1
00:00:02,748 --> 00:00:06,530
[Orador 1]: Hola a todos.

2
00:00:06,730 --> 00:00:12,305
Estamos aquí de nuevo para continuar con
el segundo vídeo de este Módulo 2 de este

3
00:00:12,305 --> 00:00:14,574
curso de simulación de reservas.

4
00:00:14,774 --> 00:00:19,131
Hoy continuaremos estudiando diferentes
casos de simulación para comprender

5
00:00:19,131 --> 00:00:22,605
completamente las fuerzas activas
principales en la reserva.

6
00:00:22,805 --> 00:00:25,711
Empezaremos con un ejemplo de presiones
capilares y otro sobre las fuerzas

7
00:00:25,711 --> 00:00:26,508
viscosas.

8
00:00:26,708 --> 00:00:29,958
El último ejemplo que os mostraré hoy será
sobre el número de células y el tiempo

9
00:00:29,958 --> 00:00:30,958
computado.

10
00:00:30,791 --> 00:00:32,312
Empecemos con el primer ejemplo.

11
00:00:32,512 --> 00:00:37,134
El estudio del caso es exactamente lo
mismo que el del vídeo anterior.

12
00:00:43,517 --> 00:00:45,879
El modelo tiene 750 células y tres
diferentes capas.

13
00:00:46,079 --> 00:00:50,516
La capa en la parte superior tiene las
mejores propiedades petrofísicas y solo

14
00:00:50,516 --> 00:00:52,584
hay dos fases definidas, aceite y agua.

15
00:00:52,784 --> 00:00:58,308
Las curvas de la primalidad relativa y la
presión capilar son iguales.

16
00:00:58,508 --> 00:01:02,364
La saturación de aceite residual, la
saturación de agua irreducible y la

17
00:01:02,364 --> 00:01:06,493
presión capilar son más bajas en la capa
superior que en las otras dos capas.

18
00:01:12,330 --> 00:01:17,535
Primero de todo, expliquemos qué es la
fuerza capilar y cómo se puede calcularla.

19
00:01:17,735 --> 00:01:21,152
Cuando introducimos una capilar en
cualquier fluido, el fluido dentro de la

20
00:01:21,152 --> 00:01:23,000
capilar experimenta una fuerza superior.

21
00:01:23,200 --> 00:01:27,950
Esta fuerza se expresa como un producto de
la tensión interfacial de los dos fluidos

22
00:01:27,950 --> 00:01:32,586
multiplicado por la cohesión del ángulo de
contacto entre la interfaz líquida y la

23
00:01:32,586 --> 00:01:35,563
superficie sólida multiplicado por la red
de capilar.

24
00:01:35,763 --> 00:01:39,379
Por otro lado, también podemos calcular
estas fuerzas a la presión hidrostática

25
00:01:39,379 --> 00:01:40,624
debido al peso de la columna.

26
00:01:40,824 --> 00:01:45,253
Esto significa la área del capilar, el
aumento del fluido en la presión capilar,

27
00:01:45,253 --> 00:01:49,066
en vez de la gravedad, en vez de la
densidad delta entre los fluidos.

28
00:01:49,306 --> 00:01:54,239
Arreglando los términos obtenemos la
ecuación número uno para calcular el

29
00:01:54,239 --> 00:01:55,707
aumento del capilar.

30
00:01:56,088 --> 00:02:00,439
Podemos calcular la presión en el punto B
como la presión en el punto C menos el

31
00:02:00,439 --> 00:02:02,313
peso de la columna debido al agua.

32
00:02:02,513 --> 00:02:07,516
De la misma manera, es posible calcular la
presión en el punto A como la presión en

33
00:02:07,516 --> 00:02:10,875
el punto E menos el volumen de la columna
debido al aceite.

34
00:02:11,075 --> 00:02:15,875
Suponiendo que la presión en el punto C y
la presión en el punto E son iguales,

35
00:02:15,875 --> 00:02:20,984
podemos substituir la presión en el punto
A por la presión en el punto B, obteniendo

36
00:02:20,984 --> 00:02:22,117
la ecuación número 2.

37
00:02:22,317 --> 00:02:27,060
La presión de Calperi puede ser definida
como la presión en la fase no húmeda menos

38
00:02:27,060 --> 00:02:28,738
la presión en la fase húmeda.

39
00:02:29,002 --> 00:02:33,444
Reemplazando la ecuación número uno en la
ecuación número dos, obtenemos una

40
00:02:33,444 --> 00:02:37,709
expresión de la presión capilar que
depende de la tensión interfásica, el

41
00:02:37,709 --> 00:02:40,849
coseno del ángulo de contacto y la
radiosidad capilar.

