Aplication of genetics algorithms as an optimization tool in optimizing infill wells and the development of channels in fluvial deposit reservoirs

Resumen

Encontrar la distribución espacial de las diferentes unidades de flujo en un yacimiento con ambiente de depositación fluvial representa un gran desafío tecnológico tanto para geólogos como ingenieros. La caracterización de estas formas geométricas requiere de la integración de diversas fuentes de datos, provenientes a su vez de mediciones con diferentes grados de proporcionalidad y confiabilidad. Entender la conectividad de las diferentes clases de facies, es esencial para desarrollar modelos que describan de forma adecuada el comportamiento del flujo de fluidos dentro del yacimiento, y así poder definir la mejor estrategia de explotación. En la medida en que se cuente con una mayor comprensión de la red de distribución de los fluidos dentro del yacimiento, se pueden implementar operaciones que lleven al aumento del factor de recobro en los mismos, particularmente en los yacimientos maduros.  El principal objetivo de este estudio fue desarrollar una metodología robusta para la caracterización de yacimientos con ambiente de depositación fluvial mediante la integración de la computación evolutiva y el modelamiento geoestadístico basado en objetos, para describir las características geológicas de estos ambientes. Las técnicas geoestadísticas estocásticas (de múltiples respuestas aleatorias) basadas en objetos implementadas, tienen como propósito la definición de geocuerpos que representen las características geológicas propias de los ambientes fluviales, identificando su distribución dentro del yacimiento con el menor grado de incertidumbre posible. Así mismo, mediante la computación evolutiva se realiza la selección del “mejor” individuo mediante el uso de Algoritmos Genéticos, técnica de optimización basada en los principios de la selección natural y la genética.