Modelagem geoestatística de fácies carbonáticas com cadeias de Markov e abordagem Bayesiana

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Kloeckner, Jonas
Orientador(a): Costa, Joao Felipe Coimbra Leite
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/266139
Resumo: A modelagem de fácies de bacias sedimentares e reservatórios de hidrocarbonetos é um campo bem estabelecido, mas a maioria dos métodos são focados em fácies siliciclásticas, com formas bem definidas. Bacias sedimentares carbonáticas de grandes profundidades, por outro lado, começaram a ser exploradas recentemente e há uma grande necessidade de desenvolvimento tecnológico para sua modelagem. Além do desafio de integrar dados espaciais de diferentes escalas para modelagem de fácies carbonáticas, há uma característica marcante nestas bacias, que é a repetição assimétrica das camadas. Portanto, a quantificação de incerteza geológica pode ser modelada através de técnicas que utilizem cadeias de Markov. No entanto, há pouca literatura sobre seu uso em modelagem 3D de fácies carbonáticas complexas. O desafio encontra-se em calcular as probabilidades de transição lateral das fácies. Informação secundária através de levantamentos sísmicos pode ajudar a gerar modelos probabilísticos auxiliares. Esta tese propõe e investiga uma metodologia inovadora para aplicação de cadeias de Markov utilizando uma abordagem Bayesiana para quantificação de incerteza de modelo de fácies carbonáticas de alta profundidade. A metodologia utiliza a técnica de simulação de campos aleatórios por cadeias de Markov com modelo de tendência para geração das realizações de fácies através de três variáveis de entrada: modelo de transiograma, modelo de campos de probabilidade e modelo de tendência. Os resultados foram comparados com a co-simulação sequencial dos indicadores mostrando que a metodologias proposta pode gerar modelos de fácies com repetição assimétricas. Um software foi desenvolvido, implementando a metodologia proposta.