Estudo de Simuliidae (Diptera : Nematocera) e seus criadouros em igarapés do município de Santo Antônio do Tauá, estado do Pará, Brasil

Considerando a grande importância dos simulídeos (piuns e borrachudos) do ponto de vista bio-ecológico, médico e veterinário, desenvolveu-se este estudo sobre as espécies do gênero Simulium que se criam em igarapés do município de Santo Antônio do Tauá, Estado do Pará, Brasil. Os estudos foram desenvolvidos pelas seguintes metodologias: observações diretas dos criadouros nos igarapés; instalação de criadouros artificiais para a colonização por simulídeos; análise das freqüências de picadas em pessoas durante o dia; coletas e amostragens da entomofauna associada aos habitats aquáticos; amostragens qualitativas e quantitativas da vegetação nos criadouros; análises físico-químicas da água dos igarapés e criadouros; análises de fatores climáticos locais; e morfometria das larvas para a determinação do número de estádios larvais de Simulium quadrifidum. Estudou-se a entomofauna aquática e a respectiva abundância relativa de Simuliidae em dois igarapés. As espécies Simulium perflavum,Simulium quadrifidum, Simulium incrustaium e Simulium goeldii foram coletadas. As formas imaturas de Simulium perflavum foram as predominantes em ambientes perturbados com águas claras. Simulium quadrifidum foi predominante em ambientes com pouca alteração, de águas pretas, com baixos teores de nutrientes. Simulium incrustatum foi mais abundante em ambientes arbustivos e somente em águas claras. Simulium goeldii foi registrada apenas em áreas de matas primárias (com pouca alteração) e mais abundante em águas pretas. Os fatores que mais interferiram na colonização natural dos substratos artificiais por Simuliidae foram as constantes oscilações no nível d'água durante o período quando em que substratos ficaram expostos nos igarapés. A entomofauna aquática apresentou-se abundante no período seco. Constatou-se pela primeira vez a antropofilia da espécie Simulium incrustatum no Pará. Esta espécie mostrou dois picos diários de freqüência de picadas em voluntários, um pela manhã e outro à tarde. Houve diferenças significativas na freqüência de picadas entre áreas com tipos diferentes de vegetação nos mesmos períodos, e alta correlação negativa com a temperatura do ar, apenas na área de capoeira e no período seco. Determinou-se, pela primeira vez, o número de estádios larvais de Simulium quadrifidum e registrou-se a ovipostura de suas fêmeas somente pela parte da tarde, às 16:30h. Novos registros de predadores de adultos de simulídeos foram acrescentados.

Efeito das clareiras de ação petrolífera sobre a composição de Drosophilidae (Diptera) na Bacia do Rio Urucu, Coari-Amazonas

Os drosofilídeos são indicadores das condições do ecossistema em relação aos efeitos do desmatamento das florestas tropicais úmidas, atuando indiretamente como ferramentas para a criação de estratégias de conservação dos grandes biomas. Foi conduzido um estudo na área petrolífera do Urucu - Am, com o intuito de comparar a riqueza e diversidade de espécies de drosofilídeos entre os habitats de clareiras artificiais (jazidas), naturais e floresta contínua. No período de 2003 a 2005 foram realizadas três excursões, nas quais foram utilizadas armadilhas contendo isca de banana fermentada. Para tal, foram utilizados 33 sítios: 11 clareiras naturais, 16 clareiras artificiais e seis transectos em floresta contínua. Além disto, foi testada experimentalmente no campo a capacidade de nove espécies desenvolverem-se nos dos habitats estudados. Foram capturados 7.652 insetos, dentre os quais 4.354 pertencentes à ordem Diptera (56,90%), distribuídos em 24 espécies de Drosophilidae, pertencentes a dois subgêneros: Sophophora e Drosophila. O padrão de abundância das espécies foi diferente entre os habitats. O subgrupo willistoni representou 60,54% do total de drosofilídeos, mais concentrado nas áreas de mata (79,09%). O segundo subgrupo mais abundante foi ananassae, representando 10,40% do total de drosofilídeos, concentrado nas jazidas (35,36%). As curvas de acumulação de espécies, com 227 amostras não tenderam a assíntota, com estimativas que variaram de 24 a 34 espécies. A análise de similaridade no coeficiente de Jaccard mostra 55% de semelhança entre os habitats de clareira natura e jazida, enquanto para Morisita ficou em torno de 98, 1 % entre a mata e clareira natural. Em relação ao experimento, D. malerkotliana foi a única espécie do subgrupo ananassae que emergiu em todos os habitats, apresentando diferenças significativas de emergência entre estes (ANOVA, p<0,001). As espécies do subgrupo willistoni apresentaram menores taxas de emergência, porém estas ocorreram apenas nas áreas de floresta independentemente do local de origem das moscas parentais. Estes resultados mostram a eficiência do método utilizado, precisando aumentar o esforço amostral para estimar a riqueza real de drosofilídeos de frutos.

