Modelagem geoestatística de fácies e porosidade para o Campo de Peregrino, Bacia de Campos-RJ, Brasil

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cunha, Oton Rúbio, 1985-
Data de Publicação: 2018
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/20.500.12733/1635113
Resumo: Orientador: Frésia Soledad Ricardi Torres Branco
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A presente pesquisa propõe a aplicação de ferramentas geoestatísticas como a Simulação Plurigaussiana e a Simulação Sequencial Gaussiana para a modelagem de fácies e estimativa da porosidade efetiva para o Campo de Peregrino, localizado na porção sul da Bacia de Campos. A metodologia inclui 4 etapas principais: (1) determinação de eletrofácies e estimativa de porosidade efetiva usando dados de perfis de poços e testemunhos; (2) interpretação sísmica e construção do arcabouço estratigráfico; (3) modelagem geoestatística de eletrofácies e porosidade efetiva; e (4) avaliação dos modelos de simulação. As leituras dos perfis de poços e a interpretação sísmica permitiram uma compartimentação do intervalo do reservatório em dois níveis estratigráficos com características deposicionais e petrofísicas distintas, separadas por uma superfície selante. O intervalo superior apresenta melhores características de reservatório, tendo um padrão de deposição amalgamado com menor volume de argila e maior porosidade efetiva que o intervalo inferior. A porosidade média obtida para o campo foi de 25%, chegando a até 39% na eletrofácies reservatório. Para avaliação dos resultados das simulações, foi realizado um blind test em 3 poços dos 34 disponíveis no conjunto de dados. Os produtos das simulações estocásticas foram posteriormente comparados aos valores originais desses 3 poços de controle por meio da análise de matrizes de erro. O modelo de simulação de eletrofácies apresentou um percentual de sucesso de 76% na representação dos dados de condicionamento global, descrevendo eficientemente o padrão deposicional dos corpos sedimentares ao longo do campo. Os resultados do blind test comprovaram a eficiência do algoritmo de simulação plurigaussiana na reprodução das características da distribuição original ao longo da malha de simulação, apresentando até 95% de precisão em relação aos dados condicionantes da eletrofácies reservatório nos locais dos poços de validação. A distribuição das probabilidades das simulações de porosidade efetiva ao longo do campo mostrou uma forte correlação entre esta variável e a distribuição da eletrofácies reservatório, obtendo um resultado esperado para campos similares relatados na literatura. Palavras-chave: Modelagem de Reservatórios, Simulação Sequencial Gaussiana, Simulação Plurigaussiana, Campo de Peregrino, Bacia de CamposAbstract: GEOSTATISTICAL MODELING OF FACIES AND POROSITY FOR THE PEREGRINO FIELD, CAMPOS BASIN-RJ, BRAZIL The reservoir modeling is a fundamental step in understanding the spatial distribution of sedimentary structures and petrophysical properties during the development phase of a field. The present research proposes the application of geostatistical tools such as Plurigaussian Simulation and Gaussian Sequential Simulation for the facies modeling and effective porosity estimation in the Peregrino Field, located in the southernmost portion of the Campos Basin. The methodology includes 4 main steps: (1) facies determination and effective porosity estimation using core-log data; (2) seismic interpretation and stratigraphic framework building; (3) geostatistical modeling of facies and effective porosity; and (4) assessment of the simulation models. The well log readings and seismic interpretation allowed a compartmentalization of the reservoir interval in two stratigraphic levels with distinct depositional and petrophysical characteristics separated by a sealant surface. The upper interval presents better reservoir characteristics, having an amalgamated deposition pattern with lower clay volume and effective porosity higher than the lower interval. The average porosity obtained for the field is 25% with up to 39% in the reservoir facies. To test the results, a blind test selected 3 wells from the 34 available in the data set. The products of the stochastic simulations were later compared to the original values of these 3 control wells by means of the analysis of error matrices. The facies simulation model presented a success rate of 76% in the representation of the global conditioning data, efficiently describing the depositional pattern of the sedimentary bodies along the field. The results of the blind test proved the efficiency of the plurigaussian simulation algorithm in the reproduction of the characteristics of the original distribution along the simulation grid, presenting up to 95% accuracy in relation to the conditioning data of the reservoir facies at the well locations. The probabilities distribution of effective porosity simulations along the field showed a strong correlation between this variable and the distribution of reservoir facies obtaining an expected result for similar fields reported in the literature. Palavras-chave: Reservoir Modeling, Gaussian Sequential Simulation, Plurigaussian Simulation, Peregrino Field, Campos BasinMestradoGeologia e Recursos NaturaisMestre em GeociênciasFuncamp4884[s.n.]Ricardi-Branco, Fresia, 1963-Pereira, Sueli YoshinagaPortugal, Rodrigo de SouzaUniversidade Estadual de Campinas. Instituto de GeociênciasPrograma de Pós-Graduação em GeociênciasUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCunha, Oton Rúbio, 1985-20182018-11-09T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (98 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635113CUNHA, Oton Rúbio. Modelagem geoestatística de fácies e porosidade para o Campo de Peregrino, Bacia de Campos-RJ, Brasil. 2018. 1 recurso online (98 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635113. Acesso em: 15 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1063564Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2019-02-07T12:06:58Zoai::1063564Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2019-02-07T12:06:58Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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