Programa de Pós-Graduação em Geofísica - CPGF/IG
URI Permanente desta comunidadehttps://repositorio.ufpa.br/handle/2011/2355
O Programa de Pós-Graduação em Geofísica da UFPA (CPGF) do Instituto de Geociências (IG) da Universidade Federal do Pará (UFPA). Foi o segundo no Brasil a formar recursos humanos em Geofísica em nível de pós-graduação stricto sensu. Criado em 1972, funcionou até 1992 junto com os Cursos de Pós-Graduação em Geoquímica e Geologia.
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Navegando Programa de Pós-Graduação em Geofísica - CPGF/IG por Orientadores "ANDRADE, André José Neves"
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Dissertação Acesso aberto (Open Access) Cálculo da porosidade: identificação do argilomineral(Universidade Federal do Pará, 2017-04-20) ALMEIDA, Thales Luiz Pinheiro de; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926Na prática cotidiana da Avaliação de Formação é comum a adoção de hipóteses ou premissas simplificadoras sobre as propriedades físicas dos materiais constituintes da rocha reservatório para possibilitar o cálculo da porosidade. O conhecimento das propriedades físicas do argilomineral na rocha reservatório é fundamental para o cálculo da porosidade. Nesta dissertação advoga-se que as propriedades físicas do argilomineral presente na constituição da rocha reservatório são diferentes das médias das propriedades físicas dos folhelhos próximos. Geologicamente, o argilomineral é um dos materiais constituintes da rocha folhelho e admitir que as propriedades físicas dos folhelhos sejam iguais as propriedades físicas do argilomineral na rocha reservatório significa desconsiderar todos os demais constituintes e assumir uma continuidade sedimentar, que devido a inúmeros processos pós-deposicionais pode não ocorrer. Nesta dissertação, aplicamos a rede competitiva angular ao Gráfico Densidade-Neutrônico, para mostrar que se uma rocha reservatório e um folhelho, presente na bacia, são constituídos pelo mesmo argilomineral, eles apresentarão o mesmo padrão angular. Esta metodologia é apresentada com dados sintéticos e avaliada com perfis e análise de testemunho de poços do Campo de Namorado, na Bacia de Campos, Brasil.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva(Universidade Federal do Pará, 2015-10-26) ROSELLÓN GUZMAN, Laura Yesenia; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926A 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.Tese Acesso aberto (Open Access) Caracterização de fraturas em imagens de amplitude acústica utilizando morfologia matemática(Universidade Federal do Pará, 2013) XAVIER, Aldenize Ruela; GUERRA, Carlos Eduardo; http://lattes.cnpq.br/7633019987920516; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926As análises de fraturas na caracterização de reservatórios carbonáticos são de particular interesse, uma vez que as fraturas constituem o mais importante ambiente de armazenamento e produção de hidrocarbonetos nesses reservatórios. Particularmente, no Brasil cresce o interesse na caracterização dos reservatórios carbonáticos, com as recentes descobertas do pré-sal. As ferramentas de imageamento acústico fornecem informações valiosas sobre a amplitude das ondas refletida na parede do poço que, podem ser interpretadas de modo a possibilitar a caracterização das fraturas presentes. No entanto, surgem alguns problemas em função da natureza qualitativa da interpretação destas imagens, que são, basicamente, realizadas com a utilização da visão e da experiência do intérprete. Este trabalho apresenta uma metodologia para a realização da análise de fraturas nas imagens acústicas que pode ser dividida em três fases. Na primeira é apresentado o modelamento das imagens, que permite inferir o comportamento das fraturas nos diversos ambientes geológicos. Na segunda etapa é utilizada a morfologia matemática, que atua na forma de um detector de borda e realiza a identificação das fraturas na imagem acústica. A última etapa trata com a extração dos atributos geométricos ou da determinação da atitude das fraturas com a adoção de um polinômio interpolador de 4º grau segundo o critério dos mínimos quadrados. A avaliação desta metodologia é realizada com imagens geradas pelo modelo apresentado que corrobora a caracterização das fraturas realizadas em imagens reais.