[pt] ANÁLISE ESTATÍSTICA E GEOESTATÍSTICA DA DISTRIBUIÇÃO DE CO2, CH4, RN E MICROBIOTA EM UM CAMPO PETROLÍFERO DO RECÔNCAVO BAIANO (BA)

[en] STATISTICAL AND GEOSTATISTICAL ANALYSIS OF CO2, CH4, RN E AND MICROBIOTA IN AN OIL FIELD IN THE RECÔNCAVO BAIANO (BA)

[pt] CARLA CAROLINE ALLESSI

[pt] ESTATISTICA

[pt] DIOXIDO DE CARBONO

[pt] GEOESTATISTICA

[en] STATISTICS

[en] CARBON DIOXIDE

[en] GEOSTATISTICS

[pt] A presente dissertação visa analisar os dados de um programa experimental que buscou estabelecer a distribuição de dióxido de carbono (CO2), metano (CH4), radônio (Rn), microbiota (NMP) e hidrocarbonetos leves (C1-C5) em uma área de 30km2 num campo petrolífero do recôncavo baiano, como parte do estabelecimento do controle ambiental do projeto de armazenamento geológico de CO2. A análise dos dados contemplou um estudo estatístico descritivo clássico e geoestatístico para auxiliar na interpretação dos dados e elaboração de mapas de distribuição dos referidos parâmetros. A análise estatística descritiva clássica apresentou parâmetros de distribuição, dispersão e posição dos dados. Através desses valores foi possível concluir que as distribuições do CO2, CH4, NMP, Rn e alguns valores da gasometria apresentaram heterogeneidade e assimetria. A distribuição homogênea foi observada para valores de temperatura, teor de umidade, porosidade e alguns valores da gasometria (propeno, 2-Buteno Trans, 1 Buteno, 2-Butano-Cis e NPentano). Os dados não apresentaram ajuste à distribuição normal, exceto pelos valores de teor de umidade de solos. A análise geoestatística apresentou mapas de distribuição dos dados, com o intuito de melhor visualizar a distribuição local das concentrações dos parâmetros de interesse. Verificou-se que, entre os métodos de interpolação clássicos, os que melhor se ajustaram aos dados foram o método do inverso da distância e a krigagem. Através da análise semivariográfica foi possível observar a ocorrência de variabilidade espacial dos dados, sendo que para os valores de CO2 e CH4 observou-se uma dependência espacial. Já para os valores de Rn e NMP a dependência espacial mostrou-se menos expressiva. A variabilidade espacial de propriedades e parâmetros do solo observadas no presente estudo evidencia que os solos são altamente estruturados espacialmente e que tal condição deve ser levada em consideração na escolha de metodologias mais adequadas para projetos de monitoramento e futuras amostragens.

[en] The geological storage of CO2 is a very promising technique to minimize the effects of climate change. In Brazil, the pioneering project of geological storage of CO2 will complement activities of enhanced oil recovery in mature fields of Recôncavo Baiano. This dissertaion aims to analyze the data of an experimental program that sought to establish the distribution of carbon dioxide (CO2), methane (CH4), radon (Rn), microbiota and light hydrocarbons (C1-C5) in an area of 30km2 in an oil field in the recôncavo baiano field as part of the establishment of environmental control of the geological storage of CO2 program. Analysis of the data contemplated a descriptive classic statistical study and a geostatistic study to assist in interpretation of the experimental program data and mapping the distribution of these parameters for the oil field. The descriptive statistics analysis presented classical distribution, dispersion and position parameters. Through these values was possible to conclude that the distributions of CO2, CH4, NMP, Rn and some values of study presented heterogeneity and asymmetry. The homogeneous distribution was observed for values of temperature, moisture content, porosity and some light hydrocarbons (i.e., propene, 2-Butene Trans, 1 Butene, 2-butane-Cis and N-Pentane). The data did not fit the normal distribution, except by the values of soil moisture content. Geostatistics codes were used to generate data distribution maps, in order to better visualize the local distribution of concentrations of the parameters of interest. It was found that, among the classic interpolation methods, that best fit to the data were obtained by the method of inverse distance and krigging. By analyzing semivariograms was possible to observe the occurrence of spatial variability of the data. It was noted a spatial dependence for the values of CO2 and CH4. However, the spatial dependence of Rn and Microbiota proved less expressive. Spatial variability of soil properties and parameters observed in this study reveals that soils are highly structured spatially and that such a condition must be taken into consideration when choosing the most appropriate experimental methodologies for monitoring programs and future sampling.

JOSE TAVARES ARARUNA JUNIOR

PATRICIO JOSE MOREIRA PIRES

SERGIO AUGUSTO BARRETO DA FONTOURA

JOSE TAVARES ARARUNA JUNIOR

FERNANDO SABOYA ALBUQUERQUE JUNIOR

PATRICIO JOSE MOREIRA PIRES

MICHELE DAL TOE CASAGRANDE

2011-09-21

2011-03-18

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=18300@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=18300@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.18300