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    <subfield code="a">Vaca Muerta facies modeling in Loma Campana. Part 1 : Electrofacies</subfield>
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    <subfield code="a">El que la Formaci&#xF3;n Vaca Muerta tenga un importante espesor, por encima de 300 m en muchas partes de la cuenca, tiene efectos tanto positivos como desafiantes. Aunque el alto espesor proporciona grandes vol&#xFA;menes de recursos y el potencial para el desarrollo de m&#xFA;ltiples intervalos, la selecci&#xF3;n del punto de aterrizaje para los pozos horizontales presenta numerosas opciones. En esta contribuci&#xF3;n, se han integrado electrofacies (1D) basadas en registros el&#xE9;ctricos de pozos con productos de inversi&#xF3;n s&#xED;smica 3D, para determinar tipos de roca, entender su distribuci&#xF3;n 3D y poder predecir e identificar puntos de aterrizaje &#xF3;ptimos en el &#xE1;rea de Loma Campana. Basado en el m&#xE9;todo de clustering multi-resoluci&#xF3;n basado en gr&#xE1;ficos (MRGC) y utilizando registros b&#xE1;sicos de pozos (neutr&#xF3;n, densidad y tiempo de tr&#xE1;nsito compresional como dato de entrada) en 8 pozos verticales, se desarroll&#xF3; una clasificaci&#xF3;n de electrofacies para el intervalo estratigr&#xE1;fico Vaca Muerta &amp;#x96; Quintuco, la cual fue extrapolada a aproximadamente 75 pozos. El an&#xE1;lisis de clusters permiti&#xF3; definir 8 electrofacies; 5 de las cuales se relacionan con facies org&#xE1;nicas de Vaca Muerta y 3 se relacionan con facies carbon&#xE1;ticas de Quintuco. Las electrofacies representan distintas propiedades de la roca que incluyen carbono org&#xE1;nico total (TOC), porosidad, volumen de carbonato, impedancia ac&#xFA;stica y m&#xF3;dulo de Young, entre otros. Los rangos de valores de cada propiedad modelada fueron verificados con resultados de laboratorio.Una vez generadas las electrofacies, se establecieron l&#xED;mites de impedancia ac&#xFA;stica (IA) para cada una de las 8 electrofacies, los cuales fueron correlacionados con un volumen de impedancia invertida de la s&#xED;smica 3D, obteni&#xE9;ndose 8 facies s&#xED;smicas de IA vinculadas a rangos discretos de propiedades de roca. Debido a la limitada resoluci&#xF3;n s&#xED;smica de algunas capas delgadas y a la complejidad estructural en la base de Vaca Muerta, los coeficientes de correlaci&#xF3;n hacia la base son menores, pero aumentan hacia el toe y foresets de la clinoforma de Vaca Muerta (secci&#xF3;n progradante). En base a este enfoque integrador, se puede distinguir claramente entre unidades ricas en carbonato y unidades ricas en materia org&#xE1;nica, permitiendo ser m&#xE1;s predictivo en la selecci&#xF3;n de intervalos de navegaci&#xF3;n de pozos horizontales. Esta clasificaci&#xF3;n no solo refleja las variaciones verticales, sino que tambi&#xE9;n refleja variaciones laterales en toda el &#xE1;rea de Loma Campana, validando el modelo en diferentes ventanas de fluido.</subfield>
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    <subfield code="a">Congreso de Exploraci&#xF3;n y Desarrollo de Hidrocarburos (10mo. : 2018 nov. 5 - 9 : Mendoza)</subfield>
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    <subfield code="a">Simposio de Recursos No Convencionales (2018 nov. 5 - 9 : Mendoza)</subfield>
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    <subfield code="a">Electrofacies</subfield>
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