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Correlação de poços com múltiplos perfis através da rede neural multicamadas(Universidade Federal do Pará, 2001-11-23) AMARAL, Mádio da Silva; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926A correlação estratigráfica busca a determinação da continuidade lateral das rochas, ou a equivalência espacial entre unidades litológicas em subsuperfície, a partir de informações geológico-geofísicas oriundas de poços tubulares, que atravessam estas rochas. Normalmente, mas não exclusivamente, a correlação estratigráfica é realizada a partir das propriedades físicas registradas nos perfis geofísicos de poço. Neste caso, busca-se a equivalência litológica a partir da equivalência entre as propriedades físicas, medidas nos vários poços de um campo petrolífero. A técnica da correlação estratigráfica com perfis geofísicos de poço não é uma atividade trivial e sim, sujeita a inúmeras possibilidades de uma errônea interpretação da disposição geométrica ou da continuidade lateral das rochas em subsuperfície, em função da variabilidade geológica e da ambigüidade das respostas das ferramentas. Logo, é recomendável a utilização de um grande número de perfis de um mesmo poço, para uma melhor interpretação. A correlação estratigráfica é fundamental para o engenheiro de reservatório ou o geólogo, pois a partir da mesma, é possível a definição de estratégias de explotação de um campo petrolífero e a interpretação das continuidades hidráulicas dos reservatórios, bem como auxílio para a construção do modelo geológico para os reservatórios, a partir da interpretação do comportamento estrutural das diversas camadas em subsuperfície. Este trabalho apresenta um método de automação das atividades manuais envolvidas na correlação estratigráfica, com a utilização de vários perfis geofísicos de poço, através de uma arquitetura de rede neural artificial multicamadas, treinada com o algoritmo de retropropagação do erro. A correlação estratigráfica, obtida a partir da rede neural artificial, possibilita o transporte da informação geológica do datum de correlação ao longo do campo, possibilitando ao intérprete, uma visão espacial do comportamento do reservatório e a simulação dos possíveis paleoambientes. Com a metodologia aqui apresentada foi possível a construção automática de um bloco diagrama, mostrando a disposição espacial de uma camada argilosa, utilizando-se os perfis de Raio Gama (RG), Volume de Argila (Vsh), Densidade (ρb) e de Porosidade Neutrônica (φn) selecionados em cinco poços da região do Lago Maracaibo, na Venezuela.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Deconvolução de perfis de poço através de rede neural recorrente(Universidade Federal do Pará, 2006-03-05) RUÉLA, Aldenize de Lima; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926Para a indústria do petróleo, a interpretação dos perfis de poço é a principal fonte de informação sobre a presença e quantificação de hidrocarbonetos em subsuperfície. Entretanto, em duas situações as novas tecnologias, tanto em termos do processo construtivo das ferramentas, quanto da transmissão dos dados não têm justificativa econômica, ensejando a utilização de um conjunto de perfis convencionais: reavaliações de campos maduros e avaliações de campos marginais. Os procedimentos de aquisição dos perfis convencionais podem alterar o valor da propriedade física bem como a localização dos limites verticais de uma camada rochosa. Este é um antigo problema na geofísica de poço – o paradoxo entre a resolução vertical e a profundidade de investigação de uma ferramenta de perfilagem. Hoje em dia, isto é contornado através da alta tecnologia na construção das novas ferramentas, entretanto, este problema ainda persiste no caso das ferramentas convencionais como, a ferramenta de raio gama natural (GR). Apresenta-se, neste trabalho, um novo método para atenuar as alterações induzidas no perfil pela ferramenta, através da integração do clássico modelo convolucional do perfil com as redes neurais recorrentes. Assume-se que um perfil de poço pode ser representado através da operação de convolução em profundidade entre a variação da propriedade física da rocha (perfil ideal) e uma função que representa a alteração produzida sobre a propriedade física, chamada como resposta vertical da ferramenta. Assim, desenvolve-se um processamento iterativo dos perfis, o qual atua na forma da operação de deconvolução, composto por três redes neurais recorrentes. A primeira visa estimar a resposta vertical da ferramenta; a segunda procura definir os limites verticais de cada camada rochosa e a última é construída para estimar o valor real da propriedade física. Este processamento é iniciado com uma estimativa externa tanto para o perfil ideal, quanto para a resposta vertical da ferramenta. Finalmente, mostram-se as melhorias na resolução vertical e na avaliação da propriedade física produzida por esta metodologia em perfis sintéticos e em perfis reais da formação Lagunillas, bacia do Lago Maracaibo, Venezuela.