2 resultados para regression algorithm
em Universidade Federal do Pará
Resumo:
A identificação e descrição dos caracteres litológicos de uma formação são indispensáveis à avaliação de formações complexas. Com este objetivo, tem sido sistematicamente usada a combinação de ferramentas nucleares em poços não-revestidos. Os perfis resultantes podem ser considerados como a interação entre duas fases distintas: • Fase de transporte da radiação desde a fonte até um ou mais detectores, através da formação. • Fase de detecção, que consiste na coleção da radiação, sua transformação em pulsos de corrente e, finalmente, na distribuição espectral destes pulsos. Visto que a presença do detector não afeta fortemente o resultado do transporte da radiação, cada fase pode ser simulada independentemente uma da outra, o que permite introduzir um novo tipo de modelamento que desacopla as duas fases. Neste trabalho, a resposta final é simulada combinando soluções numéricas do transporte com uma biblioteca de funções resposta do detector, para diferentes energias incidentes e para cada arranjo específico de fontes e detectores. O transporte da radiação é calculado através do algoritmo de elementos finitos (FEM), na forma de fluxo escalar 2½-D, proveniente da solução numérica da aproximação de difusão para multigrupos da equação de transporte de Boltzmann, no espaço de fase, dita aproximação P1, onde a variável direção é expandida em termos dos polinômios ortogonais de Legendre. Isto determina a redução da dimensionalidade do problema, tornando-o mais compatível com o algoritmo FEM, onde o fluxo dependa exclusivamente da variável espacial e das propriedades físicas da formação. A função resposta do detector NaI(Tl) é obtida independentemente pelo método Monte Carlo (MC) em que a reconstrução da vida de uma partícula dentro do cristal cintilador é feita simulando, interação por interação, a posição, direção e energia das diferentes partículas, com a ajuda de números aleatórios aos quais estão associados leis de probabilidades adequadas. Os possíveis tipos de interação (Rayleigh, Efeito fotoelétrico, Compton e Produção de pares) são determinados similarmente. Completa-se a simulação quando as funções resposta do detector são convolvidas com o fluxo escalar, produzindo como resposta final, o espectro de altura de pulso do sistema modelado. Neste espectro serão selecionados conjuntos de canais denominados janelas de detecção. As taxas de contagens em cada janela apresentam dependências diferenciadas sobre a densidade eletrônica e a fitologia. Isto permite utilizar a combinação dessas janelas na determinação da densidade e do fator de absorção fotoelétrico das formações. De acordo com a metodologia desenvolvida, os perfis, tanto em modelos de camadas espessas quanto finas, puderam ser simulados. O desempenho do método foi testado em formações complexas, principalmente naquelas em que a presença de minerais de argila, feldspato e mica, produziram efeitos consideráveis capazes de perturbar a resposta final das ferramentas. Os resultados mostraram que as formações com densidade entre 1.8 e 4.0 g/cm3 e fatores de absorção fotoelétrico no intervalo de 1.5 a 5 barns/e-, tiveram seus caracteres físicos e litológicos perfeitamente identificados. As concentrações de Potássio, Urânio e Tório, puderam ser obtidas com a introdução de um novo sistema de calibração, capaz de corrigir os efeitos devidos à influência de altas variâncias e de correlações negativas, observadas principalmente no cálculo das concentrações em massa de Urânio e Potássio. Na simulação da resposta da sonda CNL, utilizando o algoritmo de regressão polinomial de Tittle, foi verificado que, devido à resolução vertical limitada por ela apresentada, as camadas com espessuras inferiores ao espaçamento fonte - detector mais distante tiveram os valores de porosidade aparente medidos erroneamente. Isto deve-se ao fato do algoritmo de Tittle aplicar-se exclusivamente a camadas espessas. Em virtude desse erro, foi desenvolvido um método que leva em conta um fator de contribuição determinado pela área relativa de cada camada dentro da zona de máxima informação. Assim, a porosidade de cada ponto em subsuperfície pôde ser determinada convolvendo estes fatores com os índices de porosidade locais, porém supondo cada camada suficientemente espessa a fim de adequar-se ao algoritmo de Tittle. Por fim, as limitações adicionais impostas pela presença de minerais perturbadores, foram resolvidas supondo a formação como que composta por um mineral base totalmente saturada com água, sendo os componentes restantes considerados perturbações sobre este caso base. Estes resultados permitem calcular perfis sintéticos de poço, que poderão ser utilizados em esquemas de inversão com o objetivo de obter uma avaliação quantitativa mais detalhada de formações complexas.
Resumo:
O presente estudo realiza estimativas da condutividade térmica dos principais minerais formadores de rochas, bem como estimativas da condutividade média da fase sólida de cinco litologias básicas (arenitos, calcários, dolomitos, anidritas e litologias argilosas). Alguns modelos térmicos foram comparados entre si, possibilitando a verificação daquele mais apropriado para representar o agregado de minerais e fluidos que compõem as rochas. Os resultados obtidos podem ser aplicados a modelamentos térmicos os mais variados. A metodologia empregada baseia-se em um algoritmo de regressão não-linear denominado de Busca Aleatória Controlada. O comportamento do algoritmo é avaliado para dados sintéticos antes de ser usado em dados reais. O modelo usado na regressão para obter a condutividade térmica dos minerais é o modelo geométrico médio. O método de regressão, usado em cada subconjunto litológico, forneceu os seguintes valores para a condutividade térmica média da fase sólida: arenitos 5,9 ± 1,33 W/mK, calcários 3.1 ± 0.12 W/mK, dolomitos 4.7 ± 0.56 W/mK, anidritas 6.3 ± 0.27 W/mK e para litologias argilosas 3.4 ± 0.48 W/mK. Na sequência, são fornecidas as bases para o estudo da difusão do calor em coordenadas cilíndricas, considerando o efeito de invasão do filtrado da lama na formação, através de uma adaptação da simulação de injeção de poços proveniente das teorias relativas à engenharia de reservatório. Com isto, estimam-se os erros relativos sobre a resistividade aparente assumindo como referência a temperatura original da formação. Nesta etapa do trabalho, faz-se uso do método de diferenças finitas para avaliar a distribuição de temperatura poço-formação. A simulação da invasão é realizada, em coordenadas cilíndricas, através da adaptação da equação de Buckley-Leverett em coordenadas cartesianas. Efeitos como o aparecimento do reboco de lama na parede do poço, gravidade e pressão capilar não são levados em consideração. A partir das distribuições de saturação e temperatura, obtém-se a distribuição radial de resistividade, a qual é convolvida com a resposta radial da ferramenta de indução (transmissor-receptor) resultando na resistividade aparente da formação. Admitindo como referência a temperatura original da formação, são obtidos os erros relativos da resistividade aparente. Através da variação de alguns parâmetros, verifica-se que a porosidade e a saturação original da formação podem ser responsáveis por enormes erros na obtenção da resistividade, principalmente se tais "leituras" forem realizadas logo após a perfuração (MWD). A diferença de temperatura entre poço e formação é a principal causadora de tais erros, indicando que em situações onde esta diferença de temperatura seja grande, perfilagens com ferramentas de indução devam ser realizadas de um a dois dias após a perfuração do poço.