Leapfrog Energy 2021.1 incorpora una mejora considerable del motor de Leapfrog —en función de las versiones anteriores— para ofrecer nuevas y potentes características y funcionalidades.
No solo es posible importar datos sísmicos 2D y 3D SEG-Y en su flujo de trabajo (más información aquí), sino que la nueva versión también incorpora una serie de nuevas mejoras, rendimiento mejorado y mayor flexibilidad. Descubra los aspectos más destacados en este blog:
Importar múltiples conjuntos de datos de pozos
Antes de esta versión, solo era posible tener un único conjunto de datos de pozos, ya sea que importara datos desde tablas en formato CSV, desde Central o desde una base de datos compatible. Gracias a Leapfrog Energy 2021.1, ahora es posible importar varios conjuntos de datos de pozos en sus proyectos, por lo que se simplifican los flujos de trabajo y se amplían las posibilidades de gestión de los datos de sus pozos.
Esta función ofrece muchas ventajas; por ejemplo, cuando se perfora un nuevo pozo en un proyecto con pozos existentes y en el que ya se crearon modelos en Leapfrog Energy basados en tales pozos existentes. Es muy fácil crear un nuevo conjunto de datos para el pozo que se está perforando y actualizar con frecuencia el avance de la perforación y los tipos de roca detectados sin generar cambios en sus modelos principales. Una vez que se hayan verificado los resultados del análisis de corte del pozo y de los datos de perforación, y se hayan ajustado al formato de sus modelos, podrán agregarse al conjunto principal de datos del pozo para actualizar de forma dinámica los modelos.
Figura 1: Avance de la perforación de un nuevo pozo y trayectoria prevista
En otros casos, también podrá separar los pozos por tipos, propósitos, calidad de datos o fuente de datos. Por ejemplo, si los pozos de aguas poco profundas y de control se mantienen separados de los productores e inyectores profundos, se simplifica la concepción de su modelo geológico, puesto que solo utilizará el pozo con datos relevantes/confiables.
Mejoras de la sección transversal
Con cada nueva versión, Seequent permite visualizar nuevos tipos de datos en las muestras representativas en Leapfrog Energy. Anteriormente, incorporamos los modelos de bloque, las mallas de simulación de flujo, ciertos formatos de mallas geofísicas y los pozos planificados; en esta nueva versión de Leapfrog Energy, incorporamos los datos de puntos, así como los datos estructurales y las polilíneas.
Los datos de puntos también incluyen los archivos de puntos temporales que se usan para visualizar la ubicación de terremotos. El ajuste de la visualización incluye el rango de distancia de la sección de los puntos que desea integrar, los filtros de valores, los colores y los símbolos de representación.
Los datos estructurales, incluidos los que se encuentran a lo largo de los trazos de los pozos, ahora pueden visualizarse en las muestras representativas. En la siguiente imagen, se muestra la interpretación de los registros de fractura del FMI a lo largo del pozo SD-09.
Figura 2: Sección transversal de un modelo geológico con datos sísmicos e interpretación del registro FMI del pozo SD-09
Cálculos en tablas de puntos
En la versión anterior de Leapfrog Energy, la nueva arquitectura de la base de datos de pozos permitió una serie de nuevas posibilidades en la forma de interactuar con sus tablas de datos de pozos. Es posible cambiar el nombre de las columnas de sus tablas, eliminarlas o importarlas, y los cálculos están disponibles para las tablas de intervalos. En Leapfrog Energy 2021.1, los cálculos ahora están disponibles para las tablas de puntos, incluidos los archivos con formato LAS.
Al hacer cálculos directamente en las tablas de puntos de Leapfrog, ya no tendrá que volver a cargar o agregar columnas en sus tablas cada vez que necesite hacer operaciones sencillas con sus datos.
Las funcionalidades incorporadas en los cálculos son de diferentes tipos: desde operaciones básicas hasta comparaciones complejas, pruebas condicionales (funciones IF/THEN), operaciones matemáticas y conversión de unidades.
Por ejemplo, ahora es fácil crear una columna para la temperatura en grados Celsius a partir de un registro de temperatura en grados Fahrenheit, aplicar una corrección de las propiedades físicas medidas de las formaciones o separar el valor numérico en categorías para obtener una visualización mejorada de los datos.