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Determinação automática da porosidade e zoneamento de perfis através da rede neural artificial competitiva(Universidade Federal do Pará, 2000) LIMA, Klédson Tomaso Pereira de; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926Duas das mais importantes atividades da interpretação de perfis para avaliação de reservatórios de hidrocarbonetos são o zoneamento do perfil (log zonation) e o cálculo da porosidade efetiva das rochas atravessadas pelo poço. O zoneamento é a interpretação visual do perfil para identificação das camadas reservatório e, consequentemente, dos seus limites verticais, ou seja, é a separação formal do perfil em rochas reservatório e rochas selante. Todo procedimento de zoneamento é realizado de forma manual, valendo-se do conhecimento geológico-geofísico e da experiência do intérprete, na avaliação visual dos padrões (características da curva do perfil representativa de um evento geológico) correspondentes a cada tipo litológico específico. O cálculo da porosidade efetiva combina tanto uma atividade visual, na identificação dos pontos representativos de uma particular rocha reservatório no perfil, como a escolha adequada da equação petrofísica que relaciona as propriedades físicas mensuradas da rocha com sua porosidade. A partir do conhecimento da porosidade, será estabelecido o volume eventualmente ocupado por hidrocarboneto. Esta atividade, essencial para a qualificação de reservatórios, requer muito do conhecimento e da experiência do intérprete de perfil para a efetiva avaliação da porosidade efetiva, ou seja, a porosidade da rocha reservatório, isenta do efeito da argila sobre a medida das propriedades físicas da mesma. Uma forma eficiente de automatizar estes procedimentos e auxiliar o geofísico de poço nestas atividades, que particularmente demandam grande dispêndio de tempo, é apresentado nesta dissertação, na forma de um novo perfil, derivado dos perfis tradicionais de porosidade, que apresenta diretamente o zoneamento. Pode-se destacar neste novo perfil as profundidades do topo e da base das rochas reservatório e das rochas selante, escalonado na forma de porosidade efetiva, denominado perfil de porosidade efetiva zoneado. A obtenção do perfil de porosidade efetiva zoneado é baseado no projeto e execução de várias arquiteturas de rede neural artificial, do tipo direta, com treinamento não supervisionado e contendo uma camada de neurônios artificiais, do tipo competitivo. Estas arquiteturas são projetadas de modo a simular o comportamento do intérprete de perfil, quando da utilização do gráfico densidade-neutrônico, para as situações de aplicabilidade do modelo arenito-folhelho. A aplicabilidade e limitações desta metodologia são avaliadas diretamente sobre dados reais, oriundos da bacia do Lago Maracaibo (Venezuela).Dissertação Acesso aberto (Open Access) Determinação estatística dos contatos fluidos em perfis de poço(Universidade Federal do Pará, 2001-11-23) FLEXA, Roosevelt Tavares; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926No interior dos reservatórios petrolíferos, o efeito da gravidade produz naturalmente a segregação dos fluidos presentes. Em razão basicamente das forças capilares não existe uma superfície definida de separação entre cada dois fluidos. No entanto, é comum na engenharia de petróleo admitir-se uma superfície convencional de separação dos fluidos. À essa superfície dá-se o nome de interface fluida ou contato fluido. A obtenção da localização dos contatos fluidos no interior dos reservatórios, como os contatos óleo-água, contatos gás-água e os contatos gás-óleo, sem a interpretação completa dos perfis geofísicos ou a realização dos procedimentos diretos dos testes de formação é um problema de difícil solução para a indústria do petróleo. O posicionamento em profundidade dos contatos pode ser utilizado para a definição dos procedimentos de completação do poço e para o posicionamento do canhoneio nos horizontes produtores dos poços verticais. Temos também a aplicação do mapeamento deste parâmetro, para os projetos e controle da perfuração no caso dos poços direcionais e horizontais, que utilizam tal informação para o posicionamento do eixo do poço no interior da zona de hidrocarboneto no reservatório, a fim de se evitar, principalmente, a produção de água. Este trabalho apresenta uma metodologia para a identificação e posicionamento dos contatos fluidos, através da aplicação da técnica da estatística multivariada, chamada de análise discriminante. Nesta aplicação, faz-se uso direto dos perfis de resistividade (RT), de raios gama natural (RG), de densidade (ρb), de porosidade neutrônica (ΦN), de caliper (Cal) e do perfil de volume de argila (Vcla), como dados de entrada no programa de análise discriminante. Para o caso de depósitos clásticos, com seqüências arenito-folhelho, a análise discriminante fornece ainda a indicação da litologia e as espessuras aparentes dos reservatórios. As curvas de perfis geofísicos aplicadas para a avaliação desta metodologia são provenientes de poços perfurados na bacia do lago Maracaibo, na Venezuela, onde, segundo estudos geológicos, existe a ocorrência de seqüências estratigráficas, com camadas de folhelhos e arenitos, sendo também confirmada a presença de hidrocarbonetos nos poços utilizados neste trabalho.