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.

Aplicação do gravímetro de poço em problemas de avaliação de formação no Brasil

No período de outubro a novembro de 1990, foi realizado na Bacia Sergipe-Alagoas o primeiro levantamento gravimétrico de poço no Brasil, através de um programa com a participação da Universidade Federal do Pará, a PETROBRÁS e o U.S.G.S. (United States Geological Survey). Este levantamento teve como objetivos o teste do equipamento, a resposta dos perfis gravimétricos em relação aos problemas encontrados nas bacias sedimentares brasileiras e a comparação com os dados de densidade obtidos com o perfil de densidade compensada (CDL). Os levantamentos foram realizados em três poços e os dados obtidos passaram por um processo de redução, onde os valores foram transformados para miligals e corrigidos dos efeitos de maré, deriva e terreno, para obter as densidades preliminares. Porém, a região onde foram realizados os levantamentos apresenta além do embasamento muito raso, uma seqüência evaporítica com contraste de densidade grande em relação ao resto do pacote sedimentar, gerando gradientes verticais anômalos. Estes efeitos foram então corrigidos e obtidos os valores finais de densidade. Com base em uma caracterização litológica prévia, os valores de densidade foram então comparados com o perfil CDL. Verificou-se a boa qualidade dos dados, o que permitiu o cálculo de valores de porosidade, mostrando assim possíveis intervalos de interesse à exploração de hidrocarbonetos, tanto no embasamento, reservatório mais importante, quanto no intervalo sedimentar.

Aplicação de tratamento estatístico multivariante em dados de perfis de poços da Bacia de Sergipe-Alagoas

Utilizando-se dados do campo de Camorim (Bacia de Sergipe-Alagoas), foi testado e aplicado um conjunto de técnicas estatísticas multivariantes (análises de agrupamentos, de componentes principais e discriminante) no intuito de identificar as fácies, previamente definidas em poços testemunhados, por meio dos perfis, viabilizando o reconhecimento das mesmas nos demais poços não testemunhados da área. A segunda etapa do processo de determinação das fácies consistiu no emprego de métodos auxiliares (análises composicional e de seqüência de fácies), que, combinados com as técnicas multivariantes, propiciaram melhores resultados na calibração rocha-perfil. A determinação das fácies, uma vez estabelecida, possibilitou o refinamento do processo de avaliação de formações ao viabilizar o exame de cada fácies-reservatório, isoladamente. Assim, esse procedimento tornou possível a escolha, para cada litologia, dos parâmetros utilizados na interpretação dos perfis ao mesmo tempo em que permitiu a totalização em separado dos valores de espessura, porosidade e saturação dos fluidos, bem como a adoção de diferentes valores de corte (cut-offs) para cada grupo considerado. Outras aplicações incluíram a melhoria na estimativa da porosidade e da permeabilidade, a adaptação de algoritmos para o cálculo preliminar de porosidade, a confecção de mapas de fácies e a geração automática de seções estratigráficas. Finalmente, foram destacadas a perspectiva de integração desse estudo com sistemas estatísticos de descrição de reservatórios, outras técnicas de determinação de fácies em desenvolvimento e a retomada da utilização de métodos estatísticos multivariantes em dados de perfis, como ferramenta de exploração.

Construção de banco de dados petrofísicos para determinação automática de litologias

Neste trabalho desenvolveu-se uma solução para o clássico problema da determinação automática de litologias. Construiu-se um banco de dados utilizando-se a técnica de análise discriminante aplicada sobre trechos testemunhados de poços perfilados de um campo situado em lâmina d'água profunda localizado na bacia de Campos. A técnica de análise de agrupamento, utilizada por um grande número de pesquisadores, foi testada para o mesmo conjunto de dados porém não forneceu resultados satisfatórios em comparação com os obtidos com a análise discriminante. Os dados de perfis, após sofrerem correções ambientais, são colocados em profundidade com os dados de testemunhagem e determina-se uma função discriminante que classifica as respostas dos perfis de acordo com as litofácies descritas nos testemunhos. Dessa forma obtém-se um banco de dados, a partir do qual se faz a discriminação de litologias em poços, testemunhados ou não, da mesma área. O banco de dados assim construído permite sua atualização através da incorporação de trechos testemunhados de novos poços. Mostra-se a necessidade de agrupar as litologias em quatro litofácies principais para este campo de maneira a padronizar os resultados, diminuir as indeterminações e melhorar a apresentação final. Como produto final obtém-se uma curva discriminada de eletrofácies que reproduz, com algum grau de certeza, as litofácies que reproduzem as litologias esperadas em subsuperfície. Como exemplo de aplicação deste método, utilizou-se as curvas discriminadas para correlacionar três poços, utilizando para isto um algoritmo de correlação automática.

