Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina na determinação de propriedades petrofísicas e geoquímicas em rochas reservatórios e geradoras da Bacia do Parnaíba

• Main Author: Ardito, Julio Cesar
• Publication Date: 2019
• Format: Doctoral thesis
• Language: por
• Source: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Download full: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-07082023-123040/
• topic: Aprendizado de máquina; Machine learning; Permeabilidade; Permeability; Petrophysical properties; Porosidade; Porosity; Propriedades petrofísicas

Propriedades de rocha como porosidade, permeabilidade e saturação de fluídos são de fundamental importância na compreensão de um reservatório e no auxílio à tomada de decisões sobre os rumos da exploração de um sistema petrolífero. Estas propriedades normalmente são calculadas com base em dados de perfilagem em um processo conhecido como avaliação petrofísica e que requer o uso de softwares pagos e da expertise de um profissional altamente experiente. Além disso, e um processo que eventualmente pode demorar dias , implicando em altos custos de stand by de sonda, desmobllização ou mobilização de equipes para realização de testes adicionais como extração de testemunhos, teste de formação e fraturamento hidráulico. Desta forma , este trabalho propôs um fluxo de trabalho alternativo capaz de estimar parâmetros como porosidade , permeabilidade e espessura do intervalo portador de gás por meio de uma série de algorítmos baseados em aprendizagem de máquina. Técnicas como Gradient Boosting, Redes Neurais Artificiais (RNA) , K-means e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) foram utilizadas para construir modelos preditivos de porosidade, permeabilidade e também para classificar e agrupar as rochas-reservatório possibilitando estimar os principais intervalos portadores de gás. Alémn disso, o uso destas técnicas possibilitou recuperar com sucesso perfis de densidade em poços antigos, perfilados em um período anterior ao advento das ferramentas de medição de densidade. Para isso, foram utilizados registros de perfilagem de poço, resultados de análises laboratoriais de porosidade, permeabilidade, teor de carbono orqânico e dados de cromatografia gasosa. Outro objetivo importante foi estudar e compreender as características petrofísicas e geoquímicas dos sistemas petrolíferos da Bacia do Parnaíba com uso de dados de 54 poços perfilados na bacia.