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Cálculo da porosidade - estimativa do tempo de trânsito da matriz
(2017-03-15) VALENTE, Adriano Lopes; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926
A porosidade expressa o volume de fluido presente na constituição das rochas sedimentares. A sua estimativa a partir dos dados mensurados pelas ferramentas da geofísica de poço tem como principal metodologia o método conhecido como Densidade-neutrônico. No entanto em muitas situações praticas as condições construtivas do poço prejudicam as medidas realizadas pelas ferramentas de densidade e porosidade neutrônica. Como, grandes desabamentos da parede do poço e ocorrências de rebocos de grandes espessuras. Nessas situações podem ser utilizadas as medidas realizadas pela ferramenta sônica e representadas no perfil sônico, que tem por construção essas interferências atenuadas em suas medidas. No entanto, a utilização do perfil sônico pode ser prejudicada pelo desconhecimento ou estimativa incorreta do tempo de transito da matriz. Este Trabalho de Curso (TCC) apresenta uma metodologia para estimar o tempo de transito da matriz nos caso em que ocorre a deficiência e a presença de testemunho da camada em avaliação, adquirido em poços com melhores características construtivas. A partir da medida do perfil densidade, constrói-se um gráfico de densidade versus tempo de transito. Através dos pontos marcados nesse gráfico, constrói-se uma reta pelos mínimos-quadrados e desloca-se essa reta paralelamente, de tal modo que o ponto da água (densidade da água, tempo de transito da água) pertença a esta reta. O ponto da reta correspondente ao valor de densidade da matriz (medido no laboratório) corresponde ao tempo de transito da matriz, a ser utilizado na estimativa da porosidade para a camada em analise. Esta metodologia é apresentada com dados sintéticos, segundo o modelo petrofísico e avaliada em dados reais de poços testemunhados no campo de Namorado, Bacia de Campos, Brasil.
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Correção da argilosidade no cálculo da porosidade pelo método densidade-neutrônico
(2016-05-31) LIMA, Iverson Raimundo Angelim; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926
O Método Densidade-Neutrônico considera a presença da argila na constituição das rochas reservatório, de modo a produzir valores realistas para a porosidade. Muitas vezes, esta consideração é chamada correção da argilosidade e adota a premissa de que a argila presente na rocha reservatório é a mesma que compõe os folhelhos adjacentes, de tal modo que as médias das propriedades físicas (densidade e porosidade neutrônica) dos folhelhos adjacentes são tomadas como as propriedades da argila na rocha reservatório. Geologicamente, esta premissa assume uma continuidade deposicional, que pode não refletir as condições atuais da sequencia de camadas atravessadas pelo poço. Este TCC adota o Gráfico ΦN x ΦDcomo referencia para a proposição de um método de correção da argilosidade que não assume a continuidade deposicional dos folhelhos e rochas reservatório e toma como base para a determinação das propriedades físicas da argila presente na rocha reservatório, a média dos valores das propriedades físicas das argilas, com maior ocorrência no campo petrolífero, determinadas pelos estudos sedimentológicos. Este TCC apresenta a avaliação do método apresentado para a correção da porosidade pelo efeito da argilosidade utilizando dados sintéticos gerados pelo modelo petrofísico e dados reais de perfis obtidos em um poço perfurado no campo de Namorado, Bacia de Campos.
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Correção do perfil de densidade pelo efeito do alargamento do poço - identificação litológica do calcário
(2016-05-31) TELES, Clauder Pereira; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926
Um dos métodos da Geofísica de Poço mais utilizados para a identificação litológica é conhecido como método do Gráfico M-N, que é construído a partir da combinação dois a dois dos perfis de porosidade (Densidade, Porosidade Neutrônica e Sônico). Este método baseia-se na boa qualidade das medidas registradas no perfil de densidade. No entanto, em algumas situações práticas esta qualidade das medidas pode ser duvidosa, particularmente quando da ocorrência de desmoronamentos da parede do poço ou da deformação da seção transversal (ovalização) pela ação de esforços tectônicas, que resultam em um aumento ou alargamento inesperado do diâmetro original do poço. Nestes casos, a ferramenta de densidade tende a assumir a lama presente na região do alargamento como rocha, resultando em medidas pouco realistas da densidade destas rochas. Este Trabalho de Curso (TCC) estuda o efeito do alargamento do poço sobre o perfil de densidade e especificamente para o calcário, apresenta um método para a identificação deste efeito, a partir de outras combinações dois a dois dos perfis de porosidade e um método de correção do perfil de densidade nos intervalos afetados pelo alargamento do poço, com base na equação de calibração do perfil de porosidade neutrônica, que é pouco afetado pelo aumento do volume de lama frente à ferramenta. Este TCC exemplifica os métodos apresentados, quando da interpretação de camadas calcarias com o Gráfico M-N, com dados sintéticos gerados a partir do modelo petrofísico e com dados reais de perfis de porosidade e analise de testemunhos em um poço perfurado no Campo de Namorado, na Bacia de Campos.
