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UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA
INSTITUTO DE GEOCIENCIAS
CURSO DE GRADUACAO EM GEOFISICA
GEO213 – TRABALHO DE GRADUACAO
ANALISE DE CONJUNTOS DE DIFERENTES
ATRIBUTOS SISMICOS QUE POSSAM SERVIR DE
CRITERIO PARA SEGMENTACAO DE
INTERVALOS LITOLOGICOS
IGOR SARMENTO DE FREITAS
SALVADOR – BAHIA
JULHO – 2005
Analise de conjuntos de diferentes atributos sısmicos que possam servir de
criterio para segmentacao de intervalos litologicos
por
Igor Sarmento de Freitas
GEO213 – TRABALHO DE GRADUACAO
Departamento de Geologia e Geofısica Aplicada
do
Instituto de Geociencias
da
Universidade Federal da Bahia
Comissao Examinadora
Geol. Marco Cesar Schinelli - Orientador
Dr. Marco Antonio Barsottelli Botelho
Geol. Claudio Sarnelli
Data da aprovacao: 29/07/2005
Aos meus pais Bosco (in memoriam)
e Fatima.
RESUMO
A exploracao bem sucedida para novos reservatorios de petroleo em areas maduras, as-
sim como o desenvolvimento de campos existentes, requer a integracao de tecnicas geofısicas
nao convencionais.
Com este trabalho pretende-se utilizar conjuntos de diferentes atributos sısmicos para,
a partir deles, fazer uma predicao litologica. A avaliacao litologica a partir de dados sısmicos
e muito importante para a industria de petroleo e tem se tornado cada vez mais comum,
principalmente quando se utilizam atributos sısmicos.
Tres conjuntos de atributos sısmicos foram avaliados no projeto: Analise de AVO com
Perfis, que modela a partir de informacoes de pocos o comportamento de AVO; Inversao
Acustica, que passa pelas etapas de determinacao da wavelet (integracao perfil-sısmica), de
geracao do modelo a priori (condicionamento inicial da inversao) e da inversao propriamente
dita; e Mapas de Atributos Complexos, divididos nas categorias de estatıstica de amplitude,
de traco complexo, estatıstica espectral, de sequencia e de correlacao.
A monografia comeca com uma descricao teorica simplificada para os diferentes atribu-
tos utilizados. Depois, os passos da execucao do trabalho sao detalhados, mostrando, assim,
a aplicacao destes atributos. Ao final, sao apresentados alguns resultados destas aplicacoes
e suas analises, com suas respectivas conclusoes finais.
Trata-se de um trabalho bastante pratico e amplo, que envolve uma vasta preparacao e
previa analise de dados ate a execucao final em dados reais. Foram utilizados dados sısmicos
processados e reprocessados, dados de pocos, perfis, unidades estratigraficas e horizontes
interpretados previamente. Todos os dados e recursos utilizados sao da PETROBRAS S.A.
A analise dos resultados foi praticada a partir do uso de cubos sısmicos 3D por faixas
de angulo comum, crossplots de perfis, intercept e gradiente, secoes sısmicas de impedancia
acustica com diagnosticos da inversao e controle de qualidade, e mapas de atributos com
matrizes de rank de correlacao. Os atributos utilizados foram aqueles que proporcionaram
alguma correlacao com a litologia a partir de uma analise visual. Uma interpretacao quali-
tativa das anomalias nos atributos sısmicos pode ser feita ate este ponto.
Todas as alternativas aplicadas no trabalho foram testadas com a finalidade de correla-
cionar os atributos e o modelo litoestratigrafico. Por fim, os resultados e a informacao que
estes atributos trouxeram sao discutidos.
iii
ABSTRACT
The successful exploration for new oil reservoirs in mature areas, as well as the develop-
ment of existing fields, requires the integration of non conventional geophysical techniques.
With this work it is intended to evaluate sets of different seismic attributes, to perform a
lithologic prediction from them. The lithologic evaluation from seismic data is very important
for the oil industry and it´s becoming very common, mainly when seismic attributes are used.
Three sets of seismic attributes had been evaluated in the project: AVO Analysis with
Logs, that models from wells information the AVO behavior; Acoustic Inversion, that goes
through the stages of determination of wavelet (log-seismic integration), of generation of the
a priori model (initial conditioning of the inversion) and the inversion properly said; and
Maps of Complex Attributes, divided in the categories of amplitude statistics, complex trace
statistics, spectral statistics, sequence statistics and correlation statistics.
The monograph starts with a simplified theoretical description for the different used
attributes. Later, the steps on the used workflow are detailed, showing, thus, the application
of these attributes. To the end, some results of these applications are presented and their
analysis, with their respective final conclusions.
It is a very practical and wide work, that involves a vast preparation and previous
analysis of data to the final execution using real data. It has been used seismic processed and
reprocessed data, wells data, logs, stratighraphic units and previously interpreted horizons.
All the data and resources used are from PETROBRAS S.A.
The analysis of the results was practised from 3D seismic cubes using intervals of com-
mon angle, crossplots of logs, intercept and gradient, seismic sections of acoustic impedance
with inversion diagnosis and quality control, and maps of attributes with rank correlation
matrix. The used attributes had been those that revealed some correlation with the lithology
from a visual analysis. A qualitative interpretation of the anomalies in the seismic attributes
can be made until this point.
All the alternatives applied in the work had been tested with the purpose to correlate
the attributes and the litostratigraphic model. Finally, the results and the information that
these attributes had brought are discussed.
iv
INDICE
RESUMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii
ABSTRACT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iv
INDICE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v
INDICE DE FIGURAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vi
INTRODUCAO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
CAPITULO 1 Descricao teorica simplificada dos atributos sısmicos . . . 3
1.1 AVO - Amplitude Versus Offset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 Inversao Acustica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3 Atributos Complexos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
CAPITULO 2 Aplicacao dos atributos sısmicos . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.1 Analise de AVO com Perfis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2 Inversao Acustica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.3 Mapas de Atributos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
CAPITULO 3 Analises e Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.1 Graficos de atributos de AVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2 Secoes de atributos e diagnosticos de inversoes acusticas . . . . . . . . . . . . 33
3.3 Mapas de Atributos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
CAPITULO 4 Conclusoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
Agradecimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
Referencias Bibliograficas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
v
INDICE DE FIGURAS
1.1 Classes de AVO no plano AB. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
3.1 Desajuste entre secoes Near e Far do dado PSTM. . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.2 Comparacao entre as secoes Near e Far apos PSDM convertido para tempo. . 23
3.3 Crossplot entre intercept e gradiente destacando passagem de folhelho para
areia que gera intercept positivo e gradiente negativo, localizado por ponto
preto no crossplot. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.4 Crossplot entre intercept e gradiente com a reta de tendencia de fundo e evento
em destaque ao lado direito da figura, na parte em que o sismograma e cortado
pela linha vermelha. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.5 Crossplot entre intercept e gradiente para trecho diferente das figuras anteriores. 26
3.6 Crossplot de POISSON x GR destacando clusters de areia na cor amarela e
folhelho na cor verde. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.7 Crossplot POISSON x GR com nuvens de pontos separados por cores que
representam a litologia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.8 Crossplot POISSON x GR detalhando trecho entre 997 a 1399 m. . . . . . . 28
3.9 Crossplot de POISSON contra GR detalhando trecho com maior parte de
arenito. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.10 Z-plot de POISSON x GR x RHOZ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.11 Z-plot de POISSON x GR x NPHI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.12 Z-plot POISSON x GR x NPHI no trecho onde a quantidade de conglomerados
e menor. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.13 Z-plot de DTCO x GR x NPHI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.14 Z-plot RHOZ x GR x NPHI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.15 Crossplot de IMPE x GR destacando as tres litologias principais do intervalo. 32
3.16 Z-plot GR X IMPE sem conglomerados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.17 Z-plot de impedancia P x impedancia S x NPHI. . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.18 Secao de linhas de correlacao do modo deposicional selecionado. . . . . . . . 34
3.19 Secao da sısmica original. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.20 Secao do modelo de impedancia acustica a priori. . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.21 Resultado da inversao mostrando secao da impedancia acustica otimizada. . 36
3.22 Secao da sısmica sintetica apos inversao. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.23 Secao da sısmica residual. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.24 Secao da sısmica residual em forma de wiggle. . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
vi
3.25 Diagnostico da inversao gerada a partir da informacao de tres pocos. . . . . . 39
3.26 Diagnostico da inversao gerada a partir da informacao de um poco. . . . . . 39
3.27 Diagnostico da inversao gerada para a area de todo o volume sısmico. . . . . 40
3.28 Diagnostico da inversao gerada com uma razao sinal/ruıdo diminuıda. . . . . 40
3.29 Mapa de percentual de arenitos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.30 Escala de cores utilizada para todos os mapas de atributos desta secao. . . . 42
3.31 Comparacao das matrizes de correlacao geradas com os diferentes dados,
PSTM e PSDM convertido para tempo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.32 Amplitude RMS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.33 Amplitude Absoluta Media. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.34 Amplitude de Pico Media. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.35 Amplitude de Cavado Maxima. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.36 Amplitude de Cavado Media. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.37 Amplitude Absoluta Total. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.38 Energia Media. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.39 Energia Total. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.40 Variancia na Amplitude. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.41 Comprimento de Reflexao Medio. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.42 Comprimento de Arco. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.43 Frequencia Espectral de Pico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.44 Percentual Maior que Limiar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.45 Energia de Meio-Tempo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.46 Seletividade na Energia de Meio-Tempo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.47 Razao de Amostras Positivas para Negativas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.48 Numero de Cavados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.49 Comprimento de Correlacao. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.50 Matriz de correlacao com todos os atributos gerados com o dado PSDM con-
vertido para tempo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.51 Matriz de correlacao com os atributos apresentados no trabalho. . . . . . . . 57
vii
INTRODUCAO
Por muitos anos os atributos sısmicos tem sido usados como uma maneira de se inferir
qualitativa e quantitativamente as propriedades de rocha e fluido a partir do dado sısmico.
