Simulação de campos aleatorios markovianos : uma introdução voltada a modelagem estocastica de reservatorios de petroleo

AUTOR(ES)

Paulo Carlos Saldanha Filho

DATA DE PUBLICAÇÃO

2005

RESUMO

A simulação estocástica tem sido utilizada na caracterização de reservatórios de petróleo como ferramenta de modelagem capaz de conciliar informações de fontes diversas. Ao mesmo tempo, preserva a variabilidade do fenômeno modelado e permite a transferência do conhecimento geológico para modelos numéricos de fluxo, cujas previsões sobre o comportamento do reservatório servirão de base às decisões gerenciais quanto ao manejo de recursos. Diversos modelos estocásticos têm sido utilizados e/ou sugeridos, em função da natureza do fenômeno a ser descrito. Os Campos Aleatórios Markovianos (CAMs) surgem como alternativa para modelagem de variáveis discretas, em reservatórios com arquitetura de fácies em mosaico. Nesta dissertação o leitor é introduzido à modelagem estocástica por CAMs de forma genérica. São abordados os principais aspectos da técnica. É descrito o Embasamento Conceitual dos CAMs: sua descrição via propriedade markoviana e equivalência com distribuições de Gibbs. O arcabouço necessário para a Modelagem de CAMs é descrito de forma abrangente. Os modelos clássicos de Ising e Potts-Strauss são especificados neste contexto e relacionados a modelos utilizados em reservatórios de petróleo. Discute-se o problema da estimação de parâmetros do modelo.são apresentados estimadores de Máxima Pseudoverossimilhança para alguns modelos. Como Contribuição inédita, são desenvolvidos estimadores para dois modelos de utilidade em reservatórios. Cinco algoritmos para Simulação Condicional de CAMs são descritos: algoritmo de Metropolis, algoritmo de Geman e Geman (Gibbs sampler), algoritmo de Swendsen-Wang, algoritmo de Wolff e algoritmo de Flinn. Finalmente, apresentam-se exemplos de simulações de alguns dos modelos discutidos, e suas implicações na modelagem de reservatórios de petróleo. É destacado o fenômeno de Transição de Fase.

ASSUNTO(S)

estatistica matematica probabilidades analise estocastica reservatorios

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