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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação
Title: Determinação da porosidade com algorítimo inteligente
metadata.dc.creator: CARNEIRO, Cezar Gomes
metadata.dc.contributor.advisor1: ANDRADE, André José Neves
Issue Date: 2011
Citation: CARNEIRO, Cezar Gomes. Determinação da porosidade com algoritmo inteligente. Orientador: André José Neves Andrade. 2011. 38 f. Trabalho de Conclusão 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:.
metadata.dc.description.resumo: A 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.
Abstract: Porosity 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.
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA
Keywords: Perfilagem geofísica de poços
Algoritmos Inteligentes
Rede Neural Artificial
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Appears in Collections:Faculdade de Geofísica - FAGEOF/IG

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