Estimativa de permeabilidade de rochas carbonáticas a partir de parâmetros do espaço poroso.
A petrofísica computacional é uma técnica que vem sendo utilizada cada vez mais na indústria do petróleo para caracterizar reservatórios e simular computacionalmente o seu comportamento físico. Através dessa técnica é possível caracterizar um elevado número de amostras, sob diferentes condições ambi...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Católica de Brasília (UCB) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UCB |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:localhost:riufcg/1615 |
| Acceso en línea: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1615 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Rochas Carbonáticas Petrofísica Carbonatos µCT Carbonate Rock Petrophysics Carbonates Petrologia |
| Sumario: | A petrofísica computacional é uma técnica que vem sendo utilizada cada vez mais na indústria do petróleo para caracterizar reservatórios e simular computacionalmente o seu comportamento físico. Através dessa técnica é possível caracterizar um elevado número de amostras, sob diferentes condições ambientais, em um tempo relativamente curto. Este trabalho propõe um modelo de estimativa de permeabilidade que utiliza parâmetros petrofísicos retirados de imagens de microtomografia de raios x (µCT) e os compara com parâmetros petrofísicos medidos em laboratório. Foi analisado um conjunto de 19 amostras com características deposicionais, diagenéticas e texturais diferentes entre si, pertencentes às bacias do Araripe, Potiguar e Sergipe-Alagoas. Delas, 14 são de calcário, 2 de tufa calcária, 2 de caliche e 1 de dolomito. Em laboratório foi utilizado um permoporosímetro a gás para medir os parâmetros porosidade e permeabilidade. As amostras de µCT foram adquiridas com resolução em torno de 2,0 µm. O conjunto de imagens criado foi tratado no software Avizo Fire e foram extraídos os parâmetros porosidade, permeabilidade, conectividade e diâmetro equivalente de poros. Um modelo estatístico foi estabelecido para predição da permeabilidade a partir dos parâmetros do espaço poroso extraídos das imagens de µCT. Os resultados indicam que a conectividade dos microporos, inferida a partir do cálculo do Número de Euler em imagens 3D, é o parâmetro que exerce maior influência na estimativa da permeabilidade, seguida pela porosidade dos macroporos e pela conectividade dos macroporos. O modelo preditivo proposto apresentou um coeficiente de determinação de 0,994, mostrando-se bastante confiável para o grupo de amostras investigado. |
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