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metadata.dc.type: Dissertação
Issue Date: 2007
metadata.dc.creator: SILVA, Carolina Barros da
metadata.dc.contributor.advisor1: ANDRADE, André José Neves
Title: Interpretação do gráfico de Hingle através de rede competitiva angular
metadata.dc.description.sponsorship: CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Citation: SILVA, Carolina Barros da. Interpretação do gráfico de Hingle através de rede competitiva angular. 2007. 67 f. Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do Pará, Centro de Geociências, Belém, 2007. Curso de Pós-Graduação em Geofísica.
metadata.dc.description.resumo: A saturação de água é a principal propriedade petrofísica para a avaliação de reservatórios de hidrocarbonetos, pois através da análise dos seus valores é definida a destinação final do poço recém perfurado, como produtor ou poço seco. O cálculo da saturação de água para as formações limpas é, comumente, realizado a partir da equação de Archie, que envolve a determinação da resistividade da zona virgem, obtida a partir de um perfil de resistividade profunda e o cálculo de porosidade da rocha, obtida a partir dos perfis de porosidade. A equação de Archie envolve ainda, a determinação da resistividade da água de formação, que normalmente necessita de definição local e correção para a profundidade da formação e da adoção de valores convenientes para os coeficientes de Archie. Um dos métodos mais tradicionais da geofísica de poço para o cálculo da saturação de água é o método de Hingle, particularmente útil nas situações de desconhecimento da resistividade da água de formação. O método de Hingle estabelece uma forma linear para a equação de Archie, a partir dos perfis de resistividade e porosidade e a representa na forma gráfica, como a reta da água ou dos pontos, no gráfico de Hingle, com saturação de água unitária e o valor da resistividade da água de formação é obtido a partir da inclinação da reta da água. Independente do desenvolvimento tecnológico das ferramentas de perfilagem e dos computadores digitais, o geofísico, ainda hoje, se vê obrigado a realizar a interpretação de ábacos ou gráficos, sujeito a ocorrência de erros derivados da sua acuidade visual. Com o objetivo de mitigar a ocorrência deste tipo de erro e produzir uma primeira aproximação para a saturação de água em tempo real de perfilagem do poço, insere-se o trabalho apresentado nesta dissertação, com a utilização de uma conveniente arquitetura de rede neural artificial, a rede competitiva angular, capaz de identificar a localização da reta da água, a partir da identificação de padrões angulares presentes nos dados dos perfis de porosidade e resistividade representados no gráfico de Hingle. A avaliação desta metodologia é realizada sobre dados sintéticos, que satisfazem integralmente a equação de Archie, e sobre dados reais.
Abstract: Water saturation is an important petrophysical property for formation evaluation, defining the final wellbore destination. The Archie’s equation calculates the water saturation for clean formations in function of rock resistivity, from a deep resistivity log and porosity, from one porosity log. The Archie’s equation, still involves the knowledge of formation water resistivity, which requires local determination and appropriated Archie’s coefficients. Hingle plot is traditional method in well logging for water saturation calculus, specially when the water resistivity is unknown. This method promotes a linearization of Archie’s equation from resistivity and porosity logs as the water line in the Hingle plot. The water resistivity is obtained from water line inclination. Independent of logging tools and digital computers development, the log analyst still handles with visual data interpretation and as all visual data interpretation, the Hingle plots interpretation is subject of sharpness errors. The objective of this dissertation is to simulate the visual interpretation of Hingle plot by a angular competitive neural network to mitigate the occurrence of sharpness errors and produces a real time first approach of water saturation, based on angular pattern identification in the raw well logging data.. The evaluation of this methodology is accomplished on synthetic data that satisfies the Archie’s equation and on actual well logging data.
Keywords: Perfilagem geofísica de poços
Porosidade
Redes neurais artificiais
Avaliação de formação
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::GEOFISICA APLICADA
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
Appears in Collections:Dissertações em Geofísica (Mestrado) - CPGF/IG

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