Colonização por anfíbios e lagartos de áreas reflorestadas no Platô Saracá, região de Porto Trombetas-Pará

Poucos estudos têm considerado a colonização pela fauna em áreas reflorestadas após mineração. Para determinar os padrões de colonização por anfíbios e lagartos de áreas de reflorestamento em Porto Trombetas, Pará, foram examinadas a composição, riqueza e abundância de espécies, e as características biológicas de anfíbios e lagartos que ocupam áreas reflorestadas. Também foi avaliado o efeito da estrutura da vegetação e da distância da floresta nativa sobre a comunidade de anfíbios dos reflorestamentos. Anfíbios e lagartos foram amostrados ao longo de oito campanhas em oito áreas de reflorestamento e quatro áreas de floresta nativa através de procura ativa e com a utilização de poças artificiais para a reprodução de anfíbios. Foram registradas 20 espécies de anfíbios e 20 espécies de lagartos, sendo 14 espécies de anfíbios e 11 de lagartos em reflorestamentos e 19 espécies de anfíbios e 16 de lagartos em floresta nativa. Entre os anfíbios, Leptodactylus sp., Osteocephalus oophagus e Allobates femoralis foram as espécies mais abundantes nos dois ambientes e entre os lagartos, Gonatodes humeralis e Leposoma guianense foram as espécies mais abundantes em reflorestamentos e floresta nativa, respectivamente. Espécies de anfíbios de reprodução terrestre ou que utilizam pequenos corpos d’água temporários para a desova e lagartos arborícolas foram os grupos mais abundantes nos reflorestamentos. Espécies fossoriais e semifossoriais de anfíbios e lagartos de liteira foram os principais grupos ausentes nos reflorestamentos, sugerindo que o atual estágio da sucessão da vegetação ainda não oferece microhábitats apropriados para algumas espécies. A riqueza de espécies de anfíbios foi maior em áreas com maior cobertura do dossel. Áreas com maior cobertura de dossel tiveram maior abundância de Leptodactylus sp., Osteocephalus oophagus e Allobates femoralis. Apenas quatro espécies de anfíbios utilizaram as poças artificiais para desova e não houve relação significativa do número de espécies que utilizaram estas poças com a distância para a floresta nativa ou com a cobertura do dossel. Osteocephalus oophagus desovou em poças a maiores distâncias e A. femoralis em poças mais próximas em relação à floresta nativa. Os resultados evidenciam que a fauna de anfíbios e lagartos nas diferentes áreas de reflorestamento é um subconjunto da fauna da floresta nativa, e compreendem espécies florestais que indicam a importância relativa destas áreas para a conservação da fauna local.

Extração de conhecimento em forma de regras difusas a partir de mapas auto-organizáveis de Kohonen: aplicação em diagnóstico de faltas incipientes em transformadores

Apesar das diversas vantagens oferecidas pelas redes neurais artificiais (RNAs), algumas limitações ainda impedem sua larga utilização, principalmente em aplicações que necessitem de tomada de decisões essenciais para garantir a segurança em ambientes como, por exemplo, em Sistemas de Energia. Uma das principais limitações das RNAs diz respeito à incapacidade que estas redes apresentam de explicar como chegam a determinadas decisões; explicação esta que seja humanamente compreensível. Desta forma, este trabalho propõe um método para extração de regras a partir do mapa auto-organizável de Kohonen, projetando um sistema de inferência difusa capaz de explicar as decisões/classificação obtidas através do mapa. A metodologia proposta é aplicada ao problema de diagnóstico de faltas incipientes em transformadores, em que se obtém um sistema classificatório eficiente e com capacidade de explicação em relação aos resultados obtidos, o que gera mais confiança aos especialistas da área na hora de tomar decisões.

