GEOSTATISTICAL INVERSION OF GRAVITY AND WELL-LOG DATA / INVERSIÓN GEOESTADÍSTICA DE DATOS DE GRAVEDAD Y REGISTROS DE POZO

We developed and applied a gravimetric inversion methodology that combines well-log and gravity information in ageostatistical framework. This technique looks for the optimal model that explains the geophysical data and satisfies theprior information on the model parameters, by solving iteratively a system of linear equations to update the 3-dimensionalmass density field and the interface geometry between model layers. The optimal model jointly explains the gravityobservations, complies with the prior statistical distribution of the mass density and honors well constraints on theinterface between layers. We apply the technique to a set of data in eastern Venezuela to analyze the prediction errors onthe sedimentary basin basement depth, and particularly the effect of progressively including more well constraints into thegeostatistical inversion. The inversion process combining gravity and well data always produced a better prediction of thebasement depth than the gravity inversion with no well control on the basement. We compared the basement depthestimates of the geostatistical inversion with the results obtained from plain interpolation of the well data (e.g. Kriging) andfound that the geostatistical inversion of gravity data with well constraints improved the basement estimation when thespatial distribution of the wells is scarce, and both methods are equivalent when the spatial distribution of the wells isdense. RESUMEN En este trabajo se desarrollo y aplico una metodologia de inversion que combino datos de registros de pozo y de gravedadbajo una formulacion geoestadistica. En esta tecnica se realizo una busqueda de la configuracion optima del modelo queexplica los datos geofisicos y satisface la informacion previa sobre los parametros del modelo, mediante la solucioniterativa de un sistema lineal de ecuaciones para actualizar el modelo tridimensional de densidades de masa y la geometriade las superficies entre las capas del modelo. La configuracion optima explica las observaciones de gravedad, es consistentecon la informacion estadistica previa y ajusta a los datos de pozos sobre la localizacion de las capas del modelo y losvalores de densidad. Aplicando la tecnica a un conjunto de datos en la region oriental de Venezuela para analizar los erroresde prediccion de la profundidad del basamento cristalino y el efecto de incluir progresivamente mas informacion de pozoscomo restriccion en la inversion geoestadistica. El proceso de inversion que combina datos de gravedad y de pozosproduce una mejor prediccion de la profundidad del basamento que la inversion de gravedad sin control de pozos. Secomparo la estimacion de la profundidad del basamento obtenida con la inversion geoestadistica con los resultadosobtenidos de la interpolacion geoestadistica simple de los datos de pozos (metodo de Kriging) y se encontro que lainversion geoestadistica de datos de gravedad, condicionada por la informacion de pozos, mejora los estimados de la profundidad del basamento cuando la distribucion espacial de los pozos es escasa, y ambos metodos proporcionanresultados similares cuando la distribucion espacial de los pozos es densa.Palabras clave: Inversion, Gravimetria, Faja del Orinoco, Datos de pozo, Geoestadistica.