Dissertações em Geofísica (Mestrado) - CPGF/IG

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O Mestrado Acadêmico pertente a o Programa de Pós-Graduação em Geofísica (CPGF) do Instituto de Geociências (IG) da Universidade Federal do Pará (UFPA).

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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/8388930487104926
Na 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.
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/8388930487104926
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.
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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/8388930487104926
Na 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.
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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/8388930487104926
Com 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.
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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/8388930487104926
A 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.
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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/8388930487104926
A 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.
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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/8388930487104926
Este 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.
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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/8388930487104926
A 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, Brasil
Acesso aberto (Open Access)
Tying seismic to well based on deterministic wavelet estimative and predictive deconvolution: application in the North Sea seismic
(Universidade Federal do Pará, 2015-12-04) MACEDO, Isadora Augusta Santana de; FIGUEIREDO, José Jadsom Sampaio de; http://lattes.cnpq.br/1610827269025210; SILVA, Carolina Barros da; http://lattes.cnpq.br/5306784916926352
A estimativa da wavelet, assim como a amarração poço-sísmica, são procedimentos importantes no processamento e na interpretação sísmica. Neste trabalho é desenvolvido um estudo comparativo de amarração dos dados de poço aos dados sísmicos. A comparação reside nas diferentes maneiras abordadas para realizar a estimativa da wavelet: uma abordagem determinística, baseada tanto nos dados sísmicos quanto nos dados de poço e uma abordagem estatística, baseada na deconvolução preditiva e nas suposições clássicas do modelo convolucional da Terra. Os testes com dados numéricos mostram a estimativa da wavelet com uma certa precisão em ambos os casos. A viabilidade desta abordagem é também verificada nos dados reais de sísmica e poço provenientes do Viking Graben, no Mar do Norte na Noruega. Os resultados também mostram a influência das zonas lavadas do poço na qualidade da amarração poço-sísmica.
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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/8388930487104926
O 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.

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