024

y = 0.0645x0.1358

R² = 0.828

0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0

r35 (G

arga

nta

de

po

ro,µ

m)

FR*Phi

r35 vs FR*Phi (Datos Completos)

y = 17.347x0.5531

R² = 0.6527

y = 0.4621x1.389

R² = 0.7151

y = 0.1157x1.4443

R² = 0.7496

y = 0.0468x1.2449

R² = 0.7664

y = 0.019x1.0283

R² = 0.9945

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

FR*Phi

rFaris vs FR*Phi (Datos Completos)

y = 3.5961e1.5213x

R² = 0.8382

y = 0.0994e2.4902x

R² = 0.603

y = 0.0072e3.0792x

R² = 0.799

y = 0.0033e2.8151x

R² = 0.8242

y = 0.00063e3.11996x

R² = 0.99749

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie (Datos Completos)

y = 1.0155x0.8418

R² = 0.8586

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.0000 0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

kNú

cleo

(Per

mea

bili

dad

, md

)

k(rFaris(mArchie)) -Permeabilidad, md-

kNúcleo vs k(rFaris(mArchie)) (Datos Completos)

y = 0.001x2.139

R² = 0.403

y = 4.1557x0.3778

R² = 0.3271

y = 0.8784x0.5229

R² = 0.618

y = 0.2275x0.5729

R² = 0.5994

y = 0.8834x0.9822

R² = 0.9904

0.0000

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.0000 0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

kNú

cleo

(Per

mea

bili

dad

, md

)

k(rFaris(mArchie)) -Permeabilidad, md-

kNúcleo vs k(rFaris(mArchie)) (Datos Completos)

86

Page 94: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR …tesis.ipn.mx/jspui/bitstream/123456789/14852/1/Técnica... · instituto politÉcnico nacional escuela superior de ingenierÍa y arquitectura,

y = 0.9102x1.0779

R² = 0.9476

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000

rFar

is(N

úcl

eo

) -G

arga

nta

de

po

ro, µ

m-

rFaris2(mArchie) -Garganta de poro-

rFaris (Núcleo) vs rFaris2 (m Arcie) (Datos Completos)

y = 0.4324x0.4441

R² = 0.4088

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

(FR*Phi))^m

rFaris vs (FR*Phi))^m (Datos Completos)

y = 15.914x0.3338

R² = 0.8206

y = 1.1791x0.506

R² = 0.8633

y = 0.2628x0.5121

R² = 0.9298

y = 0.0575x0.5234

R² = 0.9381

y = 0.0135x0.5863

R² = 0.9957

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

(FR*Phi))^m

rFaris vs (FR*Phi))^m (Datos Completos)

y = 0.5223x-0.346

R² = 0.8559

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

rCP

R (C

on

ecti

vid

ad)

(FR*Phi)^m

rCPR vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

y = 0.9767x-1.007

R² = 0.999

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0

rCP

R (C

on

ecti

vid

ad)

FR*Phi

rCPR vs FR*Phi (Datos Completos)

y = 1.2351x0.0847

R² = 0.7393

0.100

1.000

10.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

rCP

R (C

on

ecti

vid

ad)

(FR*Phi)^m

rCPR vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

87

Page 95: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR …tesis.ipn.mx/jspui/bitstream/123456789/14852/1/Técnica... · instituto politÉcnico nacional escuela superior de ingenierÍa y arquitectura,

y = 1.1142x0.2226

R² = 0.7031

0.100

1.000

10.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0

mA

rch

ie (E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

FR*Phi

mArchie vs FR*Phi (Datos Completos)

y = 0.0693x4.0302

R² = 0.8562

0.01

0.10

1.00

10.00

0.1 1.0 10.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie (Datos Región 1)

y = 0.0693x4.0302

R² = 0.8562

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

3.50

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie (Datos Región 1)

y = 1.8767x0.3415

R² = 0.8475

0.500

5.000

50.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

FR*P

hi

(FR*Phi)^m

FR*Phivs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

y = 1.1142x0.2226

R² = 0.7031

0.100

1.000

10.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0

mA

rch

ie (E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

FR*Phi

mArchie vs FR*Phi (Datos Completos)

y = 74.061x0.1737

R² = 0.1828

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

FR

(FR*Phi)^m

FR vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

88

Page 96: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR …tesis.ipn.mx/jspui/bitstream/123456789/14852/1/Técnica... · instituto politÉcnico nacional escuela superior de ingenierÍa y arquitectura,

y = 39.464x0.8322

R² = 0.8675

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

100000.000

1000000.000

10000000.000

100000000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.010000000.0

((FR

*Ph

i)^m

)/P

hi)

