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metadata.dc.type: Dissertação
Issue Date: 26-Oct-2015
metadata.dc.creator: ROSELLÓN GUZMAN, Laura Yesenia
metadata.dc.contributor.advisor1: ANDRADE, André José Neves
Title: Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva
metadata.dc.description.sponsorship: CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Citation: ROSELLÓN GUZMAN, Laura Yesenia. Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva. Orientador: André José Neves Andrade. 2015. 64 f. Dissertação (Mestrado em Geofísica) - Instituto de Geociências, Universidade Federal do Pará, Belém, 2015. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11461. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: A porosidade é a propriedade petrofísica que quantifica o volume de fluido presente na constituição da rocha reservatório nas condições originais de subsuperfície. No entanto, o seu cálculo pelo Método Densidade-Neutrônico é extremamente prejudicado no caso de poços não testemunhados, onde não se dispõe do conhecimento das propriedades físicas da matriz (densidade e porosidade neutrônica). Esta dissertação apresenta um método para a viabilização do Método Densidade-Neutrônico em poços não testemunhados, apresentado uma estimativa realista das propriedades físicas da matriz de cada camada reservatório, com a utilização de uma rede neural competitiva angular. Para cada camada de interesse, o treinamento da rede é realizado no Gráfico Densidade-Neutrônico construído com os pontos da camada e a informação da densidade dos grãos (densidade da matriz), obtida na análise de testemunho. Este método é apresentado com dados sintéticos, que satisfazem o modelo petrofísico e dados reais de dois poços testemunhados, do Campo de Namorado, Bacia de Campos.
Abstract: Porosity is the petrophysical property that quantifies the fluid volume in the reservoir rock under for subsurface original condition. However, its calculation by the densityneutron method is extremely difficult in non cored borehole by the lack of the knowledge about the matrix physical properties (density and neutron porosity). This work presents a method for enabling the use of density-neutron Method in non cored boreholes, showing a realistic estimate of the matrix physical properties for each reservoir layer, using a angular competitive neural network. For each layer, network training is performed in the density-neutron plot built with the points of this layer and the information about the grain density (matrix density), obtained in the core analysis. This method is presented with synthetic data, which satisfy the petrophysical model and real data from two cored wells in the Namorado field, Campos basin.
Keywords: Prospecção - Métodos geofísicos
Perfilagem geofísica de poços
Porosidade
Redes neurais (Computação)
Método densidade-neutrônico
Rede neural competitiva angular
Porosity
Density-neutron method
Angular competitive neural network
metadata.dc.subject.areadeconcentracao: GEOFÍSICA DE POÇO
metadata.dc.subject.linhadepesquisa: APLICAÇÃO E DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS INTELIGENTES AO ESTUDO DE RESERVATÓRIOS DE HIDROCARBONETOS
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
metadata.dc.publisher.initials: UFPA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Geociências
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Geofísica
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: 1 CD-ROM
Appears in Collections:Dissertações em Geofísica (Mestrado) - CPGF/IG

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