Caracterización petrofísica y geoestadística integrada de la Formación Carbonera, Cuenca Llanos Orientales, Colombia
Publicado 2026-04-23
Palabras clave
- Simulación geoestadística,
- Yacimientos heterogéneos,
- Unidades de flujo hidráulicas (HFU),
- Propiedades petrofísicas,
- Datos RCAL
- Modelamiento estático ...Más
Cómo citar
Derechos de autor 2026 Boletín de Geología

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Altmetrics
Resumen
La Formación Carbonera, ubicada en la Cuenca de los Llanos Orientales de Colombia, presenta una marcada heterogeneidad petrofísica, con permeabilidades que varían entre 0.05 y 20 Darcy y porosidades entre 13 % y 33 %. Esta variabilidad, influenciada por la localización de los pozos y la presencia de un acuífero activo de fondo, plantea importantes retos para la caracterización estática del yacimiento. Para modelar con precisión el volumen de arcillas, la porosidad y la permeabilidad, se aplicó una metodología integrada que combinó registros convencionales y especiales, análisis de núcleos (RCAL y DRX), modelos analíticos, correlaciones estadísticas y la clasificación en unidades de flujo hidráulicas (HFU). Esta integración permite una evaluación sistemática de los modelos petrofísicos tradicionales y aborda sus limitaciones en yacimientos altamente heterogéneos. Los resultados muestran que el modelo de Stieber fue el más confiable para la estimación del volumen de arcillas al compararse con los datos mineralógicos, mientras que el modelo de porosidad basado en densidad presentó la mejor concordancia con las mediciones de laboratorio (RCAL). Las correlaciones de permeabilidad de Morris y Biggs y Timur resultaron inadecuadas, al subestimar los valores en este ambiente heterogéneo; en contraste, las correlaciones estadísticas basadas en HFU lograron un mejor ajuste, reduciendo la incertidumbre y capturando de manera más efectiva la variabilidad del sistema poroso. En comparación con los enfoques empíricos convencionales, el flujo de trabajo propuesto mejora la coherencia física de la estimación de la permeabilidad y su representación espacial. Las simulaciones geoestadísticas con variogramas esféricos y exponenciales reprodujeron la continuidad lateral y vertical de la porosidad y la permeabilidad, reflejando la anisotropía característica del ambiente sedimentario. Este flujo de trabajo integrado mejora significativamente la confiabilidad de los modelos estáticos, al representar de forma más realista la heterogeneidad y la capacidad de flujo del yacimiento. Los resultados constituyen no solo insumos robustos para las simulaciones dinámicas, sino también una base valiosa para optimizar las estrategias de recobro mejorado y la planificación del desarrollo del campo en la Formación Carbonera y en otros yacimientos con similar complejidad geológica.
Descargas
Citas
- Acosta, N. (2008). Análisis de resonancia magnética nuclear para la caracterización de reservorios clásticos de ambiente continental. Cuenca del golfo San Jorge. Argentina. Naturalia Patagónica, 4(1), 23-36.
- Adepehin, D.S.; Magi, F.F.; Omokungbe, O.R.; Olajide, T.A.; Olajide, A.O. (2022). Assessment of Three Non-Linear Approaches of Estimating the Shale Volume Over Yewa Field, Niger Delta, Nigeria. UMYU Scientifica, 1(1), 20-29. https://doi.org/10.56919/usci.1122.004
- Ahmed, T. (2010). Fundamentals of rock properties. In: Reservoir Engineering Handbook (pp. 189-287). 4th ed. Elsevier Science & Technology. https://doi.org/10.1016/C2009-0-30429-8
- Amaefule, J.O.; Altunbay, M.; Tiab, D.; Kersey, D.G.; Keelan, D.K. (1993). Enhanced reservoir description: Using core and log data to identify hydraulic (flow) units and predict permeability in uncored intervals/wells. SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Houston, Texas. https://doi.org/10.2118/26436-MS
- ANH. (2012). Integración geológica de la digitalización y análisis de núcleos.
