Navegando por Assunto "Rede neural competitiva angular"
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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.