ABSTRACT.Most of the sedimentary basins are composed of alternating layers of clastic lithotypes of mixed mineralogy, typically sandstones and shales. Having very small grains mean diameter, clay minerals can occur by contaminating void spaces, i.e., pores and pore connections, of oil-bearing reservoir rocks. It is thus necessary to establish a measure of the clay content in rocks – i.e., shaliness, which obstructs the tiny porous connections of reservoir rocks. In fact, shaliness represents a key petrophysical parameter, for instance, in the simulation process of oil and gas production. Being a petrophysical measure, shaliness can be better estimated from using the readings of the spontaneous potential and/or the natural gamma-ray logs. In practice, empirical models are used for estimating shaliness, although such models always lead to undesirable overestimations. Petrophysical models are alternatively proposed in the literature allowing more realistic estimates of shaliness. In this work, we present a new approach for the formulation of new petrophysical models for estimating shaliness using the binomial formula. By inserting the second-, the third- and the fourth-order binomial approximations for the Gaymard porosity formula into a simple shaliness-porosity relation, we obtain new petrophysical models for estimating shaliness which maintain the same properties of two models previously established in the literature. Experiments with real well-log data crossing the same turbiditic formation show more realistic – and very less uncertain – magnitudes for shaliness in an oil-producing arenitic reservoir, confirming the overestimated values of the empirical model taken as reference for the investigated lithology.Keywords: geophysical well logs, shaliness estimation, empirical and petrophysical models, turbiditic reservoirs. RESUMO. A maioria das bacias sedimentares é composta por camadas alternantes de litotipos clásticos de mineralogia mista, tipicamente arenitos e folhelhos. Possuindo diâmetro médio de grãos muito pequenos, os argilo-minerais podem ocorrer contaminando os espaços vazios, i.e., os poros e as conexões entre poros das rochas acumuladoras de óleo e gás. Faz-se assim necessário o estabelecimento de uma medida do conteúdo de argila em rochas – i.e., da argilosidade, que obstrui as diminutas conexões porosas da rocha reservatório. De fato, a argilosidade representa um parâmetro petrofísico chave, por exemplo, no processo de simulação da produção de óleo e gás. Sendo umamedida petrofísica, a argilosidade pode sermelhor estimada a partir das leituras dos perfis de potencial espontâneo e/ou de raios gama naturais. Na prática, faz-se uso de modelos empíricos para estimar a argilosidade, embora tais modelos sempre conduzam a superestimativas indesejáveis. Modelos petrofísicos são alternativamente propostos na literatura, permitindo estimativas mais realistas de argilosidade. Neste trabalho, apresentamos uma nova abordagem para a formulação de modelos petrofísicos para estimativa de argilosidade usando a fórmula binomial. Ao inserirmos aproximações binomiais de segunda, terceira e quarta ordens para a fórmula da porosidade de Gaymard numa simples relação entre argilosidade e porosidade, obtemos novos modelos petrofísicos para estimativa de argilosidade que mantêm as mesmas propriedades de dois modelos estabelecidos na literatura. Experimentos com dados reais de perfis de poços que atravessam a mesma formação turbidítica mostram magnitudes mais realistas – e muito menos incertas – para a argilosidade em um reservatório arenítico produtor de óleo e gás, confirmando os valores superestimados do modelo empírico tomado como referência para a litologia investigada.Palavras-chave: perfis geofísicos de poços, estimativa de argilosidade, modelos empíricos e petrofísicos, reservatórios turbidíticos.
NMR AND WELL LOGS PETROPHYSICAL CHARACTERIZATION OF SANDSTONE FROM THE MARACANGALHA FORMATION, BAHIA, BRAZIL
