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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação
Title: Zoneamento faciológico de perfis de poço
metadata.dc.creator: PANTOJA, Maria Gabriela Pimentel
metadata.dc.contributor.advisor1: ANDRADE, André José Neves
Issue Date: 2010
Citation: PANTOJA,Maria Gabriela Pimentel. Zoneamento faciológico de perfis de poço Orientador: André José Neves Andrade. 2010. 50 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Geofísica) – Faculdade de Geofísica, Instituto de Geociências, Universidade Federal do Pará, Belém, 2010. Disponível em: http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/1736. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: O zoneamento faciológico trata da identificação e do posicionamento, em profundidade, das diversas fácies atravessadas por um poço e pode ser considerado como o principal produto geológico da análise de testemunho, em função da sua importância para o modelamento geológico e para a caracterização de reservatórios. O termo fácies agrega um conjunto de características, macro e microscópicas, descritas sobre amostras de rocha coletadas em afloramentos ou retiradas de testemunhos, que podem ser relacionadas às propriedades petrofísicas de toda a camada. Em razão do reduzido número de poços testemunhados, das dificuldades operacionais para a coleta de testemunhos representativos e, em alguns casos, da impossibilidade técnica de testemunhagem, como nos poços horizontais, apresenta-se uma metodologia baseada nos denominados algoritmos inteligentes, aqui representados por um novo modelo de rede neural artificial, a rede competitiva mínimo angular, que, a partir do reconhecimento de padrões angulares presentes nos registros dos perfis de porosidade representados no Gráfico L-K é capaz de integrar os resultados da análise geológica de testemunho à interpretação de perfis, para produzir o zoneamento faciológico de poços não testemunhados. Este método é avaliado com dados sintético e perfis de poços testemunhados do Campo de Namorado, na Bacia de Campos, Brasil.
Abstract: The facies zoning produces the identification and localization of several layers crossed by a borehole and may be considered as the main geological product from core analysis and can be used to geologic modeling and reservoir characterization. The term facies joins a group of macro and microscopic characteristics described on rock samples collected in outcrops or retreated from cores obtained during the well drilling that can be related with petrophysical properties of a layer. In reason of the reduced number of cored wells, the operational difficulties for collect representatives cores and, in some cases, the impossibility of coring operations, as in horizontal wells, we introduced a methodology based on intelligent algorithms, here represented by a new model of competitive neural network, the minimum angular neural network, which is able to produce the recognition of angular patterns presented in porosity log readings represented in the L-K plot. Thus, it may integrate the geological core analysis to log interpretation to produce the facies zoning for non cored boreholes. This method is evaluated with synthetic data and actual well logs from Namorado's Field, Campos' Basin, Brazil.
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA
Keywords: Perfilagem geofísica de poços
Interpretação geológica
Algoritmos Inteligentes
Zoneamento faciológico
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: 1- CD ROOM
Appears in Collections:Faculdade de Geofísica - FAGEOF/IG

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