Um framework para a previsão de cenários com o uso de sistemas híbridos neurogenéticos para compra e venda de energia elétrica no mercado futuro

No contexto da previsão de séries temporais, é grande o interesse em estudos de métodos de previsão de séries temporais que consigam identificar as estruturas e padrões existentes nos dados históricos, possibilitando gerar os próximos padrões da série. A proposta defendida nesta tese é a de desenvolvimento de um framework que utilize ao máximo as potencialidades das técnicas de previsão (redes neurais artificiais) com as técnicas de otimização (algoritmos genéticos) em um sistema híbrido intercomunicativo que aproveite bem as vantagens de cada uma dessas técnicas para a geração de cenários futuros que possam mostrar, além das previsões normais com base nos valores históricos, percursos alternativos das curvas das séries temporais analisadas.

Resistência à fadiga cíclica de instrumentos rotatórios de níquel-titânio de diferentes características geométricas antes e após o uso

O objetivo do presente estudo foi avaliar a resistência à fadiga cíclica de instrumentos rotatórios de níquel-titânio de diferentes características geométricas, antes e após o uso em canais artificiais. Foram selecionadas limas rotatórias do Sistema Race (FKG Dentaire) e do Sistema K3 (SybronEndo) de conicidade 0,04, com 25mm de comprimento e diâmetro de ponta de 25, padrão ISO. As mesmas foram divididas em quatro grupos experimentais, com doze limas cada, totalizando quarenta e oito instrumentos. Os grupos foram assim divididos: grupo A0, instrumentos Race sem nenhum uso; grupo A5, instrumentos Race de cinco usos; grupo B0, instrumentos K3 de nenhum uso e grupo B5, instrumentos K3 de cinco usos. A simulação de uso foi realizada em canais artificiais de resina, com curvatura de 40° e raio de 5mm, utilizando uma peça de mão com contra-ângulo, acionado por motor elétrico, na velocidade de 350 rpm e 1 N/cm de torque. Todos os grupos foram submetidos a ensaios de fadiga cíclica num dispositivo que permitia o instrumento girar livremente, reproduzindo uma instrumentação rotatória num canal curvo. O tempo despendido até a fratura foi aferido por um cronômetro. Para avaliação estatística empregou-se o teste ANOVA para dois fatores e foi observada diferença estatisticamente significante entre as amostras. O teste de Tukey foi utilizado para verificar a diferença entre as médias dos grupos. Os resultados mostraram que o uso e a característica geométrica dos instrumentos influenciam na sua resistência à fadiga cíclica (p<0,05). As limas do grupo B0 (K3 sem nenhum uso) apresentaram maior resistência à fadiga, quando comparadas às limas dos demais grupos experimentais, independente do número de uso.

Predição de qualidade de experiência para internet do futuro em arquiteturas heterogêneas de redes sem fio móveis

As Redes da Próxima Geração consistem no desenvolvimento de arquiteturas que viabilizem a continuidade de serviços que proporcionem sempre a melhor conectividade (Always Best Connectivity - ABC) aos usuários móveis com suporte adequado à Qualidade de Experiência (QoE) para aplicações multimídia de alta definição, nesse novo contexto as arquiteturas têm perspectiva orientada a serviços e não a protocolos. Esta tese apresenta uma arquitetura para redes da próxima geração capaz de fornecer acesso heterogêneo sem fio e handover vertical transparente para as aplicações multimídia. A tese considera diferentes tecnologias sem fio e também adota o padrão IEEE 802.21 (Media Independent Handover – MIH) para auxiliar na integração e gerenciamento das redes heterogêneas sem fio. As tecnologias que a arquitetura possui são: IEEE 802.11 (popularmente denominada de WiFi), IEEE 802.16 (popularmente denominada de WiMAX) e LTE (popularmente denominada de redes 4G). O objetivo é que arquitetura tenha a capacidade de escolher entre as alternativas disponíveis a melhor conexão para o momento. A arquitetura proposta apresenta mecanismos de predição de Qualidade de Experiência (Quality of Experience - QoE) que será o parâmetro decisivo para a realização ou não do handover para uma nova rede. A predição para determinar se haverá ou não mudança de conectividade será feita com o uso da inteligência computacional de Redes Neurais Artificiais. Além disso a arquitetura também apresenta um mecanismo de descarte seletivo de pacotes especifico para aplicações multimídia. A proposta é avaliada via simulação utilizando-se o ns-2 (Network Simulator) e os resultados de desempenho são apresentados através das métricas de QoS, de QoE e também visualmente através da exibição de frames dos vídeos transmitidos na arquitetura.

