Solução da equação de Archie com algoritmos inteligentes
Archie equation is a historical mark of Formation Evaluation establishing a relationship among the physical properties and the petrophysical properties of reservoir rocks, which makes possible the identification and quantification of hydrocarbon in subsurface. Water saturation is the solution of Arc...
| Autor principal: | SILVA, Carolina Barros da |
|---|---|
| Grau: | Tese |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Pará
2019
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11958 |
| id |
ir-2011-11958 |
|---|---|
| recordtype |
dspace |
| spelling |
ir-2011-119582019-10-30T05:36:51Z Solução da equação de Archie com algoritmos inteligentes SILVA, Carolina Barros da ANDRADE, André José Neves http://lattes.cnpq.br/8388930487104926 Perfilagem de poço Algoritmos inteligentes Rede neural artificial Wireline logging Intelligent algorithms Artificial neural networks CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA GEOFÍSICA DE POÇO Archie equation is a historical mark of Formation Evaluation establishing a relationship among the physical properties and the petrophysical properties of reservoir rocks, which makes possible the identification and quantification of hydrocarbon in subsurface. Water saturation is the solution of Archie equation obtained from the measure of formation deep resistivity and porosity estimated. However, the solution of Archie equation is no trivial, in the dependence of previous knowledge of formation water resistivity and Archie exponents (cementation and saturation). This thesis introduces a set new intelligent algorithm to solve Archie equation. A modification of competitive neural network, nominated as bicompetitive neural network produces the log zonation. A new genetic algorithm with evolutionary strategy based in the mushrooms reproduction produces estimates for the matrix density, the matrix transit time and the matrix neutron porosity, which associated to a new rock model, produces realistic porosity estimates considering shale effects. A new model of competitive neural network, nominated as angular competitive neural network is able to accomplish the interpretation of Pickett plot, supplying the information about formation water resistivity and cementation exponent. All results of the methodology hereintroduced are presented using synthetic data and actual wireline logs and core analysis results. CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior A equação de Archie é um marco histórico da Avaliação de Formação por ser a primeira relação envolvendo as propriedades físicas das rochas e as suas propriedades petrofísicas possibilitando a identificação e a quantificação de hidrocarbonetos em subsuperfície. A saturação de água é a solução da equação de Archie obtida a partir da medida da resistividade e da estimativa da porosidade da formação. No entanto, a solução da equação de Archie é não trivial, na dependência do conhecimento prévio da resistividade da água de formação e dos expoentes de Archie (cimentação e saturação). Esta tese apresenta um conjunto de algoritmos inteligentes inéditos, que possibilitam a solução da equação de Archie. Uma variação da rede neural competitiva, denominada como rede neural bicompetitiva realiza o zoneamento do poço, delimitando as camadas reservatório. Para cada camada reservatório, um novo algoritmo genético, com uma estratégia evolutiva baseada na reprodução de fungos produz estimativas para os parâmetros de porosidade da matriz (densidade, tempo de trânsito e porosidade neutrônica), que aliados a um novo modelo de rocha produzem estimativas realistas da porosidade, considerando os efeitos da argilosidade. Uma nova rede neural competitiva denominada como rede competitiva angular realiza a interpretação do Gráfico de Pickett fornecendo as informações da resistividade da água de formação e do expoente de cimentação. Todos os resultados da metodologia aqui apresentada são obtidos com dados sintéticos e perfis convencionais. 2019-10-29T12:22:03Z 2019-10-29T12:22:03Z 2011 Tese SILVA, Carolina Barros da. Solução da equação de Archie com algoritmos inteligentes. Orientador: André José Neves Andrade. 2011. 49 f. Tese (Doutorado em Geofísica) - Instituto de Geociências, Universidade Federal do Pará, Belém, 2011. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11958. Acesso em:. http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11958 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 |
Perfilagem de poço Algoritmos inteligentes Rede neural artificial Wireline logging Intelligent algorithms Artificial neural networks CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA GEOFÍSICA DE POÇO |
| spellingShingle |
Perfilagem de poço Algoritmos inteligentes Rede neural artificial Wireline logging Intelligent algorithms Artificial neural networks CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA GEOFÍSICA DE POÇO SILVA, Carolina Barros da Solução da equação de Archie com algoritmos inteligentes |
| topic_facet |
Perfilagem de poço Algoritmos inteligentes Rede neural artificial Wireline logging Intelligent algorithms Artificial neural networks CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA GEOFÍSICA DE POÇO |
| description |
Archie equation is a historical mark of Formation Evaluation establishing a relationship among the physical properties and the petrophysical properties of reservoir rocks, which makes possible the identification and quantification of hydrocarbon in subsurface. Water saturation is the solution of Archie equation obtained from the measure of formation deep resistivity and porosity estimated. However, the solution of Archie equation is no trivial, in the dependence of previous knowledge of formation water resistivity and Archie exponents (cementation and saturation). This thesis introduces a set new intelligent algorithm to solve Archie equation. A modification of competitive neural network, nominated as bicompetitive neural network produces the log zonation. A new genetic algorithm with evolutionary strategy based in the mushrooms reproduction produces estimates for the matrix density, the matrix transit time and the matrix neutron porosity, which associated to a new rock model, produces realistic porosity estimates considering shale effects. A new model of competitive neural network, nominated as angular competitive neural network is able to accomplish the interpretation of Pickett plot, supplying the information about formation water resistivity and cementation exponent. All results of the methodology hereintroduced are presented using synthetic data and actual wireline logs and core analysis results. |
| author_additional |
ANDRADE, André José Neves |
| author_additionalStr |
ANDRADE, André José Neves |
| format |
Tese |
| author |
SILVA, Carolina Barros da |
| title |
Solução da equação de Archie com algoritmos inteligentes |
| title_short |
Solução da equação de Archie com algoritmos inteligentes |
| title_full |
Solução da equação de Archie com algoritmos inteligentes |
| title_fullStr |
Solução da equação de Archie com algoritmos inteligentes |
| title_full_unstemmed |
Solução da equação de Archie com algoritmos inteligentes |
| title_sort |
solução da equação de archie com algoritmos inteligentes |
| publisher |
Universidade Federal do Pará |
| publishDate |
2019 |
| url |
http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11958 |
| _version_ |
1832603853772554240 |
| score |
11.755432 |