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Clase: Trabalho de Conclusão de Curso
Título : Desenvolvimento de uma metodologia computacional para determinação automática de petrofácies sedimentares em poços de exploração de petróleo
Otros títulos : Development of a computational methodology for automatic determination of sedimentary petrofacies in oil exploration wells
Autor(es): Saporetti, Camila Martins
Orientador: Fonseca, Leonardo Goliatt
Miembros Examinadores: Motta, Custódio Gouvêa Lopes
Miembros Examinadores: Oliveira, Leonardo Costa
Resumo: A determinação e o mapeamento de heterogeneidades de reservatórios de hidrocarbonetos é estrategicamente importante para a caracterização destes, uma vez que podem estabelecer uma relação entre a porosidade e permeabilidade, definindo a produtividade e o caráter comercial de um campo de óleo e gás. As petrofácies sedimentares são um conjunto de características petrográficas que individualizam um grupo de rochas, e sua determinação permite a inferência da heterogeneidade do reservatório. Porém este processo usualmente é muito longo e nem toda informação é aproveitada, devido à grande quantidade de dados. Consequentemente, torna-se interessante a mudança do uso de métodos manuais para análises automáticas usando ferramentas computacionais. Este trabalho apresenta um método computacional apto a identificar petrofácies e separá-las de acordo com suas características comuns. Dessa forma, o método é capaz de auxiliar o geólogo/petrólogo na tarefa de identificar petrofácies sedimentares.
Resumen : To the characterization of hidrocarbon reservoir is strategically important both detection and mapping of it heterogeneity, as it can establish a relationship between porosity and permeability, defining both productivity and commercial character of a field of oil and gas. The sedimentary petrofacies are a set of characteristics that individualize a particular group of rocks, and their determination allows the inference of the heterogeneity of the reservoir’s heterogeneity. But this process is usually very long and not all information is harnessed, due to the large amount of data. Consequently, it becomes interesting change of use of manual methods for automatic analysis using computational tools. This work aims to present a computational method able to identify and separate them according to their common features. Thus, the method is able to assist the geologist/petrologist the task of identifying sedimentary petrofacies.
Palabras clave : Inteligência computacional
Mineração de dados
Métodos de agrupamentos
Petrografia
Diagênese
Computational intelligence
Data mining
Clusters methods
Petrography
Diagenesis
CNPq: Ciência da Computação
Idioma: por
País: Brasil
Editorial : Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla de la Instituición: UFJF
Departamento: Faculdade de Engenharia
Clase de Acesso: Acesso Aberto
Licenças Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI : https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/15945
Fecha de publicación : 17-jul-2014
Aparece en las colecciones: Engenharia Computacional - TCC Graduação



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