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Determinação da porosidade - integração do testemunho e do perfil de densidade através da rede neural backpropagation
(2008) BRITO, Daivison Nyvou Calado de; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926
A porosidade é uma das mais importantes propriedades petrofísicas para a qualificação dos reservatórios de óleo e gás. Para estimar a porosidade nas rochas reservatórios são utilizadas duas fontes de dados, que são os testemunhos e os perfis geofísicos. A análise do testemunho que é realizada em laboratório fornece a medida direta da porosidade, enquanto que os perfis apresentam informações indiretas sobre a porosidade, mas contínuas ao longo da profundidade do poço. A porosidade e sua relação com o perfil de densidade é muito conhecida na geofísica de poço. Porém, a falta de conhecimento sobre a densidade da matriz da rocha reservatório e sobre a densidade do fluido são os principais problemas para o cálculo da porosidade. Este trabalho tem por objetivo realizar a integração ou mapeamento dos dados do perfil de densidade com os resultados da análise dos testemunhos, que produzem valores diretos da porosidade através de uma interpolação não-linear utilizando como metodologia a técnica de redes neurais treinadas com o algoritmo de backpropagation. A obtenção da porosidade com a rede neural artificial possibilita um menor custo para a aquisição dessa importante informação petrofísica, permitindo ao intérprete de perfis de poço optar ou não pela exploração de uma unidade estudada com uma visão mais completa. A aplicabilidade dessa metodologia é verificada com a utilização do perfil de densidade e valores de porosidade produzidos pela analise de testemunho para um poço perfurado no Campo de Namorado da Bacia de Campos, Brasil. Para os experimentos aqui realizados, essa metodologia exibiu estimativas de porosidade semelhantes aos valores produzidos na analise de testemunho.
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Determinação da porosidade com algorítimo inteligente
(2011) CARNEIRO, Cezar Gomes; ANDRADE, André José Neves
A porosidade expressa o volume de fluido em uma rocha sedimentar, definindo a sua capacidade de armazenamento de fluido e a sua qualidade como rocha reservatório. A determinação de valores realistas para a porosidade impacta diretamente sobre o cálculo da saturação de água e, consequentemente, na avaliação das reservas de hidrocarboneto. Um dos métodos mais difundidos para o cálculo da porosidade utiliza a associação dos perfis de densidade e porosidade neutrônica para produzir valores de porosidade corrigidos da argilosidade. Os pontos, de uma mesma profundidade, destes perfis lançados como coordenadas em um gráfico apresentam característicos padrões angulares, que podem ser convenientemente interpretados por um algoritmo inteligente, como a rede neural artificial competitiva angular, que a partir do reconhecimento destes padrões angulares realiza o zoneamento do poço, em termos do mineral principal de cada camada, possibilitando o cálculo da porosidade com os valores convenientes das propriedades físicas para cada litologia. A avaliação desta metodologia foi realizada com perfis de porosidade e resultados da análise de testemunhos de poços do Campo de Namorado, na Bacia de Campos, Brasil.
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Determinação de litologias em perfis através de média-c fuzzy
(2009) RODRIGUES, Ciro Clímaco; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926
O zoneamento litológico de um poço trata da identificação e da delimitação em profundidade, dos diversos tipos de rochas ou litologias perfuradas. Convencionalmente, o zoneamento é realizado a partir da descrição geológica dos testemunhos. Infelizmente, por motivos econômicos e por motivos técnicos as operações de perfilagem não são realizadas em todos os poços de um campo e são impraticáveis para o caso dos poços desviados de alto ângulo e para os poços horizontais. Por sua vez todos os poços de um campo são perfilados, seja via cabo (wireline), ou por acoplamento a coluna de perfuração (LWD). Uma das principais necessidades para a realização da Avaliação de Formação e a informação sobre o zoneamento do poço, com a identificação da litologia e dos limites verticais das camadas de rochas reservatório. Na grande maioria das situações, a interpretação qualitativa dos perfis não possibilita a realização de um zoneamento completo, informando, apenas sobre a separação entre rochas selantes e rochas reservatório, não possibilitando a identificação de cada litologia reservatório, o que é imprescindível para o cálculo das reservas de hidrocarboneto. Uma aproximação para a identificação litológica com o uso dos perfis geofísicos é o gráfico MN, que considera a litologia a partir das características físicas do mineral principal na composição da matriz rochosa. No entanto a utilização do gráfico MN requer uma interpretação previa e qualitativa dos perfis registrados em poço, que implica na realização de um zoneamento qualitativo por um interprete e impede a sua utilização para o auxilio no posicionamento da broca nas perfurações horizontais. Neste trabalho de conclusão de curso apresenta-se um algoritmo inteligente baseado na média-C fuzzy para a realização do zoneamento litológico de um poço a partir da interpretação automática de um gráfico interpretativo tridimensional composto pelos parâmetros M, N e pelo perfil de raios gama natural. Os testes desta metodologia são apresentados utilizando os perfis e as descrições de testemunho de três poços do Campo de Namorado, na Bacia de Campos, Brasil.
