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Assinatura de variáveis em perfis de poços na determinação de zonas de interesse para óleo e gás com base em Mapas Auto-Organizáveis (SOM) (2019)

  • Authors:
  • USP affiliated author: ANDRADE, PEDRO AMOROSO DE - EP
  • School: EP
  • Sigla do Departamento: PMI
  • Subjects: POÇOS; ENGENHARIA DE PETRÓLEO; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; REDES NEURAIS
  • Language: Português
  • Abstract: A perfilagem de poços tem sido utilizada na identificação e prospecção de reservatórios de óleo e gás desde a década de 1930. Por se tratar de uma maneira econômica, rápida e eficiente, diversas tecnologias foram desenvolvidas ao longo da história, permitindo o desenvolvimento de perfis cada vez mais complexos. No entanto, a interpretação desses perfis de poços (well logs) ainda ocorre, em alguns casos, baseada em critérios visuais e sujeita a subjetividades interpretativas. O presente trabalho busca compreender a assinatura de variáveis de perfis de poços de petróleo a partir de Redes Neurais Artificiais não supervisionadas, buscando identificar interrelações entre tais variáveis. Para isso, foram utilizados diversos perfis de poços que atravessam reservatórios carbonáticos do Pré-Sal das bacias de Campos e Santos, disponibilizados pela ANP. Após processamento dos dados, foi realizada uma análise das assinaturas dos perfis em ambiente dos Mapas Auto-Organizáveis (SOM). Os mapas dos perfis de resistividade apresentaram a maior semelhança com as zonas de óleo. Foram criadas classes de valores baseadas na divisão da amostra por quartis, e concluiu-se que as zonas de óleo apresentaram valores altos de resistividade (de 426 a 2.000 Ωm ), médios a altos de tempo de relaxamento médio (de 300 a 820 ms ) e valores baixos de saturação de água (de 0 a 18,90 %). Também foi realizado um estudo de validação para verificar a viabilidade da utilização dos valores atribuídos por unidades mais ajustadas dos SOM, como representativos da amostra total. Estes valores direcionaram a resultados positivos, apesar da alta variabilidade observada. Assim, a pesquisa demonstrou que as assinaturas das variáveis revelam, além das relações já conhecidas, outras relações antes pouco exploradas.
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    • ABNT

      ANDRADE, Pedro Amoroso de. Assinatura de variáveis em perfis de poços na determinação de zonas de interesse para óleo e gás com base em Mapas Auto-Organizáveis (SOM). 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, Santos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3eba1a82-7c20-4e6e-859e-b402a18a5d22/PedroAmorosodeAndrade%20-%20%20PMI-19.pdf. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Andrade, P. A. de. (2019). Assinatura de variáveis em perfis de poços na determinação de zonas de interesse para óleo e gás com base em Mapas Auto-Organizáveis (SOM) (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, Santos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3eba1a82-7c20-4e6e-859e-b402a18a5d22/PedroAmorosodeAndrade%20-%20%20PMI-19.pdf
    • NLM

      Andrade PA de. Assinatura de variáveis em perfis de poços na determinação de zonas de interesse para óleo e gás com base em Mapas Auto-Organizáveis (SOM) [Internet]. 2019 ;[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3eba1a82-7c20-4e6e-859e-b402a18a5d22/PedroAmorosodeAndrade%20-%20%20PMI-19.pdf
    • Vancouver

      Andrade PA de. Assinatura de variáveis em perfis de poços na determinação de zonas de interesse para óleo e gás com base em Mapas Auto-Organizáveis (SOM) [Internet]. 2019 ;[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3eba1a82-7c20-4e6e-859e-b402a18a5d22/PedroAmorosodeAndrade%20-%20%20PMI-19.pdf

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