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Estatística
Título: INTERPRETAÇÃO SÍSMICA QUANTITATIVA COM USO DE PROGRAMAÇÃO GENÉTICA
Autor: ERIC DA SILVA PRAXEDES
Colaborador(es): MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - Orientador
Catalogação: 19/JUN/2015 Língua(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
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Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=24789&idi=1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=24789&idi=2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.24789
Resumo:
Uma das tarefas mais importantes na indústria de exploração e produção de petróleo é a discriminação litológica. Uma das principais fontes de informação para subsidiar a discriminação e caracterização litológica é a perfilagem que é corrida no poço. Porém, na grande maioria dos trabalhos os perfis utilizados na discriminação litológica são apenas aqueles disponíveis no domínio dos poços. Para que modelos de discriminação litológica possam ser extrapolados para além do domínio dos poços, faz-se necessário a utilização de características que estejam presentes tanto nos poços como fora deles. As características mais utilizadas para realizar esta integração rocha-perfil-sísmica são os atributos elásticos. Dentre os atributos elásticos o que mais se destaca é a impedância. O objetivo desta dissertação foi a utilização da programação genética como modelo classificador de atributos elásticos para a discriminação litológica. A proposta se justifica pela característica da programação genética de seleção e construção automática dos atributos ou características utilizadas. Além disso, a programação genética permite a interpretação do classificador, uma vez que é possível customizar o formalismo de representação. Esta classificação foi empregada como parte integrante do fluxo de trabalho estatístico e de física de rochas, metodologia híbrida que integra os conceitos da física de rochas com técnicas de classificação. Os resultados alcançados demonstram que a programação genética atingiu taxas de acertos comparáveis e em alguns casos superiores a outros métodos tradicionais de classificação. Estes resultados foram melhorados com a utilização da técnica de substituição de fluídos de Gassmann da física de rochas.
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