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Identificação de Camada Reservatório com Inferência Fuzzy
(2021-11-12) TEIXEIRA, Mario Junior do Rosário; ANDRADE, André José Neves
Aborda-se neste Trabalho de Curso (TCC) o problema do transporte da informação geológica obtida em poços testemunhados para poços não testemunhados localizados no mesmo campo petrolifero. A metodologia adotada busca verificar a capacidade de uma modificação do sistema de inferência fuzzy do tipo Mamdani, com a introdução de alterações na construção da base de dados e no método de desfuzzificação para produzir a identificação de uma camada reservatório em um poço não testemunhado (a sua localização e extensão ao longo da trajetória do poço). A partir da criação da base de conhecimento produzida pelos perfis registrados em um poço testemunhado, apresentando o perfil de densidade com baixa qualidade. A base de conhecimento é formada pelos perfis sônico (de boa qualidade) e raio gama natural e pelos parametros P e K, que atenuam os efeitos do perfil de densidade e enfatizam o perfil sônico. O metódo de desfuzzificação é alterado de modo a satisfazer a solução de um problema de decisão binário. Esta metodologia é discutida com a utilização de dados sintéticos construidos com base no modelo geral de rocha sedimentar e dados reais de três poços testemunhados e perfurados no campo de Namorado, bacia de Campos. Palavras-chaves: geofísica de poço; inferência Fuzzy; geologia do petróleo.
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Identificação de fáceis reservatório em perfis de poço através de rede neural multicamadas
(2009) GOMES, Kívia do Carmo Palheta; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926
O aumento da produção de hidrocarbonetos em um campo petrolífero é de extrema importância para a indústria do petróleo e profundamente dependente do conhecimento dos reservatórios em função das suas propriedades petrofísicas, que variam segundo as diversas fácies geológicas atravessadas pelos poços. A mais completa descrição das fácies reduz potencialmente os erros na predição destas propriedades, refletindo em estimativas de volumes de hidrocarboneto mais realistas. A aplicação das técnicas de testemunhagem é, normalmente, realizada em um número restrito de poços perfurados em um campo, fazendo com que descrições detalhadas das fácies, pela análise de testemunhos, tornem-se rarefeitas e conseqüentemente não permitindo uma caracterização realista dos reservatórios. Neste trabalho é apresentado um algoritmo inteligente capaz de produzir o transporte da informação das fácies realizada pela análise do testemunho para todos os poços perfilados em um campo petrolífero, através do projeto de uma rede neural treinada para realizar um mapeamento da informação geológica extraída do testemunho em termos das propriedades físicas registradas nos perfis. A aplicabilidade desta metodologia é verificada com a utilização de três poços offshore, testemunhados e perfurados no Campo de Namorado, Bacia de Campos, Brasil. Para os casos aqui avaliados a rede neural apresentou resultados compatíveis com a análise de testemunho e de forma completamente independente da dimensão do conjunto de treinamento.
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Identificação de fácies por inferência fuzzy
(2013-03-26) LOPES, Diogo Maia Ramos; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926
A proposta deste trabalho é construir um sistema de Inferência Fuzzy com a finalidade de identificar uma fácies de interesse diretamente nos perfis geofísicos registrados em poços não testemunhados, a partir de informações dos perfis geofísicos e testemunhos de poços tomados como referência no campo petrolífero. As variáveis de entrada nesse sistema de inferência são os perfis de raio gama natural (RG) e os parâmetros N e M, que são definidos a partir dos dados de perfis de densidade, porosidade neutrônica e sônico. A base de dados do sistema de inferência é construída a partir da informação de testemunho com evidências da presença da fácies de interesse. A resposta do sistema de inferência (dado de saída) é a indicação, ao longo da profundidade, da ocorrência da fácies de interesse. A metodologia proposta neste trabalho foi aplicada em dados de poços sintéticos e em dados reais de poços do Campo de Namorado (Bacia de Campos, Rio de Janeiro).