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Estimativa de porosidade em lâminas petrográficas através da morfologia matemática binária(Universidade Federal do Pará, 2013-08-02) CASTELO, Fernando Walleson Louzada; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926Na exploração de petróleo em bacias submersas, ocorre a necessidade da perfuração de poços com alto ângulo de desvio e de poços horizontais, que visam otimizar o número de alvos exploratórios atingidos por uma única plataforma. Nestes casos, é tecnicamente impossível realização das operações de testemunhagem, o que inviabiliza a análise de testemunho para a medida direta da porosidade. Em algumas situações da avaliação de formação em que existe baixa confiança nos valores de porosidade, pode-se apoiar no conhecimento geológico da área. Para as bacias semi-submersas, a continuidade lateral das camadas pode permitir a coleta de amostras de mão em afloramentos, na parte emersa da bacia. No caso das bacias submersas, pode-se colher amostras de mão em afloramentos de formações análogas. Um problema relativamente comum em um laboratório de análises petrofísicas é a extração de amostras (plugs) adaptadas aos equipamentos de medida, diretamente das amostras de rocha recolhidas em afloramentos. Por outro lado, para este tipo de amostra de rocha é trivial a obtenção de laminas petrográficas. Esta dissertação busca produzir uma estimativa da porosidade diretamente sobre as imagens de laminas petrográficas com a utilização do método de processamento de imagens, conhecido como morfologia matemática, que objetiva descrever quantitativamente as estruturas (formas) geométricas presente nas imagens.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Estimativa dos perfis de permeabilidade e de porosidade utilizando rede neural artificial(Universidade Federal do Pará, 2002-11-05) GOMES, Laércio Gouvêa; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926A permeabilidade e a porosidade são duas das mais importantes propriedades petrofísicas para a qualificação dos reservatórios de óleo e gás. A porosidade está relacionada à capacidade de armazenamento de fluidos e a permeabilidade, com a capacidade de produção destes fluidos. Suas medidas são, normalmente, realizadas em laboratório, através de testemunhos da rocha. Esses processos têm custos elevados e nem todos os poços são testemunhados. As estimativas da permeabilidade e da porosidade são de fundamental importância para os engenheiros de reservatório e geofísicos, uma vez que seus valores podem definir a completação ou não de um poço petrolífero. O perfil de porosidade e sua relação com o perfil de densidade, é bem conhecida na geofísica de poço. No entanto, existem poucas relações quantitativas e/ou qualitativas entre a porosidade e a permeabilidade, como por exemplo as relações de Kozeny. Sendo assim, este trabalho busca o estabelecimento do perfil de permeabilidade e do perfil de porosidade, a partir de informações do perfil de densidade. Para tanto, buscamos a relação entre a propriedade física da rocha (densidade) e as propriedades petrofísicas: permeabilidade e porosidade, utilizando como metodologia à técnica de redes neurais artificiais, como a rede neural artificial com função de base radial. A obtenção da permeabilidade e da porosidade a partir da rede neural artificial, que possui como entrada a informação da densidade possibilita um menor custo para a aquisição dessas importantes informações petrofísicas, permite ao intérprete de perfis de poço optar ou não pela exploração de uma unidade estudada, além de uma visão mais completa do reservatório. Os procedimentos para a estimativa da permeabilidade e da porosidade estão direcionados para uma única formação, mas os intérpretes de perfis poderão aplicar a diretriz apresentada no programa de rede neural artificial com função de base radial, utilizando a estimativa dessas propriedades petrofísicas para outras formações, inclusive de outros campos petrolíferos. Portanto, recomenda-se a utilização de um conjunto de dados completo, com quantidade de dados suficientes de um mesmo poço, a fim de viabilizar corretamente a melhor interpretação.