Krigagem das proporções utilizando a krigagem da média: uma ferramenta auxiliar na modelagem de reservatórios

Abstract

Resumo As curvas de proporção possuem um importante papel na caracterização geológica de depósitos de hidrocarbonetos. Por meio delas é possível definir, para deteminados intervalos, os tipos de íácies dominantes, e essas infomações podem posteriomente auxiliar na modelagem do reservatório sendo usadas como dados condicionantes e entendimento de tendências. Porém, ao serem construídas via média aritmética essas curvas não carregam consigo a influência dos poços e a localização dos mesmos. Considerando essas infomações, pode-se gerar curvas mais adaptadas a realidade e com informações assim, mais confiáveis. Desse modo, o principal objetivo deste trabalho é mostrar uma metodologia de construção das curvas de proporção utilizando a krigagem da média para estimar as proporções. A vantagem dessa técnica é que a localização dos poços e a possível área de influência dos mesmos pode ser considerada. Com isso, pode-se mostrar como gerar de maneira mais eficiente as curvas de proporções, que uma vez construídas podem auxiliar na caracterização de reservatórios, principalmente no que diz respeito à modelagem litológica. Pcz/crvrczs-CÃc7vc: Curvas de proporção, krigagem da média, caracterização de reservatórios, fácies. Abstract Krz.gz.77g o/propor/z.o#s a4sz.7eg /7?ecr7? hz.gz.#g.The proportion curves have an important role in petro-1eum geology. With this tool it is possible to define specific intervals for the dominant facies and, as result we can use the proportion curve as a trend in lithological modeling. However, when the proportion curves are generated they don't consider the well influence and the location ofthe wells. When we consider those information is possible to generate a more effective proportions curves. So, the main aim of this paper is to present a new technique to generate the proportion curves based in the mean kriging. The main advantage of this methodology is that the well location and his influence zone are considered in the process. This methodology indicated a efficient way to generate the proportion curves that can be used to support in a decisive way the reservoir characterization process linking to the lithological modeling.

Preenchimento de Falhas e Espacialização de Dados Pluviométricos: Desafios e Perspectivas

“…Um dos algoritmos mais utilizados para modelar dados numéricos usando RNA é o método retropropagativo com múltiplas camadas (Rumelhart et al, 1986), usando a Regra Delta (Widrow e Hoff, 1960) para atualização dos pesos sinápticos da rede. Os valores dos atributos de entrada costumam ser escalonados a partir de transformações lineares, já que a diferença de unidades de medidas entre as entradas pode influenciar no desempenho da rede.…”

“…Tem a capacidade de produzir melhores estimativas, porque está embasada em duas premissas: não-tendenciosidade do estimador e variância mínima das estimativas (Thompson, 1992). A KRG é considerada, segundo Mello et al (2003) e Remacre et al (2008), um dos mais eficientes em interpolações espaciais. Estima a variável interpolada na posição p(X p ), a partir do estabelecimento do peso de Krigagem (λ), de cada uma das n observações vizinhas (X i ), de acordo com sequência de cálculos (Eq.…”

Variability Space-Temporal of Annual Precipitation of Wet and Dry Period in the Paraíba State

“…According Flores (2000), this method enables better representation of the continuity of geographic phenomena and, more specifically, the rain and heat phenomenon, thus enabling a better spatial distribution of rainfall regimes prevalent in the study area at different scales of analysis. According to Silva et al (2010) This method was chosen because it is one of the most efficient and used in studies on spatial data interpolation (Mello et al, 2003;Remacre et al, 2008). The kriging estimator is obtained, according Matheron (1963), according to equation 1:…”

Análise da variabilidade espaço-temporal e identificação do padrão da precipitação na bacia do Rio Tapacurá, Pernambuco

“…Para a análise da distribuição espacial da precipitação na bacia foi utilizado o método de interpolação, conhecido como Krigagem para determinar a média mensal, média anual, desvio padrão, coeficiente de variação, e as médias sazonais dos períodos seco e chuvoso. Este método foi escolhido por ser um dos mais eficientes e utilizados em estudos sobre interpolação de dados espaciais (MELLO et al, 2003;REMACRE et al, 2008). O estimador da krigagem é obtido, segundo Matheron (1963), conforme:…”