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Caracterização de eletrofácies por meio de ferramentas estatísticas multivariadas
Electrofacies characterization using multivariate statistical tools
Registro en:
Rem: Revista Escola de Minas. Escola de Minas, v. 61, n. 4, p. 415-422, 2008.
0370-4467
S0370-44672008000400003
10.1590/S0370-44672008000400003
Autor
Rosa, Henrique
Suslick, Saul B.
Vidal, Alexandre C.
Sakai, Gláucia K.
Institución
Resumen
This paper presents a method for electrofacies characterization which is based upon multivariate statistics analysis applied to well log data obtained from lithological classes identified in the core samples of oil and gas wells. As a case study it is used a data set which includes well logs, macroscopic reports, and sets of core samples extracted from vertical wells, located in the oil-producing field of Namorado in the Campos Basin, Brazil. The results show a good performance of the proposed approach for electrofacies characterization. Furthermore, all the statistical tests applied in this study allow the researcher to obtain information about the quality of the sampling process and the accuracy related to the correlation between the sampling and the logging depth, speeding-up the process of the exploratory investigation by using well log data associated to the lithological classes present in the cored intervals from oil well. Nesse artigo é apresentado um método de caracterização de eletrofácies com base em análises estatísticas multivariadas, o qual utiliza dados de perfis geofísicos de poços referentes às classes litológicas identificadas nos testemunhos desses poços. Como exemplo de aplicação, utiliza-se um conjunto de dados, o qual inclui perfis e descrições de testemunhos de poços verticais do Campo de Namorado, localizado na bacia de Campos. Os resultados obtidos mostram um bom desempenho das técnicas em diversos procedimentos automatizados para a caracterização de eletrofácies. Além disso, essas técnicas permitem que se obtenham avaliações referentes à qualidade da amostragem, no que se refere aos ajustes das mesmas com as profundidades de perfis, além de proporcionar agilidade ao processo de investigação exploratória de dados de perfis em relação às classes litológicas a estes associadas. 415 422 Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)