Deconvolução de perfis de poço através de rede neural recorrente

Para a indústria do petróleo, a interpretação dos perfis de poço é a principal fonte de informação sobre a presença e quantificação de hidrocarbonetos em subsuperfície. Entretanto, em duas situações as novas tecnologias, tanto em termos do processo construtivo das ferramentas, quanto da transmissão dos dados não têm justificativa econômica, ensejando a utilização de um conjunto de perfis convencionais: reavaliações de campos maduros e avaliações de campos marginais. Os procedimentos de aquisição dos perfis convencionais podem alterar o valor da propriedade física bem como a localização dos limites verticais de uma camada rochosa. Este é um antigo problema na geofísica de poço – o paradoxo entre a resolução vertical e a profundidade de investigação de uma ferramenta de perfilagem. Hoje em dia, isto é contornado através da alta tecnologia na construção das novas ferramentas, entretanto, este problema ainda persiste no caso das ferramentas convencionais como, a ferramenta de raio gama natural (GR). Apresenta-se, neste trabalho, um novo método para atenuar as alterações induzidas no perfil pela ferramenta, através da integração do clássico modelo convolucional do perfil com as redes neurais recorrentes. Assume-se que um perfil de poço pode ser representado através da operação de convolução em profundidade entre a variação da propriedade física da rocha (perfil ideal) e uma função que representa a alteração produzida sobre a propriedade física, chamada como resposta vertical da ferramenta. Assim, desenvolve-se um processamento iterativo dos perfis, o qual atua na forma da operação de deconvolução, composto por três redes neurais recorrentes. A primeira visa estimar a resposta vertical da ferramenta; a segunda procura definir os limites verticais de cada camada rochosa e a última é construída para estimar o valor real da propriedade física. Este processamento é iniciado com uma estimativa externa tanto para o perfil ideal, quanto para a resposta vertical da ferramenta. Finalmente, mostram-se as melhorias na resolução vertical e na avaliação da propriedade física produzida por esta metodologia em perfis sintéticos e em perfis reais da formação Lagunillas, bacia do Lago Maracaibo, Venezuela.

Estratégias de identificação paramétrica aplicadas à modelagem dinâmica de um servidor web Apache

Este artigo apresenta um estudo experimental de técnicas de identificação paramétrica aplicadas à modelagem dinâmica de um servidor web Apache. Foi desenvolvido um arranjo experimental para simular variações de carga no servidor. O arranjo é composto por dois computadores PC, sendo um deles utilizado para executar o servidor Apache e o outro utilizado como um gerador de carga, solicitando requisições de serviço ao servidor Apache. Foram estimados modelos paramétricos auto-regressivos (AR) para diferentes pontos de operação e de condição de carga. Cada ponto de operação foi definido em termos dos valores médios para o parâmetro de entrada MaxClients (parâmetro utilizado para definir o número máximo de processos ativos) e a saída percentual de consumo de CPU (Central Processing Unit) do servidor Apache. Para cada ponto de operação foram coletadas 600 amostras, com um intervalo de amostragem de 5 segundos. Metade do conjunto de amostras coletadas em cada ponto de operação foi utilizada para estimação do modelo, enquanto que a outra metade foi utilizada para validação. Um estudo da ordem mais adequada do modelo mostrou que, para um ponto de operação com valor reduzido de MaxClients, um modelo AR de 7a ordem pode ser satisfatório. Para valores mais elevados de MaxClients, os resultados mostraram que são necessários modelos de ordem mais elevada, devido às não-linearidades inerentes ao sistema.

Treatment of geophysical data as a non-stationary process

ABSTRACT: The Kalman-Bucy method is here analized and applied to the solution of a specific filtering problem to increase the signal message/noise ratio. The method is a time domain treatment of a geophysical process classified as stochastic non-stationary. The derivation of the estimator is based on the relationship between the Kalman-Bucy and Wiener approaches for linear systems. In the present work we emphasize the criterion used, the model with apriori information, the algorithm, and the quality as related to the results. The examples are for the ideal well-log response, and the results indicate that this method can be used on a variety of geophysical data treatments, and its study clearly offers a proper insight into modeling and processing of geophysical problems.