Produção Científica
Apresentação
| Seismic attributes and machine learning techniques for identification and characterization of carbonate seismic facies of the Barra Velha Formation, in the Wildcat Prospect, Santos Basin. Seismic data provides important information for prospect identification and reservoir characterization. For an effective seismic characterization, first we need to compute seismic attributes and combine them in a skillful way, to obtain as much information as possible to identify the different seismic patterns. Machine learning techniques applied to seismic interpretation have been successful in this regard and very useful in assisting with limitations involving data classification. This work aims to apply a methodology for identification and characterization of carbonates facies from Barra Velha Formation, on the Wildcat Prospect in Santos Basin, using seismic attributes and a non-supervised facies classification that uses a machine learning method called Self-Growing Neural Network (SGNN). For the workflow, we performed the following steps: (i) Carbonate seismic patterns identification through seismic amplitude, where was possible to identify the build-up, characterized by chaotic seismic textures with a conical external geometry and internal fracturing; debris facies, exhibit prograde geometry with chaotic internal texture; carbonate platform facies showing a well defined flat parallel reflectors; and the bottom lake facies, that does not have specific geometry and internally the reflectors are chaotic (Neves et al., 2019). (ii) seismic attributes generation and analysis to characterize the carbonate seismic patterns, where the eigen coherence, dip steered enhancement, relief and relative acoustic impedance assisted the seismic characterization. (iii) Principal component analysis (PCA), with amplitude filtered with DSE, eigen coherence and relief as inputs, and (iv) non-supervised seismic classification with attribute clustering, using the seismic attributes and PCA results as input. In the results, we could associate the seismic facies with the carbonate seismic patterns of Barra Velha Formation, previously identified. We obtained a clear differentiation between the carbonate platform and more fractured areas related to the build-ups. Similarly, the chaotic behavior of debris was well captured. However, the bottom lake patterns didn’t appear very evident. The PCA before the seismic classification brought better results. The attribute clustering method, has been an effective approach to differentiate the fractured zones mainly associated to build-ups and the facies layering of the carbonate platform in the Wildcat Prospect. |
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Artigo em Revista
| Probabilistic Estimation of Seismically Thin‑Layer Thicknesses with Application to Evaporite Formations The identifcation of potassium (K) and magnesium (Mg) salts prior to the well drilling is a key factor to avoid washouts, closing pipes, fuid loss damage, and borehole collapse. The Bayesian classifcation combines the outcomes from statistical rock physics and seismic inversion, providing the spatial occurrence of the most-probable salt types. It serves as a facies identifer of Mg–K-rich salts (bittern salts) before drilling. Nevertheless, the most-probable classifcation is limited to the seismic resolution which may underestimate seismically thin-layer thicknesses. Along with the most-probable facies, the Bayesian classifcation renders the facies probability volume. We demonstrate that the facies probability and facies-specifc total thickness highly correlate to each other even under the threshold of seismic resolution. Thus, we employ the bittern-salts probability volume to predict thinbed bittern-salts thickness in undrilled locations. To capture the variability of the seismic estimation, we resort to Monte Carlo-assisted simulations of wells that emulate the layering patterns of a site-specifc deposition environment. These simulations are crucial to assist the estimation of the joint probability density function between the facies volume and the total thickness. Therefore, given the facies probability, the joint probability density function enables us to derive the conditional expectation and percentiles of thin-bed thicknesses. Furthermore, this paper proposes a method to quantify the negative infuence of seismic noise in the estimation of thin-bed thicknesses. The blind well confrms the consistency of this technique to unfold the uncertainty in the seismic predictability of thin layers. We argue that this procedure is extendable to other facies. |
