[en] IMAGE BASED SIMULATION METHODS FOR DEPOSITIONAL SYSTEMS MODELING

[pt] MÉTODOS DE SIMULAÇÃO BASEADOS EM IMAGEM PARA MODELAGEM DE SISTEMAS DEPOSICIONAIS

[pt] VIVIANA LORENA VARGAS GRAJALES

[pt] ESQUELETO

[pt] CAMPO DE DIRECOES

[pt] IMAGEM DE TREINAMENTO

[pt] GEOESTATISTICA MULTIPONTO

[pt] MODELAGEM BASEADA EM OBJETOS

[en] SQUELETON

[en] CAMPO DE DIRECOES

[en] TRAINING IMAGE

[en] MULTIPLE-POINT GEOSTATISTICS

[en] OBJECT-BASED MODELING

[pt] Neste trabalho, apresentamos dois métodos geostatísticos para modelar estruturas geológicas que exibem características direcionais em uma estrutura de árvore, como leques deltaicos e canais turbidíticos. O primeiro método é um algoritmo geoestatístico multi-ponto chamado simulação baseada em campo de direções (DIR-SIM). A característica direcional da imagem de treinamento é usada para criar um novo objeto que chamamos de campo direcional de treinamento (TDF), que contém a direção em cada ponto da imagem. Este TDF representa a imagem de treinamento em um sentido mais amplo por que tanto a imagem de treinamento quanto a direção seguida pelo reservatório estão contidas nele. Propomos aplicar esse objeto como uma ferramenta fundamental na simulação. O segundo método é uma simulação baseada em objetos chamada SKE-SIM, que usa uma imagem de treinamento para extrair a distribução de parâmetros selecionados para construir o sistema de canais turbidíticos. A idéia baseia-se na premissa de que a imagem de treinamento pode ser bem representada por um objeto unidimensional que chamamos esqueleto.

[en] 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.

SINESIO PESCO

SINESIO PESCO

HELIO CORTES VIEIRA LOPES

EDUARDO SANY LABER

ANSELMO ANTUNES MONTENEGRO

ALEX LAIER BORDIGNON

ABELARDO BORGES BARRETO JR

LUIZ FERNANDO ARAUJO OLIVEIRA

2019-02-12

2017-12-13

[pt] TEXTO

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INGLÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36783@1

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.36783