Modelagem 2D e 3D da permo-porosidade de amostras de coquina da formação Morro do Chaves, Bacia de Sergipe-Alagoas, Brasil

• Mateus Basso ^[1] ; Michelle Chaves Kuroda ^[1] ; Alexandre Campane Vidal ^[1]
  1. [1] Universidade Estadual de Campinas

     Universidade Estadual de Campinas

     Brasil

     
• Localización: Geociencias, ISSN-e 1980-900X, ISSN 0101-9082, Vol. 36, Nº 1, 2017, págs. 173-184
• Idioma: portugués
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    The petrophysical characterization of heterogenic limestones, with focus on permeability and porosity analysis, have great importance for oil and gas production, mainly by defining the storage capacity and the characterization of flow conditions in the reservoir rock. This paper proposes a method to predict the perm-porous distribution in two and three dimensions of coquina samples by applying the multilayer neural network computational technique MPL (multilayer perceptron). The neural network was used for the correlation between the data obtained by permeability tests using a portable permeameter and attributes of images generated from different sources (conventional scanning and computerized tomography). The method was tested on a sample of coquina from Morro do Chaves formation, with visible textural differences, conditioned to five parallel and small scale layers that were reproduced by the resulting images

  • português

    A caracterização petrofísica de carbonatos heterogêneos, com foco nas análises de permeabilidade e porosidade, é de grande importância para a produção de óleo e gás, principalmente para se definir a capacidade de armazenamento e a caracterização das condições de fluxo da rocha reservatório. Neste trabalho se propõe um método para predizer a distribuição da permo-porosidade em duas e três dimensões de amostras de coquina, por meio da aplicação da técnica computacional rede neural de múltiplas camadas, MPL (multilayer perceptron). A rede neural foi utilizada para a correlação entre dados obtidos por meio de ensaios de permeabilidade, utilizando um permeâmetro portátil, e atributos de imagens geradas a partir de diferentes fontes (escaneamento convencional e tomografia computadorizada). O método foi testado em uma amostra de coquina da Formação Morro do Chaves, com diferenças texturais visíveis, condicionadas a cinco camadas paralelas e de pequena escala que foram reproduzidas pelas imagens resultantes