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Identificação de fácies em perfis com algoritmo heurístico(Universidade Federal do Pará, 2015-02-27) ALMEIDA, Thelson Luiz Pinheiro de; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926Com o desenvolvimento das técnicas de perfuração de poços de petróleo e a optimização da explotação concomitante de vários reservatórios com hidrocarboneto, uma questão tem chamado atenção dos pesquisadores da indústria petrolífera: identificação de fácies sedimentares em poços não testemunhados. Para isto, este trabalho propõe a utilização de um algoritmo heurístico, baseado no comportamento de insetos, que contribua para a interpretação do Gráfico M-N de maneira computacional. Utilizando-se de perfis de poços e da plotagem dos seus dados em Gráfico M-N, tem-se como objetivo fazer a classificação dos pontos do perfil, em relação aos pontos fixos, por intermédio da criação de agrupamentos (clusters) de dados que possuam alguma semelhança ou simetria, baseado no que aqui chamamos de atratividade. A partir da criação destes agrupamentos de pontos do perfil, nas vizinhanças dos pontos fixos pelos quais sofreram maior atração, faz-se a identificação de várias famílias de dados as quais, neste trabalho, serão tomadas como camadas que, dependendo de qual ponto fixo mineral estiverem mais próximas, poderão ter sua constituição mineralógica principal identificadas sem o auxílio do testemunho e, assim, obter-se o conhecimento fácies sedimentares atravessadas pelo poço.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Identificação de fácies em perfis com rede neural direta(Universidade Federal do Pará, 2015) GOMES, Kivia do Carmo Palheta; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926A aplicação das técnicas de testemunhagem é, normalmente, realizada em um número restrito dos poços verticais perfurados em um campo, fazendo com que as descrições das fácies, pela análise de testemunhos, tornem-se rarefeitas e consequentemente não permitindo uma caracterização realista dos reservatórios. O aumento da produção de hidrocarbonetos em um campo petrolífero é de extrema importância para a indústria do petróleo e profundamente dependente do conhecimento dos reservatórios em função das suas propriedades petrofísicas, que variam em função das fácies geológicas. Uma melhor descrição das fácies pode refletir em estimativas de volumes de hidrocarboneto mais realistas. Neste trabalho é apresentado um algoritmo inteligente capaz de produzir o transporte da informação das fácies produzida pela análise do testemunho para os poços perfilados e não testemunhados de um campo petrolífero, através do projeto de uma rede neural direta treinada para realizar um mapeamento da informação geológica em termos das propriedades físicas registradas nos perfis. O algoritmo inteligente processa o resultado produzido pela rede neural através de um filtro de coerência de profundidade para indicar os limites das camadas ao longo da trajetória do poço. Para os casos aqui avaliados a algoritmo inteligente apresentou resultados compatíveis com a análise de testemunho e de forma completamente independente da dimensão do conjunto de treinamento.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Identificação de fácies em perfis de poço com algoritmo inteligente(Universidade Federal do Pará, 2014-02-17) SANTOS, Renata de Sena; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926A identificação de fácies em um poço não testemunhado é um dos problemas clássicos da avaliação de formação. Neste trabalho este problema é tratado em dois passos, no primeiro produz-se a codificação da informação geológica ou da descrição das fácies atravessadas em um poço testemunhado em termos das suas propriedades físicas registradas nos perfis geofísicos e traduzidas pelos parâmetros L e K, que são obtidos a partir dos perfis de porosidade (densidade, sônico e porosidade neutrônica) e pela argilosidade (Vsh) calculada pelo perfil de raio gama natural. Estes três parâmetros são convenientemente representados na forma do Gráfico Vsh-L-K. No segundo passo é realizada a interpretação computacional do Gráfico Vsh-L-K por um algoritmo inteligente construído com base na rede neural competitiva angular generalizada, que é especializada na classificação de padrões angulares ou agrupamento de pontos no espaço n-dimensional que possuem uma envoltória aproximadamente elipsoidal. Os parâmetros operacionais do algoritmo inteligente, como a arquitetura da rede neural e pesos sinápticos são obtidos em um Gráfico Vsh-L-K, construído e interpretado com as informações de um poço testemunhado. Assim, a aplicação deste algoritmo inteligente é capaz de identificar e classificar as camadas presentes em um poço não testemunhado, em termos das fácies identificadas no poço testemunhado ou em termos do mineral principal, quando ausentes no poço testemunhado. Esta metodologia é apresentada com dados sintéticos e com perfis de poços testemunhados do Campo de Namorado, na Bacia de Campos, localizada na plataforma continental do Rio de Janeiro, Brasil.