42
00:02:41,911 --> 00:02:44,332
Habiendo revisado el concepto de la fuerza
capilar, empecemos con el ejemplo.

43
00:02:44,532 --> 00:02:48,948
Esta vez modificaremos el caso de base y
multiplicaremos la presión capilar 10

44
00:02:48,948 --> 00:02:52,276
veces en el segundo modelo y 100 veces en
el tercer modelo.

45
00:02:55,622 --> 00:02:58,525
Para crear estos modelos, tenemos que
modificar sólo la sección de propiedades.

46
00:02:58,725 --> 00:03:04,226
Como se puede ver desde el perfil de
saturación, al principio del modelo con

47
00:03:04,226 --> 00:03:09,927
mayor presión capilar tiene una saturación
más baja, con una saturación de agua

48
00:03:09,927 --> 00:03:11,536
reducible muy alta.

49
00:03:11,736 --> 00:03:15,132
Después de tres años, podemos ver cómo la
superficie del agua viaja en los labios de

50
00:03:15,132 --> 00:03:18,142
baja permeabilidad, incluso más rápido que
en el labio de alta permeabilidad.

51
00:03:18,342 --> 00:03:21,383
Esto es debido a la acción de la fuerza
capilar.

52
00:03:23,662 --> 00:03:27,461
Como se puede ver, la mayor es la presión
capilar, la más rápida es la frontera de

53
00:03:27,461 --> 00:03:28,461
agua.

54
00:03:28,346 --> 00:03:34,313
Después de 5 años de simulación, en los
modelos de presión capilar más altos, las

55
00:03:34,313 --> 00:03:37,434
áreas de botón están casi deshidratadas.

56
00:03:37,634 --> 00:03:40,716
Lo contrario ocurre en el caso básico.

57
00:03:42,538 --> 00:03:47,061
Después de 10 años de simulación, sólo hay
un poco de aceite deshidratado en la parte

58
00:03:47,061 --> 00:03:47,982
superior.

59
00:03:48,257 --> 00:03:51,539
Ahora, analicemos en detalle esta
situación.

60
00:03:51,739 --> 00:03:55,276
Como se puede ver en el plato de factor de
recuperación, el caso azul con presión de

61
00:03:55,276 --> 00:03:57,323
capilar más alta tiene una recuperación
más baja.

62
00:03:57,523 --> 00:04:02,053
Observando el otro plato, podemos ver que
instantáneamente un corte de agua muy alto

63
00:04:02,053 --> 00:04:04,568
desde el principio debido a las fuerzas
capilares.

64
00:04:04,768 --> 00:04:08,647
Como he dicho antes, presiones de capilar
más altas generan una saturación de aceite

65
00:04:08,647 --> 00:04:12,012
más baja y un despliegue de agua más
rápido con cortes de agua más altas.

66
00:04:15,319 --> 00:04:18,341
Con el siguiente ejemplo, analizaremos el
efecto de las fuerzas viscosas.

67
00:04:18,541 --> 00:04:23,118
Para entender el comportamiento de las
fuerzas viscosas, primero necesitamos

68
00:04:23,118 --> 00:04:24,706
saber qué es la movilidad.

69
00:04:24,906 --> 00:04:29,839
La movilidad de una fase es definida como
la primedad relativa de esta fase dividida

70
00:04:29,839 --> 00:04:30,910
por su viscosidad.

71
00:04:31,110 --> 00:04:33,749
Si queremos calcular el ratio de movilidad
entre dos fases diferentes, solo tenemos

72
00:04:33,749 --> 00:04:35,114
que dividir la movilidad de una fase por
la otra.

73
00:04:35,314 --> 00:04:40,369
Un ratio de movilidad menos o igual a uno
significa que tenemos un desplazamiento

74
00:04:40,369 --> 00:04:41,317
instable.

75
00:04:45,214 --> 00:04:48,700
El frente de la fase de desplazamiento
está en equilibrio con la fase de

76
00:04:48,700 --> 00:04:52,383
desplazamiento, teniendo un desplazamiento
muy eficiente similar a un pistón

77
00:04:52,383 --> 00:04:53,383
perfecto.

78
00:04:53,342 --> 00:04:57,013
Por otro lado, si el ratio de movilidad es
más alto que uno, podemos asumir un

79
00:04:57,013 --> 00:04:58,066
desplazamiento inestable.

80
00:04:58,266 --> 00:05:02,522
Esto significa que el frente de la fase de
desplazamiento no está en equilibrio con

81
00:05:02,522 --> 00:05:06,572
la fase de desplazamiento, llevando a un
retraso de agua más rápido, usualmente

82
00:05:06,572 --> 00:05:07,974
llamado fingering o coning.

