4 resultados para response function

em Universidade Federal do Pará


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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.

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A maioria dos perfis de poço utilizados nas avaliações petrofísicas de reservatórios possuem uma resolução vertical na ordem de um metro. Isto cria um problema quando as espessuras típicas das camadas são inferiores a um metro, uma vez que não há correção das leituras. Os perfis de alta resolução vertical como da ferramenta de propagação eletromagnética (EPT, Schlumberger), o dipmeter (SHDT, Schlumberger) ou das ferramentas de varredura acústica ou elétrica possuem uma resolução vertical da ordem de centimetros, mas apresentam uma limitada aplicação para as avaliações petrofísicas. Nós apresentamos um método para a deconvolução de um perfil de baixa resolução vertical que utiliza informações de um perfil de alta resolução vertical para identificar uma nítida interface entre camadas que apresentam valores da propriedade petrofísica contrastante, mas localmente constante em ambos os lados. A partir desse intervalo de controle, nós determinamos a função resposta vertical da ferramenta sob as condições atuais do poço com base no teorema da convolução. Utilizamos várias interfaces de modo a obter valores mais representativos da resposta da ferramenta. O perfil de baixa resolução é então deconvoluido utilizando a transformada discreta de Fourier (FFT) sobre todo o intervalo de interesse. É importante destacar que a invasão do filtrado da lama e a presença do bolo de lama não produzem efeitos danosos sobre o método, que foi aplicado a perfis sintéticos e a dados de campo, onde a aplicação de filtros com um correto ajuste de profundidade, bem como a própria escolha do intervalo de controle, antes da deconvolução, são de extrema importância para o sucesso do método.

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Dois dos principais objetivos da interpretação petrofísica de perfis são a determinação dos limites entre as camadas geológicas e o contato entre fluidos. Para isto, o perfil de indução possui algumas importantes propriedades: É sensível ao tipo de fluido e a distribuição do mesmo no espaço poroso; e o seu registro pode ser modelado com precisão satisfatória como sendo uma convolução entre a condutividade da formação e a função resposta da ferramenta. A primeira propriedade assegura uma boa caracterização dos reservatórios e, ao mesmo tempo, evidencia os contatos entre fluidos, o que permite um zoneamento básico do perfil de poço. A segunda propriedade decorre da relação quasi-linear entre o perfil de indução e a condutividade da formação, o que torna possível o uso da teoria dos sistemas lineares e, particularmente, o desenho de filtros digitais adaptados à deconvolução do sinal original. A idéia neste trabalho é produzir um algoritmo capaz de identificar os contatos entre as camadas atravessadas pelo poço, a partir da condutividade aparente lida pelo perfil de indução. Para simplificar o problema, o modelo de formação assume uma distribuição plano-paralela de camadas homogêneas. Este modelo corresponde a um perfil retangular para condutividade da formação. Usando o perfil de entrada digitalizado, os pontos de inflexão são obtidos numericamente a partir dos extremos da primeira derivada. Isto gera uma primeira aproximação do perfil real da formação. Este perfil estimado é então convolvido com a função resposta da ferramenta gerando um perfil de condutividade aparente. Uma função custo de mínimos quadrados condicionada é definida em termos da diferença entre a condutividade aparente medida e a estimada. A minimização da função custo fornece a condutividade das camadas. O problema de otimização para encontrar o melhor perfil retangular para os dados de indução é linear nas amplitudes (condutividades das camadas), mas uma estimativa não linear para os contatos entre as camadas. Neste caso as amplitudes são estimadas de forma linear pelos mínimos quadrados mantendo-se fixos os contatos. Em um segundo passo mantem-se fixas as amplitudes e são calculadas pequenas mudanças nos limites entre as camadas usando uma aproximação linearizada. Este processo é interativo obtendo sucessivos refinamentos até que um critério de convergência seja satisfeito. O algoritmo é aplicado em dados sintéticos e reais demonstrando a robustez do método.

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A seletividade espacial para cor tem sido investigada usando métodos eletrofisiológicos invasivos e não invasivos, e métodos psicofísicos. Em eletrofisiologia cortical visual não invasiva este tópico foi investigado usando métodos convencionais de estimulação periódica e extração de respostas por promediação simples. Novos métodos de estimulação (apresentação pseudo-aleatória) e extração de respostas corticais não invasivas (correlação cruzada) foram desenvolvidos e ainda não foram usados para investigar a seletividade espacial de cor de respostas corticais. Este trabalho objetivou introduzir esse novo método de eletrofisiologia pseudoaleatória para estudar a seletividade espacial de cor. Foram avaliados 14 tricromatas e 16 discromatópsicos com acuidade visual normal ou corrigida. Os voluntários foram avaliados pelo anomaloscópio HMC e teste de figuras de Ishihara para caracterizar a visão de cores quanto à presença de tricromacia. Foram usadas redes senoidais, 8º de ângulo visual, vermelho-verde para 8 frequências espaciais entre 0,2 a 10 cpg. O estímulo foi temporalmente modulado por uma sequência-m binária em um modo de apresentação de padrão reverso. O sistema VERIS foi usado para extrair o primeiro e o segundo slice do kernel de segunda ordem (K2.1 e K2.2, respectivamente). Após a modelagem da resposta às frequências espaciais com função de diferença de gaussianas, extraiu-se a frequência espacial ótima e banda de frequências com amplitudes acima de ¾ da amplitude máxima da função para servirem como indicadores da seletividade espacial da função. Também foi estimada a acuidade visual cromática pelo ajuste de uma função linear aos dados de amplitude a partir da frequência espacial do pico de amplitude até a mais alta frequência espacial testada. Em tricromatas, foi encontrada respostas cromáticas no K2.1 e no K2.2 que apresentaram seletividade espacial diferentes. Os componentes negativos do K2.1 e do K2.2 apresentaram sintonia passa-banda e o componente positivo do K2.1 apresentou sintonia passa-baixa. A acuidade visual estimada de todos os componentes estudados foi próxima àquelas encontradas por Mullen (1985) e Kelly (1983). Diferentes componentes celulares podem estar contribuindo para a geração do VECP pseudoaleatório. Este novo método se candidata a ser uma importante ferramenta para a avaliação não invasiva da visão de cores em humanos.