Resumen

En esta investigación se aplicaron técnicas de visión por computador a imágenes resistivas de pozo para establecer un procedimiento alternativo al procesamiento del buzamiento medio cuadrático (BMC); BMC es regularmente empleado para detectar sinusoides y buzamientos automáticamente en registros de imágenes y de buzamiento. Esta propuesta se fundamenta en filtros Gabor, transformaciones morfológicas, transformada de Hough y técnicas de agrupación. El método BMC y la propuesta de visión por computador fueron probados en 1012 m de imágenes, mostrando 7.986% de falsos positivos para el procesamiento BMC y 0.879% para el enfoque de visión por computador. Esta metodología trata de emular el comportamiento de los geólogos cuando realizan interpretación de imágenes, en lugar de hacer correlaciones entre curvas de resistividad como hace el método BMC. No hay requisitos informáticos especiales y puede aplicarse directamente en campo para resultados rápidos de buzamientos. Esta metodología puede integrarse fácilmente a unidades de registro, así como también a la mayoría de programas de procesamiento de imágenes de pozo. Todos los procesos se desarrollaron en Python utilizando librerías estándares.

1. INTRODUCCIÓN

En los yacimientos de hidrocarburos convencionales y no convencionales, las imágenes de resistividad de la perforación se aplican ampliamente en los pozos de exploración y desarrollo; este registro proporciona información precisa sobre el marco estructural, las características sedimentológicas y la estratigrafía de la secuencia de rocas perforadas.  Además, este registro es un complemento útil en la evaluación petrofísica, el modelado geomecánico y la caracterización de yacimientos fracturados de forma natural. 

Una vez adquiridos estos registros, su procesamiento e interpretación puede llevar varias horas o incluso días, ya que la detección y clasificación de los planos geológicos suele ser un proceso manual realizado por geólogos especializados.  Esta tarea, que requiere mucho tiempo, suele dificultar la toma de decisiones en las perforaciones, sobre todo en las actividades relacionadas con la detección de fracturas, la selección de intervalos para pruebas de presión o fluidos, o los programas de geonavegación.  La falta de información proporcionada por los registros de imágenes puede dar lugar a problemas operativos, con las consiguientes pérdidas económicas para los operadores de campo.

Para obtener información poco después de la adquisición de los registros de imágenes, se emplean varias técnicas de selección automática de buzamientos o autodip; estas técnicas se vienen utilizando desde hace décadas con datos de resistividad de herramientas de obtención de imágenes de buzamientos y pozos (Grace, et al., 2000). 

• Materias:Procesamiento de imágenes Imágenes diagnósticas
• Subjects:Image processing Diagnostic imaging
• Palabras claves:Imágenes Resistivas de pozo; Buzamiento automático; Buzamiento medio cuadrático; Visión por computadora; Transformada de Hough; Agrupamiento
• Keywords:Well Resistivity Images; Automatic dip estimation; Mean square dip estimation; Computer vision; Hough transform; Clustering