Novos atributos sısmicos tem provado um sucesso tao grande que tem trazido nova vida
e respeitabilidade as analises de atributos de um modo geral. Eles representam um avanco
fundamental e sao significativamente combinados para prever propriedades litoestratigraficas.
Alguns atributos sısmicos especıficos se correlacionam muito bem com propriedades
individuais de reservatorios, aumentando entao a capacidade de caracteriza-los e, dentre
outros ganhos, pode-se obter um modelo geologico mais consistente, reduzindo as incertezas
na descricao e previsao do reservatorio.
O problema principal em usar atributos sısmicos para estimativas de propriedades e que
a sua relacao com propriedades da rocha nao e evidente. Existem fatores locais desconhecidos
que podem afetar tal relacao de forma inesperada.
A caracterizacao de corpos geometricamente complexos e de pequena espessura e um
desafio para a industria do petroleo, assim como a expansao de informacoes pontuais de pocos
sobre caracterısticas dos reservatorios para todo o volume sısmico. Os atributos sısmicos sao
utilizados na tentativa de contornar estas dificuldades.
Atributo sısmico e qualquer medida do dado sısmico que ajude a visualizar melhor
ou a quantificar valores de interesse da interpretacao. Para chegar a estas informacoes
otimizadas, foram utilizados nesta pesquisa atributos sısmicos derivados da analise de AVO,
inversao sısmica e mapas de atributos, todos com o principal objetivo de servirem para
caracterizacao da litologia.
A analise de AVO (Amplitude Variation with Offset) e uma tecnica que tem sua origem
no trabalho de Ostrander (1984) e baseia-se na variacao do coeficiente de reflexao com o
afastamento fonte-receptor. Este tratamento aplicado aos dados de reflexao sısmica permite
inferir certas caracterısticas das rochas, a partir da variacao da amplitude das reflexoes com
o afastamento fonte-receptor. Neste trabalho foi utilizada a analise de AVO com Perfis, um
sistema voltado para a modelagem da resposta sısmica em funcao do angulo de incidencia,
usando informacoes de pocos (perfis elasticos: velocidade P, velocidade S e densidade; e iden-
tificacao das unidades estratigraficas). Com base nesta analise foram gerados cubos sısmicos
3D por faixas de angulo comum e crossplots entre intercept e gradiente. Isto possibilita, con-
sequentemente, avaliar a correlacao entre os atributos de AVO e o modelo litoestratigrafico.
1
2
O processo de inversao sısmica tem como principal objetivo gerar cubos de impedancia
acustica 3D. Posteriormente, a inversao e avaliada a partir de secoes de impedancia acustica
destes cubos 3D e de diagnosticos da inversao.
Mapas de atributos sao apresentados como medidas areais em forma de horizontes,
computados a partir de manipulacoes matematicas dos dados sısmicos registrados, em uma
determinada janela de tempo. Os mapas sao analisados visualmente, tornando possıvel a
associacao com grupos de litologia em janelas especıficas da sısmica.
As analises de atributos sısmicos utilizados neste trabalho podem ser aplicadas para a
caracterizacao e estudos especiais de reservatorios. Estes atributos podem ser usados como
estimadores das propriedades petrofısicas de uma area coberta por um levantamento sısmico
3D.
O trabalho foi executado com base em dados reais da Petrobras e com os recursos do
setor de caracterizacao de reservatorios da UN-BA (Unidade de Negocios da Bahia). Nao foi
feita nenhuma localizacao ou especificacao dos dados, para preservar a norma de sigilo da
empresa.
Espera-se obter, com as ferramentas utilizadas neste trabalho, conjuntos de atributos
sısmicos derivados destes metodos para, posteriormente, serem analisados e correlacionados
com o modelo litoestratigrafico.
Dentre alguns produtos obtidos com a metodologia utilizada neste trabalho estao: cubos
sısmicos 3D por diferentes faixas de angulo comum, os atributos de AVO, intercept, gradiente,
todos apresentados por secoes ou uma combinacao deles em crossplots; diferentes cubos de
impedancia acustica, de onde sao retiradas as secoes de impedancia para analise; e mapas
de atributos de amplitude, de tracos complexos, de espectro, de sequencia e de correlacao,
para uma correlacao visual com o modelo litoestratigrafico.
Reservatorios com uma pequena dimensao, litoestratigraficamente complexos e de pe-
quena espessura, tornam mais desafiadora a caracterizacao sısmica de reservatorios. Desse
modo, espera-se com os resultados deste trabalho mostrar o potencial das tecnicas utilizadas,
suas limitacoes e benefıcios na exploracao e desenvolvimento de reservatorios, otimizando
assim a localizacao de novas zonas produtoras e previsao do comportamento do campo,
diminuindo o risco exploratorio.
CAPITULO 1
Descricao teorica simplificada dos atributos
sısmicos
1.1 AVO - Amplitude Versus Offset
A analise de AVO e o estudo da variacao na amplitude de uma reflexao sısmica com o
afastamento fonte-receptor. Este tratamento aplicado aos dados de reflexao sısmica, tambem
convencionado chamar anomalia de AVO, segundo Ostrander (1984), permite inferir certas
caracterısticas das rochas.
A teoria do AVO e baseada nas equacoes de Zoeppritz (1919). Essas equacoes expressam
os coeficientes de reflexao e transmissao de uma onda plana incidente em uma interface plana
entre meios homogeneos, como funcao do angulo de incidencia e das propriedades elasticas
dos meios. Quando a onda compressional incide na interface com um angulo diferente da
incidencia normal, sao gerados quatro tipos de ondas: longitudinais refletida e transmitida,
e transversais refletida e transmitida. A relacao entre amplitudes refletidas e transmitidas
dessas ondas e a amplitude da onda incidente representa os respectivos coeficientes de reflexao
e transmissao.
As equacoes de Zoeppritz sao as expressoes que definem os coeficientes de reflexao,
baseadas nas condicoes de contorno na interface: continuidade do vetor deslocamento e das
tensoes normais e tangenciais. Essas expressoes sao complexas e nao permitem uma identi-
ficacao facil dos parametros petrofısicos que influenciam no comportamento dos coeficientes
de reflexao.
As solucoes para equacoes de Zoeppritz para um dado refletor dependem das diferencas
entre Vp, Vs, e a densidade entre os dois meios. A razao Vp/Vs pode ser expressada em
termos da constante elastica razao de Poisson (σ) como:
σ =(V p/V s)2
− 2
2(V p/V s)2 − 2
As equacoes de Zoeppritz podem prever as mudancas de amplitude esperadas para
qualquer combinacao de propriedades de rochas. Para analise de AVO, a conclusao mais
3
4
interessante e que se a impedancia e a razao Vp/Vs (ou razao de Poisson) muda na mesma
direcao atraves do refletor, o coeficiente de reflexao aumenta. Se impedancia ou razao de
Poisson muda em diferentes direcoes, resulta numa diminuicao do coeficiente de reflexao. Se
nao ocorre nenhuma mudanca na razao de Poisson de um lado para o outro do refletor, a
resposta de AVO e geralmente fraca.
Os primeiros trabalhos de Bortfeld (1961) e Koefoed (1955, 1962) apresentaram diversas
possıveis aproximacoes para as equacoes de Zoeppritz. Outras aproximacoes surgiram, dentre
elas, a mais bem-sucedida e na qual o metodo se apoia e a de Shuey (1985), obtida com base
nos trabalhos de Aki e Richards (1980). Com base na aproximacao de Shuey, para angulos
menores que 30 ou 40 graus, o coeficiente de reflexao, que varia de forma quase linear com
o quadrado do seno do angulo de incidencia, resulta na seguinte relacao:
r ∼= A + B sin2 Θ
onde r e a amplitude de reflexao, Θ o angulo de incidencia, A e o intercept ou intercepcao
(coeficiente de reflexao) e B o gradiente.
As funcoes A e B podem ser descritas por:
A ∼=z2 − z1
z2 + z1
,
B ∼= A +σ2 − σ1
(1 − σ2)
z = impedancia acustica do meio
σ = modulo de Poisson
σ = (σ1 + σ2)/2
onde z1 e a impedancia acustica na camada 1 e z2 e a impedancia acustica na camada 2. Por
sua vez, σ1 e a razao de Poisson na camada 1 e σ2 e a razao de Poisson na camada 2.
Na pratica, os cubos de intercept A e gradiente B sao computados por meio das formulas:
B ∼=F − N
SF − SN
e
A ∼=1
2[N + F − B(SN − SF )],
5
onde F e N sao as amplitudes resultantes dos empilhamentos parciais dos tracos CMP
proximos (NEAR) e afastados (FAR) da fonte, enquanto SN e SF representam as medias do
quadrado do seno dos angulos de incidencia, para as condicoes NEAR e FAR, respectiva-
mente.
A media de A e B de toda a secao sısmica ou de uma parte substancial dela define a
reta B = kA, descrita pela declividade k, chamada tendencia de fundo (background trend).
Esta reta corresponde a diagonal principal do plote de A x B, conforme mostrado na Figura
1.1.
Figura 1.1: Classes de AVO no plano AB.
