Classificação de sismofácies utilizando aprendizado de máquina não-supervisionado em reservatórios carbonáticos do Campo de Búzios, Bacia de Santos - Barretto, Débora Ribeiro (2025)
A descoberta do play do pré-sal no Brasil no início dos anos 2000 impactou profundamente o cenário da indústria nacional de óleo e gás e alterou completamente o direcionamento dos esforços exploratórios no país. Com reservas provadas estimadas em 9.621 milhões de barris de petróleo, estes reservatórios vêm sendo explorados há aproximadamente 15 anos e, atualmente, são responsáveis por 75% da produção nacional de hidrocarbonetos. Entretanto, a exploração destes carbonatos representa um desafio significativo devido a fatores intrínsecos à natureza destas rochas, como geologia complexa, alta heterogeneidade e localização das acumulações (abaixo de espessas camadas de sal a elevadas profundidades). Em razão disso, nos últimos anos, diversas pesquisas vêm sendo desenvolvidas nesta região para se obter uma melhor compreensão da sua configuração geológica e propriedades físicas, a fim de propiciar um maior aproveitamento do seu potencial petrolífero. Neste contexto, a análise de atributos sísmicos integrada à aplicação de métodos para agrupamento e classificação de sismofácies tornou-se uma importante ferramenta para caracterização destes reservatórios, uma vez que, a associação de dados de diferentes fontes (sísmicos e de poços) permite gerar um melhor entendimento destes carbonatos. Desta forma, esta dissertação tem como objetivo aprimorar a caracterização dos reservatórios carbonáticos do pré-sal do Campo de Búzios, maior campo em águas profundas do mundo, localizado na Bacia de Santos, através da aplicação de atributos sísmicos e de técnicas de aprendizado de máquina não-supervisionado. Para tal, a metodologia implementada consistiu em: (1) pré-condicionamento sísmico; (2) interpretação tectonoestratigráfica; (3) cálculo de atributos sísmicos (fase instantânea, decomposição espectral híbrida, impedância acústica, curvatura e coerência); (4) identificação dos principais padrões sísmicos dos reservatórios; (5) implementação de técnicas de aprendizado de máquina não-supervisionado para classificação de sismofácies (análise de componente principal, k-means, self-organizing maps e agrupamento hierárquico); (6) interpretação e correlação das fácies com feições dos reservatórios e (7) correlação das classes com perfis de porosidade e de permeabilidade. Como resultado, foi possível identificar os principais padrões sísmicos dos reservatórios: banco de coquina, plataformas carbonáticas, build-ups e fluxo de detritos; e correlacionar eles e as feições estruturais dos reservatórios aos atributos sísmicos e fácies obtidas. Tanto os atributos quanto as classificações destacaram as estruturas internas desses padrões e permitiram análises como a continuidade dos refletores e distribuição de impedância acústica. Auxiliaram, ainda, na interpretação das feições estruturais, permitindo a inferência de zonas de alta densidade de falhas e fraturas. Além disso, a associação das fácies com perfis de porosidade e de permeabilidade permitiu uma avaliação quantitativa delas quanto a essas propriedades. As fácies 3, 5 e 6 apresentaram melhores valores médios de porosidade, enquanto as fácies 4 e 7 mostraram-se menos porosas. Quanto à permeabilidade, as fácies 2, 3, 5 e 6 apresentaram maiores permeabilidades na análise de percentis. Apesar da baixa amostragem nos poços, a fácies 6, relacionada a fraturas de pequena escala, destacou-se entre as fácies com melhores características permoporosas. Esta abordagem mostrou-se eficiente para melhorar a caracterização do reservatório do Campo de Búzios, pois permitiu a visualização de seu arcabouço geológico e análises quantitativas de fácies.