La Evaluación de Formaciones se encuentra en la búsqueda constante de tecnología, se examinan perfilajes de avanzada y se realizan mediciones de laboratorio para obtener una representación precisa de las propiedades petrofísicas del subsuelo.

 

 Se utilizan herramientas de análisis como machine learning, redes neuronales y algoritmos de optimización para gestionar grandes volúmenes de datos.

 

Las herramientas de perfilaje y su interpretación se adaptan continuamente a la naturaleza específica del reservorio, ya sea de esquisto (shale), de baja porosidad/permeabilidad (tight), naturalmente fracturados o de mineralogías complejas.

 

Frente a la dinámica actual, este conocimiento ganado se aplica en estudiar la viabilidad de las formaciones geológicas para almacenar CO₂, H y otros gases y la identificación de litio, contribuyendo al desarrollo de una matriz energética más sostenible.

 

La evaluación de formaciones se posiciona en una etapa temprana crucial en la cadena de valor de las empresas de hidrocarburos y en proyectos de transición energética.

 

Subtemas:

 

• Nuevas tecnologías o estrategias en LWD, mudlogging y geoquímica
• Evaluación de reservorios convencionales
• Evaluación de reservorios shale
• Evaluación de reservorios tight, fracturados, rocas ígneas, litologías complejas
• Evaluación de formaciones en proyectos de transición energética
• Evaluación en campos maduros
• Caracterización y monitoreo de acuíferos en concordancia con los requisitos ambientales
• Uso de las imágenes de pozo y su integración al modelo
• Casos de estudio
• Prácticas de laboratorio
• Física de rocas
• Casos de aplicación de Machine learning e Inteligencia artificial
• Workflow para control de calidad de datos

 

Referentes:

 

• Carolina Bernhardt, YPF
• Claudio Naides, Pampa Energía
• Diana Masiero, Y-TEC
• Paula Bedini, Y-TEC
• Sergio Cuervo, Chevron