APLICAÇÃO DA TÉCNICA DELTA LOG R PARA ESTIMATIVA DE CARBONO ORGÂNICO TOTAL (COT) UTILIZANDO PERFIS DE POÇOS DA BACIA DE CAMPOS

Transcrição

1 APLICAÇÃO DA TÉCNICA DELTA LOG R PARA ESTIMATIVA DE CARBONO ORGÂNICO TOTAL (COT) UTILIZANDO PERFIS DE POÇOS DA BACIA DE CAMPOS Fernando V. Santos 1 (D), Antonio F. M. Freire 1 e Wagner M. Lupinacci Universidade Federal Fluminense UFF, Niterói RJ, fvizeus@gmail.com Resumo: O Carbono Orgânico Total (COT) é um importante parâmetro geoquímico para caracterização de rochas geradoras de hidrocarbonetos. Esse parâmetro é obtido através de ensaios laboratoriais, e pode ser um indicativo do potencial gerador de uma rocha rica em matéria orgânica. Passey et al. (1990) descreveram uma técnica que permite estimar esse parâmetro a partir dos perfis de resistividade e sônico, além do conhecimento do nível de maturidade da rocha. Essa técnica, chamada por seus autores de Delta log R, foi empregada com sucesso para o cálculo do COT em diferentes cenários, podendo ser utilizado como complemento aos ensaios em laboratório. No presente trabalho essa técnica é aplicada em dois poços da Bacia de Campos, mostrando bons resultados. Palavras-chave: Carbono orgânico total; perfis de poço; técnica de delta log r. Application of the Delta log R technique for Total Organic Carbon (TOC) estimation using well logs from Campos Basin Abstract: Total Organic Carbon (TOC) is an important geochemical parameter for hydrocarbon source rock characterization. This parameter, obtained through laboratory tests, is an indicator of the generating potential of a organic matter rich rock. Passey et al. (1990) described a technique that allows the estimation of this parameter using resistivity and sonic logs, as well as knowledge on the rock maturity. The technique, named Delta log R by its authors, was successfully applied in TOC calculation in different scenarios, complementary to laboratory tests. In the present work, this technique is applied to two wells in the Campos Basin, showing good results. Keywords: Total organic carbon; well logs; delta log r technique. Introdução Uma das principais aplicações da Geoquímica Orgânica na exploração de hidrocarbonetos é a identificação das potenciais rochas geradoras de um sistema petrolífero. E dentre as ferramentas Geoquímicas disponíveis, a determinação da quantidade de Carbono Orgânico Total (COT) é considerada uma das mais efetivas na discriminação entre potenciais rochas geradoras e nãogeradoras, a partir de amostras de rochas (Peters e Cassa 1994, 99). O COT, geralmente expresso em percentual de massa, é um indicador da quantidade de matéria orgânica presente em uma rocha sedimentar. Por exemplo, um COT de 1% denota que a cada 100g de rocha, 1g é devido somente ao carbono orgânico presente. O COT engloba tanto o querogênio, como a fração de hidrocarbonetos móveis (óleo e/ou gás) presentes nas rochas, mas esses geralmente correspondem a menos de 1% do COT em rochas geradoras (Jarvie 1991, 113). Existem diversas formas de se calcular o COT quando se possuem amostras de rocha, como a combustão direta e a pirólise (Peters e Cassa 1994, 120). No entanto, a realização desse tipo de ensaio em grande escala nem sempre é possível. Os dados de perfis de poço estão disponíveis em grande parte dos poços de petróleo. Ao longo dos anos, diversos métodos têm sido apresentados para avaliação de potenciais rochas geradoras a partir desses dados, alguns de forma qualitativa, outros quantitativa. Dentre essas diferentes técnicas, destaca-se a descrita por Passey et al. (1990). Essa técnica, conhecida como Delta log R (ou Δ log