- Aprina, P.U.; Setiawan, M.; Miarso, T.; Dahrin, D.; Ferucha, I. (2023). Oil volumetric calculations of Kujung Formation in the North East Java Basin based on 3D static modelling using geostatistical approach and additional control variable. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Bandung, Indonesia. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1288/1/012016
- Cao, Y.; Zhou, H.; Yu, B.; Wei, S.; Chen, H.; Tian, Y. (2024). The estimation of petrophysical parameters based on ensemble smoother with correlation localization. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 62, 1-13. https://doi.org/10.1109/TGRS.2024.3403663
- Cozzi, M.; Ruvo, L.; Scaglioni, P.; Lyne, A.M. (2007). Core-data Preprocessing to improve permeability-log estimation. SPE Reservoir Evaluation & Engineering, 10(05), 563-570. https://doi.org/10.2118/100748-PA
- de Figueiredo, L.P.; Grana, D.; Rodrigues, B.B.; Emerick, A. (2025). Non-linear non-parametric geostatistical rock-physics inversion of elastic attributes for petrophysical properties using direct multivariate simulation. Computers & Geosciences, 196, 105862. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2025.105862
- Florez-Anaya, A.; Araujo-Paz, Y.; Uzcategui-Rivas, M.; Parra-Moreno, W.; Lavado-Quiñones, R. (2012). Improved heavy oil recovery by drilling horizontal wells in Rubiales Field, Colombia. SPE Latin America and Caribbean Petroleum Engineering Conference, Mexico City, Mexico. https://doi.org/10.2118/153581-MS
- Florez, A.; Osorio, M. (2014). A successful gravel-packing technique in vertical and deviated wells with enlarged open hole in cased completions: A case study, Rubiales and Quifa Fields. SPE Heavy and Extra Heavy Oil Conference: Latin America, Medellín, Colombia. https://doi.org/10.2118/171094-MS
- Gambús-Ordaz, M.; Torres-Verdín, C. (2008). A study to assess the value of post-stack seismic amplitude data in forecasting fluid production from a Gulf-of-Mexico reservoir. Journal of Petroleum Science and Engineering, 62(1-2), 1-15. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2008.06.001
- Gonzalez, L.; Ferrer, J.; Fuenmayor, M.; Castillo, N.; Gil, E.; Farouq-Ali, S.M. (2014). Use of reservoir simulation to estimate drainage area and recovery factor of an in-situ combustion project in a complex water-drive heavy oil reservoir. SPE Heavy Oil Conference-Canada, Calgary, Canada. https://doi.org/10.2118/170003-MS
- Gringarten, E.; Deutsch, C.V. (1999). Methodology for variogram interpretation and modeling for improved reservoir characterization. SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Houston, USA. https://doi.org/10.2118/56654-MS
- Ma, Y. (2019). Quantitative Geosciences: Data Analytics, Geostatistics, Reservoir Characterization and Modeling. Springer Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-17860-4
- Matheron, G. (2019). Geostatistics and the Theory of Regionalised Variables. In: Matheron’s theory of regionalised variables (pp. 4-5). Vol. 1. Oxford University Press.
- Morris, R.L.; Biggs, W.P. (1967). Using log-derived values of water saturation and porosity. 8th Annual Logging Symposium, Denver, USA.
- Peçanha, A.A.; Lupinacci, W.M.; Ferreira, D.J.A.; Freire, A.F.M. (2019). A workflow for reservoir characterization applied to presalt coquinas from the Linguado Field, Campos Basin, Brazil. Journal of Petroleum Science and Engineering, 183, 106451. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.106451
- Peters, E. (2012). Heterogeneity and Geostatistics. In: Advanced petrophysics (pp. 151-195). Live Oak Book Company.
- Prentt, L.A.; Duarte, A.G.; Charry, W.M. (2010). A new management strategy for dead oil reservoirs with a strong aquifer. Trinidad and Tobago Energy Resources Conference, Port of Spain, Trinidad. https://doi.org/10.2118/132698-MS
- Prieto, H.; Lima, E.; Gaviria, M.; Gil, E.; Benitez, N.; Fuenmayor, M. (2015). Design and operation of production facilities of the Quifa Field in-situ combustion project. SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Houston, USA. https://doi.org/10.2118/174970-MS
- Sadeq, Q.; Bhattacharya, S.; Yusoff, W.W. (2015). Permeability estimation of fractured and vuggy carbonate reservoir by permeability multiplier method in Bai Hassan oil field Northern Iraq. Journal of Petroleum & Environmental Biotechnology, 6(4). https://doi.org/10.4172/2157-7463.1000231
- Schlumberger. (1991). Principios y aplicaciones de la interpretación de registros de pozo.
- Stanko, M.; Asuaje, M.; Diaz, C.; Guillmain, M.; Borregales, M.; Gonzalez, D.; Golan, M. (2015). Model-based production optimization of the Rubiales Field, Colombia. SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Houston, USA. https://doi.org/10.2118/174843-MS
- Tiab, D.; Ronaldson, E. (2011). Petrophysics: Theory and Practice of Measuring Reservoir Rock and Fluid Transport Properties. 3rd ed. Elsevier Science & Technology.
- Timur, A. (1968). An investigation of permeability, porosity and residual water saturation relationships for sandstone reservoirs. The Log Analyst, 9(4), SPWLA-1968-vIXn4a2.
