petroleros/Administración de Pemex Exploracion ... - cedip

CONCLUSIONES.
Es clara la utilidad de los atributos sísmicos para
detectar estructuras geológicas, así como rasgos
estratigráficos y presencia de fluidos (gas y aceite)
en el subsuelo. Una precisa caracterización de un
yacimiento, significaría utilizar datos de pozo para
calibrar y establecer las tendencias de predicción
por medio de un análisis integral de información
sísmica, aún cuando la resolución no es del todo
deseable. El siguiente paso será utilizar
herramientas de análisis colectivo para construir
mapas de predicción de propiedades físicas de
yacimiento, que sirvan para la reducción de riesgo
exploratorio o para la determinación de parámetros
de perforación, como es el caso de la presión de
poro. Se requiere realizar más pruebas en campos
con diferentes litologías y saturaciones de
hidrocarburo distintas, para calibrar nuestros
métodos y validar resultados. Falta mucho por
desarrollar, pero se cree que este esfuerzo
significará tener tecnologías de punta propias que
vayan a la vanguardia del progreso económico
nacional.
REFERENCIAS.
Assefa, S., McCann, C. and Sothcott, J., 1999,
Attenuation of P and S waves in limestones;
Geophysical Prospecting, 47, 359-392.
Barnes, A. E., 1993, Instantaneous bandwidth and
dominant frequency with applications to seismic
reflection data: Geophysics, 58, 419-428.
Baraniuk, R. G. and D. L. Jones, 1990, Optimal
kernels for time-frequency analysis, in Advanced
Signal-Processing Algorithms, Architectures and
Implementations: F. T. Luk, ed., Proc. SPIE, 1348,
181-187.
Baraniuk, R. G. and D. L. Jones, 1993, A signaldependent
time-frequency representation: Optimal
kernel design, IEEE Trans. Signal Processing, 41,
no. 4, 1589-1602.
Blair, D. P., 1990, A direct comparison between
vibrational resonance and pulse transmission data
for assessment of seismic attenuation in rock:
Geophysics, 58, 1222-1236.
Boudreaux-Bartels, G., 1984, Time-frequency
signal processing algorithms: Analysis and
synthesis using Wigner distributions: Ph.D.
dissertation, Rice University.
Classen, T. A. and W. F. Mecklenbraüker, 1980,
The Wigner distribution: A tool for time-frequency
signal analysis: Phillips J. Res., 35, 217-250, 276-
300, 372-389, 1067-1072.
Cohen, L., 1989, Time-frequency distributions: A
review: Proc. IEEE, 77, 941-981.
Cohen, L., 1995: Time-frequency analysis,
Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ.
Del Valle-García, R. and L. Ramírez, 2002,
Spectral attributes for attenuation analysis in a
fractured carbonate reservoir: The Leading Edge,
October, 1038-1041.
Gabor, D., 1946, Theory of communication: J. Inst.
Electr. Electron. Eng., 93, part III, 429-457.
Gladwin, M. T., and Stacey, F. D., 1974, Anelastic
degradation of acoustic pulses in rocks: Phys.
Earth Planet. Inter., 8, 332-336.
Gurevich, B., Zyrianov, V. B., and Lopatnikov, S.
L., 1997, Seismic attenuation in finely layered
porous rocks: Effects of fluid flow and scattering:
Geophysics, 62, 319-324.
Hargreaves, N. D., and Calvert, A. J., 1991,
Inverse Q filtering by Fourier transform,
Geophysics, 56, 519-527.
Jones, D. L., and R. G. Baraniuk, 1994, A simple
scheme for adapting time-frequency
representations: IEEE Trans. Signal Processing,
42, no. 12, 3530-3535.
Jones, D. L., and R. G. Baraniuk, 1995, An
adaptive optimal-kernel time-frequency
8