Ajuste automático de semivariograma no GeoLeap com modelos: esférico, exponencial e gaussiano

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Carneiro, Matheus de Farias
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/39496
Resumo: Muitas vezes são necessárias informações geológicas e/ou petrofísica de uma zona em estudo na qual se possui poucos dados, ou apenas, dados localizados que representam uma região muito pequena se comparada a toda a zona sobre a qual se deseja a informação. A geoestatística utiliza artifícios para estimar e simular os dados gerais com base nessas poucas informações. Alguns programas já foram criadas para fornecer essas informações, um deles é o GeoLeap. No programa, é possível fazer modelagens, análises variográficas, além de outras ferramentas, incluindo a apresentação de gráficos de semivariograma experimentais. O objetivo principal deste trabalho é oferecer um incremento de extrema importância às análises feitas pelo programa. Com auxílio de métodos matemáticos como o MMQ (método dos mínimos quadrados) e o Método de Newton para sistemas não lineares, o programa poderá calcular ajustes automaticamente para os três modelos variográficos (esférico, exponencial e gaussiano) e apresentar ao usuário em comparação aos dados experimentais. Com isso, será possível diminuir os erros entre os dados experimentais e os ajustes teóricos, facilitando e fornecendo resultados mais precisos para os geólogos e engenheiros que utilizarem o programa.
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Alguns programas já foram criadas para fornecer essas informações, um deles é o GeoLeap. No programa, é possível fazer modelagens, análises variográficas, além de outras ferramentas, incluindo a apresentação de gráficos de semivariograma experimentais. O objetivo principal deste trabalho é oferecer um incremento de extrema importância às análises feitas pelo programa. Com auxílio de métodos matemáticos como o MMQ (método dos mínimos quadrados) e o Método de Newton para sistemas não lineares, o programa poderá calcular ajustes automaticamente para os três modelos variográficos (esférico, exponencial e gaussiano) e apresentar ao usuário em comparação aos dados experimentais. Com isso, será possível diminuir os erros entre os dados experimentais e os ajustes teóricos, facilitando e fornecendo resultados mais precisos para os geólogos e engenheiros que utilizarem o programa.Geological and petrophysics information of a specific zone are often required for an studied area that possess few, or only, punctual data that represent a very small region compared to the entire zone that you want the information. The Geostatistics uses artifices to estimate and simulate the general data based on these few informations. Some tools have been created to provide this information, such as the GeoLeap. This program is capable to modeling and variogram analysis, including semivariogram graphics. The main objective of this paper was to present an increase of the extreme importance of the analysis performed by this tool, with the aid of mathematical methods, such as MLS (Method of Least Squares) and the Newton method for nonlinear systems. The program calculate adjustments automatically based on three variogram models (spherical, exponential, gaussian) and present a comparative with experimental data to the user. This reduces the errors between theoretical models and laboratory data, facilitating and proving more accurate results for geologists and engineers that use the program.Universidade Federal do Rio Grande do NorteUFRNBrasilEngenharia de PetróleoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessGeoestatísticaMMQGeoLeapSemivariogramaAjuste automático de semivariograma no GeoLeap com modelos: esférico, exponencial e gaussianoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALAjusteAutomaticoDeSemivariograma_Carneiro_2018.pdfAjusteAutomaticoDeSemivariograma_Carneiro_2018application/pdf1964945https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/39496/1/AjusteAutomaticoDeSemivariograma_Carneiro_2018.pdf44c771e30a0043536dc34795fd87ef05MD51CC-LICENSElicense_rdfapplication/octet-stream811https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/39496/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txttext/plain714https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/39496/3/license.txt7278bab9c5c886812fa7d225dc807888MD53TEXTAjusteAutomaticoDeSemivariograma_Carneiro_2018.pdf.txtExtracted texttext/plain71323https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/39496/4/AjusteAutomaticoDeSemivariograma_Carneiro_2018.pdf.txtbb4c4df012edc24695986b519829c26eMD54123456789/394962021-09-27 11:50:34.873oai:https://repositorio.ufrn.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2021-09-27T14:50:34Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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