Título: | INTERPRETAÇÃO SÍSMICA QUANTITATIVA COM USO DE PROGRAMAÇÃO GENÉTICA | ||||||||||||
Autor: |
ERIC DA SILVA PRAXEDES |
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Colaborador(es): |
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - Orientador |
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Catalogação: | 19/JUN/2015 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
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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 |
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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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