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Geoestadística aplicada al petroleo



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    • • • • • • GEOESTADISTICA Los
    objetivos son definir la geoestadística, examinar sus
    orígenes y hacer una revisión del modelo espacial y
    del algoritmo de interpolación Kriging. La
    geoestadística es una sección de la
    estadística aplicada y de la matemática que ofrece
    una colección de herramientas que cuantifican y modelan la
    variabilidad espacial, la cual incluye escalas de variabilidad
    (heterogeneidad) y direccionalidad dentro de la data. La
    geoestadística tiene su origen exclusivamente en la
    industria minera. D. G. Krige, ingeniero minero sudafricano y el
    estadístico H. S. Sichel, desarrollaron un nuevo
    método de estimación en la década de 1950
    cuando la estadística clásica era inconveniente
    para la estimación de reservas de minerales. La palabra
    “kriging” fue usada en reconocimiento de D. G. Krige.
    En la década de 1970 el método kriging probó
    ser muy útil en la industria minera. La
    geoestadística fue introducida en la comunidad petrolera a
    mediados de los años 70 a través de su primer
    paquete de software comercial BLUEPACK. Sin embargo, no fue sino
    hasta la mitad de los años 80 cuando las técnicas
    geoestadísticas fueron utilizadas extensivamente en la
    industria petrolera. Se tiene la intención de aclarar los
    malentendidos acerca de la geoestadística y que es lo que
    puede o no puede hacer por la industria petrolera.

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    • – – – – – –
    GEOESTADISTICA La metodología, existen unos elementos
    básicos para el estudio geoestadístico, los cuales
    son: datos mineralógicos, modelaje y análisis de la
    continuidad espacial, búsqueda del diseño
    elíptico, Evaluación cruzada del modelo, –
    kriging, Simulación potencial y Evaluación de la
    incertidumbre del modelo.

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    • • • • GEOESTADISTICA La
    geoestadística no es magia ni panacea, así como
    tampoco es un reemplazo para la buena data ni para su
    entendimiento y análisis. Los resultados deben ser
    interpretados y validados a la luz de la geología del
    yacimiento, la física de la roca y la información y
    principios de la ingeniería de yacimiento. La
    geoestadística es una herramienta que ayuda a incorporar
    conceptos geológicos en una representación
    cuantitativa 2-D o 3-D. Por otro lado, señala que Kriging
    es un método determinístico que tiene una
    solución única la cual ofrece el mejor estimado y
    el cual puede ser usado en la manera tradicional como otros
    métodos de interpolación matemática han sido
    usados.

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    KRIGING • Kriging es un procedimiento geoestadístico
    avanzado que genera una superficie estimada a partir de un
    conjunto de puntos dispersados con valores z. A diferencia de
    otros métodos de interpolación en el conjunto de
    herramientas de Interpolación, utilizar la herramienta
    Kriging en forma efectiva implica una investigación
    interactiva del comportamiento espacial del fenómeno
    representado por los valores z antes de seleccionar el mejor
    método de estimación para generar la superficie de
    salida.

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    GEOESDISTICA

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    DATOS GEOLOGICOS

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    MODELO GEOLOGICO CONCEPTUAL

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    DATOS GEOFISICOS

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    TEORIA INORGANICA

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    • MAPA DE SUPERFICIE DE PREDICCION CON METODO KRIGING Para
    llevar a cabo una predicción con el método de
    interpolación de kriging, es necesario realizar dos
    tareas: • Descubrir las reglas de dependencia. •
    Realizar las predicciones. A fin de completar estas dos tareas,
    kriging atraviesa un proceso de dos pasos: 1. Crea los
    variogramas y las funciones de covarianza para calcular los
    valores de dependencia estadística (denominada
    autocorrelación espacial) que dependen del modelo de
    autocorrelación (ajustar un modelo). 2. Prevé los
    valores desconocidos (hacer una predicción). Se dice que
    en este método los datos se utilizan dos veces, debido a
    estas dos tareas bien distintivas: la primera vez, para calcular
    la autocorrelación espacial de los datos, y la segunda,
    para hacer las predicciones.

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    VARIOGRAFIA El ajuste de un modelo, o modelado espacial,
    también se conoce como análisis estructural o
    variografía. En el modelado espacial de la estructura de
    los puntos medidos, se comienza con un gráfico del
    semivariograma empírico, calculado con la siguiente
    ecuación para todos los pares de ubicaciones separados por
    la distancia h: Semivariograma (distancia h) = 0.5 *
    promedio((valor i – valor j)2) La fórmula implica
    calcular la diferencia cuadrada entre los valores de las
    ubicaciones asociadas. En la imagen a continuación se
    muestra la asociación de un punto (en color rojo) con
    todas las demás ubicaciones medidas. Este proceso
    continúa con cada punto medido.

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