(FR*Phi)^m

((FR*Phi)^m)/Phi vs (FR*Phi)^m -Datos Completos-

y = 1.2478x0.0495

R² = 0.0015

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.00 0.01 0.10 1.00 10.00

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

rCPR

r35 vs rCPR (Datos Completos)

y = 0.2333x-1.183

R² = 0.4051

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 0.01 0.10 1.00 10.00

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

rCPR

rFaris vs rCPR (Datos Completos)

y = 0.4288x0.4375

R² = 0.4083

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.100000 1.000000 10.000000100.0000001000.00000010000.000000100000.0000001000000.00000010000000.000000

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

(rCPR)^-m

rFaris vs (rCPR)^-m (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.100000 1.000000 10.000000 100.0000001000.00000010000.000000100000.0000001000000.00000010000000.000000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

(rCPR)^-m

r35 vs (rCPR)^-m (Datos Completos)

y = 1.0238x1.0139

R² = 0.9993

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

100000.000

1000000.000

10000000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.010000000.0

(rC

PR

)^-m

(Co

nec

tivi

dad

)

(FR*Phi)^m

(rCPR )^-m vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

89

Page 97: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR …tesis.ipn.mx/jspui/bitstream/123456789/14852/1/Técnica... · instituto politÉcnico nacional escuela superior de ingenierÍa y arquitectura,

y = 15.914x0.3338

R² = 0.8206

y = 1.1791x0.506

R² = 0.8633

y = 0.2628x0.5121

R² = 0.9298

y = 0.0575x0.5234

R² = 0.9381

y = 0.0135x0.5863

R² = 0.9957

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

(FR*Phi)^m

rFaris vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

y = 0.4288x0.4375

R² = 0.4083

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

(rCPR)^-m

rFaris vs (rCPR)^-m (Datos Completos)

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30

Ph

i Se

c.

Phi Total

Phi Sec. vs Phi Total

0.00000

0.01000

0.02000

0.03000

0.04000

0.05000

0.06000

0.07000

0.08000

0.09000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

(FR*Phi)^m

vs (FR*Phi)^m Datos Completos)

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0.12

0.14

0.16

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

IRE

(FR*Phi)^m

IRE vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

IZC

(FR*Phi)^m

IZC vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

90

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0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30

Ph

i Se

c.

Phi Total

Phi Sec. vs Phi Total

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

Ph

i Mat

.

(FR*Phi)^m

Phi Mat. vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

Ph

i Fra

c.

(FR*Phi)^m

Phi Frac. vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.00

0.01

0.01

0.02

0.02

0.03

0.03

0.04

0.04

0.05

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

Ph

i Vu

g.

(FR*Phi)^m

Phi Vug. vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

Ph

i Se

c.

(FR*Phi)^m

Phi Sec. vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

1.00

11.00

21.00

31.00

41.00

51.00

61.00

71.00

81.00

91.00

101.00

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

C. P

art.

(FR*Phi)^m

C. Part. vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

91

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1.00

10.00

100.00

1000.00

10000.00

100000.00

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

(C. P

art.

)^m

(FR*Phi)^m

(C. Part.)^m vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

Co

ne

ctiv

idad

(FR*Phi)^m

Conectividad vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.00

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

7.00

8.00

9.00

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

I. D

e F

ract

.

(FR*Phi)^m

I. De Fract. vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

80.00

90.00

100.00

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

W

(FR*Phi)^m

W vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

1.00

10.00

100.00

1000.00

10000.00

100000.00

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

W^m

(FR*Phi)^m

W^m vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

1.80

2.00

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

ICY

(FR*Phi)^m

ICY vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

92

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0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 0.16

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

IRE

rFaris vs IRE (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

IZC

rFaris vs IZC (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Phi Mat.

rFaris vs Phi Mat. (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Phi Fract.

rFaris vs Phi Fract. (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 0.01 0.01 0.02 0.02 0.03 0.03 0.04 0.04 0.05

