Produção Científica



Artigo em Revista
18/07/2022

Comparison between oil spill images and look-alikes: an evaluation of SAR-derived observations of the 2019 oil spill incident along Brazilian waters
Three SAR-derived observations of dark surface patches along the Northeastern Brazilian coastline by the end of 2019 were misreported in the Brazilian media as oil spill-related. Unfortunately, these observations were misled by false positives or look-alikes. Therefore, this paper aims to technically evaluate these look-alike classes by analyzing image attributes found to be helpful to the identification of ocean targets, including oil spills, rain cells, biofilms, and low wind conditions. We use image augmentation to extend our dataset size and create the probability density function curves. The processing includes image segmentation, optimal attribute extraction, and classification with random forest classifiers. Our results contrast with the open-source oil spill detection system and patch classifier methodology called “RIOSS.” Analysis of the feature probability density functions based on optimal attributes is promising since we could capture most of the false positive targets in the three SAR-reported images in 2019. The only exception was the biofilm slick observed on October 28th, where the RIOSS mistakenly classified this organic patch as a low wind region with oil spots. This pitfall is acceptable at this project stage since we had only five biogenic film samples to train the algorithm.

Artigo em Revista
18/07/2022

Low-rank seismic data reconstruction and denoising by CUR matrix decompositions.
Low-rank reconstruction methods assume that noiseless and complete seismic data can be represented as low-rank matrices or tensors. Therefore, denoising and recovery of missing traces require a reduced-rank approximation of the data matrix/tensor. To calculate such approximation, we explore the CUR matrix decompositions, which use actual columns and rows of the data matrix, instead of the costly singular vectors derived from singular value decomposition. By allowing oversampling columns and rows, CUR decompositions obviate the need for the exact rank. We evaluate three different procedures for randomly selecting columns and rows to obtain the CUR. Once the low-rank approximation is estimated, data reconstruction is achieved by an iterative optimization scheme. To demonstrate the effectiveness of CUR matrix decompositions for multidimensional seismic data recovery, we present examples of 3D and 4D synthetic and field data. Results derived by CUR compare well to conventional eigenimage-family methods.

Tese de Doutorado
01/06/2022

ADVANCED TECHNIQUES FOR 3D RESERVOIR CHARACTERIZATION: MODELS FOR THE BUZIOS FIELD, SANTOS BASIN
This thesis aims to build workflows using innovative 3D reservoir characterization techniques that have the capacity of provide robust, automatized, and with fair predictability lithological facies and petrophysical properties models from well data and secondary data can honor the heterogeneities for complex reservoirs, such as the presalt Aptian carbonates in the Brazilian
marginal basins. First, I applied for the first-time an integrated approach between 4D sedimentary modeling and geostatistical modeling for facies reconstruction for presalt reservoirs from Barra Velha Formation within the Buzios Field located in the Santos Basin. The results from this first study demonstrate that this methodology makes it possible for the geomodeler to incorporate its conceptual geological knowledge about the facies paleoenvironment to be modeled in a more precise manner and the integration with geostatistics allows proper matching of the facies model with well data. For the second study, I used of a
neural network algorithm for a multi-attribute unsupervised seismic facies classification. My results from this study showed that this technique allows the automatized creation of a 3D seismic facies model that can be further associated with the porosity and permeability distributions from well data for a qualitative inference of the reservoir properties. The third study present in this thesis approaches also for the first-time the use of a pre-commercial and innovative machine learning methodology that implements geostatistical concepts for supervised estimation of petrophysical reservoir properties from multiple secondary variables called EMBER. The results from this study allowed the quantitative evaluation of the reservoirs from Barra Velha Formation through the creation of effective porosity and permeability 3D models also helping to address the uncertainties related to effective porosity distribution. Before this research, two of those methodologies had never been applied for carbonate rocks
characterization or presalt Aptian reservoir modeling. Finally, I hope that those standardized methodologies and the results discussions from this thesis can help the presalt studies to build a better understanding of these reservoirs origins diminishing complexity and provide
alternatives for the classical reservoir characterization approaches which not always can properly provide robust results impacting the future of oil and gas exploration and production.