83
00:05:09,775 --> 00:05:11,076
Vamos a establecer el siguiente ejemplo.

84
00:05:11,276 --> 00:05:14,401
El caso de base tiene una permanencia
relativa al agua y al aceite de 0,55 y 0,9

85
00:05:14,401 --> 00:05:16,358
y la viscosidad de 0,8 y 2 centímetros
respectivamente.

86
00:05:16,558 --> 00:05:20,456
El segundo modelo tiene las mismas
propiedades pero con una viscosidad de

87
00:05:20,456 --> 00:05:22,839
aceite cinco veces mayor que el caso de
base.

88
00:05:26,707 --> 00:05:31,677
En el tercer caso, añadiremos el polímero
para viscosar el agua hasta 12.5 veces la

89
00:05:31,677 --> 00:05:32,770
viscosidad original.

90
00:05:32,970 --> 00:05:35,864
Si calculamos el ratio de movilidad de
cada uno de los modelos, podemos observar

91
00:05:35,864 --> 00:05:38,392
que el caso base es un desplazamiento
inestable, el caso segundo es un

92
00:05:38,392 --> 00:05:41,053
desplazamiento muy inestable y el caso
tercero es un desplazamiento inestable.

93
00:05:41,253 --> 00:05:46,101
Para crear estos modelos, tenemos que
introducir modificaciones en la sección de

94
00:05:46,101 --> 00:05:47,575
RASPEC, PROC y SCHEDULE.

95
00:05:54,473 --> 00:05:57,800
Como podemos ver en el perfil de
saturación después de tres años, en el

96
00:05:57,800 --> 00:06:01,556
segundo modelo, el desplazamiento del
aceite es muy ineficiente debido a la alta

97
00:06:01,556 --> 00:06:03,601
viscosidad del aceite comparado con el
agua.

98
00:06:03,801 --> 00:06:07,873
En el tercer modelo, podemos ver que a
pesar de la alta viscosidad del aceite,

99
00:06:07,873 --> 00:06:11,787
con el polímero podemos modificar el
razonamiento de movilidad y mejorar la

100
00:06:11,787 --> 00:06:12,767
superfecuencia.

101
00:06:13,869 --> 00:06:17,119
Después de cinco años de simulación,
todavía hay un montón de aceite bipaiso en

102
00:06:17,119 --> 00:06:17,953
el segundo modelo.

103
00:06:18,153 --> 00:06:22,816
Por otro lado, el tercer modelo todavía
muestra un desplazamiento muy eficiente.

104
00:06:23,835 --> 00:06:29,822
Al final de la simulación, después de 10
años, el segundo modelo recién recuperó el

105
00:06:29,822 --> 00:06:33,537
aceite y el tercer modelo casi completó su
proceso.

106
00:06:33,737 --> 00:06:36,884
Analicemos en más detalle este
comportamiento de estos modelos en este

107
00:06:36,884 --> 00:06:37,758
ejemplo.

108
00:06:37,958 --> 00:06:41,351
Como podemos ver en el plato de factores
de recuperación, el caso amarillo con un

109
00:06:41,351 --> 00:06:44,279
desplazamiento muy inestable tiene el
factor de recuperación más bajo.

110
00:06:44,479 --> 00:06:48,893
Esto es debido a la mayor movilidad del
agua comparada con el aceite.

111
00:06:49,093 --> 00:06:53,361
En el plato de corte de agua, podemos
observar que hay un recorrido de agua muy

112
00:06:53,361 --> 00:06:57,684
rápido, con un aumento rápido del corte de
agua en el tiempo debido al efecto de

113
00:06:57,684 --> 00:06:59,162
cuchillo y cónica del agua.

114
00:06:59,362 --> 00:07:03,617
Observando el caso de roca con la
inyección de polímero para viscosificar el

115
00:07:03,617 --> 00:07:07,930
agua, podemos obtener un factor de
recuperación similar como el mejor caso, a

116
00:07:07,930 --> 00:07:10,370
pesar de esta viscosidad de aceite más
alta.

117
00:07:11,379 --> 00:07:15,244
Habiendo terminado estos ejemplos para
estudiar las fuerzas activas principales

118
00:07:15,244 --> 00:07:18,911
en el reservatorio, vamos a construir el
último ejemplo de este módulo para

119
00:07:18,911 --> 00:07:22,281
estudiar el efecto del número de células
en el tiempo de competencia.

120
00:07:22,725 --> 00:07:25,386
El caso base tiene un número total de 750
células, con dimensiones de 50 células en

121
00:07:25,386 --> 00:07:28,015
X, 1 célula en Y y 15 células en Z. En el
segundo modelo, corremos el caso base en

122
00:07:28,015 --> 00:07:30,109
casi 5 veces en X y Z direcciones, para
obtener un total de 36 células.

123
00:07:30,309 --> 00:07:34,329
Para el tercer modelo, refinaremos el caso
base multiplicando el número de células

124
00:07:34,329 --> 00:07:35,670
por 5 en X y Z direcciones.

125
00:07:45,244 --> 00:07:46,265
para obtener un total de 18.750 células.

126
00:07:46,465 --> 00:07:49,360
Necesitaremos modificar las regiones y la
sección de planificación para crear estos

127
00:07:49,360 --> 00:07:50,360
modelos.

128
00:07:50,087 --> 00:07:52,884
Como se puede ver en el perfil de
saturación, después de tres años de

129
00:07:52,884 --> 00:07:55,969
simulación, el modelo del curso no tiene
un comportamiento claro debido a la

130
00:07:55,969 --> 00:07:56,969
cantidad de células.

131
00:07:56,872 --> 00:07:59,352
Por otro lado, el comportamiento del
modelo de base y el modelo refinado son

132
00:07:59,352 --> 00:08:00,352
muy similares.

133
00:08:00,034 --> 00:08:02,235
Después de cinco años,

134
00:08:11,078 --> 00:08:13,559
todavía es imposible analizar el
comportamiento del modelo de Kors.

135
00:08:13,759 --> 00:08:19,940
Por otro lado, el caso de Best y el caso
de Refine todavía son muy similares.

136
00:08:20,940 --> 00:08:24,895
A finales de la simulación, después de 10
años, todavía sucede lo mismo que en los

137
00:08:24,895 --> 00:08:25,842
otros tiempos.

138
00:08:26,042 --> 00:08:30,345
El modelo de Kors sin ninguna definición e
imposible de analizar el caso y los otros

139
00:08:30,345 --> 00:08:32,783
dos modelos con un comportamiento casi
idéntico.

140
00:08:34,482 --> 00:08:36,863
Vamos a analizar en detalle el último
ejemplo.

141
00:08:37,063 --> 00:08:41,975
Como se puede ver en el Recurso Factor
Plus, la caja amarilla con el modelo de

142
00:08:41,975 --> 00:08:47,207
Kors tiene una recuperación similar a la
de los otros casos, pero un poco más baja.

143
00:08:47,407 --> 00:08:50,904
Sin embargo, si comparamos la evolución
del corte de agua, la caja amarilla con el

144
00:08:50,904 --> 00:08:54,049
modelo de Kors tiene un breakthrough de
agua temprano comparado con los otros.

145
00:08:54,249 --> 00:08:58,635
Esto es debido a algo que se llama
dispersión numérica, que ocurre cuando los

146
00:08:58,635 --> 00:09:00,771
celdos muy grandes se ponen en lugar.

147
00:09:02,613 --> 00:09:07,103
Por otro lado, es muy fácil ver que los
otros dos casos son casi idénticos en

148
00:09:07,103 --> 00:09:09,759
términos de recuperación y evolución de
Watercat.

149
00:09:09,959 --> 00:09:14,083
Ahora analizamos el tiempo de computación.

150
00:09:14,283 --> 00:09:18,977
Como se puede ver en el gráfico, el mayor
es el número de células, el mayor es el

151
00:09:18,977 --> 00:09:20,268
tiempo de computación.

152
00:09:20,468 --> 00:09:24,707
Sin embargo, si comparamos el caso básico
y el caso del curso, el tiempo de

153
00:09:24,707 --> 00:09:26,598
computación no fue muy diferente.

154
00:09:26,798 --> 00:09:31,549
Si recordamos la comparación entre el
comportamiento de los modelos, el caso

155
00:09:31,549 --> 00:09:35,667
base y el caso refinado eran casi
idénticos, pero con un tiempo de

156
00:09:35,667 --> 00:09:38,201
computación mayor para el caso refinado.

157
00:09:38,401 --> 00:09:41,852
Al final, la lección aprendida de este
ejemplo es que necesitamos lograr un

158
00:09:41,852 --> 00:09:45,630
equilibrio entre el tiempo de computación
y la resolución para optimizar el tiempo

159
00:09:45,630 --> 00:09:46,630
de computación.

160
00:09:46,583 --> 00:09:53,364
Con todos estos ejemplos llegamos al final
del módulo número 2.

161
00:09:54,499 --> 00:09:55,499
Espero que lo hayan disfrutado.

162
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Muchas gracias por su atención y espero
verlos pronto.

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Adiós.