Imageamento da porosidade através de perfis geofísicos de poço

O imageamento da porosidade é uma representação gráfica da distribuição lateral da porosidade da rocha, estimada a partir de dados de perfis geofísicos de poço. Apresenta-se aqui uma metodologia para produzir esta imagem geológica, totalmente independente da intervenção do intérprete, através de um algoritmo, dito, interpretativo baseado em dois tipos de redes neurais artificiais. A primeira parte do algoritmo baseia-se em uma rede neural com camada competitiva e é construído para realizar uma interpretação automática do clássico gráfico o P_b - Φ_N, produzindo um zoneamento do perfil e a estimativa da porosidade. A segunda parte baseia-se em uma rede neural com função de base radial, projetado para realizar uma integração espacial dos dados, a qual pode ser dividida em duas etapas. A primeira etapa refere-se à correlação de perfis de poço e a segunda à produção de uma estimativa da distribuição lateral da porosidade. Esta metodologia ajudará o intérprete na definição do modelo geológico do reservatório e, talvez o mais importante, o ajudará a desenvolver de um modo mais eficiente as estratégias para o desenvolvimento dos campos de óleo e gás. Os resultados ou as imagens da porosidade são bastante similares às seções geológicas convencionais, especialmente em um ambiente deposicional simples dominado por clásticos, onde um mapa de cores, escalonado em unidades de porosidade aparente para as argilas e efetiva para os arenitos, mostra a variação da porosidade e a disposição geométrica das camadas geológicas ao longo da seção. Esta metodologia é aplicada em dados reais da Formação Lagunillas, na Bacia do Lago Maracaibo, Venezuela.

Correlação de poços com múltiplos perfis através da rede neural multicamadas

A correlação estratigráfica busca a determinação da continuidade lateral das rochas, ou a equivalência espacial entre unidades litológicas em subsuperfície, a partir de informações geológico-geofísicas oriundas de poços tubulares, que atravessam estas rochas. Normalmente, mas não exclusivamente, a correlação estratigráfica é realizada a partir das propriedades físicas registradas nos perfis geofísicos de poço. Neste caso, busca-se a equivalência litológica a partir da equivalência entre as propriedades físicas, medidas nos vários poços de um campo petrolífero. A técnica da correlação estratigráfica com perfis geofísicos de poço não é uma atividade trivial e sim, sujeita a inúmeras possibilidades de uma errônea interpretação da disposição geométrica ou da continuidade lateral das rochas em subsuperfície, em função da variabilidade geológica e da ambigüidade das respostas das ferramentas. Logo, é recomendável a utilização de um grande número de perfis de um mesmo poço, para uma melhor interpretação. A correlação estratigráfica é fundamental para o engenheiro de reservatório ou o geólogo, pois a partir da mesma, é possível a definição de estratégias de explotação de um campo petrolífero e a interpretação das continuidades hidráulicas dos reservatórios, bem como auxílio para a construção do modelo geológico para os reservatórios, a partir da interpretação do comportamento estrutural das diversas camadas em subsuperfície. Este trabalho apresenta um método de automação das atividades manuais envolvidas na correlação estratigráfica, com a utilização de vários perfis geofísicos de poço, através de uma arquitetura de rede neural artificial multicamadas, treinada com o algoritmo de retropropagação do erro. A correlação estratigráfica, obtida a partir da rede neural artificial, possibilita o transporte da informação geológica do datum de correlação ao longo do campo, possibilitando ao intérprete, uma visão espacial do comportamento do reservatório e a simulação dos possíveis paleoambientes. Com a metodologia aqui apresentada foi possível a construção automática de um bloco diagrama, mostrando a disposição espacial de uma camada argilosa, utilizando-se os perfis de Raio Gama (RG), Volume de Argila (Vsh), Densidade (ρ_b) e de Porosidade Neutrônica (φ_n) selecionados em cinco poços da região do Lago Maracaibo, na Venezuela.