Dissertação de Mestrado
25/05/2022

MODELAGEM 3D DE POROSIDADE EM RESERVATÓRIOS CARBONÁTICOS DO PRÉ-SAL NA FORMAÇÃO BARRA VELHA, BACIA DE SANTOS, USANDO ATRIBUTOS SÍSMICOS E O MÉTODO RANDOM FOREST
Devido à importância econômica dos reservatórios carbonáticos da seção Pré-sal da Bacia de Santos (Fm. Barra Velha), bastante esforço vem sendo empregado no
desenvolvimento de metodologias para a caracterização destas rochas. Diversos trabalhos têm confirmado a efetividade do uso de atributos sísmicos para a
estimativa propriedades de reservatório de tais rochas, como a porosidade. Além disso, técnicas de aprendizagem de máquina vêm ganhando notoriedade no setor de E&P, sendo ótimas ferramentas para estimar propriedades de rochas
heterogêneas, como os carbonatos. O presente trabalho propõe uma metodologia de integração de dados sísmicos e de poços, através da modelagem 3D de porosidade na Fm. Barra Velha pelo método random forest. O objetivo foi analisar
como diferentes combinações dos atributos de amplitude sísmica e impedância acústica impactam os resultados. Os resultados foram considerados robustos, em consonância com as métricas de validação do modelo — correlação de Pearson,
desvio padrão, Q-Q plots e crossplots. A área de estudo consiste em uma extensa plataforma carbonática e duas regiões de mounds carbonáticos. Ao longo da plataforma, a parte basal concentra porosidades altas, chegando a 15%. Os mounds apresentam porosidade de moderada a alta, chegando a 18%. A heterogeneidade da porosidade foi interpretada como resultado de variações relativas do nível do paleolago da Fm. Barra Velha, indicando uma tendência geral de afogamento da plataforma. As intrusões ígneas atuaram de forma geral como um fator redutor de porosidade nos carbonatos circundantes às mesmas. Por outro lado, as falhas associadas às intrusões podem ter atuado como conduto para fluidos hidrotermais, que teriam contribuído para a geração de porosidade nos carbonatos da porção
basal desta formação. Foi construído um catálogo de sismofácies da região de estudo na qual foram identificados mounds carbonáticos, plataformas carbonáticas, fácies debris e rochas ígneas. Portanto, a metodologia proposta para a modelagem 3D de porosidade, utilizando atributos sísmicos através do método random forest, foi efetiva em caracterizar potenciais reservatórios carbonáticos da Fm. Barra Velha na área de estudo, e esta metodologia pode ser aplicada em outras áreas, com características geológicas semelhantes.

Apresentação
23/05/2022

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.

Artigo em Revista
20/04/2022

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.

Trabalho de Graduação
28/03/2022

Processamento pós-estaqueamento e interpretação de dados sísmicos de reflexão aplicados na exploração de hidrocarbonetos
Os dados sísmicos de reflexão são os produtos dos métodos geofísicos mais amplamente empregados na exploração de hidrocarbonetos. Isso se dá, fundamentalmente, em função da sua boa relação custo-benefício 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 sísmico seja confiável quanto à imagem final, a qual, não basta ter feito uma boa aquisição e um processamento adequado, pois ainda apresenta um certo nível de ruído embutido, bem como, em diversos casos, ainda não enfatiza de forma específica o alvo. Neste contexto, o presente trabalho aborda o pós-processamento, que normalmente melhora o caráter sísmico, e a utilização de atributos sísmicos, 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 sísmicos como uma poderosa ferramenta no auxílio à interpretação sísmica.

Dissertação de Mestrado
28/03/2022

Plataforma interativa de análise de velocidade em dados sísmicos 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 sísmicos, o processamento sísmico e a interpretação sísmica. O presente trabalho se situa no processamento sísmico, mais especificamente em uma de suas etapas, a análise de velocidade sísmica, que tem como objetivo encontrar o campo de velocidade mais fidedigno da subsuperfície 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 sísmica trouxe foi o aumento considerável do volume de dados sísmicos 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 sísmicos usando GPUs e os resultados obtidos da sua utilização, mostrando sua viabilidade para acelerar algoritmos geofísicos, 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.

Material Didático
21/03/2022

MÉTODOS ESTATÍSTICOS APLICADOS A TEMPERATURA AMBIENTE E UMIDADE RELATIVA DO AR NA CIDADE DE PORTO SEGURO (BA)
Material Didático
21/03/2022

Automatic Minimization of Execution Budgets of SPITS Programs in AWS.
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