Aplicação de tratamento estatístico multi-variante em dados de perfis de poços da Bacia de Sergipe - Alagoas

Bucheb, José Alberto

doi:10.1590/s0102-261x1997000200015

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“…discriminante , resu ltand o, portanto, em apenas urn unico fndice . discrirninante, que represe nta a posicao da arnostra ao lon go da reta definida pela funeao discriminante (Bucheb 1991). A tecn ica da analise discri minante co nsiste em encontrar uma transformacao linear q ue resulte na razao de minima difcrenca entre urn par de g rupos com medi as mu ltivar iadas e uma varia ncia multiv ariada dentro de ca da par de grupos.Considcra ndo-se 0 caso de dois grupos, co mo co nsistindo de dois conjuntos em urn espaco mu ltivariado , deve-se buscar uma orientacao j unto a qu al a mbo s conj u nto s ten harn a mai o r se pa racao , e nq ua nto , simultanea mente, cada co njunto tenha uma minim a variacao .…”

Section: C'unclassified

Identificação De Litotipos Nos Perfis De Poço Do Campo De Namorado (Bacia De Campos, Brasil) E Do Lago Maracaibo (Venezuela) Aplicando Estatística Multivariada

Flexa¹,

Andrade

Carrasquilla³

2004

RBG

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ID ENTI FI CATI ON OF L1Tl10 TYPES IN WELL WGS OF NAMO RADO FI ELD (CAM POS BASIN, BRAZI L) AND MARACAIBO fAKE ( VENEZUE LA) APPIXING M ULTI VARIED STA TlS71CSThe identificationof lithotypes along a borehole is one of the most important contributions of boreholegeophysics to geological studies inside the petroleum industry. However, it is a difficulttask, because the measurementsperformed in the wellexpress the changes of the physical propertiesand, not necessarily, the lithological variations. This work shows a methodology based on discriminant analysis technique for the identification of lithotypes in well logs, by means of the association between the physical property variations andthe lithological types indepth. The geophysical logs applied for the evaluation of this methodo logy were gammaray (GR), sonic (Dn, neutronic porosity (PI/IN), density (RHOS) and resistivity (ILD). In this form, we tested this scheme in two wells of Namorado Field (Campos Basin, Brazi l) and another two of Maracaibo Lake (Venezuela). The obtained resultsare interesting in the sense of the automatic identification of lithotypes using well logs. Thus, the optained results allowto observe an excellent agreement between the well log interpretations or thegeological column descriptions of the well and the lithological typesidentified by the method.Keywords:discriminant analysis,geophysical logging,Campos Basin, Maracai boLake.Resumo A identificacao de litotipos ao longo de urn poffo euma das contnbulcoes mais importantes da geoffsica aos estudos geol6gicos dentro da industria de perrolec. Entretanto, e uma das tarefas mais dificeis, porque as medidas executadas no poco expressamasmudancasdas propriedades ffsicase, nne necessariamcnte,as variacocs litol6gicas. Este trabalho mostraumametodologia bascada na tecnica da analisediscriminante para a identiflcacao de Iitotipos nos perfis de poffos, onde procuramos a associacao entre as variacocs das propriedades fisicas e os tipos litol6gicos em profundidade. Os perfis geoflsicos utilizados para a avaliacao desta metodologia saoraiosgama(GR),scmco (D7), porosidade neutronica (PI IIM, densidade (RI/OB) e resistividade (lID). Desta lonna, testamos 0 esquema desenvolvido em dois pocos do Campo de Namorado (Bacia de Campos, Brasil) e em outros dois do Lagc Maracaibo (Venezuela). Os resultados obtidos sao intercssantes no sentido da identificacao automaticade litotipos usando perfis de poco. Assim, os resultados obtidos perrnite urn excelente acordo entre as interpretacoes dos perfis ou as colunascstratigraficas dos pecos e os tipos Iitol6gicos identificados pelo mcrodo.Palavras-chave:analisediscriminante,gcoffsica de poco. Baciade Campos, Lago Maracaibo.INTRODU<;:AO Atualmente, muitos estudos mostram uma boa aplicabilidade das tecnicas da analise estatistica multivariada no processamento e interpretacao de dados geofisicos (Couto 1994). No caso da geofisica de poco, uma das aplicacoes freqUentemente apresentada trata da identificacao e da separacao das eletrofacies e a sua associacao as d...

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Section: C'unclassified

Identificação De Litotipos Nos Perfis De Poço Do Campo De Namorado (Bacia De Campos, Brasil) E Do Lago Maracaibo (Venezuela) Aplicando Estatística Multivariada

Flexa¹,

Andrade

Carrasquilla³

2004

RBG

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“…Os métodos usualmente aplicados incluem a utilização de métodos estatísticos multivariados (Sancevero et al, 2008), os quais permitem a operação com grande diversidade de variáveis, como dados de perfis geofísicos de poços, associadas aos dados de testemunho. Na literatura destacamse contribuições importantes na classificação de fácies obtidas com a utilização de ferramentas estatísticas de análise multivariada, tais como a análise discriminante (Bucheb, 1991;Avseth et al, 2001;Flexa et al, 2004;Tang et al, 2004;Li & Anderson-Sprecher, 2006).…”

Section: Introductionunclassified

Comparação entre as técnicas multivariadas maf e pca aplicadas na classificação de eletrofácies

Drummond

Vidal

2011

Rev. Bras. Geof.

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Uma grande quantidade de dados é obtida durante o desenvolvimento de um campo de petróleo. Dados sísmicos, perfis de poços, dados de testemunho e de produção, todos contribuem para uma melhor caracterização e modelagem dos reservatórios. Vários métodos de análise multivariada de dados podem ser usados na interpretação destes dados, auxiliando em tarefas importantes como a identificação de fácies litológicas. O mais conhecido e largamente utilizado dentre estes métodos é a Análise de Componentes Principais (PCA, Principal Component Analysis ), a qual busca reduzir a dimensão dos dados mantendo o máximo possível de sua variância. A redução da dimensão dos dados também pode ser realizada com o método de Fatores de Máxima Autocorrelação (MAF,Maximum Autocorrelation Factors ), o qual procuramanter o máximo possível da autocorrelação espacial presente nos dados. Neste trabalho, ambos os métodos foram aplicados a dados de perfis de poços do Campo de Namorado, testando seu desempenho na classificação de eletrofácies. Após a redução na dimensão dos dados, os métodos de classificação supervisionada conhecidoscomo k-vizinhos mais próximos (k-NN, k-nearest neighbors ) e k-vizinhos mais próximos ponderados (wk-NN, weighted k-nearest neighbors ) foram aplicados aos dados, e os resultados obtidos foram comparados por validação cruzada. MAF mostrou ser mais eficiente que PCA para reduzir a dimensão dos dados mantendo a informação mais relevante e wk-NN teve desempenho um pouco melhor na classificação de eletrofácies em relação ao k-NN usual. De acordo com esses resultados, a combinação de MAF e wk-NN pode ser uma ferramenta valiosa para a classificação de fácies em poços n˜ao testemunhados a partir de seus perfis.

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Aplicação de tratamento estatístico multi-variante em dados de perfis de poços da Bacia de Sergipe - Alagoas

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Comparação entre as técnicas multivariadas maf e pca aplicadas na classificação de eletrofácies

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