Detecção de refletores sísmicos por rede neural discreta

As redes neurais artificiais têm provado serem uma poderosa técnica na resolução de uma grande variedade de problemas de otimização. Nesta dissertação é desenvolvida uma nova rede neural, tipo recorrente, sem realimentação (self-feedback loops) e sem neurônios ocultos, para o processamento do sinal sísmico, para fornecer a posição temporal, a polaridade e as amplitudes estimadas dos refletores sísmicos, representadas pelos seus coeficientes de reflexão. A principal característica dessa nova rede neural consiste no tipo de função de ativação utilizada, a qual permite três possíveis estados para o neurônio. Busca-se estimar a posição dos refletores sísmicos e reproduzir as verdadeiras polaridades desses refletores. A idéia básica desse novo tipo de rede, aqui denominada rede neural discreta (RND), é relacionar uma função objeto, que descreve o problema geofísico, com a função de Liapunov, que descreve a dinâmica da rede neural. Deste modo, a dinâmica da rede leva a uma minimização local da sua função de Liapunov e consequentemente leva a uma minimização da função objeto. Assim, com uma codificação conveniente do sinal de saída da rede tem-se uma solução do problema geofísico. A avaliação operacional da arquitetura desta rede neural artificial é realizada em dados sintéticos gerados através do modelo convolucional simples e da teoria do raio. A razão é para explicar o comportamento da rede com dados contaminados por ruído, e diante de pulsos fonte de fases mínima, máxima e misturada.

Determinação automática da porosidade e zoneamento de perfis através da rede neural artificial competitiva

Duas das mais importantes atividades da interpretação de perfis para avaliação de reservatórios de hidrocarbonetos são o zoneamento do perfil (log zonation) e o cálculo da porosidade efetiva das rochas atravessadas pelo poço. O zoneamento é a interpretação visual do perfil para identificação das camadas reservatório e, consequentemente, dos seus limites verticais, ou seja, é a separação formal do perfil em rochas reservatório e rochas selante. Todo procedimento de zoneamento é realizado de forma manual, valendo-se do conhecimento geológico-geofísico e da experiência do intérprete, na avaliação visual dos padrões (características da curva do perfil representativa de um evento geológico) correspondentes a cada tipo litológico específico. O cálculo da porosidade efetiva combina tanto uma atividade visual, na identificação dos pontos representativos de uma particular rocha reservatório no perfil, como a escolha adequada da equação petrofísica que relaciona as propriedades físicas mensuradas da rocha com sua porosidade. A partir do conhecimento da porosidade, será estabelecido o volume eventualmente ocupado por hidrocarboneto. Esta atividade, essencial para a qualificação de reservatórios, requer muito do conhecimento e da experiência do intérprete de perfil para a efetiva avaliação da porosidade efetiva, ou seja, a porosidade da rocha reservatório, isenta do efeito da argila sobre a medida das propriedades físicas da mesma. Uma forma eficiente de automatizar estes procedimentos e auxiliar o geofísico de poço nestas atividades, que particularmente demandam grande dispêndio de tempo, é apresentado nesta dissertação, na forma de um novo perfil, derivado dos perfis tradicionais de porosidade, que apresenta diretamente o zoneamento. Pode-se destacar neste novo perfil as profundidades do topo e da base das rochas reservatório e das rochas selante, escalonado na forma de porosidade efetiva, denominado perfil de porosidade efetiva zoneado. A obtenção do perfil de porosidade efetiva zoneado é baseado no projeto e execução de várias arquiteturas de rede neural artificial, do tipo direta, com treinamento não supervisionado e contendo uma camada de neurônios artificiais, do tipo competitivo. Estas arquiteturas são projetadas de modo a simular o comportamento do intérprete de perfil, quando da utilização do gráfico densidade-neutrônico, para as situações de aplicabilidade do modelo arenito-folhelho. A aplicabilidade e limitações desta metodologia são avaliadas diretamente sobre dados reais, oriundos da bacia do Lago Maracaibo (Venezuela).

