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Tipo do documento: Dissertação
Título: Classificação de litofácies através da análise automática de perfis elétricos de poços de petróleo da Amazônia
Autor: Oliveira Júnior, Joacir Marques de 
Primeiro orientador: Santos, Eulanda Miranda dos
Primeiro coorientador: Carvalho, José Reginaldo Hughes de
Resumo: Dentro das várias etapas que são necessárias até o petróleo ser comercializado, a análise de perfis elétricos representa papel de grande importância para se estimar a capacidade produtiva de um poço. A análise hoje é semi-automatizada e ocorre da seguinte forma: geólogos especialistas analisam gráficos de curvas gerados por um sistema, para então, realizar a caracterização do reservatório com base nas análises. Um dos objetivos dessa análise é a classificação de litofácies. Litofácies são unidades litológicas (rochas) que caracterizam o ambiente de formação e aspectos composicionais das rochas. Para que se forme um reservatório de petróleo, um conjunto de tipos de rochas precisa estar presente, sendo este um dos principais motivos para a classificação de litofácies. Esta dissertação de mestrado investiga o uso de técnicas de classificação automática aplicadas ao problema de classificação de litofácies. Serão investigados os seguintes cinco métodos de classificação: Support Vector Machines, k Vizinhos Mais Próximos, Multilayer Perceptron e Regressão Logistica. A base de dados investigada é composta por amostras de perfis de três poços de uma reserva da Amazônia. Será ainda comparado o desempenho de classificadores individuais frente à combinação do mesmos através do voto majoritário. Por fim, iremos verificar se o treinamento de um poço pode ser aproveitado para outro por meio de classificadores individuais e combinados por voto majoritário. Para obter essas respostas, fizemos dois tipos de testes. No primeiro, treinamos e testamos os classificadores individualmente e combinados dentro do mesmo poço. Os resultados apresentados mostraram que Support Vector Machines foi superior em dois dos três poços, enquanto Multilayer Perceptron, superou os demais métodos no terceiro poço. No segundo tipo de testes, treinamos com dados de um poço e testamos com dados de outro poço, simulando uma situação mais próxima do problema real que seria de calibrar os classificadores de uma reserva com um poço pioneiro e a partir daí replicar nos poços vizinhos. Nestes testes, a combinação de classificadores se mostrou a melhor solução em 4 das 6 combinações possíveis. Nas duas demais combinações, a combinação por voto majoritário alcançou o segundo melhor resultado. Vale dizer ainda que na média simples o sistema de votação majoritário, foi a melhor opção para classificar as litofácies. Nossos resultados indicam que combinar classificadores em um sistema de votação majoritário apresenta desempenho superior ao uso de classificadores individuais, além de apresentar maior estabilidade.
Abstract: Among several steps which are necessary for the commercialization of oil, the analysis of well logs plays an important role to estimate the capacity of a well. Traditionally, this analysis is conducted in a semi-automated process which generates graphs of curves used by human experts to analyze and make the reservoir characterization. One goal of this analysis is to classify lithofacies. Lithofacies are lithological units(rocks) that characterize the environment and compositional aspects of the rocks. In order to characterize an oil reservoir, a set of classes of sedimentary rocks occur. This is which is the major reason for the classification of lithofacies. This master thesis investigates the use of automatic classification techniques applied to the problem of classification of lithofacies. The following five classification methods are investigated: Support Vector Machines, k-Nearest Neighbor, Multilayer Perceptron and Logistic Regression. The database investigated consists of samples from three oil wells of the same reservoir in the Amazon State. In addition, the performance of individual classifiers are compared to the combination of the same five classifiers through majority voting. Finally, we will verify whether or not individual classifiers, or ensemble of classifiers, may train using data obtained from one well and accurately classify data from other wells. In order to get these answers, we have run two series of experiments. First, we trained classifiers and test classifiers individually and combined within the same oil well. The obtained results show that Support Vector Machines achieved the best results in two of the three wells, while Multilayer Perceptron ouperformed the other methods in the third well. In the second series of experiments, we trained classifiers with data from a well and them with data from another well, simulating a situation closer to a real application, since we may use a manually classified database to train a classifier, or ensemble of classifiers, in orde to learn the pattern of the reservoir. Then, data from other wells of the same reservoir may be automatically classified. In this test, the ensemble of classifiers outperformed individual classifiers in 4 of the 6 possible combinations. In the two other combinations, the combination by majority vote was the second best. It is also worth saying that in average, ensemble of classifiers was the best option to classify lithofacies. Our results indicate that combining classifiers in a system of majority voting, shows a better performance and better stability of the results.
Palavras-chave: Visão computacional
Perfilagem
Reconhecimento de padrões
Litofácies
Computer vision
Well logging
Pattern recognition
Área(s) do CNPq: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Amazonas
Sigla da instituição: UFAM
Departamento: Instituto de Computação
Programa: Programa de Pós-graduação em Informática
Citação: OLIVEIRA JÚNIOR, Joacir Marques de. Classificação de litofácies através da análise automática de perfis elétricos de poços de petróleo da Amazônia. 2014. 79 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2014.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4144
Data de defesa: 14-Feb-2014
Appears in Collections:Mestrado em Informática

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