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Identificação de litologias em perfis de poço por inferência fuzzy
(2010) ROSA, Thiago Lima Santa; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926
A identificação de litologias é uma tarefa fundamental na caracterização de reservatórios de hidrocarbonetos e, normalmente, é realizada durante a análise de testemunho por geólogos. A técnica de obtenção de testemunhos é realizada em um número restrito de poços em um campo e, consequentemente, não permite uma identificação da extensão lateral dos reservatórios. Em alguns casos, o processo de extração do testemunho é simplesmente inviável, como nos poços horizontais. A perfilagem de poço, ao contrario do processo de testemunhagem, é feita, normalmente, em todos os poços, fornecendo informações continuas ao longo da profundidade, que podem ser utilizadas para a identificação litológica. O objetivo deste trabalho é apresentar um algoritmo inteligente baseado na inferência fuzzy para o reconhecimento de padrões e a transformação das respostas dos perfis de poço em informações sobre a litologia. Este método utiliza um conjunto convencional de perfis (raio gama natural, sônico, densidade e porosidade neutrônica) e uma calibração fuzzy em um poço testemunhado para a identificação litológica de um reservatório siliciclástico. É apresentada uma aplicação utilizando poços do Campo de Namorado, na Bacia de Campos.
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Interpretação do gráfico de Pickett com a rede neural competitiva angular generalizada
(2014-03) SILVA, João Paulo Alves da; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926
O método ou gráfico de Pickett é uma das abordagens mais eficientes para a solução da equação de Archie, onde através de uma abordagem gráfica, colabora com a produção de estimativas realistas para a resistividade da água de formação e para o expoente de cimentação, utilizando as medidas registradas em um perfil de resistividade profunda, corrigidas dos efeitos da invasão e valores de porosidade obtidos a partir de um cálculo conveniente por meio dos perfis de porosidade (densidade, sônico e porosidade neutrônica). No entanto, como o método de Pickett é um método gráfico, o que por sua própria natureza impõe a necessidade da realização de uma interpretação visual para a sua solução. Este Trabalho de Curso (TCC) apresenta uma metodologia, com base na rede neural competitiva angular generalizada, que possibilita a solução da equação de Archie, a partir de uma interpretação computacional do gráfico de Pickett, buscando atenuar os efeitos da solução manual. A avaliação desta metodologia é realizada com a utilização de dados sintéticos, que satisfazem integralmente a equação de Archie e também, sobre dados reais.
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Reconhecimentos de fácies em perfil com rede neural competitiva
(2013-03-08) COSTA, Jéssica Lia Santos da; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926
O reconhecimento das fácies sedimentares de um sistema deposicional é fundamental na geofísica de poço para realizar a caracterização do sistema petrolífero. Na ausência da descrição de fácies em afloramento ou testemunhos, apresenta-se uma metodologia baseada em algoritmos inteligentes para a identificação destas fácies diretamente sobre os perfis geofísicos registrados em poço não testemunhados. Nesta metodologia utiliza-se a rede neural competitiva para extrair a informação geológica a partir das propriedades físicas do mineral principal, que influenciam os perfis de porosidade codificados no Gráfico M-N. Em um poço testemunhado definem-se os parâmetros N e M representativos da facie de interesse, de modo que a operação do algoritmo inteligente consiga identificá-la em qualquer outro poço não testemunhado. A finalidade desta metodologia é codi ficar e transportar a informação geológica obtida em poços testemunhados para poços não testemunhados . Esta meto dologia foi avaliada em dados sintéticos e com perfis de poços testemunhados do Campo de Namorado, Bacia de Campos, Brasil.
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Zoneamento faciológico de perfis de poço
(2010) PANTOJA, Maria Gabriela Pimentel; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926
O zoneamento faciológico trata da identificação e do posicionamento, em profundidade, das diversas fácies atravessadas por um poço e pode ser considerado como o principal produto geológico da análise de testemunho, em função da sua importância para o modelamento geológico e para a caracterização de reservatórios. O termo fácies agrega um conjunto de características, macro e microscópicas, descritas sobre amostras de rocha coletadas em afloramentos ou retiradas de testemunhos, que podem ser relacionadas às propriedades petrofísicas de toda a camada. Em razão do reduzido número de poços testemunhados, das dificuldades operacionais para a coleta de testemunhos representativos e, em alguns casos, da impossibilidade técnica de testemunhagem, como nos poços horizontais, apresenta-se uma metodologia baseada nos denominados algoritmos inteligentes, aqui representados por um novo modelo de rede neural artificial, a rede competitiva mínimo angular, que, a partir do reconhecimento de padrões angulares presentes nos registros dos perfis de porosidade representados no Gráfico L-K é capaz de integrar os resultados da análise geológica de testemunho à interpretação de perfis, para produzir o zoneamento faciológico de poços não testemunhados. Este método é avaliado com dados sintético e perfis de poços testemunhados do Campo de Namorado, na Bacia de Campos, Brasil.

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