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Se realizó una caracterización petrofísica para la Formación Barco en 44 pozos, con base en registros adquiridos con tecnología LWD (Logging While Drilling) y la información de 4 núcleos. El volumen de shale oscila entre 1 % y 18 %, lo cual indica un yacimiento relativamente heterogéneo en cuanto al contenido de shale. En las zonas consideradas como arena neta, la porosidad calculada oscila entre 18 % y 22 %, lo que indica que el yacimiento tiene una capacidad del almacenamiento buena y relativamente homogénea. La variación en la calidad del reservorio está controlada principalmente por cambios en el tamaño de grano, más que por la presencia o ausencia de minerales de arcilla. Se encontró que la saturación de agua total es bastante mayor a la saturación de agua irreducible, con promedios de 20 % y 13 %, respectivamente; esto indica que la producción acumulada del yacimiento ha ocasionado que, en el momento de la perforación, la saturación no sea la original, o que la salinidad que se usó para el cálculo de la saturación total de agua pueda no ser representativa para todos los pozos. Por lo anterior, estimar la saturación de agua irreducible es clave por dos razones: primero, para la estimación del petróleo original en sito OOIP, y, segundo, porque es un input para calcular la permeabilidad de la formación de interés. La permeabilidad calculada está en el orden de 1900 mD. Las estimaciones de esta propiedad realizadas por medio de ecuaciones semi empíricas y regresiones a partir de los datos de núcleo tuvieron valores de ajuste de R^2 que oscilan entre 0,51 y 0,56. Por otra parte, el R^2 de la permeabilidad obtenida a partir de las redes neuronales artificiales fue de 0,61, ligeramente mayor a las demás para este caso en particular.

The object of research in the paper is the process of fluid transfer through the pore space of the reservoir rock. The traditional method of estimating oil recovery by flooding has a large number of uncertainties. In this study, to address limitations of the current approach to determining oil production, let’s introduce a systematic algorithm aimed at enhancing result precision. The methodology for calculating the oil recovery coefficient for determining the amount of oil that can be extracted by flooding is presented. In this work, the step-by-step process of determining the oil recovery coefficient was analytically established, which achieves a certain degree of accuracy due to the inclusion of a number of methods of calculation of scientists from different countries of the world. In particular, the lithofacies distribution of the reservoir using the kriging method, the use of a representative elementary volume (REV) to increase the accuracy of determining the irreducible water saturation of each facies, and the use of the Buckley-Leverett equation in the calculation of the oil recovery coefficient are proposed. The number of facies (sandstone, argillaceous sandstone, siltstone) was determined on the example of the B-16n horizon of the «Ukrainian deposit» and the oil recovery coefficients were calculated for each separately (0.53, 0.47, 0.29). Further determination of the average oil recovery coefficient is described in the researched and requires close integration of the obtained data in three-dimensional space, as it allows to calculate the fraction of facies content in the reservoir volume. The use of the proposed action algorithm will help to build a more reliable three-dimensional hydrodynamic model, will lead to a much lower degree of uncertainty of reservoir properties, and in particular irreducible water saturation, as well as more accurate distribution of lithological properties using kriging. Also, this methodology for calculating the oil recovery coeff