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Phi Vug.

rFaris vs Phi Vug. (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Phi Sec.

rFaris vs Phi Sec. (Datos Completos)

93

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0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 100.00

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

C. Partición

rFaris vs C. Partición (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

1.00 10.00 100.00 1000.00 10000.00 100000.00

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

(C. Partición)^m

rFaris vs (C. Partición)^m (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Conectividad

rFaris vs Conectividad (Datos Completos)

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0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

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rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Índice de Fract.

rFaris vs Índice de Fract. (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 100.00

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

W

rFaris vs W (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

1.00 10.00 100.00 1000.00 10000.00 100000.00

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

(W)^m

rFaris vs (W)^m (Datos Completos)

94

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0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60 1.80 2.00

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

ICY

rFaris vs ICY (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 0.16

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

IRE

r35 vs IRE (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

IZC

r35 vs IZC (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

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r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Phi Mat.

r35 vs Phi Mat. (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Phi Fract.

r35 vs Phi Fract. (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.00 0.01 0.01 0.02 0.02 0.03 0.03 0.04 0.04 0.05

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Phi Vug.

r35 vs Phi Vug. (Datos Completos)

95

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0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Phi Sec.

r35 vs Phi Sec. (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

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r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

C. Partición

r35 vs C. Partición (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1.00 10.00 100.00 1000.00 10000.00 100000.00

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

(C. Partición)^m

r35 vs (C. Partición)^m (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Conectividad

r35 vs Conectividad (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Índice de Fract.

r35 vs Índice de Fract. (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 100.00

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

W

r35 vs W (Datos Completos)

96

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0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1.00 10.00 100.00 1000.00 10000.00 100000.00

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

(W)^m

r35 vs (W)^m (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60 1.80 2.00

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

ICY

r35 vs ICY (Datos Completos)

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.000 0.050 0.100 0.150 0.200 0.250 0.300 0.350

Pe

rme

abili

dad

-md

-

Porosidad -Fracción-

Permeabilidad vs Porosidad (Datos Completos)

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

Ph

i To

tal

(FR *Phi)^m

Phi Total vs (FR *Phi)^m (Datos Completos)

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

Pe

rme

abili

dad

-md

-

(FR *Phi)^m

Permeabilidad vs (FR *Phi)^m (Datos Completos)

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

1.00 10.00 100.00 1000.00 10000.00

Pe

rme

abili

dad

-md

-

(Phi Mat+Phi Fract)^-m

Permeabilidad vs (Phi M+Phi F)^-m (Datos Completos)

97

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0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 0.16

Pe

rme

abili

dad

-md

-

IRE

Permeabilidad vs IRE(Datos Completos)

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

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Pe

rme

abili

dad

-md

-

IZC

Permeabilidad vs IZC (Datos Completos)

0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

r35 (G

arga

nta

de

po

ro,µ

m)

(FR*Phi)^m

r35 vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

(FR*Phi)^m

rFaris vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

1.00

11.00

21.00

31.00

41.00

51.00

61.00

71.00

81.00

91.00

101.00

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

C. P

art.

(FR*Phi)^m

C. Part. vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0.12

0.14

0.16

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

IRE

(FR*Phi)^m

IRE vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

98

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0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

IZC

(FR*Phi)^m

IZC vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

IZC

rFaris vs IZC (Datos Completos)

0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6

r35 (G

arga

nta

de

po

ro,µ

m)

IZC

r35 vs IZC (Datos Completos)

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.000 0.050 0.100 0.150 0.200 0.250 0.300 0.350

Pe

rme

abili

dad

-md

-

Porosidad -Fracción-

Permeabilidad vs Porosidad (Datos Completos)

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08

Pe

rme

abili

dad

-md

-

Phi Flujo

Permeabilidad vs Phi Flujo (Datos Completos)

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

IZC

(FR*Phi)^m

IZC vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

99

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0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

Ph

i To

tal

(FR *Phi)^m

Phi Total vs (FR *Phi)^m (Datos Completos)

1.00

11.00

21.00

31.00

41.00

51.00

61.00

71.00

81.00

91.00

101.00

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

C. P

art.

