Resumo: O objetivo principal desse trabalho foi desenvolver um algoritmo para o Modelo de Simulação Estocástica Plurigaussiano Truncado e validá-lo para condições de geologia complexa. Para essa validação selecionou-se um reservatório pertencente à zona petrolífera de Aux Vases (Campo de Rural Hi1l, Illinois, USA). Da interpretação geológica 2D, descrita por WEIMER et a!. (1982), foram retirados três conjuntos de amostras, com diferentes escalas de detalhamento. Os conjuntos de amostras foram usados para condicionar a simulação e refinar as estimativas da matriz de proporções, usada para truncar as funções aleatórias (FA) gaussianas. As proporções das fácies foram tratadas de forma nãoestacionárias O Modelo Plurigaussiano Truncado é uma extensão do Gaussiano Truncado (GT), onde se tem a possibilidade de usar várias FA gaussianas combinadas linearmente ou não. Essa particularidade dá ao modelo a possibilidade de simular diversas fácies com estruturações espaciais variáveis, aliada a simplicidade do GT. A referida interpretação, usada como modelo de validação, foi escolhida por apresentar um conjunto de canais de maré de direção NW /SE cortando uma seqüência de cordões litorâneos de direção NE/SW, intercalados por fácies impermeáveis. Essas características de estruturação espacial das fácies sedimentares serviram para avaliar adequadamente o modelo de simulação. Na simulação foram usadas duas FA gaussianas independentes e para a estratégia dos truncamentos usou-se o "modelo erosivo". Também foram rodadas simulações não condicionais utilizando FA gaussianas combinadas linearmente e com diferentes coeficientes de correlação. São comentadas as influências de alguns parâmetros (número de FA gaussianas, coeficiente de correlação, estratégia dos truncamentos, etc.) no resultado da simulação, assim como o significado físico desses parâmetros sob o ponto de vista geológico. Ao longo do trabalho é mostrado, passo a passo, através de um exemplo, a parte teórica do modelo, a partir do qual é possível montar um algoritmo para o Plurigaussiano Truncado. Como conclusão do trabalho, pode-se afirmar que, mesmo com um algoritmo simplificado e um modelo geológico bastante complexo, obtivemos bons resultados com a Simulação Plurigaussiana Truncada Condicionada Ver menos

Abstract: The goal of this work was a development of an algorithm for the Truncated Plurigaussian Stochastic Simulation and its vaIidation in a complex geologic modeI. The reservoir data comes from Aux Vases Zone at Rural Hill Field in l11inois, USA, and from the 2D geological interpretation , described by WElMER et aI. (1982), three sets of samples, with different grid densities ware taken. These sets were used to condition the simulation and to refine the estimates of the non-stationary matrix of facies proportions, used to truncate the gaussian random functions (RF). The Truncated Plurigaussian Model is an extension of the Truncated Oaussian Model (TO). ln this new model its possible to use several gaussian RF lining combined or not. This particularity gives to the model the possibility to simulate several facies with different spatial structures, associated with the simplicity of TO. The geological interpretation , used as a validation model, was chosen because it shows a set of NW/SE elongated tidaI channels cutting the NE/SW shoreline deposits interleaved by impermeable facies. These characteristics of spatiaI structures of sedimentary facies served to evaluate the simulation modeI. Two independent gaussian RF were used, as welI as an "erosive model" as the truncation strategy. Also, non-conditionaI simulations were proceeded, using linearly combined gaussians RF with varying correlation coefficients. lt was analyzed the influence of some parameters like: number of gaussians RF, correlation coefficient, truncations strategy, in the outcome of simulation, and also the physical meaning of these parameters under a geological point of view. lt was showed, step by step, using an example, the theoretical model, and how to construct an algorithm to simulate with the Truncated Plurigaussian Model. The conc1usion of this work was that even with a plain algorithm of the ConditionaI Truncated Plurigaussian and a complex geologicaI model it's possible to obtain a usefulness product Ver menos