Aplicação das técnicas de redes neurais e lógica difusa na estimativa da permeabilidade em formações carbonáticas usando dados de perfilagem de poços e ressonância magnética nuclear (RMN)

Abstract

A perfilagem de poços é um método essencial para o estudo da viabilidade econômica de um poço, capaz de gerar perfis verticais integrados a métodos geofísicos. Através da análise dos dados fornecidos pelos perfis utilizados para estudo, é possível identificar a presença de hidrocarbonetos assim como a localização destes na extensão dos poços. O presente trabalho utiliza o software Interactive Petrophysics (IP) para observar a aplicação de inteligência artificial, através de redes neurais e lógica difusa, e de dados de perfilagem obtidos em um reservatório carbonático do pré-sal brasileiro, a fim de, estimar a permeabilidade do reservatório. A permeabilidade é uma propriedade fundamental no estudo de determinada formação, visto que, caracteriza a capacidade de um fluido escoar em um meio poroso. O IP nos fornece análises estatísticas utilizando os dados de entrada escolhidos e através da lógica difusa e redes neurais prevê uma estimativa de permeabilidade. Ao fim deste trabalho, além da apresentação dos resultados, é realizada uma análise comparativa para as técnicas aplicadas