(FR*Phi)^m

C. Part. vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

IZC

(FR*Phi)^m

IZC vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

IZC

rFaris vs IZC (Datos Completos)

0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6

r35 (G

arga

nta

de

po

ro,µ

m)

IZC

r35 vs IZC (Datos Completos)

1

10

100

1000

1 10 100 1000

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

kNúcleo (Permeabilidad, md)

rFaris vs KNúcleo (Datos Gómez Rivero)

100

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1

10

100

0 1 10 100

r35

(Gar

gan

ta d

e p

oro

-Win

lan

d)

FR*Phi

r35 vs FR*Phi (Datos Goméz Rivero)

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.1 1.0 10.0 100.0

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

FR*Phi

rFaris vs FR*Phi (Datos Gómez Rivero)

1.0

10.0

100.0

1000.0

0 1 10

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie (Datos Gómez Rivero)

1

10

100

1000

1 10 100 1000

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

kNúcleo (Permeabilidad, md)

rFaris vs KNúcleo (Datos Gómez Rivero)

1

10

100

1 10 100

r35

(Gar

gan

ta d

e p

oro

-Win

lan

d)

FR*Phi

r35 vs FR*Phi (Datos Goméz Rivero)

1

10

100

1 10 100 1000

r35

(Gar

gan

ta d

e p

oro

-Win

lan

d)

(FR*Phi)^m

r35 vs (FR*Phi)^m (Datos Goméz Rivero)

101

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1.0

10.0

100.0

1000.0

1.0 10.0 100.0

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

FR*Phi

rFaris vs FR*Phi (Datos Gómez Rivero)

1.0

10.0

100.0

1000.0

1.0 10.0 100.0 1000.0

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

(FR*Phi)^m

rFaris vs (FR*Phi)^m (Datos Gómez Rivero)

1.0

10.0

100.0

1 10

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

r35 vs mArchie (Datos Gómez Rivero)

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie (Datos Gómez Rivero)

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

IZC

rFaris vs IZC (Datos Gómez Rivero)

0.01

0.10

1.00

10.00

0.000 0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro-W

inla

nd

)

KNúcleo (Permeabilidad , md)

r35 vs kNúcleo (Datos Región 2)

102

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0.0

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.000 0.001 0.010 0.100 1.000 10.000 100.000 1000.000

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

kNúcleo (Permeabilidad, md)

rFaris vs KNúcleo (Datos Región 2)

0.0

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.01 0.10 1.00 10.00

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

r35 (Garganta de poro-Winland)

rFaris vs r35 (Datos Región 2)

0.01

0.10

1.00

10.00

1 10 100 1000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

FR*Phi

r35 vs FR*Phi (Datos Región 2)

0.0

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

1 10 100 1000

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

FR*Phi

rFaris vs FR*Phi (Datos Región 2)

0.01

0.10

1.00

10.00

1 10

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

r35 vs mArchie (Datos Región 2)

0.0

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

1 10

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie(Datos Región 2)

103

Page 111: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR …tesis.ipn.mx/jspui/bitstream/123456789/14852/1/Técnica... · instituto politÉcnico nacional escuela superior de ingenierÍa y arquitectura,

0.1

1.0

10.0

1 10

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

m(k) (Exponente de entrampamiento)

r35 vs m(k) (Datos Región 2)

0.1

1.0

10.0

100.0

1 10

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

m(k) (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs m(k) (Datos Región 2)

1

10

1.00 10.00 100.00 1000.00

m(k

) (E

xpo

nen

te d

e en

tra

mp

amie

nto

)

kNúcleo/Phi

m(k) vs KNúcleo/Phi (Datos Región 2)

1

10

0.00 0.01 0.10 1.00 10.00 100.00 1000.00

mA

rch

ie(E

xpo

nen

te d

e en

tra

mp

amie

nto

)

kNúcleo/Phi

mArchie vs kNúcleo/Phi (Datos Región 2)

1

10

1 10

m(k

)(E

xpo

nen

te d

e en

tram

pam

ien

to)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

m(k) vs mArchie (Datos Región 2)

y = 0.0837x1.2076

R² = 0.4826

0.01

0.10

1.00

10.00

1 10 100 1000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

FR*Phi

r35 vs FR*Phi (Datos Región 2)

104

Page 112: TÉCNICA SEMICUANTITATIVA PARA ESTIMAR …tesis.ipn.mx/jspui/bitstream/123456789/14852/1/Técnica... · instituto politÉcnico nacional escuela superior de ingenierÍa y arquitectura,

