Redes neurais aplicadas ao estudo de rochas reservatório / Neural networks applied to the study of reservoir rocks

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

27/02/2012

RESUMO

A caracterização de reservatórios é um trabalho complexo, que envolve muitas variáveis com informações em diferentes escalas. Para minimizar incertezas, este trabalho propõe a utilização de redes neurais artificiais, algoritmo computacional inspirado no funcionamento cerebral que mapeia, agrupa e prevê informações a partir de reconhecimento de padrões supervisionados ou não. Neste trabalho foram aplicados dois métodos: Mapas Auto-Organizáveis e Backpropagation. O objetivo da aplicação da ferramenta é o melhor entendimento dos reservatórios estudados, a partir da identificação litológica e previsão de características petrofísicas em dados de poços e a melhoria de visualização sísmica realizada a partir do estudo de multiatributos sísmicos. Através dos resultados é possível delimitar a geometria dos reservatórios possibilitando ajustes e tomadas de decisões que aperfeiçoam o processo de exploração. Com este propósito foram analisados duas áreas de estudo: a bacia de Taubaté localizada na porção leste do estado de São Paulo, que ocupa uma área aproximada de 2400 km², estendendo-se ao longo do Vale do Rio Paraíba, desde Jacareí até a cidade de Cruzeiro; e o campo de Namorado, na bacia de Campos, localizado na parte central norte na zona de acumulação de hidrocarbonetos da Bacia de Campos, a 80 km da costa. Na bacia de Taubaté foram realizados estudos de caracterização de eletrofácies em dados de perfis de poços, posteriormente utilizados no ajuste da análise sísmica das linhas 2D da mesma bacia. No campo de Namorado foram estudadas as fácies reservatório e possíveis reservatórios para identificação e classificação de qualidade, além da predição de permeabilidade nos intervalos de reservatório.

ASSUNTO(S)

mapas auto-organizaveis reservatórios análise multivariada self-organizing maps reservoirs multivariate analysis

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