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Identificação litológica com affinity propagation(Universidade Federal do Pará, 2013-03-26) CALDAS, Nayara Safira da Silva; GUERRA, Carlos Eduardo; http://lattes.cnpq.br/7633019987920516; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926Este trabalho apresenta uma metodologia para a solução do problema da extração de uma informação geológica, como a identificação de litologias em profundidade, diretamente dos perfis geofísicos de poços. Para isto, faz-se o uso do Gráfico Vsh-M-N, que é uma adaptação do Gráfico M-N, clássico da avaliação de formação, para a identificação litológica em termos das propriedades físicas do mineral principal e da argilosidade. A interpretação visual do Gráfico Vsh-M-N é limitada devido ao grande espalhamento dos pontos. Assim, apresenta-se uma forma de interpretação computacional para o Gráfico Vsh-M-N com a utilização do algoritmo Affinity Propagation, que em função das suas características de transporte da informação entre objetos semelhantes possibilita a interpretação dos pontos no Gráfico Vsh-M-N segundo as suas propriedades físicas e a sua continuidade em profundidade. Esta metodologia é apresentada com dados sintéticos e perfis de um poço testemunhado do Campo de Namorado, na Bacia de Campos. Brasil.Tese Acesso aberto (Open Access) Imageamento da porosidade através de perfis geofísicos de poço(Universidade Federal do Pará, 2004-01-27) MIRANDA, Anna Ilcéa Fischetti; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926O imageamento da porosidade é uma representação gráfica da distribuição lateral da porosidade da rocha, estimada a partir de dados de perfis geofísicos de poço. Apresenta-se aqui uma metodologia para produzir esta imagem geológica, totalmente independente da intervenção do intérprete, através de um algoritmo, dito, interpretativo baseado em dois tipos de redes neurais artificiais. A primeira parte do algoritmo baseia-se em uma rede neural com camada competitiva e é construído para realizar uma interpretação automática do clássico gráfico o Pb - ΦN, produzindo um zoneamento do perfil e a estimativa da porosidade. A segunda parte baseia-se em uma rede neural com função de base radial, projetado para realizar uma integração espacial dos dados, a qual pode ser dividida em duas etapas. A primeira etapa refere-se à correlação de perfis de poço e a segunda à produção de uma estimativa da distribuição lateral da porosidade. Esta metodologia ajudará o intérprete na definição do modelo geológico do reservatório e, talvez o mais importante, o ajudará a desenvolver de um modo mais eficiente as estratégias para o desenvolvimento dos campos de óleo e gás. Os resultados ou as imagens da porosidade são bastante similares às seções geológicas convencionais, especialmente em um ambiente deposicional simples dominado por clásticos, onde um mapa de cores, escalonado em unidades de porosidade aparente para as argilas e efetiva para os arenitos, mostra a variação da porosidade e a disposição geométrica das camadas geológicas ao longo da seção. Esta metodologia é aplicada em dados reais da Formação Lagunillas, na Bacia do Lago Maracaibo, Venezuela.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Interpretação do gráfico de Hingle através de rede competitiva angular(Universidade Federal do Pará, 2007) SILVA, Carolina Barros da; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926A 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.