2 R), permite o cálculo do COT utilizando um perfil de resistividade e um de porosidade (como o sônico, densidade ou nêutron). Uma das principais premissas dessa técnica é que rochas geradoras ricas em matéria orgânica são constituídas pelas seguintes partes: matriz da rocha, matéria orgânica sólida e fluidos que preenchem o espaço poroso. Outra consideração assumida pelos autores é que os perfis utilizados respondem de forma similar as variações na porosidade da rocha, quando são colocados em uma escala adequada. Por exemplo, um aumento na porosidade irá causar um aumento no tempo de trânsito (Δt, perfil sônico) mas também irá ocasionar uma diminuição na resistividade, caso a rocha esteja saturada com água salgada. Dentro de uma escala adequada, as variações em ambos perfis serão visualmente idênticas. Sendo assim, uma vez que as curvas estejam sobrepostas, a separação entre elas é ocasionada por outro fator que não a variação de porosidade. Os autores atribuem essa separação, em alguns cenários específicos, a presença de matéria orgânica sólida. No caso de uma rocha geradora imatura, parte do espaço que normalmente seria ocupado pela matriz da rocha é substituído por matéria orgânica sólida, que tem comportamento mais dúctil e, consequentemente, terá um tempo de trânsito maior. Isto não ocasionará uma mudança significativa na resistividade, o que provocará uma separação entre as curvas. Quando se trata de uma rocha geradora matura, parte da matéria orgânica sólida irá gerar hidrocarbonetos (óleo e/ou gás) que irão substituir a água da formação, resultando em um aumento da resistividade. Esses e outros cenários são mostrados na Fig. 1. Figura 1 Diferentes assinaturas para a separação entre os perfis sônico e de resistividade, a destacar: C rocha geradora imatura aumento no tempo de trânsito e manutenção da resistividade; F rocha geradora matura aumento no tempo de trânsito e aumento da resistividade; B, D e G rochas reservatório aumento significativo na resistividade e baixo valor de raios gama; A, E e J rochas não-geradoras sobreposição entre as curvas. (Passey et al. 1990)

3 A interpretação visual da separação entre os perfis, ilustrada pela Fig. 1, já seria suficiente para fazer uma análise qualitativa para determinação de potenciais zonas geradoras em um poço. No entanto, Passey et al. (1990) utilizando dados de perfis e análises geoquímicas em amostras de diversos poços observaram que a separação entre as curvas é diretamente proporcional ao COT medido, para um mesmo nível de maturidade. Desse modo propuseram uma relação empírica entre a separação das curvas, chamada de Δ log R, e o COT: Δ log R = log10(r/rbaseline) + 0,02(Δt - Δtbaseline), COT(%) = (Δ log R) x 10 (2,297 0,1688 x LOM), na qual R é o perfil de resistividade, Δt o perfil sônico, Rbaseline e Δtbaseline são os valores escolhidos de modo que as duas curvas se sobreponham em intervalos de rochas não-geradoras, e LOM é o nível de maturidade (do inglês, level of maturity) da rocha. Um valor de LOM igual a 7 corresponde ao início da janela de maturação para óleo e um valor igual a 12, à supermaturação. Passey et al. (1990) afirmam que a técnica descrita anteriormente foi aplicada com sucesso para o cálculo do COT em diversos poços ao redor do mundo, tanto em geradoras carbonáticas quanto siliciclásticas, com variados níveis de maturidade. Outros trabalhos, como os de Kamali e Mishardy (2004), LeCompte e Hursan (2010) e Lashin e Mogren (2012), também comprovam a eficácia do método. Experimental A técnica Δ Log R foi implementada computacionalmente em um aplicativo interativo utilizando a linguagem de programação Python e suas bibliotecas numpy (van der Walt, Colbert e Varoquaux 2011) e matplotlib (Hunter 2007). Os valores de Rbaseline, Δtbaseline e LOM podem ser escolhidos manualmente no aplicativo de modo a garantir uma boa calibração visual entre o COT calculado pelos perfis e o COT obtido de análise geoquímica. Foram utilizados perfis de poços e dados de ensaios geoquímicos de dois poços da Bacia de Campos, nomeados poços A e B. Resultados e Discussão Os perfis de poço e os valores de COT medido e calculado nos poços A e B são mostrados nas Fig. 2 e 3, respectivamente. O COT calculado no poço A mostrou boa correlação com os valores medidos. Nesse poço o valor de LOM utilizado foi igual a 10, que seria o esperado em geradoras com alta maturidade. Os maiores valores de COT foram encontradas nas coquinas em X370m e em X500m. É possível observar que nessas regiões os valores do perfil sônico permaneceram praticamente constantes, enquanto os de resistividade sofreram um aumento. Combinada a baixa leitura do perfil de raios gama, pode-se concluir que tal assinatura é similar à da zona D mostrada na Fig. 1, indicando que essas regiões são na verdade rochas reservatório, como já era esperado. Nas profundidades abaixo desses reservatórios há uma intercalação muito grande entre rochas de diferentes litologias, dificultando a realização de uma análise mais detalhada. No entanto, é possível observar que mesmo assim houve um bom ajuste do COT calculado aos valores medidos. Por sua vez, os resultados obtidos para o poço B, vistos na Fig. 3, em uma primeira inspeção podem mostrar uma baixa correlação entre os valores de COT medidos e calculados. No entanto, ao se observar a figura com mais atenção, nota-se que há um deslocamento entre a curva de COT calculado e as medições. Uma possível explicação para esse fenômeno está no fato que as amostras utilizadas para o cálculo de COT nesses poços são amostras de calha e as profundidades atribuídas a essas amostras podem ter sido afetadas por diversos fatores, como as taxas de penetração da broca e de retorno do cascalho, além da integridade do calibre do poço, como já destacado por Passey et al. (1990, 1787) em seu trabalho. Levando-se em consideração esse deslocamento, pode-se considerar que no poço B houve concordância entre os valores de COT calculado a partir dos perfis com os valores medidos em laboratório. Diferentemente do caso do poço A, no poço B foi utilizado um

