Determinação da porosidade com algorítimo inteligente

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dc.contributor.advisor1ANDRADE, André José Neves
dc.creatorCARNEIRO, Cezar Gomes
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6098100755454503pt_BR
dc.date.accessioned2019-08-30T12:27:03Z
dc.date.available2019-08-30T12:27:03Z
dc.date.issued2011
dc.description.abstractPorosity expresses the volume of fluid in a sedimentary rock, setting the storage capacity of fluid and its quality as a reservoir rock. The determination of realistic porosity values has a direct impact on the calculation of water saturation and, consequently, the evaluation of hydrocarbon reserves. A popular method for porosity calculation uses the combination of density and neutron porosity logs, producing porosity values corrected for shale content. The points of same depth of those logs represented as coordinates in a graph exhibit characteristic angular pattern, which can be conveniently interpreted by a intelligent algorithm, as the competitive angular neural network, which can recognize those angular patters producing the log zonation and enabling porosity calculation using convenient values of physical properties for each lithology. The evaluation of this methodology was performed using porosity logs and core analysis results from boreholes drilled in Namorado Field, Campos Basin, Brazil.pt_BR
dc.description.resumoA porosidade expressa o volume de fluido em uma rocha sedimentar, definindo a sua capacidade de armazenamento de fluido e a sua qualidade como rocha reservatório. A determinação de valores realistas para a porosidade impacta diretamente sobre o cálculo da saturação de água e, consequentemente, na avaliação das reservas de hidrocarboneto. Um dos métodos mais difundidos para o cálculo da porosidade utiliza a associação dos perfis de densidade e porosidade neutrônica para produzir valores de porosidade corrigidos da argilosidade. Os pontos, de uma mesma profundidade, destes perfis lançados como coordenadas em um gráfico apresentam característicos padrões angulares, que podem ser convenientemente interpretados por um algoritmo inteligente, como a rede neural artificial competitiva angular, que a partir do reconhecimento destes padrões angulares realiza o zoneamento do poço, em termos do mineral principal de cada camada, possibilitando o cálculo da porosidade com os valores convenientes das propriedades físicas para cada litologia. A avaliação desta metodologia foi realizada com perfis de porosidade e resultados da análise de testemunhos de poços do Campo de Namorado, na Bacia de Campos, Brasil.pt_BR
dc.identifier.citationCARNEIRO, Cezar Gomes. Determinação da porosidade com algoritmo inteligente. Orientador: André José Neves Andrade. 2011. 38 f. Trabalho de Curso (Bacharelado em Geofísica) - Faculdade de Geofísica, Instituto de Geociências, Universidade Federal do Pará, Belém, 2011. Disponível em: http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/1829. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttp://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/1829
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.source1 CD-ROMpt_BR
dc.subjectPerfilagem geofísica de poçospt_BR
dc.subjectAlgoritmos Inteligentespt_BR
dc.subjectRede Neural Artificialpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICApt_BR
dc.titleDeterminação da porosidade com algorítimo inteligentept_BR
dc.typeTrabalho de Curso - Graduação - Monografiapt_BR

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