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Integrating geological and geophysical methods for characterisation of reservoirs in complex areas (SIMBA)

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Mejor caracterización de yacimientos de hidrocarburos

La prospección de gas y petróleo del siglo XXI saldrá beneficiada por un nuevo programa elaborado en el Reino Unido que combina parámetros sísmicos y de otra índole.

Energía icon Energía

La creciente demanda de gas y petróleo ha motivado una búsqueda más intensa de yacimientos subterráneos de hidrocarburos. A medida que se agotan los yacimientos más accesibles, las actividades de prospección han tenido que centrarse en terrenos más complicados. Dado el elevado coste de estas labores, la precisión es de suma importancia. El Programa de Energía, Medio Ambiente y Desarrollo Sostenible financió un proyecto fundamental de IDT sobre este tema denominado SIMBA. En él participaron expertos de instituciones académicas y entidades privadas. Su propósito era desarrollar métodos avanzados para la caracterización de yacimientos subterráneos de hidrocarburos. Ark Geophysics Limited (Reino Unido) realizó una investigación pionera con el fin de ampliar el método convencional, basado exclusivamente en información sísmica. Aplicando un planteamiento empírico, sus investigadores complementaron los datos de velocidad sísmica con dos parámetros geofísicos adicionales: la densidad y la resistividad eléctrica. Los trabajos fueron facilitados por la existencia de la SIMBA Rock Property Database («Base de datos SIMBA de propiedades de las rocas»). La principal ventaja de este método es que los datos de densidad permiten conocer mejor las características de los estratos de basalto. Este conocimiento se complementa con información relativa a los estratos situados encima y debajo de la formación basáltica, gracias a datos de resistividad eléctrica obtenidos mediante magnetotelúrica (MT). El personal de Ark Geophysics Limited reunió todos estos elementos en un programa de inversión conjunta bidimensional. Los ensayos de este programa durante SIMBA indicaron la posibilidad de reducir considerablemente el grado de incertidumbre asociado a la inversión del corpus de datos completo.

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