Modelagem de eletrofácies do intervalo devoniano do Poço 2-TB-1-PR, Borda Leste da Bacia do Paraná

• Autor(a) principal: Passos, Felipe Vasconcelos dos
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/4981
• topic: Eletrofácies; Devoniano; Bacia do Paraná; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOLOGIA

Em virtude da baixa densidade de poços e poucas linhas sísmicas disponíveis, a bacia do Paraná é considerada uma “Nova Fronteira” exploratória, ou seja, possui áreas geologicamente pouco conhecidas e barreiras tecnológicas ou do conhecimento a serem vencidas. Dentre os desafios para o aprofundamento do conhecimento está a pouca amostragem contínua de rochas (testemunhos), visto que esta atividade é onerosa e, quando presente, é normalmente restrita ao intervalo de interesse, enquanto na maior parte do poço as informações geológicas são normalmente inferidas qualitativamente a partir dos perfis geofísicos, com algum grau de subjetividade dependente da experiência do intérprete. Neste contexto, este trabalho objetiva definir eletrofácies e eletrossequências com base na análise estatística dos perfis geofísicos do poço 2-TB-1-PR, localizado na cidade de Tibagi, borda leste da bacia do Paraná. Este poço se insere em um seleto caso de poço totalmente testemunhado (442 metros) e com recuperação maior que 97% de rocha íntegra, servindo como um excelente gabarito para a calibração e validação das eletrofácies no intervalo amostrado. A análise foi realizada utilizando o software Paradigm Geolog 7®, no qual foram carregados os dados de testemunho (perfil litológico e core gamma) e perfis geofísicos (raio gama, sônico, resistividade, caliper e potencial espontâneo). A análise dos dados foi feita através da ferramenta Multi-Resolution Graph-based Clustering (MRGC), um construtor de grupos de dados (clusters) que utiliza um método multidimensional de reconhecimento de padrões de dados baseado em representações gráficas e no método kNN (k-Nearest-Neighbors). Os clusters obtidos foram combinados em cinco eletrofácies de boa correlação com o perfil litológico. Além disso, foram definidas sete eletrossequências que adicionam grande valor interpretativo aos perfis geofísicos para fins de análise estratigráfica e correlação de poços.