Normalmente, os pontos com coordenadas (A, B) ficam proximos da tendencia de fundo.
Quando isto nao acontece, o ponto e dito anomalo. A analise de AVO consiste, basicamente,
no estudo destas anomalias. Depois de Rutherford e Williams (1989), que classificaram as
anomalias de AVO em tres classes, Castagna e Swan (1997) reconheceram quatro classes de
anomalias:
• Classe 1 - A positivo e B negativo. Reservatorios que possuem impedancias maiores
que as rochas vizinhas.
• Classe 2 - A proximo de zero, com B negativo. Sao aqueles reservatorios com contrastes
de impedancia muito pequenos, tanto positivo ou negativo.
• Classe 3 - A e B negativos. Sao reservatorios de baixa impedancia.
• Classe 4 - A negativo e B positivo. Reservatorios de baixa impedancia onde a magnitude
decai com afastamento. Normalmente acontece em reservatorios que apresentam razoes
de Poisson proximas as da rocha encaixante.
6
Em secoes clasticas terciarias, reservatorios de classe 1 muitas vezes produzem dim-
spots, classe 3 bright-spots classicos, relacionados a feicoes que em geral aparecem bem nas
secoes empilhadas; reservatorios de classe 2 sao difıceis de se ver, a nao ser que eles tenham
um apreciavel crescimento de amplitude com afastamento.
A classe 3.5, embora nao tratada por Castagna, nem por Rutheford e Williams, e uma
anomalia inserida no plano AB modificado de Castagna e Swan (1997), onde os valores
de B sao proximos de zero e os de A sao negativos. Esta anomalia em relacao a classe 3
caracteriza-se por razoes de Poisson um pouco mais proximas as da rocha encaixante.
1.2 Inversao Acustica
A Inversao e derivada de dados de campo, representando um modelo que seja consistente com
os dados, procurando inferir o modelo fısico causador dos efeitos observados. O problema
inverso e resolvido para uma distribuicao espacial que poderia ter produzido um conjunto
de medidas observadas.
A inversao acustica e, especificamente, o calculo da impedancia acustica a partir dos
dados de amplitude de reflexao sısmica. E a impedancia acustica e a propriedade fısica
cuja mudanca determina coeficientes de reflexao em incidencia normal, que e o produto da
velocidade da onda P pela densidade do material.
A secao de impedancia acustica, tambem chamada de secao invertida, e um display
sısmico propositado a representar variacoes de impedancia acustica, que e o resultado da
inversao da secao de refletividade. A impedancia obtida atraves do processo de inversao e
muito mais correlacionavel com a litologia e propriedades petrofısicas das rochas, do que a
amplitude sısmica.
Antes de submeter a inversao propriamente dita, informacoes geologicas, sısmicas e de
curvas de pocos sao integradas para gerar esta distribuicao de impedancia otimizada.
Existem varios metodos de inversao sısmica e diferentes algoritmos de inversao 3D. A
tecnica aplicada foi a inversao baseada no grid, do software InterWellTM do IFP, que otimiza
a distribuicao de impedancia acustica em cada amostra do cubo sısmico. O algoritmo de
inversao utilizado tem o objetivo de chegar ao modelo de impedancia acustica, maximizando
uma funcao que descreve a probabilidade de ocorrencia do modelo otimo. Para gerar este
modelo sao combinados dados sısmicos e um modelo a priori de impedancias acusticas obtidas
a partir do conhecimento geologico previo e dos perfis de impedancia acustica.
A integracao entre a informacao sısmica e o modelo de impedancia acustica e funda-
mental. O modelo convolucional simplificado e adotado, tendo-se o traco sısmico (Tt) dado
por:
7
Tt = St + Nt
onde St = Rt ∗ Wt e a parte referente ao sinal deste traco, sendo Rt a serie de coeficientes
de reflexao, Wt o pulso sısmico (wavelet), incluindo-se todos os efeitos da assinatura da
fonte, * o operador de convolucao e Nt os ruıdos aleatorios.
Quando implementada a inversao no InterWellTM, a funcao objetivo final J possui dois
termos, um termo sısmico JS e um termo geologico que e separado em dois termos, um
geometrico JG e um estratigrafico JE:
J = JS + JG + JE
O termo geometrico JG controla as variacoes de impedancia acustica ao longo de su-
perfıcies de correlacao que sao definidas tendo como referencia a interpretacao efetuada nos
dados de amplitude sısmica. O vetor x e definido como o vetor posicao no espaco (x,t) e
t a coordenada relativa ao tempo duplo de reflexao. Se considerar i(x,t) o vetor unitario
tangente a superfıcie de correlacao no ponto a ser estimado, o termo geometrico pode ser
escrito como:
JG[Ii(x, t)] =
∫ t2
t1
∫ x2
x1
λ(x, t)
2σ2
I (x, t)[∇(Ii(x, t) − Ip(x, t)) • i(x, t)]2dxdt
i=1,2,..., Iot
onde Iot e o modelo otimo de impedancia acustica, Ip o modelo a priori, Ii a probabilidade
a priori do modelo, λ o parametro de comprimento de correlacao, σ2
I e o parametro que
relaciona-se a variacao esperada do modelo otimo em relacao ao modelo inicial. Estes dois
ultimos parametros descritos sao os parametros que referem-se as incertezas associadas ao
modelo.
O termo estratigrafico JE controla principalmente as variacoes do modelo de impedancia
acustica em relacao ao modelo a priori . Ele e expressso como:
JE[Ii(x, t)] =
∫ t2
t1
∫ x2
x1
1
2λ(x, t)σ2
I (x, t)[Ii(x, t) − Ip(x, t)]2dxdt
i=1,2,..., Iot
8
O termo sısmico JS baseia-se nas informacoes sısmicas registradas em superfıcie e per-
mite a introducao das incertezas associadas a estes dados. Este termo e expresso por:
JS[Ii(x, t)] =1
M2
S
∫ t2
t1
∫ x2
x1
1
σ2
I (x, t)[Ss(x, t) − Sr(x, t)]2dxdt
i=1,2,..., Iot
onde Sr os dados sısmicos registrados, Ss a sısmica sintetica, σ2
S(x, t) representa as incertezas
associadas aos dados sısmicos e M2
S e a energia da sısmica na janela de estudo.
1.3 Atributos Complexos
Existe uma variedade enorme de mapas de atributos extraıdos dos dados sısmicos. Os tipos
de atributos utilizados neste trabalho sao divididos em cinco principais categorias:
1. Estatıstica de Amplitude
• Amplitude RMS
• Amplitude Absoluta Media
• Amplitude de Pico Media
• Amplitude de Cavado (Trough) Maxima
• Amplitude de Cavado Media
• Amplitude Absoluta Total
• Energia Media
• Energia Total
• Variancia na Amplitude
2. Estatıstica de Traco Complexo
• Comprimento de Reflexao Medio
3. Estatıstica Espectral
• Comprimento de Arco
• Frequencia Espectral de Pico
9
4. Estatıstica de Sequencia
• Percentual Maior que Limiar
• Energia de Meio-Tempo
• Seletividade na Energia de Meio-Tempo
• Razao de Amostras Positivas para Negativas
• Numero de Cavados
5. Estatıstica de Correlacao
• Comprimento de Correlacao
Os atributos sao calculados a partir de medidas matematicas. Dada uma serie aleatoria
de medidas x(i) = (x1, x2, ...xn), pode-se definir, como exemplo, uma media (x):
x =1
n
n∑
i=n
xi
A descricao para cada tipo de atributo e apresentada a seguir:
1. Estatıstica de Amplitude
• Amplitude RMS
A Amplitude RMS e calculada como a raiz quadrada da media das amplitudes
elevadas ao quadrado, encontradas dentro da janela de analise especificada para
cada traco. A computacao para um traco de um intervalo seria dada por:
RMS =
√
√
√
√
1
N
N∑
i=1
a2
i
onde ai sao os valores de amplitude de cada traco sısmico.
Como as amplitudes sao elevadas ao quadrado antes de tirar a media, o calculo
da RMS e muito sensıvel para valores extremos de amplitude.
• Amplitude Absoluta Media
Para cada traco, os valores absolutos de amplitude, dentro da janela de analise,
sao somados, depois o total e dividido pelo numero de amostras dentro da janela
para produzir a media:
Amplitude Absoluta Media =soma das amplitudes absolutas
numero de amostras
10
Amplitude absoluta media nao e nem um pouco tao sensıvel para amplitudes
extremas como e a amplitude RMS, que envolve os valores de amplitude elevados
ao quadrado.
• Amplitude de Pico Media
Para calcular a amplitude de pico media para cada traco, todos os valores de
amplitudes positivas, dentro da janela de analise, sao somados, depois o total e
dividido pelo numero de amostras positivas dentro da janela:
Amplitude de P ico Media =soma das amplitudes positivas
numero de amostras positivas
• Amplitude de Cavado Maxima
Para cada traco, o programa faz um ajuste parabolico, atraves da amplitude
negativa maxima dentro da janela de analise e das duas amostras em ambos os
lados. O valor negativo maximo ao longo da curva e interpolado e o valor absoluto
e a saıda do arquivo do atributo.
• Amplitude de Cavado Media
Para calcular a amplitude de cavado para cada traco, todos os valores negativos,
dentro da janela de analise, sao somados, depois o total e dividido pelo numero
de amostras negativas dentro da janela. O valor absoluto e a saıda.
Amplitude de Cavado Media =
∣
∣
∣
∣
soma das amplitudes negativas
numero de amostras negativas
∣
∣
∣
∣
• Amplitude Absoluta Total
Para cada traco, a soma de todas as amplitudes absolutas dos tracos, dentro da
janela especificada, e produzida para o arquivo de saıda deste atributo.
Amplitude Absoluta Total = soma dos valores absolutos de amplitude
• Energia Media
Para cada traco, sao somados os valores de amplitudes elevados ao quadrado,
dentro da janela de analise. O total e depois dividido pelo numero de amostras
na janela para produzir a media.
Energia Media =soma das amplitudes elevadas ao quadrado
numero de amostras
• Energia Total
Para cada traco, sao somados os valores das amplitudes elevados ao quadrado
dentro da janela de analise.
11
Energia Total = soma das amplitudes elevadas ao quadrado
• Variancia na Amplitude
Para cada traco, o processo primeiro computa a media de todas as amostras
da janela. Depois e subtraıda a media de cada amostra e calculado o valor do
quadrado da diferenca. A saıda e a soma de todos estes valores divididos pelo
numero de amostras. A formula e:
V =1
N
N∑
i=1
(xi − x)2
2. Estatıstica de Traco Complexo
• Comprimento de Reflexao Medio
Comprimento de reflexao pode ser pensado como amplitude independente da fase.
E o envelope do traco sısmico. Para cada amostra de tempo, o comprimento de
reflexao e calculado da forma que se segue:
Comprimento de Reflexao =√
(traco real)2 + (traco de quadratura)2
Portanto, comprimento de reflexao e sempre positivo e sempre na mesma ordem
de magnitude como o dado de traco real.
Dentro da janela de analise, o programa converte cada traco novo para compri-
mento de reflexao e depois computa seu valor medio.
3. Estatıstica Espectral
• Comprimento de Arco
Comprimento de Arco e definido como o comprimento do traco wiggle. E uma me-
dida escalar da excursao total de um traco sısmico em uma janela. Para ilustrar,
imagine um traco sısmico plotado no formato do traco wiggle. Depois, imagine
que um cordao e colocado no traco de uma forma que percorra todo o wiggle.
O Comprimento de Arco do traco e entao definido como o comprimento total
do cordao esticado. O comprimento nao conta com qualquer aparencia sutil do
wiggle, apenas mede a distancia de amostra para amostra. A formula e:
S =1
NT
N∑
i=1
√
[a(i + 1) − a(i)]2 + T 2
onde:
12
a(i) = amplitude na i − esima amostra
T = perıodo da amostra
N = numero de amostras na janela
• Frequencia Espectral de Pico
Para cada traco de entrada, uma estimativa e feita da unica componente de
frequencia mais dominante do espectro de potencia para uma janela de analise
especıfica. Frequencia espectral de pico estima os tres componentes de frequencia
mais dominantes do espectro de potencia. Em termos gerais, frequencia espectral
de pico indicara qual frequencia dominante da serie (F1, F2, F3) e a componente
espectral mais significante para qualquer traco dado.
Para calcular este atributo, o programa faz uma analise espectral de cada traco
usando o metodo da entropia maxima de Burg (1967). Um multicoeficiente poli-
nomial e usado para modelar o espectro de frequencia e identificar o pico mais
significante (ou polo). A vantagem desta aproximacao e que sao dadas estimativas
seguras com dado de entrada limitado. Entretanto, 40 ms de dado e considerado
necessario para informacao de saıda estavel, e como uma precaucao o programa
tera saıdas nulas quando a janela de analise cair abaixo de 40 ms.
4. Estatıstica de Sequencia
• Percentual Maior que Limiar
Para cada traco, o numero de amostras com valores absolutos maior que o limiar
especificado e dividido pelo numero total de amostras dentro da janela de analise.
O resultado e multiplicado por 100 e expresso como uma percentagem de todas
as amostras na janela.
Percentual Maior que Limiar =numero de amostras > limiar
numero de amostrasX 100
• Energia de Meio-Tempo
Energia de meio-tempo e a medida do centro de gravidade da energia do dado
dentro de uma janela de tempo, expressado como um percentual.
O centro de gravidade ocorre num tempo, th, dado por:
th =
∑N
i=1tia
2
i∑N
i=1a2
i
Energia de meio-tempo e entao definida por:
13
Emt = 100 .th − t1tn − t1
%
onde t1 e o tempo no comeco da janela de tempo e tn e o tempo no final.
• Seletividade na Energia de Meio-Tempo
Seletividade na energia de meio-tempo computa a seletividade da curva de energia
no tempo, onde a energia acumulada e metade da energia total acumulada. A
formula e:
Seletividade na Energia de Meio − Tempo = E(nmeio) − E(nmeio − 1)
onde
E(energia) = raiz da amplitude do traco
e
nmeio = amostra onde energia acumulada e um − meio da energia da janela
• Razao de Amostras Positivas para Negativas
Para cada traco, o numero de amostras positivas dentro da janela de analise e
dividido pelo numero de amostras negativas.
Razao =numero de amostras positivas
numero de amostras negativas
• Numero de Cavados
Numero de cavados conta o numero de cavados negativos nas amostras entre
horizontes. O resultado e sempre uma integral. Como um cavado e considerado
ser qualquer mınimo negativo, cruzamentos de zero nao ocorrem sempre entre
sucessivos cavados.
5. Estatıstica de Correlacao
• Comprimento de Correlacao
Comprimento de correlacao computa um coeficiente de correlacao entre o centro
do traco e todos os outros tracos na janela. O comprimento e a media da distancia
em ambos os lados do centro do traco, onde o valor de correlacao primeiro cai
para 0.5. Distancias sao estimadas por interpolacao linear.
CAPITULO 2
Aplicacao dos atributos sısmicos
2.1 Analise de AVO com Perfis
Utilizou-se no trabalho a analise de AVO com perfis, um sistema que usa perfis elasticos para
estimar coeficientes de reflexao em funcao do angulo de incidencia. Entao, este sistema se
propoe a integrar modelagem petrofısica, perfis de pocos e a resposta sısmica sintetica, em
funcao do angulo de incidencia.
A aplicacao do tratamento de dados sısmicos para a geracao de atributos de AVO foi re-
alizada no SIGEO (Sistema Integrado de Geofısica e Geologia, da Petrobras), que tem como
parte uma ferramenta de software interativo ligado a processos voltados para a sısmica, cross-
plots e modelar o AVO. Esta ferramenta foi utilizada para gerar os sismogramas sinteticos,
a partir dos coeficientes de reflexao estimados e de um pulso escolhido e, posteriormente, foi
possıvel gerar crossplots entre intercept e gradiente destes dados sinteticos obtidos.
Em uma fase previa a de gerar AVO e crossplots, perfis podem ser filtrados e editados,
de forma a eliminar ruıdos e fazer com que as medidas sejam compatıveis. Outra facilidade
do programa e a de gerar perfis de densidade e velocidade S, com base em formulacoes
empıricas. O programa permite ainda uma analise acurada, capaz de diagnosticar a resposta
de AVO de reservatorios amostrados por perfis. Neste sentido, possibilita entao analisar a
forma como os dados sısmicos se distribuem de forma preferencial e, a partir daı, caracterizar
melhor as anomalias.
Uma sequencia usual de trabalho e seguida no sistema de analise de AVO com perfis
do SIGEO:
1. - Selecionar poco
2. - Selecionar os perfis originais em profundidade
3. - Converter para tempo
4. - Criar o pulso
5. - Calcular o sismograma sintetico
14
15
6. - Converter para profundidade
7. - Calcular agua/parametros ambientais
8. - Calcular HC e rocha
9. - Substituir fluido - gera perfis substituıdos
10. - Converter perfis substitutos para tempo
11. - Calcular o sismograma sintetico substituto
12. - Converter sismograma sintetico substituto para profundidade
13. - Usar ferramentas de analise
14. - Salvar os perfis de trabalho em profundidade
As etapas da sequencia apresentada acima serao descritas a seguir. Vale ressaltar que
algumas etapas nao apresentadas na sequencia acima sao descritas adiante, entre uma etapa
e outra.
1. - Selecionar poco
Considerando a pouca quantidade de pocos com perfis de velocidade compressional e
cisalhante (perfil sonico P e S - dipolar), principalmente o de velocidade S, foi realizada
uma analise previa a esta etapa que esta sendo descrita. O objetivo desta analise foi a
escolha de um poco adequado, baseado nos perfis. A analise foi feita numa ferramenta
da Landmark, SYNTOOLTM, visando a checar o posicionamento da sısmica nos pocos
disponıveis para prever o comportamento da modelagem. Foi entao aplicada uma
facilidade deste programa para correlacionar sismogramas sinteticos, gerados a partir
de perfis, com a sısmica.
Escolhido o poco, este foi importado para dentro do projeto de analise de AVO com
perfis, para dar inıcio a sequencia de trabalho que esta sendo descrita.
2. - Selecionar os perfis originais em profundidade
Os perfis originais em profundidade selecionados foram: GR (gama ray) e caliper, que
sao uteis neste caso, ja que possibilitam avaliar a qualidade dos perfis elasticos, o
RHOB (densidade), o DTS (perfil de onda S) e o DTP (perfil de onda P). O perfil
DTP e o perfil-mestre do sistema.
3. - Converter para tempo
Todos os perfis selecionados em profundidade foram convertidos para tempo. Para
isto, basta dar uma profundidade (Z) de referencia (primeira leitura do DTP) e seu
16
tempo (T) de referencia baseado numa tabela do reconcavo, dentro de um intervalo de
amostragem escolhido. A integracao do perfil sonico fornece a relacao T x Z usada na
conversao.
4. - Criar o pulso
O pulso criado foi o Passa-Banda. Com os defaults de comprimento do pulso de 200 ms,
a frequencia corta-baixas de 8 Hz e o slope de 18 db/oitava, a frequencia corta-altas
de 60 Hz e o slope de 36 db/oitava.
5. - Calcular o sismograma sintetico
O sismograma sintetico e calculado em tempo. Para calcular, e necessario fornecer o
angulo mınimo, o angulo maximo e o intervalo entre angulos (incremento), ou seja,
cada traco e um angulo. Os valores em graus foram respectivamente 0, 40 e 2.
6. - Converter para profundidade
O sismograma sintetico e convertido para profundidade para a modelagem dos perfis,
apos a substituicao de fluidos.
Ate foram feitos testes com a ferramenta empregada para fazer substituicao de fluidos,
mas os resultados nao foram utilizados por nao se enquadrarem no objetivo do trabalho,
que e puramente de caracterizacao litologica, sendo menos desafiador do que o de fazer
estudos de fluidos em reservatorios. As descricoes das etapas 7 a 12 nao foram portanto
consideradas.
7. - Calcular agua/parametros ambientais
8. - Calcular fluido e rocha
9. - Substituir fluido - gera perfis substituıdos
10. - Converter perfis substitutos para tempo
11. - Calcular o sismograma sintetico substituto
12. - Converter sismograma sintetico substituto para profundidade
13. - Usar ferramentas de analise
O Crossplot e uma das ferramentas que auxiliam na interpretacao de perfis, permitindo
a correlacao entre duas (Nuvens de Pontos) e/ou tres curvas (Z-plot), cujos pontos sao
plotados num grafico cartesiano.
• A) Nuvem de Pontos
Nesta opcao, apos a selecao de duas curvas, a definicao de parametros de entrada
(limites das curvas, topo, base, amostragem, etc) e a escolha de poco e correlacao,
17
e apresentado um grafico cartesiano (croosplot) correlacionando as duas curvas e
os desenhos dos dois perfis. Esta e a apresentacao basica sobre a qual foram permi-
tidas diversas analises e operacoes, graficas ou nao, com o objetivo de caracterizar
a litologia.
• B) Z-plot
Apresenta, sob a forma de cores, os valores de uma terceira curva (eixo Z) cor-
relacionada com curvas dos eixos X e Y na nuvem de pontos. Desta forma, cada
ponto contem os valores das tres curvas em uma dada profundidade. Os perfis
apresentados sao os mesmos da nuvem de pontos, nao sendo desenhado o perfil
da curva Z, mostrando apenas sua escala de cores e valores.
14. - Salvar os perfis de trabalho em profundidade
2.2 Inversao Acustica
O processo de inversao sısmica tem como principal objetivo gerar cubos de impedancia
acustica 3D.
Durante o perıodo em que o processo de inversao acustica foi realizado, utilizou-se o
software InterWellTM.
O procedimento de inversao e resumido no esquema a seguir:
1. Selecao dos dados de entrada
• Modelo direto
• Arranjo de linhas
• Wavelet
2. Selecao de parametros
• Razao sinal/ruıdo
• Desvio padrao da impedancia
• Comprimento de correlacao da impedancia
3. Salvar trabalho de inversao
4. Submeter trabalho de inversao
5. Recuperar inversao
18
6. Diagnostico da inversao e controle de qualidade
As etapas do esquema acima serao descritas abaixo. Vale ressaltar que algumas etapas
que nao foram apresentadas no fluxo de trabalho acima sao descritas a seguir, entre uma
etapa e outra.
1. Selecao dos dados de entrada
Foram utilizados dados sısmicos processados de diferentes formas: um PSTM (prestack
time migration), migracao pre-empilhamento em tempo, e um PSDM (prestack depth
migration), migracao pre-empilhamento em profundidade. Este ultimo dado que foi
processado em profundidade e convertido para tempo.
A inversao tambem foi feita para dois intervalos de reservatorios, um raso e outro
mais profundo. O intervalo mais profundo foi o unico que proporcionou resultados
satisfatorios da inversao, sendo apenas este o apresentado na monografia.
Os primeiros dados a serem selecionados sao os dados de pocos. Os pocos do projeto
sao escolhidos a partir de uma analise crıtica, baseada na litologia, sısmica e, princi-
palmente, nos perfis DT (perfil sonico P), DTNN (perfil sonico P sintetico, criado em
um sistema de redes neurais) e RHOB (densidade).
Limitado o numero de pocos do projeto, foram eles carregados no programa EasytraceTM
do IFP, para um extenso tratamento dos perfis sonicos e de densidade destes pocos. A
partir dos perfis sonicos e de densidade processados e editados, foram gerados os perfis
AI (impedancia) para cada poco. Estes perfis de impedancia tambem foram processa-
dos e editados com uma calibracao adequada para, posteriormente, serem usados como
dados de entrada, junto aos respectivos pocos do projeto do InterWellTM.
Outros programas, como o SIGEO e o SYNTOOLTM, tambem foram utilizados para
esta etapa de tratamento de perfis, com o objetivo de se obter sua calibracao adequada
para a inversao.
Os dados de entrada entao sao definidos, assim que os perfis estao prontos para serem
carregados. Primeiro e carregado o cubo sısmico 3D, a partir de um arquivo SEG-
Y, junto com parametros gerais do levantamento. Uma vez feitas as parametrizacoes
gerais, e necessario especificar a geometria do cubo sısmico 3D, como os limites do cubo
3D e sua orientacao. O numero de pocos do projeto e definido e localizado pelas suas
coordenadas de linha e traco. Os perfis de impedancia foram carregados em tempo e
com a mesma razao de amostragem do dado sısmico, como o InterWellTM exige. Por
final, tres horizontes interpretados foram carregados, finalizando o processo de selecao
e carregamento dos dados de entrada.
Nesta etapa, entao, os dados de entrada que foram carregados no InterWellTM consistem
em: um cubo sısmico, 3 horizontes e 10 pocos.
19
• Modelo direto
Modelo direto visa a construir um modelo por interpolacao das informacoes de
pocos, concordando com informacao geologica (estrutural e estratigrafica).
Este e o primeiro passo frente a integracao: conhecimento geologico e perfis de
pocos sao usados em conjunto para produzir um modelo direto, que depois e usado
como entrada para inversao.
• Arranjo de linhas
E necessario estabelecer uma janela de tempo e CDP, especificando tambem as
linhas que a inversao abrangera.
• Wavelet
Esta etapa tem o objetivo de extrair a wavelet de fase constante, que da a melhor
convergencia entre os tracos sinteticos e os tracos da sısmica real, em volta dos
pocos, dentro da janela de tempo especificada.
Este processo tambem visa a encontrar o traco sısmico real entre aqueles da janela
de tempo e CDP, que proveram o melhor coeficiente de correlacao com os tracos
sinteticos.
2. Selecao de parametros
Os parametros principais a serem monitorados sao: a razao sinal/ruıdo, desvio padrao
da impedancia e comprimento de correlacao da impedancia. A escolha correta destes
parametros permite a obtencao de um modelo otimo de impedancias acusticas (a pos-
teriori) com poucas iteracoes. A correta escolha destes parametros tambem ira de-
terminar se esse modelo vai depender mais da sısmica, do modelo de impedancias a
priori, ou de ambos. Neste sentido, podem-se escolher os parametros de maneira a
atribuir maior confianca na sısmica ou nos perfis de pocos, de acordo com o grau de
confiabilidade nestas medidas fısicas.
• Razao sinal/ruıdo
A razao sinal/ruıdo utilizada foi de 30. Esta relacao e o indicador de qualidade
dos dados.
• Desvio padrao da impedancia
O valor de desvio padrao da impedancia utilizado foi de 500 g/cm3.m/s.
• Comprimento de correlacao da impedancia
E o comprimento do operador de busca lateral de coerencia geologica entre os
tracos sısmicos e o desvio padrao das impedancias acusticas. O comprimento de
correlacao e expresso nas mesmas unidades de espacamento de tracos e deve ser
multiplo deste espacamento.
20
3. Salvar trabalho de inversao
Apos a selecao dos parametros, deve-se salvar todo o carregamento previo a inversao
propriamente dita, dando um nome a inversao.
4. Submeter trabalho de inversao
E nesta etapa que a inversao propriamente dita e rodada.
5. Recuperar inversao
E feita uma recuperacao da inversao para sua visualizacao.
6. Diagnostico da inversao e controle de qualidade
O InterWellTM tem um modulo, chamado de Fit, que faz um diagnostico da inversao.
Esta ferramenta provem de diagramas que visam a dar uma ideia da eficiencia da
inversao, assim como da evolucao da funcao objetivo da inversao.
2.3 Mapas de Atributos
Os conjuntos de mapas de atributos utilizados se dividem em cinco categorias principais:
Estatıstica de Amplitude, de Traco Complexo, Espectral, de Sequencia e de Correlacao. Os
atributos foram extraıdos de dados sısmicos que passaram por diferentes processamentos.
Como ponto de partida foram carregados dois dados processados diferentemente, um de
migracao pre-empilhamento em tempo e o outro em profundidade, e horizontes interpretados
ao nıvel do reservatorio em estudo.
O programa usado para extrair os atributos sısmicos foi o Postack/PALTM, da empresa
Landmark. O PALTM calcula os valores dos atributos em um intervalo areal e em tempo
especificado, em seguida apresenta os resultados em forma de horizontes ou mapas.
Uma vez carregados os dados de entrada, os dados sısmicos convencionais e os horizontes
interpretados, foi definida uma janela para analise de aproximadamente 250 ms entre os dois
horizontes que definem o topo e base do reservatorio.
O processo para computar os varios atributos e muito simples: basta selecionar os
atributos de interesse para a analise, escolher a opcao de escalonar ou normalizar o horizonte,
se desejado, e dar o nome do mapa de saıda.
Foram aplicados filtros nos mapas de atributos finais, para melhorar a correlacao visual,
no sentido de distinguir melhor tendencias nos mapas.
CAPITULO 3
Analises e Resultados
3.1 Graficos de atributos de AVO
No inıcio da pesquisa foram feitas algumas tentativas para geracao de cubos de atributos de
AVO, e os resultados nao foram alcancados, isto devido a falta do perfil elastico de velocidade
S, e a nao-adequacao do dado sısmico utilizado, o PSTM. Este dado apresentou um desajuste
entre secoes Near e Far, mostrado na Figura 3.1, tornando inviavel a geracao de cubos de
atributos de AVO e levando a necessidade de migrar em profundidade.
A partir de perfis elasticos adquiridos em novo poco, e de um novo dado, o PSDM -
que foi migrado em profundidade e convertido para tempo, apresentado na Figura 3.2 com
o objetivo de mostrar a melhora nos dados em comparacao com os dados com defasagem da
Figura 3.1, o trabalho foi retomado, obtendo-se alguns resultados que serao apresentados a
seguir:
Na Figura 3.3 e apresentado um crossplot, onde X e o intercept e Y e o gradiente. A
figura foi gerada com o sismograma e outras informacoes ao fundo do crossplot, onde passa
uma linha em vermelho, marcando uma interface entre a passagem de um folhelho para
uma areia, segundo a coluna de litologia de poco que apresenta basicamente os folhelhos
representados pela cor verde e os arenitos pela cor amarela. Ao lado da coluna de litologia
e possıvel identificar eventos a partir da analise de perfis, como GR, RHOB e velocidades P
e S, dando uma maior confiabilidade nas interpretacoes. A localizacao do evento destacado
com a linha vermelha no sismograma e apresentado no crossplot por um ponto preto, que
se localiza numa parte do grafico com intercept (refletividade) positivo e gradiente negativo,
encaixando-se no AVO de classe 1, segundo a classificacao de anomalias de AVO de Castagna
e Swan (1997). Os pontos vermelhos sao os pontos das demais amostras dentro da janela
escolhida.
A Figura 3.4 apresenta o mesmo trecho da Figura 3.3, so que com a reta da tendencia de
fundo destacada no crossplot em azul claro, que representa a media de A e B de toda a secao
sısmica. Ainda nesta figura, ao lado direito, na parte em que o sismograma e cortado pela
linha vermelha, fica bem representado o evento que mostra o intercept positivo e o gradiente
negativo gerados pela interface folhelho/areia.
21
22
Figura 3.1: Desajuste entre secoes Near e Far do dado PSTM.
23
Figura 3.2: Comparacao entre as secoes Near e Far apos PSDM convertido para
tempo.
24
Figura 3.3: Crossplot entre intercept e gradiente destacando passagem de folhelho
para areia que gera intercept positivo e gradiente negativo, localizado
por ponto preto no crossplot.
25
Figura 3.4: Crossplot entre intercept e gradiente com a reta de tendencia de fundo
e evento em destaque ao lado direito da figura, na parte em que o
sismograma e cortado pela linha vermelha.
26
Figura 3.5: Crossplot entre intercept e gradiente para trecho diferente das figuras
anteriores.
A Figura 3.5 ilustra o mesmo caso das Figuras 3.3 e 3.4, sendo para um trecho diferente,
confirmando a analise da passagem do folhelho para a areia.
As figuras a seguir destacam diversas analises a partir de diferentes crossplots de perfis
e as proprias curvas dos perfis apresentadas ao lado direito das figuras.
A Figura 3.6 e um crossplot entre Poisson e GR, que apresenta a distincao entre os
arenitos dos folhelhos, no valor de aproximadamente 0.28 de Poisson. Ou seja, e possıvel
diferenciar areia de folhelho com o uso de Poisson, que por sua vez pode ser definido como
uma funcao da refletividade com o afastamento, conforme equacao a seguir. Na figura sao
destacados clusters de arenitos em amarelo e de folhelhos em verde. Tambem e possıvel
observar a separacao de cores nos perfis.
σ =0, 5q2
− 1
q2 − 1
onde σ e Poisson, q = Vp/Vs a razao de Poisson, e Vp e Vs, para Zoeppritz (1919), podem
ser definidos como funcao da refletividade com o afastamento.
27
Figura 3.6: Crossplot de POISSON x GR destacando clusters de areia na cor
amarela e folhelho na cor verde.
Figura 3.7: Crossplot POISSON x GR com nuvens de pontos separados por cores
que representam a litologia.
O Crossplot de POISSON x GR na Figura 3.7 tem todo poco dividido em cores que
representam a litologia, onde verde e o folhelho, vermelho o conglomerado e amarelo o arenito.
28
Figura 3.8: Crossplot POISSON x GR detalhando trecho entre 997 a 1399 m.
A Figura 3.8, Crossplot de Poisson contra GR, mostra o detalhe na profundidade entre
997 a 1399 m, onde ha uma predominancia dos arenitos e exclusao dos conglomerados mais
superficiais.
A Figura 3.9 e igual a anterior, sendo que a area de abrangencia dos arenitos e maior.
A Figura 3.10, Z-plot de POISSON x GR x RHOZ (densidade), apresenta a densi-
dade com diferenciacao entre conglomerados (na cor amarela) dos folhelhos (na cor verde,
onde os valores de Poisson e GR sao mais altos), mas nao diferencia os arenitos (tambem
representados na cor verde) dos folhelhos.
A Figura 3.11, Z-plot de POISSON x GR x NPHI (porosidade), apresenta nıtida
diferenca entre os arenitos (na cor azul) dos folhelhos (na cor verde), mas os arenitos e
os conglomerados ( ambos variando a porosidade baixa na cor azul) estao em uma area de
sobreposicao; portanto, nao e possıvel distingui-los por esse metodo.
A Figura 3.12 e semelhante a anterior, sendo que nesta figura foi retirado o trecho dos
primeiros 900 m do intervalo anterior, que contem a maior parte dos conglomerados. Com
isto ficou mais clara a distincao entre folhelhos e arenitos.
Na Figura 3.13, Z-plot de DTCO (velocidade compressional) x GR x NPHI, e possıvel
identificar os folhelhos na nuvem de pontos de cor verde, com velocidade compressional mais
baixa e radiotividade e porosidade mais altas do que os arenitos.
A Figura 3.14 mostra um Z-plot RHOZ x GR x NPHI indicando, no destaque da cor
29
Figura 3.9: Crossplot de POISSON contra GR detalhando trecho com maior parte
de arenito.
Figura 3.10: Z-plot de POISSON x GR x RHOZ.
30
Figura 3.11: Z-plot de POISSON x GR x NPHI.
Figura 3.12: Z-plot POISSON x GR x NPHI no trecho onde a quantidade de con-
glomerados e menor.
31
Figura 3.13: Z-plot de DTCO x GR x NPHI.
Figura 3.14: Z-plot RHOZ x GR x NPHI.
verde, porosidade e radioatividade alta de folhelhos.
Na Figura 3.15 e mostrado no croosplot de IMPE contra GR as tres litologias principais
32
Figura 3.15: Crossplot de IMPE x GR destacando as tres litologias principais do
intervalo.
Figura 3.16: Z-plot GR X IMPE sem conglomerados.
neste intervalo de estudo, bem separada por cores, que tambem sao acendidas nos perfis. A
cor amarela representa os arenitos, a verde os folhelhos e a azul os conglomerados.
A Figura 3.16 mostra o crossplot de GR X IMPE sem o intervalo com conglomerados,
separando bem os arenitos, na cor amarela, e os folhelhos na cor verde.
33
Figura 3.17: Z-plot de impedancia P x impedancia S x NPHI.
Ainda foi feito um Z-plot com os perfis de impedancia P e S e a porosidade, confirmando
a indicacao de que a impedancia acustica seria um bom discriminador litologico.
A Figura 3.17, Z-plot de impedancia P x impedancia S x NPHI, representa os folhelhos
de baixas impedancias P e S, na cor verde, os arenitos com as impedancias maiores, na cor
azul clara, e os conglomerados com as impedancias mais altas, na cor azul escura.
3.2 Secoes de atributos e diagnosticos de inversoes acusticas
A partir das indicacoes mostradas nos crossplots de impedancia acustica, como um bom
discriminador acustico que separa litologias, e uma vez aplicadas todas as etapas do trabalho
descritas no capıtulo anterior, fez-se a inversao acustica. Neste capıtulo sao mostrados os
resultados mais relevantes e alguns em nıvel de ilustracao das etapas do processo de inversao.
Primeiramente, vale ressaltar que o processo de inversao foi aplicado em diferentes tipos
de dados, que ja foram citados e descritos anteriormente, tendo sido utilizados os resultados
da inversao com o dado PSDM convertido para tempo. O processo de inversao tambem
foi testado em regioes mais rasas, e nas mais profundas do campo alvo. No trabalho foram
apresentados resultados da inversao na regiao mais profunda, pois nesta o processo convergiu
melhor. Outros estudos tambem objetivaram variar as areas de abrangencia da inversao e
do numero de pocos. Alem disso, foi realizado um estudo alterando o parametro razao
sinal/ruıdo.
34
Figura 3.18: Secao de linhas de correlacao do modo deposicional selecionado.
Os resultados apresentados sao de uma inversao gerada com a informacao de tres pocos,
pois foi a que apresentou os melhores resultados.
Um dos pocos pode ser localizado por uma linha pontilhada branca, nas secoes apre-
sentadas a seguir.
A Figura 3.18 e apresentada para visualizacao do modo deposicional selecionado para
cada unidade. As unidades escolhidas foram concordantes e paralelas ao topo e a base.
Este modelo deposicional dara origem a um modelo a priori, que sera usado no processo de
inversao.
A sısmica original e apresentada na Figura 3.19 apenas para visualizar que o modo
deposicional escolhido esta consistente com os eventos sısmicos principais. Observe que esta
figura apresenta uma escala de cores no lado direito. Esta mesma escala serve para as demais
figuras a seguir, que possuem esta representacao de cores.
A Figura 3.20 e o modelo de impedancias acusticas a priori. Este modelo foi obtido a
partir da propagacao da impedancia acustica de poco, regularizada no suporte sısmico, ao
longo das superfıcies de correlacao, por interpolacao. Note que esta figura tambem apresenta
uma escala de cores no lado direito. Esta mesma escala tambem serve para as demais figuras
a seguir, que possuem esta representacao de cores.
35
Figura 3.19: Secao da sısmica original.
Figura 3.20: Secao do modelo de impedancia acustica a priori.
36
Figura 3.21: Resultado da inversao mostrando secao da impedancia acustica
otimizada.
Apos submeter a inversao propriamente dita, sao gerados o modelo de impedancia
otimizado a partir da sısmica em amplitude, o modelo a priori, e o operador de integracao
com todos parametros selecionados. Este modelo otimizado e apresentado na Figura 3.21.
A convergencia da inversao tambem pode ser verificada pela diferenca entre a sısmica
original e a sintetica, associada ao modelo de impedancias otimo, que e apresentada na
Figura 3.22.
As Figuras 3.23 e 3.24 sao as secoes sısmicas residuais, sendo estas as sısmicas com as
variacoes de amplitude em relacao ao dado original, e a Figura 3.24 e a representacao do
resıduo em forma de wiggle para, talvez, uma melhor visualizacao.
A Figura 3.25 corresponde a um diagnostico da inversao. A ferramenta do InterwellTM,
chamada de Fit, fornece diagramas dando uma ideia da eficiencia da inversao, assim como a
evolucao da funcao objetivo da inversao. O display apresenta curvas tıpicas:
• Na parte superior, a parte da sısmica da funcao objetivo (grafico de cor verde) diminui a
partir das primeiras iteracoes. Ao contrario, o termo geologico (grafico de cor vermelha)
aumenta a partir das primeiras iteracoes (na iteracao 0, este termo e igual a zero). Estas
funcoes objetivo sao expressas em percentagem como um total da funcao objetivo na
iteracao 0.
37
Figura 3.22: Secao da sısmica sintetica apos inversao.
Figura 3.23: Secao da sısmica residual.
38
Figura 3.24: Secao da sısmica residual em forma de wiggle.
• Na parte inferior, um diagrama mostra o coeficiente de correlacao traco a traco entre
a sısmica registrada e a sısmica sintetica em cada localizacao de CDP, antes (grafico
de cor vermelha) e depois (grafico de cor amarela) da inversao. A inversao melhora
significativamente o ajuste entre a sısmica sintetica e a sısmica registrada.
Outros testes de diferentes inversoes sao apresentados nas Figuras 3.26, 3.27 e 3.28, que
servem apenas para comparar como a inversao dos resultados acima apresentados funcionou
melhor do que estes outros testes, que mostraram no Fit uma pior convergencia do processo
de inversao. Outras conclusoes tambem puderam ser obtidas a partir destes testes realizados.
3.3 Mapas de Atributos
Os mapas de atributos foram analisados principalmente em regioes de pocos selecionados
previamente. A selecao destes pocos foi baseada em areas onde a qualidade sısmica e melhor
e tambem onde as espessuras dos arenitos sao mais significativas. Para isto foi realizada uma
analise, nos pocos da area, baseada em diferentes perfis, como o GR (gama ray) e o VSHALE
(indicador de folhelhos). A analise foi feita dentro de uma janela de tempo, de aproximada-
mente 250 ms (intervalo entre dois horizontes que foram carregados no programa), escolhida
tambem para a extracao dos 40 diferentes atributos, selecionando um total de 122 pocos,
39
Figura 3.25: Diagnostico da inversao gerada a partir da informacao de tres pocos.
Figura 3.26: Diagnostico da inversao gerada a partir da informacao de um poco.
40
Figura 3.27: Diagnostico da inversao gerada para a area de todo o volume sısmico.
Figura 3.28: Diagnostico da inversao gerada com uma razao sinal/ruıdo diminuıda.
41
Figura 3.29: Mapa de percentual de arenitos.
que estao representados nos mapas a seguir por uma cruz, de cor preta. Foi construıda uma
tabela com as espessuras dos arenitos, em cada poco, no intervalo especificado e, posteri-
ormente, foi construıdo um mapa a partir de uma interpolacao dos valores percentuais de
arenitos em cada poco selecionado.
O mapa de percentuais de arenitos interpolados e apresentado na Figura 3.29.
A Figura 3.30 e a escala de cores, com valores relativos, que pode ser utilizada para
todos os mapas desta secao.
Os dados foram analisados para resultados de atributos calculados a partir de diferentes
dados sısmicos, o PSTM e o PSDM. Varios atributos foram avaliados quanto a sua correlacao
com o mapa de percentuais de arenitos para os dois dados. A Figura 3.31 mostra duas
colunas com matrizes de rank de correlacao geradas pelo programa RAVETM, da Landmark.
A coluna da esquerda e a correlacao com o dado migrado em tempo e a da direita com o
dado migrado em profundidade, que mostra uma correlacao um pouco melhor. Apesar da
melhoria observada na correlacao de varios atributos sısmicos com a espessura total de areia,
para o dado PSDM, os coeficientes ainda sao baixos e pouco confiaveis para predicao.
Uma analise visual foi realizada, nos atributos gerados com o PSDM, com o objetivo
de discriminar a litologia a partir dos contrastes dos valores areais mostrados nos mapas.
42
Figura 3.30: Escala de cores utilizada para todos os mapas de atributos desta secao.
Para efeito de correlacao das interpretacoes feitas, foram usadas as localizacoes dos pocos,
que mostraram uma quantidade significativa de areia, e o mapa de percentual de arenitos.
Para efeito de organizacao, os resultados foram apresentados, divididos nas cinco cate-
gorias de atributos:
1. Estatıstica de Amplitude
• Amplitude RMS (Figura 3.32)
Amplitude RMS e uma medida da refletividade acumulada em determinado in-
tervalo. Este atributo revelou que na area dos pocos, onde estao localizadas as
maiores espessuras de arenito, sao apresentadas amplitudes de media a alta, in-
dicando os arenitos.
• Amplitude Absoluta Media (Figura 3.33)
E outra medida da refletividade em determinado intervalo de tempo, porem menos
sensıvel a valores elevados do que a amplitude RMS. Seu uso e similar ao da
amplitude RMS.
• Amplitude de Pico Media (Figura 3.34)
E a media de todos os valores de picos encontrados em um intervalo. Dentro de
um intervalo propriamente selecionado, este atributo pode ser uma medida da
43
Figura 3.31: Comparacao das matrizes de correlacao geradas com os diferentes da-
dos, PSTM e PSDM convertido para tempo.
44
Figura 3.32: Amplitude RMS.
Figura 3.33: Amplitude Absoluta Media.
45
Figura 3.34: Amplitude de Pico Media.
refletividade positiva. Valores de amplitudes de media a alta indicam arenitos na
regiao dos pocos.
• Amplitude de Cavado Maxima (Figura 3.35)
E a medida da refletividade negativa maxima dentro de uma janela de tempo. No
mapa foi possıvel identificar uma tendencia de amplitudes media, que indica os
arenitos na area dos pocos, sugerindo uma separacao de litologias vizinhas com
amplitudes mais baixa.
• Amplitude de Cavado Media (Figura 3.36)
E uma media das medidas de refletividade negativa dentro de uma janela de
tempo. Sua resposta no mapa foi similar a do mapa de amplitude de cavado
maxima, apenas aumentando um pouco mais os valores das amplitudes.
• Amplitude Absoluta Total (Figura 3.37)
E a soma de todas as amplitudes absolutas de cada traco. Neste atributo tambem
foram destacadas amplitudes de media a alta na area dos pocos.
• Energia Media (Figura 3.38)
E o quadrado da amplitude RMS. Este atributo e uma medida da refletividade
dentro de uma janela de tempo. Ele tambem indicou amplitudes de media a alta
na area de interesse dos pocos.
46
Figura 3.35: Amplitude de Cavado Maxima.
Figura 3.36: Amplitude de Cavado Media.
47
Figura 3.37: Amplitude Absoluta Total.
Figura 3.38: Energia Media.
48
Figura 3.39: Energia Total.
• Energia Total (Figura 3.39)
Sao os valores da amplitude elevados ao quadrado dentro da janela de analise
escolhida. No mapa e possıvel visualizar, destacado na cor vermelha, a area onde,
segundo o mapa de arenitos, estao as maiores quantidades de arenitos.
• Variancia na Amplitude (Figura 3.40)
E a media de todas as amostras dentro da janela de tempo. Os resultados no
mapa sao similares ao da energia total.
2. Estatıstica de Traco Complexo
• Comprimento de Reflexao Medio (Figura 3.41)
E o envelope do traco sısmico, e pode ser visto como a amplitude independente
da fase. A area dos pocos no mapa apresenta amplitudes de media a alta, mais
uma vez sugerindo uma boa correlacao com as zonas de maiores espessuras de
arenitos.
3. Estatıstica Espectral (Figura 3.34)
• Comprimento de Arco (Figura 3.42)
49
Figura 3.40: Variancia na Amplitude.
Figura 3.41: Comprimento de Reflexao Medio.
50
Figura 3.42: Comprimento de Arco.
E uma medida da heterogeneidade das reflexoes. Este atributo pode ser usado
para quantificar mudancas laterais no padrao das reflexoes. A area dos pocos
apresenta amplitudes de media a alta, indicando os arenitos desta area especıfica.
• Frequencia Espectral de Pico (Figura 3.43)
O mapa de frequencia espectral de pico destacou bem as zonas dos pocos com
amplitudes altas, principalmente as areas onde as espessuras sao maiores.
4. Estatıstica de Sequencia (Figura 3.34)
• Percentual Maior que Limiar (Figura 3.44)
Computa a fracao de amostras maiores que o valor de limiar de 90 escolhido. Foi
util para identificar na area dos pocos amplitudes altas.
• Energia de Meio-Tempo (Figura 3.45)
E o tempo necessario para que a energia dentro de determinada janela atinja
metade da energia total dentro da janela inteira. O atributo indica mudancas
da litologia entre a area dos pocos que apresenta amplitudes de media a alta,
indicando arenitos, e as areas vizinhas com amplitudes mais baixa.
• Seletividade na Energia de Meio-Tempo (Figura 3.46)
51
Figura 3.43: Frequencia Espectral de Pico.
Figura 3.44: Percentual Maior que Limiar.
52
Figura 3.45: Energia de Meio-Tempo.
Figura 3.46: Seletividade na Energia de Meio-Tempo.
53
Figura 3.47: Razao de Amostras Positivas para Negativas.
No mapa de seletividade na energia de meio-tempo a area dos pocos apresenta
amplitudes altas, sendo mais sensıvel do que a energia de meio-tempo.
• Razao de Amostras Positivas para Negativas (Figura 3.47)
Pode ser usado para investigar mudancas laterais de espessura, assim como mu-
dancas laterais litologicas ou um corpo espesso de areia dentro de uma sequencia
de folhelhos. Na area dos pocos puderam ser identificadas pequenas variacoes de
amplitudes altas.
• Numero de Cavados (Figura 3.48)
Este atributo conta o numero de refletividades negativas entre dois horizontes. A
area dos pocos apresenta amplitudes medias altas, tambem sugerindo uma boa
correlacao com os arenitos.
5. Estatıstica de Correlacao
• Comprimento de Correlacao (Figura 3.49)
Computa o coeficiente de correlacao do traco central e todos os outros tracos na
janela escolhida. Destacou muito bem, na cor vermelha, as amplitudes altas na
regiao dos pocos.
54
Figura 3.48: Numero de Cavados.
Figura 3.49: Comprimento de Correlacao.
55
Apos gerar os mapas de atributos e analisa-los com base numa correlacao visual na area
dos pocos, selecionando os apresentados acima, foi gerada pelo RAVETM uma matriz de um
rank de correlacao dos resultados dos atributos com o mapa de percentual de areia.
A correlacao obtida com a matriz de correlacao foi muito pobre. A Figura 3.50 e
a matriz de correlacao com todos os atributos gerados com o dado PSDM convertido para
tempo, sendo este o dado que melhor funcionou para esta aplicacao. A Figura 3.51 e a matriz
com os atributos apresentados aqui no trabalho, sendo estes os escolhidos por possuırem uma
melhor correlacao. Vale ressaltar que a matriz de correlacao e feita para toda a extensao
do dado, enquanto que a zona de interesse esta arealmente localizada para correlacao dos
atributos com o mapa de areia, que inclusive so foi interpolado para esta zona, onde sao
localizados os pocos encontrados em todos os mapas apresentados.
56
Figura 3.50: Matriz de correlacao com todos os atributos gerados com o dado PSDM
convertido para tempo.
57
Figura 3.51: Matriz de correlacao com os atributos apresentados no trabalho.
CAPITULO 4
Conclusoes
Neste trabalho foram aplicados diferentes atributos sısmicos com a finalidade principal
de caracterizacao litologica. Os conjuntos de atributos de AVO, inversao acustica e atributos
matematicos utilizados nao forneceram opcoes confiaveis para a predicao litologica, princi-
palmente por causa de algumas limitacoes dos dados e da propria complexidade do contexto
geologico. No entanto, foi mostrado o potencial destas tecnicas para predicao litologica.
Neste sentido, muitas licoes aprendidas puderam ser constatadas a partir dos estudos com
diferentes dados e aplicacoes.
O comportamento de AVO para as areias e folhelhos e diferente. A analise de AVO
mostrou que as interfaces folhelho/areia tem intercept positivo e gradiente negativo, enquanto
que as interfaces areia/folhelho geram um intercept negativo fraco e gradiente positivo. Isto
indica a possibilidade do uso do AVO para avaliacao litologica. Os graficos de crossplots,
Z-plots e nuvem de pontos, gerados a partir de perfis, tambem indicaram bom uso para
correlacao com a litologia, devido ao pratico manuseio e facil interpretacao.
Foram obtidos diferentes cubos de impedancia e atributos que possibilitaram fazer um
diagnostico da inversao. Apos analises, concluiu-se que nao houve convergencia satisfatoria
do modelo a priori com a modelagem apos inversao, com obtencao de resıduos ainda elevados,
apesar de varias tentativas de parametrizacao e uso de diferentes versoes do dado sısmico.
A analise dos resultados das diferentes inversoes testadas sugere tambem algumas licoes
aprendidas.
A primeira delas foi que expandir as informacoes pontuais de pocos sobre caracterısticas
dos reservatorios para todo o volume sısmico prejudica o resultado da inversao. Entao, o
processo de inversao nao funciona tao bem quando feito para uma area de grande extensao,
possivelmente devido a diferenca da qualidade da sısmica em determinadas areas, assim como
outras variacoes e, consequentemente, diferentes wavelets para diferentes areas. Dessa forma,
sugere-se fazer a inversao arealmente mais localizada.
A segunda licao aprendida refere-se ao fato de que, na tentativa de diminuir a razao
sinal/ruıdo, houve uma piora nos resultados desta inversao.
Alem dessas licoes, ainda se observou que a utilizacao de um numero maior de pocos,
58
59
principalmente os que possuem perfis originais, contribui para uma melhor convergencia da
inversao realizada.
A analise visual dos mapas de atributos, com o objetivo de revelar zonas com alta
amplitude, indicou que as areas que possuem pocos com uma quantidade maior de areias
apresentaram amplitudes variando de media a alta. Os contrastes entre estas areas e limites
vizinhos indicam uma tendencia na delimitacao do reservatorio. Tambem vale destacar que
houve uma correlacao entre os pontos onde as amplitudes foram maiores e onde se encontram
tambem as maiores espessuras dos reservatorios, ou seja, zonas que possuem mais areias.
Apesar de, em determinadas areas, o dado sısmico apresentar uma qualidade relativa-
mente boa, o mesmo nao acontece na presenca de conglomerados onde ha maior espessura
de reservatorio, porque aqui o dado parece altamente prejudicado. Isto e um problema que
dificulta uma modelagem segura de atributo x poco. Embora o PSDM tenha posicionado
espacialmente melhor os dados, parece ter subvertido muito a relacao de amplitudes, justifi-
cando a utilizacao futura de novo algoritmo que preserve amplitudes e reposicao da analise.
Alem disso, reservatorios delgados e de rapida variacao de espessuras e mais um ele-
mento complicador para uso de AVO ou inversao no contexto da qualidade sısmica disponıvel,
devido ao tuning. A falta de perfis, principalmente o perfil sonico P e S (dipolar), em numero
e qualidade, tambem dificulta a calibracao dos processos de inversao, assim como outros
processos que dependem da informacao de pocos.
O trabalho desenvolvido possibilitou, entao, modelar a partir de pocos e avaliar em
dados reais, uma serie de atributos sısmicos que claramente podem ser usados como dis-
criminadores litologicos, desde que os dados sısmicos sejam apropriados a tais propositos. A
abordagem metodologica foi uma importante licao obtida no desenvolvimento do trabalho.
Agradecimentos
A PETROBRAS, pela oportunidade oferecida para a realizacao e desenvolvimento deste
trabalho.
A ANP (Agencia Nacional de Petroleo), ao CPGG (Centro de Pesquisa em Geofısica e
Geologia) e ao Curso de Graduacao em Geofısica da UFBA, pelo apoio e oportunidade de
ter sido iniciado na pesquisa cientıfica e na ciencia da geofısica como bolsista de graduacao
- ANP.
Ao meu orientador, Marco Cesar Schinelli, pela orientacao, sugestoes e crıticas durante
sua decisiva e imprescindıvel colaboracao em todas as etapas desta pesquisa, e tambem pela
minha aproximacao a industria do petroleo.
Aos coordenadores do curso de graduacao em geofısica, Amin Basrei e o tambem coor-
denador do PRH08 (Programa de Recursos Humanos da ANP) e do TFG (Trabalho Final
de Graduacao), Hedison Kiuity Sato, pela coordenacao e orientacao em diversas situacoes.
Aos professores e colegas do curso de graduacao que contribuıram para o meu apren-
dizado.
Finalmente, agradeco a minha famılia e amigos pelo constante apoio e incentivo.
60
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