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Trabalho de Graduação
| Processamento pós-estaqueamento e interpretação de dados sÃsmicos de reflexão aplicados na exploração de hidrocarbonetos Os dados sÃsmicos de reflexão são os produtos dos métodos geofÃsicos mais amplamente empregados na exploração de hidrocarbonetos. Isso se dá, fundamentalmente, em função da sua boa relação custo-benefÃcio no que diz respeito à profundidade de investigação do alvo a ser prospectado e das resoluções horizontal e espacial associadas ao método. Para tanto, é necessário que o dado sÃsmico seja confiável quanto à imagem final, a qual, não basta ter feito uma boa aquisição e um processamento adequado, pois ainda apresenta um certo nÃvel de ruÃdo embutido, bem como, em diversos casos, ainda não enfatiza de forma especÃfica o alvo. Neste contexto, o presente trabalho aborda o pós-processamento, que normalmente melhora o caráter sÃsmico, e a utilização de atributos sÃsmicos, que tem como principal objetivo enfatizar/realçar feições importantes para a interpretação. Os atributos utilizados foram: Similaridade, decomposição espectral, amplitude instantânea e frequência instantânea. Os resultados obtidos confirmam a aplicabilidade de atributos sÃsmicos como uma poderosa ferramenta no auxÃlio à interpretação sÃsmica. |
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Dissertação de Mestrado
| Plataforma interativa de análise de velocidade em dados sÃsmicos usando GPUs Com o avanço da exploração de hidrocarbonetos, a indústria vem buscando continuamente meios de minimizar os riscos exploratórios, onde um desses meios é o aprimoramento das ferramentas utilizadas. Existem três etapas nessa exploração: a aquisição de dados sÃsmicos, o processamento sÃsmico e a interpretação sÃsmica. O presente trabalho se situa no processamento sÃsmico, mais especificamente em uma de suas etapas, a análise de velocidade sÃsmica, que tem como objetivo encontrar o campo de velocidade mais fidedigno da subsuperfÃcie da terra através de algoritmos conhecidos de análise. Um dos objetivos desse trabalho é a criação de meios para facilitar essa análise de velocidade, através da implementação desses algoritmos de forma que eles funcionem integrados em uma única plataforma. Outro ponto que o avanço da exploração sÃsmica trouxe foi o aumento considerável do volume de dados sÃsmicos adquiridos e das tecnologias utilizadas, que elevaram consideravelmente a necessidade de computadores mais poderosos e também à busca de soluções de alto poder computacional. Com base nessa necessidade, será apresentada uma nova metodologia de análise de dados sÃsmicos usando GPUs e os resultados obtidos da sua utilização, mostrando sua viabilidade para acelerar algoritmos geofÃsicos, em especial algoritmos voltados para à análise de velocidade. Ao final serão discutidos os resultados e feita a comparação de desempenho dos algoritmos paralelos e sequenciais. |
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Material Didático
| MÉTODOS ESTATÃSTICOS APLICADOS A TEMPERATURA AMBIENTE E UMIDADE RELATIVA DO AR NA CIDADE DE PORTO SEGURO (BA) |
Material Didático
| Automatic Minimization of Execution Budgets of SPITS Programs in AWS. |
Material Didático
| Carvões e a estratigrafia de sequências |
Material Didático
| Dynamics of Underground Rocks Containing Fluids: Application to Exploration Geophysics with Emphasis to Oil and Gas. |
Dissertação de Mestrado