0.01

0.10

1.00

10.00

1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

(FR*Phi)^m

r35 vs FR*Phi (Datos Región 2)

y = 0.0169x2.4097

R² = 0.7586

0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

1000.00

1 10 100 1000

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

FR*Phi

rFaris vs FR*Phi (Datos Región 2)

0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

1000.00

1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

(FR*Phi)^m

rFaris vs FR*Phi (Datos Región 2)

0.01

0.10

1.00

10.00

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

r35 vs mArchie (Datos Región 2)

0.0

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

1.5 1.7 1.9 2.1 2.3 2.5 2.7 2.9

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie(Datos Región 2 por pozo)

0.0

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

IZC

rFaris vs IZC (Datos Región 2)

105

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0.0

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

1.5 1.7 1.9 2.1 2.3 2.5 2.7 2.9

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie(Datos Región 2 por profundidad)

0.01

0.10

1.00

10.00

1 10 100 1000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

FR*Phi

r35 vs FR*Phi (Datos Región 2)

y = 0.8965x1.1776

R² = 0.871

y = 0.2134x1.1698

R² = 0.7996

y = 0.0895x0.9726

R² = 0.8256

y = 0.0027x1.388

R² = 0.944

0.0

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

1 10 100 1000

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

FR*Phi

rFaris vs FR*Phi (Datos Región 2)

0.0

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

1 10

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie(Datos Región 2)

y = 4398.7x-4.607

R² = 0.9504

0.01

0.10

1.00

10.00

1 10 100 1000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

FR*Phi

r35 vs FR*Phi (Datos Región 2)

0.01

0.10

1.00

10.00

1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

(FR*Phi)^m

r35 vs FR*Phi (Datos Región 2)

106

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y = 2956.9x-4.113

R² = 0.9192

0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

1000.00

1 10 100 1000

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

FR*Phi

rFaris vs FR*Phi (Datos Región 2)

0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

1000.00

1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

(FR*Phi)^m

rFaris vs FR*Phi (Datos Región 2)

0.01

0.10

1.00

10.00

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

r35 vs mArchie (Datos Región 2)

0.0

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie(Datos Región 2)

0.0

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

IZC

rFaris vs IZC (Datos Región 2)

0.10

1.00

1 10 100

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

FR*Phi

r35 vs FR*Phi (Datos Región 3)

107

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0.1

1.0

10.0

1 10 100

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

FR*Phi

rFaris vs FR*Phi (Datos Región 3)

0.10

1.00

1 10

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

r35 vs mArchie (Datos Región 3)

0.1

1.0

10.0

1 10

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie(Datos Región 3)

y = -0.0036x2 + 0.0554x + 0.2321

R² = 0.5954

y = 0.0158x - 0.1991

R² = 0.9462

0.01

0.10

1.00

1 10 100

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

FR*Phi

r35 vs FR*Phi (Datos Región 3)

y = 1.5617x-0.299

R² = 0.4408

y = 0.0002x + 0.076

R² = 0.7355

0.01

0.10

1.00

1 10 100 1000 10000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

(FR*Phi)^m

r35 vs FR*Phi (Datos Región 3)

y = 0.6176x0.2846

R² = 0.0856

y = 0.0746e0.1121x

R² = 0.9998

0.1

1.0

10.0

1 10 100

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

FR*Phi

rFaris vs FR*Phi (Datos Región 3)

108

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y = 0.4908x0.1677

R² = 0.1672

y = 0.4855e0.0012x

R² = 0.9119

0.1

1.0

10.0

1 10 100 1000 10000

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

(FR*Phi)^m

rFaris vs FR*Phi (Datos Región 3)

y = -0.2263x + 0.8822

R² = 0.0305

0.01

0.10

1.00

1 10

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

r35 vs mArchie (Datos Región 3)

0.1

1.0

10.0

1 10

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie(Datos Región 3)

y = -5.0161x + 2.6021

R² = 0.1373y = 2E-05x-6.694

R² = 0.9804

0.1

1.0

10.0

0.15 0.17 0.19 0.21 0.23 0.25 0.27 0.29 0.31 0.33 0.35

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

IZC

rFaris vs IZC (Datos Región 3)

