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Tipo: Tese
Fecha de publicación : 2011
Autor(es): SILVA, Carolina Barros da
Primer Orientador: ANDRADE, André José Neves
Título : Solução da equação de Archie com algoritmos inteligentes
metadata.dc.description.sponsorship: CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Citación : SILVA, Carolina Barros da. Solução da equação de Archie com algoritmos inteligentes. Orientador: André José Neves Andrade. 2011. 49 f. Tese (Doutorado em Geofísica) - Instituto de Geociências, Universidade Federal do Pará, Belém, 2011. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11958. Acesso em:.
Resumen: A equação de Archie é um marco histórico da Avaliação de Formação por ser a primeira relação envolvendo as propriedades físicas das rochas e as suas propriedades petrofísicas possibilitando a identificação e a quantificação de hidrocarbonetos em subsuperfície. A saturação de água é a solução da equação de Archie obtida a partir da medida da resistividade e da estimativa da porosidade da formação. No entanto, a solução da equação de Archie é não trivial, na dependência do conhecimento prévio da resistividade da água de formação e dos expoentes de Archie (cimentação e saturação). Esta tese apresenta um conjunto de algoritmos inteligentes inéditos, que possibilitam a solução da equação de Archie. Uma variação da rede neural competitiva, denominada como rede neural bicompetitiva realiza o zoneamento do poço, delimitando as camadas reservatório. Para cada camada reservatório, um novo algoritmo genético, com uma estratégia evolutiva baseada na reprodução de fungos produz estimativas para os parâmetros de porosidade da matriz (densidade, tempo de trânsito e porosidade neutrônica), que aliados a um novo modelo de rocha produzem estimativas realistas da porosidade, considerando os efeitos da argilosidade. Uma nova rede neural competitiva denominada como rede competitiva angular realiza a interpretação do Gráfico de Pickett fornecendo as informações da resistividade da água de formação e do expoente de cimentação. Todos os resultados da metodologia aqui apresentada são obtidos com dados sintéticos e perfis convencionais.
Resumen : Archie equation is a historical mark of Formation Evaluation establishing a relationship among the physical properties and the petrophysical properties of reservoir rocks, which makes possible the identification and quantification of hydrocarbon in subsurface. Water saturation is the solution of Archie equation obtained from the measure of formation deep resistivity and porosity estimated. However, the solution of Archie equation is no trivial, in the dependence of previous knowledge of formation water resistivity and Archie exponents (cementation and saturation). This thesis introduces a set new intelligent algorithm to solve Archie equation. A modification of competitive neural network, nominated as bicompetitive neural network produces the log zonation. A new genetic algorithm with evolutionary strategy based in the mushrooms reproduction produces estimates for the matrix density, the matrix transit time and the matrix neutron porosity, which associated to a new rock model, produces realistic porosity estimates considering shale effects. A new model of competitive neural network, nominated as angular competitive neural network is able to accomplish the interpretation of Pickett plot, supplying the information about formation water resistivity and cementation exponent. All results of the methodology hereintroduced are presented using synthetic data and actual wireline logs and core analysis results.
Palabras clave : Perfilagem de poço
Algoritmos inteligentes
Rede neural artificial
Wireline logging
Intelligent algorithms
Artificial neural networks
metadata.dc.subject.areadeconcentracao: GEOFÍSICA DE POÇO
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA
País: Brasil
Editorial : Universidade Federal do Pará
Sigla da Instituição: UFPA
Instituto: Instituto de Geociências
Programa: Programa de Pós-Graduação em Geofísica
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: 1 CD-ROM
Aparece en las colecciones: Teses em Geofísica (Doutorado) - CPGF/IG

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