Teses em Geofísica (Doutorado) - CPGF/IG

URI Permanente para esta coleçãohttps://repositorio.ufpa.br/handle/2011/2357

O Doutorado 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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Navegando Teses em Geofísica (Doutorado) - CPGF/IG por Assunto "Artificial neural networks"

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    TeseAcesso 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/8388930487104926
    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.
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