0.0

0.1

1.0

10.0

0 1 10 100 1000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

FR *Phi

r35 vs FR*Phi (Datos Región 1)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

FR *Phi

rFaris vs FR*Phi (Datos Región 1)

109

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0.01

0.10

1.00

10.00

0.1 1.0 10.0

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

r35 vs mArchie (Datos Región 1)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0 1 10

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie (Datos Región 1)

0.0

0.1

1.0

10.0

0 1 10 100

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

FR *Phi

r35 vs FR*Phi (Datos Región 1)

0.0

0.1

1.0

10.0

0 1 10 100 1000 10000 100000 1000000

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

(FR *Phi)^m

r35 vs FR*Phi (Datos Región 1)

y = 0.3355x5.5205

R² = 0.9182

y = 6E-05x3.4802

R² = 0.4228

y = 0.0852x1.783

R² = 0.8419

y = 0.0432x2.3207

R² = 0.8968

y = 0.0057x2.1433

R² = 0.7184

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

FR *Phi

rFaris vs FR*Phi (Datos Región 1)

y = 0.3996x6.609

R² = 0.9277

y = 0.3914x0.4868

R² = 0.4671y = 0.1088x0.9319

R² = 0.8105

y = 0.6566x0.4884

R² = 0.9524

y = 0.1063x0.5933

R² = 0.6276

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

(FR *Phi)^m

rFaris vs FR*Phi (Datos Región 1)

110

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0.01

0.10

1.00

10.00

0.1 1.0 10.0

r35 (G

arga

nta

de

po

ro -

Win

lan

d)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

r35 vs mArchie (Datos Región 1)

y = 0.336x26.402

R² = 0.883

y = 0.0017x10.843

R² = 0.54

y = 0.0799x7.4274

R² = 0.882

y = 0.0147x8.046

R² = 0.8984

y = 0.0425x7.114

R² = 0.5528

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0 1 10

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie (Datos Región 1)

y = 0.2974x-10.87

R² = 0.9162

y = 0.0002x-6.186

R² = 0.4531

y = 0.0803x-3.472

R² = 0.8516

y = 0.0206x-4.587

R² = 0.963

y = 0.0069x-4.067

R² = 0.7099

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro)

IZC

rFaris vs IZC (Datos Región 1)

y = 15.903x0.3382

R² = 0.8316

y = 1.2092x0.507

R² = 0.8846

y = 0.2881x0.5037

R² = 0.924

y = 0.0717x0.4834

R² = 0.9178

y = 0.0124x0.4841

R² = 0.959

0.0

0.0

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

10000.0

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

(FR*Phi)^m

rFaris vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

0.0010.0100.1001.00010.000100.0001000.00010000.000

rCP

R

rFaris (Garganta de poro, µm)

rCPR vs rFaris (Datos Completos)

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

IZC

(FR*Phi)^m

IZC vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

111

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-4.500

-4.000

-3.500

-3.000

-2.500

-2.000

-1.500

-1.000

-0.500

0.000

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30Ln

Qv

Log

Phi, fracción.

Ln Qv Log vs Phi (Datos Completos)

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

40.0

45.0

50.0

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Qv Log

r35 vs Qv Log (Datos Completos)

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

40.0

45.0

50.0

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Qv Log

r35 vs Qv Log (Datos Completos)

y = 0.9521x0.9183

R² = 0.9354

0.0000

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

KC

ALC

ULA

DA

(md

)

KNÚCLEO (md)

KCALCULADA vs KNÚCLEO (Datos Completos)

R² = 0.369

R² = 0.3708R² = 0.4178

1.00

10.00

100.00

1000.00

10000.00

100000.00

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

FR

K (md)

FR vs K (Datos Completos)

1.00

10.00

100.00

1000.00

10000.00

100000.00

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000

FR

IRE

FR vs IRE (Datos Completos)

112

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0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

Co

ne

ctiv

idad

(FR*Phi)^m

Conectividad vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

IZC

(FR*Phi)^m

IZC vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

80.00

90.00

100.00

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

W

(FR*Phi)^m

W vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

1.00

11.00

21.00

31.00

41.00

51.00

61.00

71.00

81.00

91.00

101.00

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

C. P

art.

