909 resultados para Poços de petroleo - Perfuração
Resumo:
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE
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Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE
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Pós-graduação em Medicina Veterinária - FMVZ
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Pós-graduação em Geografia - IGCE
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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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.
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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 (ρb) e de Porosidade Neutrônica (φn) selecionados em cinco poços da região do Lago Maracaibo, na Venezuela.
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As medidas de resistividade são de fundamental importância para o cálculo da saturação de óleo em reservatórios potencialmente produtores. A combinação das medidas de resistividade rasa e profunda permite a obtenção dos parâmetros Rt, Rxo e di. Mas, em reservatórios complexos existem dificuldades em se obter leituras confiáveis de Rt, devido à baixa resolução vertical das ferramentas de investigação profunda. Em reservatórios laminados, por exemplo, as leituras obtidas pela ferramenta de indução profunda (ILD) podem levar a uma interpretação errônea das mesmas, levando a acreditar que as medidas obtidas do perfil referem-se a uma única camada. Este problema pode ser em parte resolvido através de uma metodologia que melhore a resolução vertical dos perfis de investigação profunda, valendo-se do uso de informações obtidas de um perfil de alta resolução vertical, i.e; a curva de resistividade rasa. Uma abordagem neste sentido seria usar um perfil de alta resolução que apresente uma boa correlação com o perfil de investigação profunda. Esta correlação pode ser melhor avaliada se aplicarmos um filtro no perfil de alta resolução, de tal forma que o perfil resultante tenha teoricamente a mesma resolução vertical do perfil de baixa resolução. A obtenção deste filtro, porém, recai na premissa de que as funções respostas verticais para as ferramentas de alta e baixa resolução são disponíveis, o que não ocorre na prática. Este trabalho se propõe mostrar uma nova abordagem onde o filtro pode ser obtido a partir de um tratamento no domínio da freqüência. Tal tratamento visa igualar a energia espectral do perfil de alta resolução à energia espectral do perfil de baixa resolução tendo como base o Teorema de Parseval. Será mostrado que a resolução vertical depende fundamentalmente da energia espectral do perfil em questão. A seguir, uma regressão linear é aplicada sobre os perfis de alta resolução filtrado e de baixa resolução. Para cada ponto amostrado dos perfis, uma rotina de minimização é aplicada visando escolher o melhor intervalo de correlação entre os perfis. Finalmente, um fator de correção é aplicado sobre cada ponto do perfil de baixa resolução. Os resultados obtidos com os perfis de indução são promissores, demonstrando a eficácia da abordagem e mesmo quando aplicada em perfis com diferentes propriedades petrofísicas, a metodologia funcionou satisfatoriamente, sem danificar os perfis originais.