Estimativa dos perfis de permeabilidade e de porosidade utilizando rede neural artificial

A permeabilidade e a porosidade são duas das mais importantes propriedades petrofísicas para a qualificação dos reservatórios de óleo e gás. A porosidade está relacionada à capacidade de armazenamento de fluidos e a permeabilidade, com a capacidade de produção destes fluidos. Suas medidas são, normalmente, realizadas em laboratório, através de testemunhos da rocha. Esses processos têm custos elevados e nem todos os poços são testemunhados. As estimativas da permeabilidade e da porosidade são de fundamental importância para os engenheiros de reservatório e geofísicos, uma vez que seus valores podem definir a completação ou não de um poço petrolífero. O perfil de porosidade e sua relação com o perfil de densidade, é bem conhecida na geofísica de poço. No entanto, existem poucas relações quantitativas e/ou qualitativas entre a porosidade e a permeabilidade, como por exemplo as relações de Kozeny. Sendo assim, este trabalho busca o estabelecimento do perfil de permeabilidade e do perfil de porosidade, a partir de informações do perfil de densidade. Para tanto, buscamos a relação entre a propriedade física da rocha (densidade) e as propriedades petrofísicas: permeabilidade e porosidade, utilizando como metodologia à técnica de redes neurais artificiais, como a rede neural artificial com função de base radial. A obtenção da permeabilidade e da porosidade a partir da rede neural artificial, que possui como entrada a informação da densidade possibilita um menor custo para a aquisição dessas importantes informações petrofísicas, permite ao intérprete de perfis de poço optar ou não pela exploração de uma unidade estudada, além de uma visão mais completa do reservatório. Os procedimentos para a estimativa da permeabilidade e da porosidade estão direcionados para uma única formação, mas os intérpretes de perfis poderão aplicar a diretriz apresentada no programa de rede neural artificial com função de base radial, utilizando a estimativa dessas propriedades petrofísicas para outras formações, inclusive de outros campos petrolíferos. Portanto, recomenda-se a utilização de um conjunto de dados completo, com quantidade de dados suficientes de um mesmo poço, a fim de viabilizar corretamente a melhor interpretação.

Identificação automática das primeiras quebras em traços sísmicos por meio de uma rede neural direta

Apesar do avanço tecnológico ocorrido na prospecção sísmica, com a rotina dos levantamentos 2D e 3D, e o significativo aumento na quantidade de dados, a identificação dos tempos de chegada da onda sísmica direta (primeira quebra), que se propaga diretamente do ponto de tiro até a posição dos arranjos de geofones, permanece ainda dependente da avaliação visual do intérprete sísmico. O objetivo desta dissertação, insere-se no processamento sísmico com o intuito de buscar um método eficiente, tal que possibilite a simulação computacional do comportamento visual do intérprete sísmico, através da automação dos processos de tomada de decisão envolvidos na identificação das primeiras quebras em um traço sísmico. Visando, em última análise, preservar o conhecimento intuitivo do intérprete para os casos complexos, nos quais o seu conhecimento será, efetivamente, melhor aproveitado. Recentes descobertas na tecnologia neurocomputacional produziram técnicas que possibilitam a simulação dos aspectos qualitativos envolvidos nos processos visuais de identificação ou interpretação sísmica, com qualidade e aceitabilidade dos resultados. As redes neurais artificiais são uma implementação da tecnologia neurocomputacional e foram, inicialmente, desenvolvidas por neurobiologistas como modelos computacionais do sistema nervoso humano. Elas diferem das técnicas computacionais convencionais pela sua habilidade em adaptar-se ou aprender através de uma repetitiva exposição a exemplos, pela sua tolerância à falta de alguns dos componentes dos dados e pela sua robustez no tratamento com dados contaminados por ruído. O método aqui apresentado baseia-se na aplicação da técnica das redes neurais artificiais para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos, a partir do estabelecimento de uma conveniente arquitetura para a rede neural artificial do tipo direta, treinada com o algoritmo da retro-propagação do erro. A rede neural artificial é entendida aqui como uma simulação computacional do processo intuitivo de tomada de decisão realizado pelo intérprete sísmico para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos. A aplicabilidade, eficiência e limitações desta abordagem serão avaliadas em dados sintéticos obtidos a partir da teoria do raio.