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Modelamento e correção de descentralização das imagens de tempo de trânsito(Universidade Federal do Pará, 2003) FISCHETTI, Anna Carmela; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926As imagens da parede do poço obtidas através da ferramenta UBI (Ultrasonic Borehole Imager) são amplamente utilizadas por geólogos e engenheiros de petróleo para identificar eventos geológicos nas paredes de poços abertos e na inspeção dos tubos de revestimento, uma vez que este perfil praticamente fornece uma fotografia da parede do poço. As ferramentas de imageamento acústico produzem imagens do tempo de trânsito e da amplitude do pulso acústico gerado pela ferramenta e refletido na parede do poço. Entretanto, estas imagens podem ter uma interpretação não realista, uma vez que elas podem ter seu aspecto alterado em razão do movimento da ferramenta no interior do poço. Este trabalho apresenta o modelamento das imagens de tempo de trânsito a partir da aplicação do critério de Coulomb para a ruptura da parede do poço submetida a um estado plano de tensões, a qual fornecerá a seção do poço, que é a forma geométrica que será traçada pela ferramenta de imageamento acústico do poço. O deslocamento ascensional da ferramenta e as imperfeições da parede do poço, normalmente, são os responsáveis pelo deslocamento da posição do transdutor em relação ao eixo do poço. Este efeito pode ter grande responsabilidade nas imperfeições das imagens de tempo de trânsito. Assim, a correção dessas imagens, chamada de correção da descentralização, busca o reposicionamento do transdutor para a posição do eixo do poço. Apresenta-se, também, um método de correção do efeito da descentralização da ferramenta baseado neste modelamento. O método é proposto com base na geometria analítica plana e no método do raio para a definição do tempo de trânsito do pulso acústico, com o objetivo de reconstruir as imagens de tempo de trânsito obtidas com a ferramenta descentralizada, ou seja, corrigir estas imagens tornando-as como se fossem obtidas com a ferramenta centralizada em relação ao eixo do poço.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Reconhecimento de fáceis em perfis geofísicos de poços com rede neural competitiva(Universidade Federal do Pará, 2015-02-27) COSTA, Jéssica Lia Santos da; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926A descrição de um sistema de deposição com base no reconhecimento de fácies sedimentares é fundamental para a indústria do petróleo caracterizar um sistema petrolífero. Na ausência da descrição de facies seja em testemunhos ou em afloramento, apresentamos uma metodologia baseada em um algoritmo inteligente, que busca identificar as facies utilizando os perfis geofísicos. Esta metodologia utiliza uma rede neural competitiva para extrair a informação geológica a partir das propriedades físicas mapeadas no Gráfico M-N. A competição entre os neurônios identifica as fácies de interesse, que foram previamente identificados em um poço testemunhado em outros não testemunhados do mesmo campo petrolífero. O objetivo desta metodologia é o de codificar e transmitir a informação geológica adquirida nos poços testemunhados para poços não testemunhados e, assim, possibilitar a interpretação geológica das fácies de interesse em um campo de petróleo. Esta metodologia foi avaliada com perfis sintéticos e perfis reais registrados em dois poços testemunhados do Campo de Namorado, Bacia de Campos, BrasilTese Acesso aberto (Open Access) Solução da equação de Archie com algoritmos inteligentes(Universidade Federal do Pará, 2011) SILVA, Carolina Barros da; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926A 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.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Zoneamento de poços através da inferência Fuzzy(Universidade Federal do Pará, 2015-06-26) RUIZ TAPIA, Alberto José; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926O zoneamento do poço pode ser entendido como a caracterização geológica (localização e descrição da fácies) de cada camada atravessada pelo poço ao longo de sua trajetória. O zoneamento de poço é uma atividade corriqueira da análise de testemunho e importante para a geologia do petróleo, auxiliando a construção da carta estratigráfica e, também, para a engenharia do petróleo, no desenvolvimento do plano de explotação do poço. Este trabalho apresenta um método para a obtenção do zoneamento de poços não testemunhados, de modo que a informação adquirida nestes poços possa contribuir para o conhecimento geológico e de engenharia do campo petrolífero. O método apresentado utiliza a descrição de testemunho para a construção da base de conhecimento de um sistema de inferência fuzzy, que opera com o parâmetro P (uma nova combinação dos perfis de densidade e sônico), parâmetro M (Gráfico M-N) e como os perfis de raios gama natural e resistividade profunda. A operação desse sistema de inferência fuzzy, com os dados de perfil de um poço não testemunhado, resulta no zoneamento deste poço. Este método é apresentado com dados sintéticos, que satisfazem o modelo petrofísico e a Lei de Archie, e com dados reais de dois poços testemunhados do Campo de Namorado, na Bacia de Campos.
