Comparação de métodos de classificação para análise de dados petrográficos
Camila Martins Saporetti1; Leonardo Goliatt da Fonseca1; Leonardo Costa de Oliveira2; Egberto Pereira3
1 UFJF; 2 Petrobras; 3 UERJ
doi:10.20906/CPS/CILAMCE2015-0636
Resumo
A determinação e o mapeamento de heterogeneidades de reservatórios de hidrocarbonetos é estrategicamente importante para a caracterização e definição da produtividade e caráter comercial de um campo de óleo e gás. As petrofácies sedimentares são um conjunto de características petrográficas que individualizam um grupo de rochas, e sua determinação permite a inferência do da heterogeneidade do reservatório. Uma vez que as heterogeneidades permitem avaliar o potencial de exploração de hidrocarbonetos, sua determinação é essencial para a tomada de decisão dos especialistas. Este trabalho tem como objetivo avaliar uma metodologia proposta para prever a classificação de novas lâminas, as quais sejam pertencentes a mesma bacia sedimentar, podendo originar da exploração de um novo poço. Para isso, desenvolveu-se um método computacional capaz de classificar petrofácies de acordo com seus constituintes. Os dados analisados são uma composição de lâminas petrográficas retiradas de poços de exploração do Tibagi (Paraná) e Dom Aquino (Mato Grosso do Sul) da Bacia Sedimentar do Paraná. A metodologia proposta envolve o uso das técnicas de validação cruzada e métodos de classificação. Foram utilizados métodos de classificação que fazem uso de diferentes abordagens. A avaliação dos resultados é feita através de métricas que avaliam o desempenho dos métodos utilizados. Os parâmetros dos algoritmos foram ajustados por um processo de busca exaustiva otimizada pelas técnicas de validação cruzada. A metodologia tornou possível obter um resultado mais preciso através da comparação entre distintas técnicas. Assim, empregando-se o método computacional, o geólogo/especialista tem mais alternativas para assistir na individualização das petrofácies, reduzindo o esforço no processo manual do mesmo. Além disso, a ferramenta computacional desenvolvida permite obter resultados similares àqueles obtidos pelo método convencional de individualização.
Palavras-chave: Mineração de Dados; Classificação; Petrografia; Sedimentologia