Identificação de unidades de fluxo na formação Barra Velha do pré-sal brasileiro e sua relação com eletrofácies e petrofácies feitas através de algoritmos de aprendizagem de máquina

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Paez Sarmiento, Fabian Andres, 1996-
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/5791
Resumo: Orientadores: Alessandro Batezelli, Leidy Alexandra Delgado Blanco
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Os carbonatos sofrem processos pós-deposicionais que resultam em alterações de suas propriedades tornando-os heterogêneos. Alterações como dissolução, recristalização ou precipitação alteram a produtividade e o fluxo. Desta maneira, a modelagem tridimensional de reservatórios carbonáticos desde a exploração até os processos de recuperação de óleo aprimorada é um desafio tanto para a Geociências quanto para a Engenharia de Reservatórios. A presente pesquisa pretende caracterizar litologicamente três reservatórios carbonáticos do Pré-sal brasileiro, suas propriedades petrofísicas e sua relação com unidades de fluxo. Modelos litológicos e auxiliam na determinação da viabilidade econômica de próximos projetos de exploração de hidrocarbonetos nos campos de Berbigão, Sururu, Atapu e outros locais do Pré-sal brasileiro. A geração de um modelo de eletrofácies multi-1D utilizando vários poços permite entender a estratigráfica do reservatório, considerando os perfis elétricos interpretados e as fotos de lâminas delgadas obtidas na área de interesse. Atualmente, a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina tem gerado resultados muito mais precisos na predição dos tipos de rochas que podem ser encontradas em reservatórios carbonáticos, que tende a ser um processo difícil devido a mudanças diagenéticas e alterações geológicas presentes nas diferentes camadas de rochas. Propriedades petrofísicas como porosidade, permeabilidade e saturações de água e óleo caracterizam e determinam as áreas mais propícias ao fluxo de fluídos. Portanto, a relação entre as diferentes eletrofácies, as propriedades petrofísicas presentes nas petrofácies modeladas através de algoritmos de aprendizagem de máquina para e suas relações com as diferentes unidades de fluxo, adicionalmente seu comportamento em um modelo tridimensional, fornecem uma ferramenta adicional mais precisa na caracterização de pesquisas petrolíferas atuais e futuras nos campos do Pré-sal brasileiro e reservatórios carbonáticos em geralAbstract: Carbonate reservoirs correspond to approximately 60% of the world's hydrocarbon reserves and represent an important asset for the world's oil and gas industry especially in countries whose their economic incomes depend on these natural resources. Carbonates undergo post-depositional processes that result in changes in their properties that make them heterogeneous. Changes such as dissolution, recrystallization or precipitation modify the productivity and flow in these reservoirs. Therefore, the three-dimensional modeling of carbonate reservoirs involved at various levels of the industrial chain processes from exploration to enhanced recovery processes. This research aims to characterize three carbonate reservoirs of the Brazilian pre-salt, their petrophysical properties and their relationship with flow units. Lithological and petrophysical models can be generated to aid characterizing the economic viability of upcoming hydrocarbon exploration projects in the Berbigão, Sururu, Atapu fields and other Brazilian pre-salt locations. The generation of a multi-1D electrofacies model using several wells allows understanding stratigraphy of the reservoir, considering the interpreted electrical profiles and the thin sections taken in area of interest. Currently, the implementation of machine learning algorithms has given exactly accurate results in predicting the types of rocks that can be found in carbonate reservoirs. Petrophysical properties such as porosity, permeability and water and oil saturations characterize and determine the areas with the best flow units. Therefore, the relationship between the different lithologies existing in the electrofacies and the petrophysical properties present in the petrofacies modeled through machine learning algorithms, their relationships with the different flow units and their behavior in a three-dimensional model representing spatially reservoir volume, providing an additional tool in characterizing current and future oil research in Brazilian pre-salt fields and general carbonate reservoirsMestradoGeologia e Recursos NaturaisMestre em GeociênciasCAPES88887.487124/2020-00[s.n.]Batezelli, Alessandro, 1972-Delgado Blanco, Leidy Alexandra, 1990-Mattos, Nathália Helena SecolTognoli, Francisco Manoel WohnrathUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de GeociênciasPrograma de Pós-Graduação em GeociênciasUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPaez Sarmiento, Fabian Andres, 1996-20222022-08-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (127 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/5791PAEZ SARMIENTO, Fabian Andres. Identificação de unidades de fluxo na formação Barra Velha do pré-sal brasileiro e sua relação com eletrofácies e petrofácies feitas através de algoritmos de aprendizagem de máquina. 2022. 1 recurso online (127 p.) Dissertação (mestrado)-– Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/5791. 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