Reconhecimento de fáceis em perfis geofísicos de poços com rede neural competitiva

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: COSTA, Jéssica Lia Santos da
• Orientador(a): ANDRADE, André José Neves
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Geofísica
• Departamento: Instituto de Geociências
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Geofísica; Perfilagem geofísica de poços; Redes neurais (Computação); Geofísica de poço; Interpretação geológica; Algoritmos inteligentes
• Palavras-chave em Inglês: Geophysics; Wireline logging; Intelligent algorithm; Geologic interpretation
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA
• Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11440

A descrição de um sistema de deposição com base no reconhecimento de fácies sedimentares é fundamental para a indústria do petróleo caracterizar um sistema petrolífero. Na ausência da descrição de facies seja em testemunhos ou em afloramento, apresentamos uma metodologia baseada em um algoritmo inteligente, que busca identificar as facies utilizando os perfis geofísicos. Esta metodologia utiliza uma rede neural competitiva para extrair a informação geológica a partir das propriedades físicas mapeadas no Gráfico M-N. A competição entre os neurônios identifica as fácies de interesse, que foram previamente identificados em um poço testemunhado em outros não testemunhados do mesmo campo petrolífero. O objetivo desta metodologia é o de codificar e transmitir a informação geológica adquirida nos poços testemunhados para poços não testemunhados e, assim, possibilitar a interpretação geológica das fácies de interesse em um campo de petróleo. Esta metodologia foi avaliada com perfis sintéticos e perfis reais registrados em dois poços testemunhados do Campo de Namorado, Bacia de Campos, Brasil