Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva

ROSELLÓN GUZMAN, Laura Yesenia

Dissertação

Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva

Porosity is the petrophysical property that quantifies the fluid volume in the reservoir rock under for subsurface original condition. However, its calculation by the densityneutron method is extremely difficult in non cored borehole by the lack of the knowledge about the matrix physical properties...

ver descrição completa

Autor principal:	ROSELLÓN GUZMAN, Laura Yesenia
Grau:	Dissertação
Idioma:	por
Publicado em:	Universidade Federal do Pará 2019
Assuntos:	Prospecção - Métodos geofísicos Perfilagem geofísica de poços Porosidade Redes neurais (Computação) Método densidade-neutrônico Rede neural competitiva angular Porosity Density-neutron method Angular competitive neural network CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA APLICAÇÃO E DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS INTELIGENTES AO ESTUDO DE RESERVATÓRIOS DE HIDROCARBONETOS GEOFÍSICA DE POÇO
Acesso em linha:	http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11461

id	ir-2011-11461
recordtype	dspace
spelling	ir-2011-114612019-09-23T11:54:46Z Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva ROSELLÓN GUZMAN, Laura Yesenia ANDRADE, André José Neves http://lattes.cnpq.br/8388930487104926 Prospecção - Métodos geofísicos Perfilagem geofísica de poços Porosidade Redes neurais (Computação) Método densidade-neutrônico Rede neural competitiva angular Porosity Density-neutron method Angular competitive neural network CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA APLICAÇÃO E DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS INTELIGENTES AO ESTUDO DE RESERVATÓRIOS DE HIDROCARBONETOS GEOFÍSICA DE POÇO Porosity is the petrophysical property that quantifies the fluid volume in the reservoir rock under for subsurface original condition. However, its calculation by the densityneutron method is extremely difficult in non cored borehole by the lack of the knowledge about the matrix physical properties (density and neutron porosity). This work presents a method for enabling the use of density-neutron Method in non cored boreholes, showing a realistic estimate of the matrix physical properties for each reservoir layer, using a angular competitive neural network. For each layer, network training is performed in the density-neutron plot built with the points of this layer and the information about the grain density (matrix density), obtained in the core analysis. This method is presented with synthetic data, which satisfy the petrophysical model and real data from two cored wells in the Namorado field, Campos basin. CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico A porosidade é a propriedade petrofísica que quantifica o volume de fluido presente na constituição da rocha reservatório nas condições originais de subsuperfície. No entanto, o seu cálculo pelo Método Densidade-Neutrônico é extremamente prejudicado no caso de poços não testemunhados, onde não se dispõe do conhecimento das propriedades físicas da matriz (densidade e porosidade neutrônica). Esta dissertação apresenta um método para a viabilização do Método Densidade-Neutrônico em poços não testemunhados, apresentado uma estimativa realista das propriedades físicas da matriz de cada camada reservatório, com a utilização de uma rede neural competitiva angular. Para cada camada de interesse, o treinamento da rede é realizado no Gráfico Densidade-Neutrônico construído com os pontos da camada e a informação da densidade dos grãos (densidade da matriz), obtida na análise de testemunho. Este método é apresentado com dados sintéticos, que satisfazem o modelo petrofísico e dados reais de dois poços testemunhados, do Campo de Namorado, Bacia de Campos. 2019-08-19T16:42:52Z 2019-08-19T16:42:52Z 2015-10-26 Dissertação ROSELLÓN GUZMAN, Laura Yesenia. Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva. Orientador: André José Neves Andrade. 2015. 64 f. Dissertação (Mestrado em Geofísica) - Instituto de Geociências, Universidade Federal do Pará, Belém, 2015. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11461. Acesso em:. http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11461 por Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Pará Brasil Instituto de Geociências UFPA Programa de Pós-Graduação em Geofísica 1 CD-ROM
institution	Repositório Institucional - Universidade Federal do Pará
collection	RI-UFPA
language	por
topic	Prospecção - Métodos geofísicos Perfilagem geofísica de poços Porosidade Redes neurais (Computação) Método densidade-neutrônico Rede neural competitiva angular Porosity Density-neutron method Angular competitive neural network CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA APLICAÇÃO E DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS INTELIGENTES AO ESTUDO DE RESERVATÓRIOS DE HIDROCARBONETOS GEOFÍSICA DE POÇO
spellingShingle	Prospecção - Métodos geofísicos Perfilagem geofísica de poços Porosidade Redes neurais (Computação) Método densidade-neutrônico Rede neural competitiva angular Porosity Density-neutron method Angular competitive neural network CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA APLICAÇÃO E DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS INTELIGENTES AO ESTUDO DE RESERVATÓRIOS DE HIDROCARBONETOS GEOFÍSICA DE POÇO ROSELLÓN GUZMAN, Laura Yesenia Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva
topic_facet	Prospecção - Métodos geofísicos Perfilagem geofísica de poços Porosidade Redes neurais (Computação) Método densidade-neutrônico Rede neural competitiva angular Porosity Density-neutron method Angular competitive neural network CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA APLICAÇÃO E DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS INTELIGENTES AO ESTUDO DE RESERVATÓRIOS DE HIDROCARBONETOS GEOFÍSICA DE POÇO
description	Porosity is the petrophysical property that quantifies the fluid volume in the reservoir rock under for subsurface original condition. However, its calculation by the densityneutron method is extremely difficult in non cored borehole by the lack of the knowledge about the matrix physical properties (density and neutron porosity). This work presents a method for enabling the use of density-neutron Method in non cored boreholes, showing a realistic estimate of the matrix physical properties for each reservoir layer, using a angular competitive neural network. For each layer, network training is performed in the density-neutron plot built with the points of this layer and the information about the grain density (matrix density), obtained in the core analysis. This method is presented with synthetic data, which satisfy the petrophysical model and real data from two cored wells in the Namorado field, Campos basin.
author_additional	ANDRADE, André José Neves
author_additionalStr	ANDRADE, André José Neves
format	Dissertação
author	ROSELLÓN GUZMAN, Laura Yesenia
title	Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva
title_short	Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva
title_full	Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva
title_fullStr	Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva
title_full_unstemmed	Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva
title_sort	cálculo de porosidade com a rede neural competitiva
publisher	Universidade Federal do Pará
publishDate	2019
url	http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11461
_version_	1832604400093233152
score	11.755432

Cálculo de porosidade com a rede neural competitiva

Registros relacionados