Seismic inversion with a genetic algorithm

La cuenca de los Llanos Orientales es la cuenca más prolífica de Colombia, sin embargo el play estratigráfico ha sido poco explorado debido a la dificultad de determinar la litología de los canales existentes. A partir de la información sísmica en el área de estudio, se identificó un canal en la Formación Carbonera, una unidad compuesta por intercalaciones de shales y unidades arenosas altamente prospectivas, sin embargo al no conocer la litología existe una alta incertidumbre con respecto al tipo de reservorio que se encuentra dentro del canal. Para determinar la litología del canal se optó por realizar una inversión pre-apilado basada en un modelo utilizando la información 2-D disponible, sin embargo uno de los principales inconvenientes fue la ausencia de información de pozo en esta línea. La falta de esta información no permite crear un modelo inicial confiable, incrementando la incertidumbre del resultado de la inversión. Para solucionar este problema se diseñó un algoritmo genético, el cual, utilizando la información sísmica, permitió obtener la información necesaria para realizar una inversión basada en un modelo. De acuerdo con los resultados de la inversión y el análisis de la física de rocas de los pozos más cercanos, la litología del canal corresponde a limolitas y shales, y probablemente algunos niveles de arenas con alto contenido de arcilla, lo cual incrementa el riesgo exploratorio ya que este tipo de litología presenta baja porosidad y permeabilidad, lo que contrasta con los reservorios productores en los campos cercanos que están compuestos por arenas limpias de alta porosidad. / Abstract. The Llanos basin is the most prolific of the Colombian basins; however the stratigraphic play has been poorly explored due to the uncertainly related to the lithology of the channels. Inside the study area a big channel was detected with 2-D seismic, the channel is located in the Carbonera Formation, a unit composite by intercalations of sands and shaly levels, that is the main reservoir in this part of the basin. However there is no information about the kind of lithology that fills the channel. An elastic inversion was performed with the available 2-D seismic to determine the lithology of the channel, however there was not well data available. Without well data the model-based inversion is very poor and the result has a high uncertainly. A genetic algorithm was designed to solve this problem, this method does not depend from well data, and the result is used to create and to calibrate the model for the model-based inversion. According to the results of the inversion and the rock physics analysis of some wells of the basin, the channel is filled by silts, shales and probably some levels of shaly sands, this increases the exploratory risk because this kind of lithology has low porosity and permeability, that is quite different to the producer reservoirs in this part of the basin, composite by clean sands with high porosity.Maestrí