Avaliação de formação num sistema turbidítico do Campo de Albacora: uma abordagem estatística utilizando R

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Corrêa, Saulo Aparecido da Silva
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/28074
Resumo: A perfilagem de poços é basicamente um conjunto de medições geofísicas executadas em poço aberto ou revestidos que fornece informações essenciais sobre as propriedades das formações geológicas em subsuperfície que modulam o sinal geofísico e que são essenciais à exploração e à produção de importantes recursos minerais. Como um método geofísico propriamente dito, este conjunto de técnicas se desenvolveu na indústria do petróleo e se constitui na base principal da avaliação de formação, a ferramenta básica para a caracterização de rochas e sua viabilidade explotatória, visto que fornece as melhores relações causais entre as medidas geofísicas e as propriedades geológicas e petrofísicas das rochas. No fluxo ordinário da indústria, a prática comum é a aplicação de suítes de programas comerciais para realizar tal tarefa. Neste trabalho, propomos uma alternativa usando uma plataforma livre (R e RStudio), em que o fluxo de avaliação é completamente transparente, reproduzível e facilmente documentado pelo analista de perfis. Tendo em conta a ciclidade e autossimilaridade típica dos turbiditos, pela presença de espessos pacotes arenosos de boa porosidade intercalados a folhelhos distais, aplicou-se esta rotina a um poço típico do reservatório de Albacora, apropriando-se da relativa estacionariedade destes depósitos sedimentares para grandes comprimentos de onda, a despeito do conteúdo de transientes em virtude das laminações ao nível de parassequências. Tais características petrofísicas incorporadas no sinal geofísico são fundamentais para o fluxo de processamento. Este trabalho apresenta um fluxo analítico robusto e consistente usando exclusivamente ferramentas e linguagem de domínio livre, adaptável a outros cenários geológicos e distintos trabalhos de equipe além de total e facilmente documentável como uma poderosa alternativa às suítes proprietárias. Como principal resultado, demonstra-se que, tendo por base a estatística descritiva, este fluxo é uma ferramenta auxiliar sólida para a avaliação de formação, em que os experimentos de parametrização por densidade de probabilidade, histogramas 1D, 2D e diagramas de dispersão (cross plots) concorrem para o reconhecimento de padrões consistentes e que geram um modelo numérico realístico de eletrofácies para o reservatório, com variabilidade litológica adequada à escala da análise de inferência e à geologia.
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No fluxo ordinário da indústria, a prática comum é a aplicação de suítes de programas comerciais para realizar tal tarefa. Neste trabalho, propomos uma alternativa usando uma plataforma livre (R e RStudio), em que o fluxo de avaliação é completamente transparente, reproduzível e facilmente documentado pelo analista de perfis. Tendo em conta a ciclidade e autossimilaridade típica dos turbiditos, pela presença de espessos pacotes arenosos de boa porosidade intercalados a folhelhos distais, aplicou-se esta rotina a um poço típico do reservatório de Albacora, apropriando-se da relativa estacionariedade destes depósitos sedimentares para grandes comprimentos de onda, a despeito do conteúdo de transientes em virtude das laminações ao nível de parassequências. Tais características petrofísicas incorporadas no sinal geofísico são fundamentais para o fluxo de processamento. Este trabalho apresenta um fluxo analítico robusto e consistente usando exclusivamente ferramentas e linguagem de domínio livre, adaptável a outros cenários geológicos e distintos trabalhos de equipe além de total e facilmente documentável como uma poderosa alternativa às suítes proprietárias. Como principal resultado, demonstra-se que, tendo por base a estatística descritiva, este fluxo é uma ferramenta auxiliar sólida para a avaliação de formação, em que os experimentos de parametrização por densidade de probabilidade, histogramas 1D, 2D e diagramas de dispersão (cross plots) concorrem para o reconhecimento de padrões consistentes e que geram um modelo numérico realístico de eletrofácies para o reservatório, com variabilidade litológica adequada à escala da análise de inferência e à geologia.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorWell logging is basically a set of geophysical measurements performed in open or cased hole environment that provides essential information about the properties of subsurface geological formations that modulate the geophysical signal and are therefore essential to exploration and exploitation of important mineral resources. As a geophysical method, this methodology was developed in the oil industry and constitutes the main basis of formation evaluation, the most significant tool for rock characterization and its exploitation viability since it provides the best causal relationships between geophysical measurements and the geological background and petrophysical properties of rocks. In the routine flow of the oil industry, it is a common practice applying commercial software suites to accomplish this task. In this work, we propose an alternative workflow using a free platform (R and RStudio), in which the evaluation flow is completely transparent, reproducible and easily documented by the analyst. Taking into account the cyclic behavior and typical self similarity of turbidites, as represented by the presence of thick porous sandstone beds interbedded with distal impervious shales, the routine was applied to a typical well of the Albacora reservoir, taking into account the relative stationary behavior of these sedimentary deposits for large wavelengths, despite the transient content due to laminations at the parasequence level. Such petrophysical characteristics that modulate and modify the geophysical signal are fundamental to the processing flow. This work presents a robust and consistent analytical flow using exclusively free domain computer language and associated tools, adaptable to other geological scenarios or different teamwork. In addition, this brings a fully and easily documented environment that is a powerful alternative to proprietary suites. As the main result, it is demonstrated that, based on descriptive statistics, this flow is a solid analysis tool for the formation evaluation, in which the probability density experimental parameterization, 1D, 2D histograms and cross plots contribute to the recognition of consistent patterns that generate a realistic numerical electrofacies model for the reservoir that honors the lithological variability in a proper scale both in terms of the inference analysis and the geological features.38 f.Ferrari, André Luizhttp://lattes.cnpq.br/8991784565515719da Silva, Adalbertohttp://lattes.cnpq.br/0608686882314044González Carrasquilla, Antonio Abelhttp://lattes.cnpq.br/4646078052811633Borges, Alexandre Mottahttp://lattes.cnpq.br/5470899630699889Carrasco, Alfredo Moisés Vallejoshttp://lattes.cnpq.br/4111158377686983Frigo, Évertonhttp://lattes.cnpq.br/7836477682392406Corrêa, Saulo Aparecido da Silva2023-03-06T19:01:24Z2023-03-06T19:01:24Z2021info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfCORRÊA, Saulo Aparecido da Silva. Avaliação de formação num sistema turbidítico do Campo de Albacora: uma abordagem estatística utilizando R. 38 f. 2021. Dissertação (Mestrado em Dinâmica dos Oceanos e da Terra) - Programa de Pós-Graduação em Dinâmica dos Oceanos e da Terra, Instituto de Geociências, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2021.http://app.uff.br/riuff/handle/1/28074CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2023-03-06T19:01:27Zoai:app.uff.br:1/28074Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202023-03-06T19:01:27Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false
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