| Modelagem FÃsica da Resposta SÃsmica de um Complexo de Canais TurbidÃticos Um modelo fÃsico de complexo de canal turbidÃtico foi produzido por impressão 3-D, utilizando um plástico chamado PLA (ácido polilático), com canais ocos, em escala 1:10,000, e submetido a uma aquisição ultrassônica em um tanque de água (a qual preencheu os canais). O dado resultante foi tratado como um sismograma 3D de reflexão acústica zero-offset, recebendo uma deconvolução determinÃstica e uma migração post-stack. A interpretação foi realizada, alguns atributos extraÃdos e os resultados foram comparados com imagens de microtomografia obtidas do modelo fÃsico. Baseado na teoria desenvolvida por Partyka et al (1999), um algoritmo foi implementado para gerar volumes de estimativas de espessura em tempo duplo de camadas a partir de múltiplos volumes de frequências obtidos por decomposição espectral. Assumiu-se que todas as camadas possuiam topo e base como refletores de polaridades opostas (que é o caso dos canais). Diferentes parâmetros foram testados e as feições que puderam ser associadas aos canais tiveram suas espessuras estimadas e comparadas com as espessuras reais do modelo fÃsico medidas pela microtomografia. Apesar das dificuldades técnicas enfrentadas, especialmente devido à forte atenuação do sinal e limitações na aquisição, os resultados foram satisfatórios, aumentando a confiança na utilização da decomposição espectral para análises quantitativas. Uma nova maneira de visualizar resultados de decomposição espectral como volumes de espessuras temporais estimadas é sugerida e parâmetros são testados visando melhorar a eficiência da técnica, especialmente no problema da escolha apropriada da janela temporal para a decomposição espectral. |
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Tese de Doutorado
| CRP Tomography Resumo: As informações de subsuperfÃcie extraÃdas de dados sÃsmicos de reflexão desempenham um papel crucial para a exploração e produção de reservatórios de petróleo e gás. Desta forma, técnicas de imageamento e inversão que fornecem essas informações estão sempre em demanda. Devido à sua importância, os modelos de velocidade têm sido os principais parâmetros para inversão sÃsmica. Por essa razão, o termo construção de modelos de velocidade é bastante popular em sÃsmica. De fato, essa terminologia é conhecida como inversões de, não apenas modelos de velocidade, mas também parâmetros gerais que descrevem os modelos geológicos de interesse. Modelos de velocidade confiáveis são essenciais para métodos de imageamento sÃsmico, particularmente migração. De fato, os avanços cientÃficos e tecnológicos em migração estão diretamente relacionados com os avanços correspondentes na construção de modelos de velocidade. O foco principal dessa tese é a construção tomográfica de modelos de velocidade. Essa tese propõe um novo método de tomografia sÃsmica, denominado tomografia CRP. Baseado na estereotomografia, com a qual compartilha várias similaridades, a tomografia CRP tem, contudo, diferenças significantes na quantidade e natureza dos parâmetros envolvidos no processo de inversão. Ao contrário da estereotomografia, no qual os parâmetros observados são coletados/extraÃdos individualmente do dado de entrada, a tomografia CRP faz uso das seções CRP, extraÃdas e estimadas do dado de entrada. Mais especificamente, cada seção CRP consiste em pares fonte-receptor dentro dos dados de entrada para os quais os raios de reflexão primária para uma determinada interface têm o mesmo ponto de reflexão comum. Da mesma forma que na estereotomografia, alguns pontos individuais são de fato coletados na tomografia CRP. Chamados de pontos de referência CRP, esses pontos são estendidos para as correspondentes seções CRP, extraÃdas do dado de entrada por meio de análise de coerência performadas com tempos de trânsito paramétricos adequados. De fato, a tomografia CRP leva o nome de tais tempos de trânsito, também chamados de tempo de trânsito CRP. Essa tese mostra como a adição de mais informações relacionadas a um mesmo ponto em profundidade, previamente desconhecido, ajuda na inversão de diferentes tipos de modelos de velocidade. Todas as informações relacionadas a um mesmo ponto de reflexão comum são trabalhadas simultaneamente durante a inversão para melhor inverter a localização do respectivo ponto de modelo em profundidade. Testes numéricos que ilustram essa tese sugerem que o uso conjunto de parâmetros provenientes de seções CRP atua como uma restrição natural incorporada ao problema tomográfico. As seções CRP permitem que mais partes do modelo de velocidade sejam analisados, uma vez que mais pares de raios são traçados e usados, trazendo mais informações internas para o problema inverso. Resultados encorajadores fornecidos por alguns testes sintéticos confirmam as boas expe |
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