Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina na determinação de propriedades petrofísicas e geoquímicas em rochas reservatórios e geradoras da Bacia do Parnaíba (2019)
- Authors:
- Autor USP: ARDITO, JULIO CESAR - IGC
- Unidade: IGC
- Sigla do Departamento: GSA
- Subjects: PROPRIEDADES FÍSICAS DAS ROCHAS; PERMEABILIDADE DE ROCHAS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Português
- Abstract: Propriedades de rocha como porosidade, permeabilidade e saturação de fluídos são de fundamental importância na compreensão de um reservatório e no auxílio à tomada de decisões sobre os rumos da exploração de um sistema petrolífero. Estas propriedades normalmente são calculadas com base em dados de perfilagem em um processo conhecido como avaliação petrofísica e que requer o uso de softwares pagos e da expertise de um profissional altamente experiente. Além disso, é um processo que eventualmente pode demorar dias, implicando em altos custos de stand by de sonda, desmobilização ou mobilização de equipes para realização de testes adicionais como extração de testemunhos, teste de formação e fraturamento hidráulico. Desta forma, este trabalho propõe um fluxo de trabalho alternativo capaz de estimar parâmetros como porosidade, permeabilidade e espessura do intervalo portador de gás por meio de uma série de algoritmos baseados em aprendizagem de máquina. Técnicas como Gradient Boosting, Redes Neurais Artificiais (RNA), Kmeans e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) foram utilizadas para construir modelos preditivos de porosidade, permeabilidade e também para classificar e agrupar as rochas-reservatório possibilitando estimar os principais intervalos portadores de gás. Além disso, o uso destas técnicas possibilitou recuperar com sucesso perfis de densidade em poços antigos, perfilados em um período anterior ao advento das ferramentas de medição de densidade. Para isso, foram utilizados registros de perfilagem de poço, resultados de análises laboratoriais de porosidade, permeabilidade, teor de carbono orgânico e dados de cromatografia gasosa. Outro objetivo importante foi estudar e compreender as características petrofísicas e geoquímicas dos sistemas petrolíferos da Bacia do Parnaíba com uso de dados de 54 poços perfilados na bacia.
- Imprenta:
- Data da defesa: 18.12.2019
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ABNT
ARDITO, Julio César. Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina na determinação de propriedades petrofísicas e geoquímicas em rochas reservatórios e geradoras da Bacia do Parnaíba. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-07082023-123040/. Acesso em: 11 jan. 2026. -
APA
Ardito, J. C. (2019). Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina na determinação de propriedades petrofísicas e geoquímicas em rochas reservatórios e geradoras da Bacia do Parnaíba (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-07082023-123040/ -
NLM
Ardito JC. Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina na determinação de propriedades petrofísicas e geoquímicas em rochas reservatórios e geradoras da Bacia do Parnaíba [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-07082023-123040/ -
Vancouver
Ardito JC. Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina na determinação de propriedades petrofísicas e geoquímicas em rochas reservatórios e geradoras da Bacia do Parnaíba [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-07082023-123040/
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