(FR*Phi)^m

C. Part. vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.00

0.00

0.00

0.01

0.10

1.00

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

Ph

i Flu

jo

(FR*Phi)^m

Phi Flujo vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

Ph

i To

tal

(FR*Phi)^m

Phi Total vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

113

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0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Conectividad

rFaris vs Conectividad (Datos Completos)

y = 16.843x-1.109

R² = 0.6987

y = 0.2734x-3.132

R² = 0.7982y = 0.0753x-2.999

R² = 0.7962

y = 0.0418x-2.373

R² = 0.82

y = 0.0138x-1.955

R² = 0.9248

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

IZC

rFaris vs IZC (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 0.00 0.00 0.01 0.10 1.00

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Phi Flujo

rFaris vs Phi Flujo (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Phi Flujo

r35 vs Phi Flujo (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

IZC

r35 vs IZC (Datos Completos)

y = 0.1448x-0.39

R² = 0.3371

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.10 1.00

r35 (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Swirr

r35 vs Swirr (Datos Completos)

114

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0.000

0.500

1.000

1.500

2.000

2.500

3.000

3.500

4.000

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60

mV

aria

ble

IZC

mVariable vs IZC (Datos Completos)

0.000

0.500

1.000

1.500

2.000

2.500

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60

rCP

R

IZC

rCPR vs IZC (Datos Completos)

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50

FR*P

hi

W

FR*Phi vs W (Datos Completos)

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 140.00 160.00

Permeabilidad vs Phi Flujo (Datos Completos)

IRE RQI

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 0.16

RQ

I

IRE

Permeabilidad vs Phi Flujo (Datos Completos)

0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 1.0

r35 (G

arga

nta

de

po

ro,µ

m)

Swirr

r35 vs Swirr (Datos Completos)

115

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0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

0.1 1.0 10.0

r35 (G

arga

nta

de

po

ro,µ

m)

mArchie

r35 vs mArchie (Datos Completos)

0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6

r35 (G

arga

nta

de

po

ro,µ

m)

IZC

r35 vs IZC (Datos Completos)

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

IZC

(FR*Phi)^m

IZC vs (FR*Phi)^m [Datos Completos por Tipo de Sist.]

y = 0.513x-0.119

R² = 0.9855

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

0.45

1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0

IZC

(FR*Phi)^m

IZC vs (FR*Phi)^m [Vúgulos Comunicados]

y = 0.5193x-0.126

R² = 0.9525

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

0.45

1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0

IZC

(FR*Phi)^m

IZC vs (FR*Phi)^m [Porosidad Primaria Alta (∅∅∅∅>7%)]

y = 1.8205x0.9064

R² = 0.9281

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

0.01 0.10 1.00 10.00 100.00

KN

úcl

eo (m

d)

KCalculada (md)

KNúcleo vs KCalculada [Validación con mustras de campo]

116

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10

100

1000

10000

100000

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000 10000.0000

FR

K (md)

FR vs K (Datos Completos)

Phi<=1%

Phi<=2%

Phi<=3%

Phi<=5%

Phi<=10%

Phi<=15%

Phi<=20%

Phi<=25%

Phi>25%

10

100

1000

10000

100000

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

FR

K (md)

FR vs K (0<Phi Total>=1%)

10

100

1000

10000

100000

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

FR

K (md)

FR vs K (Datos Completos)

y = 0.02x0.1639

R² = 0.2649

0.000

0.001

0.010

0.100

1.000

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

IRE

K (md)

IRE vs K (Datos Completos)

y = 3.7622x0.9369

R² = 0.4327

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000

rFar

is

r35

rFaris vs r35 (Datos Completos)

y = 0.02x0.1639

R² = 0.2649

0.000

0.001

0.010

0.100

1.000

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

IRE

K (md)

IRE vs K (Datos Completos)

117

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10

100

1000

10000

100000

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

FR

K (md)

FR vs K (0<Phi Total>=7%)

10

100

1000

10000

100000

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

FR

K (md)

FR vs K (0<Phi Total>=7%)

10

100

1000

0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

FR

K (md)

FR vs K (0<Phi Total>=7%)

10

100

1000

10000

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

FR

K (md)

FR vs K (0<Phi Total>=7%)

0.001

0.010

0.100

1.000

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

IRE

K (md)

