$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
X
INFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS


As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.

A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.

A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.

A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas | Formato DC |



Título: IMAGE BASED SIMULATION METHODS FOR DEPOSITIONAL SYSTEMS MODELING
Autor: VIVIANA LORENA VARGAS GRAJALES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  SINESIO PESCO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 36783
Catalogação:  12/02/2019 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36783@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36783@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.36783

Resumo:
In this work, we present two geostatistical methods to model geological structures that exhibit directional features in a tree structure, like fan deltas and turbidite channels. The first method is a multiple point geostatistical algorithm called directional field-based simulation (DIR-SIM). The directional feature of the training image is used to create a new object that we call training directional field (TDF), which contains the direction in each point of the image. This TDF represents the training image in a broader sense because both the training image and the direction followed by the reservoir are contained there. We propose to apply this object as a fundamental tool in the simulation. The second method is an object- based simulation called SKE-SIM which uses a training image to extract the distribution of selected parameters to build the turbidite channel system. The idea is based on the premise that the training image can be well represented by a one-dimensional object that we call, skeleton.

Descrição Arquivo
COMPLETE  PDF
Logo maxwell Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui