[pt] PREVISÃO PROBABILÍSTICA DE PRESSÃO DE POROS EM ROCHAS RESERVATÓRIO ATRAVÉS DE VELOCIDADES COMPRESSIONAIS E CISALHANTES

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: BRUNO BROESIGKE HOLZBERG
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] VELOCIDADE CISALHANTE; [pt] PREVISAO DE PRESSAO DE POROS; [pt] COMPARTIMENTOS DE PRESSAO; [pt] INVERSAO BAYESIANA; [pt] ALGORITMO DE METROPOLIS-HASTINGS; [en] SHEAR VELOCITY; [en] PORE PRESSURE PREDICTION; [en] PORE PRESSURE COMPARTMENTS; [en] BAYESIAN INVERSION; [en] METROPOLIS-HASTINGS ALGORITHM
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7987&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7987&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7987

[pt] Esta tese propõe uma metodologia de estimativa de pressão de poros em rochasreservatório através dos atributos sísmicos velocidade compressional V(p) e velocidade cisalhante V(s). Na metodologia, os atributos são encarados como observações realizadas sobre um sistema físico, cujo comportamento depende de um determinado número de grandezas não observáveis, dentre as quais a pressão de poros é apenas uma delas. Para estimar a pressão de poros, adota-se uma abordagem Bayesiana de inversão. Através de uma função de verossimilhança, estabelecida através de um modelo de física de rochas calibrável para a região, e do teorema de Bayes, combina- se as informações pré-existentes sobre os parâmetros de rocha, fluido e estado de tensões com os atributos sísmicos observados, inferindo probabilisticamente a pressão de poros. Devido a não linearidade do problema e ao interesse de se realizar uma rigorosa análise de incertezas, um algoritmo baseado em simulações de Monte Carlo (um caso especial do algoritmo de Metropolis- Hastings) é utilizado para realizar a inversão. Exemplos de aplicação da metodologia proposta são simulados em reservatórios criados sinteticamente. Através dos exemplos, demonstra-se que o sucesso da previsão de pressão de poros depende da combinação de diferentes fatores, como o grau de conhecimento prévio sobre os parâmetros de rocha e fluido, a sensibilidade da rocha perante a variação de pressões diferenciais e a qualidade dos atributos sísmicos. Visto que os métodos existentes para previsão de pressão de poros utilizam somente o atributo V(p) , a contribuição do atributo V(s) na previsão é avaliada. Em um cenário de rochas pouco consolidadas (ou em areias), demonstra-se que o atributo V(s) pode contribuir significativamente na previsão, mesmo apresentando grandes incertezas associadas. Já para um cenário de rochas consolidadas, demonstra-se que as incertezas associadas às pressões previstas são maiores, e que a contribuição do atributo V(s) na previsão não é tão significativa quanto nos casos de rochas pouco consolidadas.