Orientadores : Armando Zaupa Remacre, Ivan A. Simões Filho

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociencias

Resumo: Utilizando-se dados de uma primeira parte deste trabalho, geoestatísticas cujo objetivo foi petrofísicos do reservatório. Nos procedimentos empregados tentou-se utilizar a integração de dados sísmicos e perfis elétricos. sendo que as variáveis do primeiro conjunto foram consideradas...

Resumo: Utilizando-se dados de uma primeira parte deste trabalho, geoestatísticas cujo objetivo foi petrofísicos do reservatório. Nos procedimentos empregados tentou-se utilizar a integração de dados sísmicos e perfis elétricos. sendo que as variáveis do primeiro conjunto foram consideradas secundárias (amplitude sísmica e impedância acústica). Nesta parte testou-se e comparou-se os resultados obtidos por método empírico. técnicas de RLS (regressão linear simples>. krigagem e cokrigagem para a estimativa local da porosidade e da espessura porosa. Testou-se também a possibilidade de se quantificar as incertezas sobre a estimativa de volume de óleo original, empregando - se a técnica de simulação seqüencial gaussiana sobre a variável espessura porosa estimada a partir de dados sísmicos e ajustamento por dados de poços. considerando-se conhecida a macrogeometria do reservatório. Em uma segunda parte testou-se a aplicação de tratamento estatístico multivariado aos dados de perfil do mesmo campo. com o objetivo de gerar um modelo probabilístico da variável permeabilidade para o reservatório, com o ajustamento por dados de testemunho, verificando sua validade para a litologia apresentada (rocha calcárea>. As principal s técnicas empregadas foram a análise de componentes principais. análise discriminante e análise de regressão múltipla. Por fim foi aplicada a técnica de simulação estocástica à variável resistividade da formação, obtida dos perfis dos poços. A finalidade foi apresentar uma maneira alternativa de gerar imagens da distribuição da saturação de óleo no interior do meio poroso, evitando o uso da variável saturação nos procedimentos para a transferência de escala. Apresenta-se no final as imagens geradas por simulação seqüencial gaussiana da resistividade em duas seções verticais distintas do reservatório

Abstract: A series of univariate and multivariate geostatistical techniques were tested and applied to a set of seismic and well-log data obtained from an oil field offshore Brazil. The goal was to estimate petrophysical parameters of the reservoir using integrated seismic and well-log data, with...

Abstract: A series of univariate and multivariate geostatistical techniques were tested and applied to a set of seismic and well-log data obtained from an oil field offshore Brazil. The goal was to estimate petrophysical parameters of the reservoir using integrated seismic and well-log data, with the use of empirical relations between seismic data and petrophysical parameters. This part of the work tested and analysed the results of the following techniques: simple linear regression, kr iging, cokr iging and an empirical method. These techniques were applied to estimate porosity and porosity-thickness using seismic variables (ampli tude and acoustic impedance), treated as secondary variables. As an alternative to quantify the uncertainties on the volume of oil in place estimation, the Sequential Gaussian Simulation technique was applied on the previous estimates of porosity-thickness variable. In this case seismic and well log data were used in a different manner and the macrogeometry of the field was considered known. A second part of the work deals with a series of multivariate statistical techniques applied to well-log data of the same oil field. The goal was the generation of a probabilistic model of reservoir permeability, integrating welllog and core data. The validity of the presented method was investigated for the relatively complex lithology (carbonate rock) of the reservoir. Principal Components Analysis, Discriminant Analysis and Multiple Regression Analysis were employed in this parto Finally, the stocastic simulation algorithim was applied to resistivity formation variable, obtained from well logs. The goal, in this case, was to ilustrate an alternative way to generate equiprobable. images of the oil saturation distribution in the reservoir avoiding the use of the saturations directly on scaling up procedures. Some images of the oil saturation distributions, generated by the Sequential Gaussian algorithim, are presented along two vertical sections of the reservoir