Bolsa 20/01306-0 - Geoestatística, Rochas sedimentares - BV FAPESP
Instituto de Desenvolvimento de Técnicas Analíticas Inovadoras para Exploração de ...
Determinação de parâmetros para modelagem de reservatórios clásticos de águas prof...
Análise petrofísica de um reservatório carbonático do pré-sal utilizando dados de ...
Minerais caulinita e gibbsita na caracterização e mapeamento de estoque de C e P n...
Estimativa da porosidade pelo método de simulação estocástica do campo escola de n...
Análise de perfis geofísicos de poço no domínio de Fourier e sua integração com a ...
Métodos geoestatísticos para definição do modelo geológico de um reservatório do pré-sal
Processo: 20/01306-0
Pesquisador responsável: Alexandre Campane Vidal
Beneficiário: Jean Carlos Rangel Gavidia
Instituição-sede: Centro de Estudos do Petróleo (CEPETRO). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s): Geoestatística Rochas sedimentares
Este projeto propõe o uso de métodos geoestatísticos, com ênfase na Geoestatística de Múltiplos Pontos (MPG), para a geração do modelo geológico, respeitando as principais heterogeneidades. Um dos principais desafios da exploração do pré-sal está relacionado à complexidade geológica. Nesse caso, é possível definir as principais heterogeneidades: 1) ambiente geológico distinto sem análogo nos últimos tempos; 2) influência das estruturas cársticas; 3) características estruturais relacionadas à evolução da bacia; 4) heterogeneidade do meio poroso comum às rochas carbonáticas. Os pontos múltiplos são calculados através de filtros de imagem que realizam transformações ponderadas pelo inverso da distância entre os pixels e o centro da vizinhança, previamente determinado, pontuando os padrões da imagem. Como um filtro exclusivo não é capaz de prever todos os padrões da imagem, um conjunto de filtros é usado: média, gradiente e curvatura. Cada filtro cria um mapa de pontuações da imagem de treinamento com valores semelhantes para padrões análogos, para que os padrões possam ser reagrupados. Neste projeto, o método k-means é proposto. Depois que a imagem de treinamento é transformada em um mapa de centróides de clusters, representados pelos grupos k-means, é possível calcular diferentes cenários de probabilidade condicional para atribuir um valor e prever um valor específico da imagem de treinamento do centróide. Neste estudo, propomos prever permeabilidade, em escala de alta resolução, em grandes modelos de rochas com o método MPG. O objetivo deste projeto é gerar um modelo geológico que respeite as principais heterogeneidades geológicas do sistema poroso em um reservatório do pré-sal. (AU)