IRE vs K (0<Phi Total>=7%)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000

rFar

is

r35

rFaris vs r35

118

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y = 3.5961e1.5213x

R² = 0.8382

y = 0.1282e2.3109x

R² = 0.7023

y = 0.0065e3.2423x

R² = 0.7744

y = 0.0024e3.0155x

R² = 0.7364

y = 0.00028e3.64077x

R² = 0.86090

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0

rFar

is(G

arga

nta

de

po

ro)

mArchie (Exponente de entrampamiento)

rFaris vs mArchie (Datos Completos)

y = 548.96x-0.255

R² = 0.0679

0.1000

1.0000

10.0000

100.0000

1000.0000

10000.0000

100000.0000

1000000.0000

10000000.0000

100000000.0000

0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000 100.0000 1000.0000

KC

ALC

ULA

DA

(md

)

KNÚCLEO (md)

KCALCULADA vs KNÚCLEO (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.10 1.00 10.00 100.00 1000.00

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

FR*Phi

rFaris vs FR*Phi (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.00 0.00 0.00 0.01 0.10 1.00

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

Phi Flujo

rFaris vs Phi Flujo (Datos Completos)

0.000

50.000

100.000

150.000

200.000

250.000

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60

FR*P

hi

IZC

FR*Phi vs IZC (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

rFar

is

(FR*Phi)^m

rFaris vs (FR*Phi)^m (Datos Completos)

119

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0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

IZC

rFaris vs IZC (Datos Completos)

y = 0.0958x-0.313

R² = 0.0002

y = 190323e-64.33x

R² = 0.8145

y = 0.0244x-4.656

R² = 0.6463

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

IZC

rFaris vs IZC (Datos Completos)

y = 45.796e-12.16x

R² = 0.4051

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

0.0 0.1 0.1 0.2 0.2 0.3 0.3 0.4 0.4 0.5

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

IZC

rFaris vs IZC (Datos Completos)

y = 24.397e-5.001x

R² = 0.3089

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

IZC

rFaris vs IZC (Datos Completos)

y = 0.0426x-3.418

R² = 0.2667

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

IZC

rFaris vs IZC (Datos Completos)

0.001

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

FR*Phi

rFaris vs FR *Phi (Datos Completos)

120

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0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6

r35 (G

arga

nta

de

po

ro,µ

m)

IZC

r35 vs IZC (Datos Completos)

0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 1.0

r35 (G

arga

nta

de

po

ro,µ

m)

Swirr

r35 vs Swirr (Datos Completos)

0.010

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000

1.0

0

6.0

0

11

.00

16

.00

21

.00

26

.00

31

.00

36

.00

41

.00

46

.00

51

.00

56

.00

61

.00

66

.00

71

.00

76

.00

81

.00

86

.00

91

.00

96

.00

10

1.0

0

10

6.0

0

11

1.0

0

11

6.0

0

12

1.0

0

12

6.0

0

13

1.0

0

13

6.0

0

14

1.0

0

14

6.0

0

(Datos Completos)

IRE RQI

0.100

1.000

10.000

100.000

1000.000

10000.000

100000.000

0.0100

0.1000

1.0000

10.0000

1.0

0

6.0

0

11

.00

16

.00

21

.00

26

.00

31

.00

36

.00

41

.00

46

.00

51

.00

56

.00

61

.00

66

.00

71

.00

76

.00

81

.00

86

.00

91

.00

96

.00

10

1.0

0

10

6.0

0

11

1.0

0

11

6.0

0

12

1.0

0

12

6.0

0

13

1.0

0

13

6.0

0

14

1.0

0

14

6.0

0

(Datos Completos)

IZC FZI

y = 15.903x0.3382

R² = 0.8316y = 1.6799x0.4854

R² = 0.9225

y = 1.3093x0.4269

R² = 0.8065

y = 0.3685x0.5321

R² = 0.9691

y = 0.1941x0.5222

R² = 0.9662

y = 0.0953x0.4967

R² = 0.959

y = 0.0554x0.4638

R² = 0.9606

y = 0.0124x0.4841

R² = 0.959

0.0

0.0

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

10000.0

0.1 1.0 10.0 100.0 1000.0 10000.0 100000.0 1000000.0 10000000.0

rFar

is (G

arga

nta

de

po

ro, µ

m)

(FR*Phi)^m

rFaris vs (FR*Phi)^m (Clasificados por permeabilidad)

121

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