Identificação de fácies em perfis de poço com algoritmo inteligente

A identificação de fácies em um poço não testemunhado é um dos problemas clássicos da avaliação de formação. Neste trabalho este problema é tratado em dois passos, no primeiro produz-se a codificação da informação geológica ou da descrição das fácies atravessadas em um poço testemunhado em termos das suas propriedades físicas registradas nos perfis geofísicos e traduzidas pelos parâmetros L e K, que são obtidos a partir dos perfis de porosidade (densidade, sônico e porosidade neutrônica) e pela argilosidade (Vsh) calculada pelo perfil de raio gama natural. Estes três parâmetros são convenientemente representados na forma do Gráfico Vsh-L-K. No segundo passo é realizada a interpretação computacional do Gráfico Vsh-L-K por um algoritmo inteligente construído com base na rede neural competitiva angular generalizada, que é especializada na classificação de padrões angulares ou agrupamento de pontos no espaço n-dimensional que possuem uma envoltória aproximadamente elipsoidal. Os parâmetros operacionais do algoritmo inteligente, como a arquitetura da rede neural e pesos sinápticos são obtidos em um Gráfico Vsh-L-K, construído e interpretado com as informações de um poço testemunhado. Assim, a aplicação deste algoritmo inteligente é capaz de identificar e classificar as camadas presentes em um poço não testemunhado, em termos das fácies identificadas no poço testemunhado ou em termos do mineral principal, quando ausentes no poço testemunhado. Esta metodologia é apresentada com dados sintéticos e com perfis de poços testemunhados do Campo de Namorado, na Bacia de Campos, localizada na plataforma continental do Rio de Janeiro, Brasil.

Interpretação do gráfico de Hingle através de rede competitiva angular

A saturação de água é a principal propriedade petrofísica para a avaliação de reservatórios de hidrocarbonetos, pois através da análise dos seus valores é definida a destinação final do poço recém perfurado, como produtor ou poço seco. O cálculo da saturação de água para as formações limpas é, comumente, realizado a partir da equação de Archie, que envolve a determinação da resistividade da zona virgem, obtida a partir de um perfil de resistividade profunda e o cálculo de porosidade da rocha, obtida a partir dos perfis de porosidade. A equação de Archie envolve ainda, a determinação da resistividade da água de formação, que normalmente necessita de definição local e correção para a profundidade da formação e da adoção de valores convenientes para os coeficientes de Archie. Um dos métodos mais tradicionais da geofísica de poço para o cálculo da saturação de água é o método de Hingle, particularmente útil nas situações de desconhecimento da resistividade da água de formação. O método de Hingle estabelece uma forma linear para a equação de Archie, a partir dos perfis de resistividade e porosidade e a representa na forma gráfica, como a reta da água ou dos pontos, no gráfico de Hingle, com saturação de água unitária e o valor da resistividade da água de formação é obtido a partir da inclinação da reta da água. Independente do desenvolvimento tecnológico das ferramentas de perfilagem e dos computadores digitais, o geofísico, ainda hoje, se vê obrigado a realizar a interpretação de ábacos ou gráficos, sujeito a ocorrência de erros derivados da sua acuidade visual. Com o objetivo de mitigar a ocorrência deste tipo de erro e produzir uma primeira aproximação para a saturação de água em tempo real de perfilagem do poço, insere-se o trabalho apresentado nesta dissertação, com a utilização de uma conveniente arquitetura de rede neural artificial, a rede competitiva angular, capaz de identificar a localização da reta da água, a partir da identificação de padrões angulares presentes nos dados dos perfis de porosidade e resistividade representados no gráfico de Hingle. A avaliação desta metodologia é realizada sobre dados sintéticos, que satisfazem integralmente a equação de Archie, e sobre dados reais.