Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: ROSELLÓN GUZMAN, Laura Yesenia
• 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: Prospecção - Métodos geofísicos; Perfilagem geofísica de poços; Porosidade; Redes neurais (Computação); Método densidade-neutrônico; Rede neural competitiva angular
• Palavras-chave em Inglês: Porosity; Density-neutron method; Angular competitive neural network
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA
• Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11461

A porosidade é a propriedade petrofísica que quantifica o volume de fluido presente na constituição da rocha reservatório nas condições originais de subsuperfície. No entanto, o seu cálculo pelo Método Densidade-Neutrônico é extremamente prejudicado no caso de poços não testemunhados, onde não se dispõe do conhecimento das propriedades físicas da matriz (densidade e porosidade neutrônica). Esta dissertação apresenta um método para a viabilização do Método Densidade-Neutrônico em poços não testemunhados, apresentado uma estimativa realista das propriedades físicas da matriz de cada camada reservatório, com a utilização de uma rede neural competitiva angular. Para cada camada de interesse, o treinamento da rede é realizado no Gráfico Densidade-Neutrônico construído com os pontos da camada e a informação da densidade dos grãos (densidade da matriz), obtida na análise de testemunho. Este método é apresentado com dados sintéticos, que satisfazem o modelo petrofísico e dados reais de dois poços testemunhados, do Campo de Namorado, Bacia de Campos.