Reconhecimento de fáceis em perfis geofísicos de poços com rede neural competitiva

• Autor(a) principal: COSTA, Jéssica Lia Santos da
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPA
• Texto Completo: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11440
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA; Geofísica; Perfilagem geofísica de poços; Redes neurais (Computação); Geofísica de poço; Interpretação geológica; Algoritmos inteligentes; Geophysics; Wireline logging; Intelligent algorithm; Geologic interpretation; APLICAÇÃO E DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS INTELIGENTES AO ESTUDO DE RESERVATÓRIOS DE HIDROCARBONETOS; GEOFÍSICA DE POÇO

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