Metodología de elección y modelo de diseño de tratamientos ácidos para remediar daño de formación por finos en areniscas (2017)
Una arenisca tiene una gran diversidad de compuestos minerales y condiciones petrofísicas que hacen compleja la elección de tratamientos y el modelamiento de su interacción con la roca. El diseño de tratamientos debe garantizar compatibilidad absoluta con el yacimiento. La incompatibilidad del tratamiento bajo cualquier condición respecto a los fluidos de yacimiento, los compuestos minerales, las propiedades petrofísicas, el tipo de daño de formación, puede desencadenar el incremento del daño de formación. Además, abarcar todas las opciones de tratamientos disponibles en el mercado y a la vez todas las características de un pozo específico, resulta imposible si no se cuenta con una herramienta computacional de elección de tratamientos. Por otro lado, la química asociada a la acidificación matricial no es fácil de modelar. El modelamiento debe incluir ecuaciones estequiométricas por ácido y componente de roca y condiciones de alta temperatura y presencia de finos arcillosos cambian la dinámica de reacción y complican el escenario de predicción. Con el fin de establecer una metodología para elegir tratamientos, se construyó una herramienta computacional para elegir y diseñar tratamientos ácidos para formaciones tipo arenisca dañadas por migración de finos a escala de laboratorio. El modelo de elección de tratamientos se basa en la metodología propuesta por Kalfayan adicionando escenarios diferentes al ácido convencional; como ácidos orgánicos, sistemas tipo buffer y tipo retardados, quelantes y aditivos. Para completar el diseño se realiza la predicción del consumo ácido con la formación a partir del modelo de Bryant. El modelamiento de la interacción roca-ácido se realiza para ácido convencional y datos de una arenisca tomados de literatura. También se propone un esquema de escalamiento que se puede considerar para futuros trabajos de investigación. El resultado del modelamiento permite conocer el tratamiento más compatible y una calificación cuantitativa respecto a otros posibles tratamientos junto con variables de diseño como: predicción de gasto ácido y mineral.