4 valor de LOM igual a 11, que seria o esperado para geradoras no fim da janela de geração. Fazendo uma análise similar à que foi realizada no poço A, pode-se concluir que os altos valores de COT calculados e medidos no poço B em X460m ocorrem por se tratar de uma rocha reservatório. Pode ser observado uma assinatura similar com a zona C da Fig. 1 nos siltitos localizados entre X550m e X590m, nos quais a resistividade permanece constante enquanto o tempo de trânsito aumenta com a profundidade. No entanto, tal assinatura é associada a geradoras imaturas, o que não é compatível com o valor de LOM utilizado. Conclusões A técnica Delta log R apresentou bons resultados na estimativa do COT nos poços utilizados nesse trabalho, pois os valores calculados a partir dos perfis apresentaram uma boa correlação com os valores medidos em laboratório. Cabe ressaltar que os valores de LOM utilizados foram aqueles que garantiram o melhor ajuste dos dados, devido à ausência de ensaios que permitissem seu cálculo direto na seção estudada, como por exemplo, a reflectância da vitrinita. Também foi demonstrada a necessidade de ser feita uma amarração criteriosa entre as profundidades de perfile do sondador (amostras de calha). Na área em estudo, não foi possível a identificação de intervalos geradores nos poços estudados, somente de rochas reservatórios. Agradecimentos Os autores agradecem à Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP) pela disponibilização dos dados utilizados nesse trabalho. Referências Bibliográficas Hunter, John D Matplotlib: A 2D Graphics Environment. Computing in Science & Engineering 9:90-5. Jarvie, Daniel M Total Organic Carbon (TOC) Analysis. Em Source and Migration Processes and Evaluation Techniques, editado por Robert K. Merrill, Tulsa: The American Association of Petroleum Geologists. Kamali, Mohammad R. e Ahad A. Mirshady Total organic carbon content determined from well logs using ΔLogR and Neuro Fuzzy techniques. Journal of Petroleum Science and Engineering 45: Lashin, Aref e Saad Mogren Total Organic Carbon Enrichment and Source Rock Evaluation of the Lower Miocene Rocks Based on Well Logs: October Oil Field, Gulf of Suez- Egypt. International Journal of Geosciences 3: LeCompte, B. e G. Hursan Quantifying Source Rock Maturity From Logs: How To Get More Than TOC From Delta Log R. Artigo apresentado no SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Florença, Itália, de setembro. Passey, Q. R., S. Creaney, J. B. Kulla, F. J. Moretti e J. D. Stroud A practical model for organic richness from porosity and resistivity logs. AAPG Bulletin 74: Peters, Kenneth E., e Mary R. Cassa Applied Source Rock Geochemistry. Em The Petroleum System: From Source to Trap, editado por Leslie B. Magoon e Wallace G. Dow, Tulsa: The American Association of Petroleum Geologists. van der Walt, S., S. C. Colbert e Gaël Varoquaux The NumPy Array: A Structure for Efficient Numerical Computation. Computing in Science & Engineering 13:22-30.

5 Figura 2 Resultados obtidos para o poço A. Trilha 1: profundidade; trilha 2: litologia; trilha 3: caliper (preto) e raios gama (verde); trilha 4: sônico (preto) e baseline (azul); trilha 5: resistividade (vermelho) e baseline (azul); trilha 6: sobreposição dos perfis sônico (preto) e resistividade (vermelho); trilha 7: COT medido (círculos vermelhos) e COT calculado (azul). A curva de COT calculado foi suavizada a fim de melhorar a visualização dos resultados. Observa-se uma boa correlação entre os valores de COT medido e calculado. Os maiores valores de COT encontrados nas coquinas em X370m e X500m ocorreram por se tratar de rocha reservatório, portadora de óleo. Figura 3 Resultados obtidos para o poço B. Os dados estão dispostos da mesma maneira que na Fig 2. Pode-se observar um deslocamento entre os valores medidos e calculados de COT, possivelmente causados por diferenças entre as profundidades do perfil e do sondador (amostras de calha). Levando isso em consideração, os valores de COT calculados foram capazes de ajustar bem os valores medidos. Há um reservatório de coquinas em X460m, levando a altos valores de COT, indicando estes altos valores estão associados à presença de óleo e não a elevado conteúdo de matéria orgânica.