Integração rocha-perfil para otimização de estimativas de permeabilidade em reservatórios carbonáticos da Bacia de Campos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Faria, Bruno Menchio
Orientador(a): Azeredo, Rodrigo Bagueira de Vasconcellos
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Niterói
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: https://app.uff.br/riuff/handle/1/23718
Resumo: A predição de permeabilidade em rochas carbonáticas é um dos maiores desafios na área de geociências. Existem na literatura diversas técnicas utilizadas para predição dessa propriedade petrofísica que, comumente, é realizada pela integração de dados de laboratório de plugues ou amostras laterais de rocha para calibração com dados de perfis. A tecnologia de perfilagem por ressonância magnética nuclear (RMN) é a única, dentre os perfis geofísicos, que permite estimar de maneira direta e contínua a permeabilidade. Entretanto, a literatura mostra que os modelos clássicos para estimativa de permeabilidade por RMN, tais como Kenyon e Timur-Coates, não funcionam bem em carbonatos. Neste trabalho, serão avaliados estimadores de permeabilidade baseados nas médias pitagóricas dos tempos de relaxação e cortes de saturação cumula tivos para a predição de permeabilidade a partir dos dados de perfil de RMN. Para a realização deste estudo, foi utilizada uma base de dados petrofísicos, rocha e perfil, oriundos de três poços de um reservatório carbonático localizado na Bacia de Campos. Os resultados obtidos em cada um dos poços mostraram que a utilização dos novos estimadores em dados de perfil de RMN apresentaram melhor performance preditiva quando comparados à média geométrica tradicionalmente utilizada pela indústria. O reservatório foi classificado posteriormente pela técnica de RMN fácies ou agrupamentos de relaxatividade por RMN, que permite distinguir zonas de acordo com o tamanho do poro, independente da litologia. As estimativas de permeabilidade foram então otimizadas por aplicação de estimadores de corte de saturação cumulativos em cada umas das RMN fácies determinadas.
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A tecnologia de perfilagem por ressonância magnética nuclear (RMN) é a única, dentre os perfis geofísicos, que permite estimar de maneira direta e contínua a permeabilidade. Entretanto, a literatura mostra que os modelos clássicos para estimativa de permeabilidade por RMN, tais como Kenyon e Timur-Coates, não funcionam bem em carbonatos. Neste trabalho, serão avaliados estimadores de permeabilidade baseados nas médias pitagóricas dos tempos de relaxação e cortes de saturação cumula tivos para a predição de permeabilidade a partir dos dados de perfil de RMN. Para a realização deste estudo, foi utilizada uma base de dados petrofísicos, rocha e perfil, oriundos de três poços de um reservatório carbonático localizado na Bacia de Campos. Os resultados obtidos em cada um dos poços mostraram que a utilização dos novos estimadores em dados de perfil de RMN apresentaram melhor performance preditiva quando comparados à média geométrica tradicionalmente utilizada pela indústria. O reservatório foi classificado posteriormente pela técnica de RMN fácies ou agrupamentos de relaxatividade por RMN, que permite distinguir zonas de acordo com o tamanho do poro, independente da litologia. As estimativas de permeabilidade foram então otimizadas por aplicação de estimadores de corte de saturação cumulativos em cada umas das RMN fácies determinadas.The prediction of permeability in carbonate rocks is one of the greatest challenges in geosci ences. There are several techniques in the literature used to predict this petrophysical property, commonly performed by integrating routine core analysis with well logging data. Nuclear mag netic resonance (NMR) well logging technology is the only one that provides a continuous permeability curve, but it is used only as a qualitative indicator. The literature shows that the classical models for estimation of NMR permeability, such as Kenyon and Timur-Coates, do not work well on carbonates. In this work we will apply the Pythagorean means and cumulative saturation cutoffs values in NMR logging data to evaluate the permeability prediction using the Kenyon equation, which uses only the Pythagorean estimator of the geometric mean of the T2 distribution. For this study, a petrophysical database was used from three wells of a carbonate reservoir located in the Campos Basin. The results obtained in each of the wells showed that the use of the new estimators in NMR logging data presented better predictive performance than the geometric mean for permeability estimates. The reservoir was later classified using the NMR Facies technique or NMR relaxitivity groups, which allows the identification of zones according to pore size, independent of lithology. The permeability estimates were then optimized through the application of cumulative saturation cutoff estimators at each of the deter mined NMR Facies.113f.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessIntegração rocha-perfil para otimização de estimativas de permeabilidade em reservatórios carbonáticos da Bacia de Camposinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisRMN fáciesCarbonatosPerfil de RMNPermeabilidadeGeociênciasBacia de CamposNMR logCarbonatesPermeabilityNMR faciesmestrado acadêmicoUniversidade Federal FluminenseDepartamento de Geologia e GeofísicaPrograma de Pós-Graduação em Dinâmica dos Oceanos e da Terra2020Niterói, RJNiteróiporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFFORIGINAL342 - DISSERT - BrunoMenchio 2020.pdf342 - DISSERT - BrunoMenchio 2020.pdfapplication/pdf10151198https://app.uff.br/riuff/bitstream/1/23718/1/342%20-%20DISSERT%20-%20BrunoMenchio%202020.pdf8c2f36b83a54d799bc7eb94e84c4ef24MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://app.uff.br/riuff/bitstream/1/23718/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866https://app.uff.br/riuff/bitstream/1/23718/3/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD531/237182021-11-24 19:38:27.38oai:app.uff.br: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ório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202021-11-24T22:38:27Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false
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