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Integrating geological and geophysical methods for characterisation of reservoirs in complex areas (SIMBA)

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Caractérisation améliorée des réservoirs d'hydrocarbures

La prospection de pétrole et de gaz au XXIe siècle profitera d'un nouveau projet, développé au Royaume-Uni, qui associe des paramètres sismiques et non sismiques.

Énergie

La demande croissante de pétrole et de gaz a intensifié les recherches de réservoirs d'hydrocarbures souterrains. Les réserves auxquelles nous avons facilement accès s'épuisent, aussi l'exploration s'est-elle inévitablement tournée vers des réservoirs situés dans des assises rocheuses plus complexes. Étant donné le coût élevé de ces entreprises, la précision est de la plus haute importance. Le programme Énergie, environnement et développement durable a financé un projet important de RDT sur le sujet, baptisé SIMBA. Les participants au projet comptaient des experts des milieux de l'industrie et universitaire. Leur objectif consistait à développer des méthodes avancées permettant de caractériser les réservoirs d'hydrocarbures souterrains. Des recherches originales conduites à Ark Geophysics Limited au Royaume-Uni visaient à développer l'approche conventionnelle, uniquement basée sur des données sismiques. En utilisant une approche empirique, les scientifiques ont incorporé deux paramètres géophysiques supplémentaires, la densité et la résistivité électrique, afin d'associer les données sur la vélocité sismique. Les travaux ont été facilités par l'existence d'une base de données SIMBA sur les propriétés des roches. Le principal avantage est que la densité fournit des informations précieuses sur les caractéristiques des couches de basalte. Ces informations sont complétées par des renseignements sur les couches se trouvant au-dessus et en dessous de la formation basaltique à partir de données sur la résistivité électrique, lesquelles sont déterminées à l'aide de la magnétotellurique (MT). L'équipe de l'Ark Geophysics Limited a associé ces deux éléments en un procédé d'inversion conjoint bidimensionnel. Des tests sur ce procédé réalisés durant le projet SIMBA ont révélé que le niveau d'incertitude dans l'inversion de l'ensemble complet de données pouvait être considérablement réduit.

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