UNIVERSIDADEESTADUALDECAMPINASINSTITUTODEGEOCIENCIASPOS-GRADUAC AOEMGEOCIENCIASAREADEADMINISTRAC AOEPOLITICADERECURSOSMINERAISSergioSacaniSanceveroESTUDODEAPLICAC AODEMETODOSQUANTITATIVOSEMDADOSSISMICOSNOPROCESSODECARACTERIZAC AOINTEGRADADERESERVATORIOSTese apresentada ao Instituto de Geociencias como parte dos requisitospara obten cao do ttulo de Doutor Ciencias, na area de Administrac aoePolticadosRecursosMinerais.Orientador:Prof. Dr. ArmandoZaupaRemacreCAMPINAS-SAOPAULOMaio-2007Nmero:377/2007c bySergioSacaniSanceveroCatalogonaPublicacaoelaboradapelaBibliotecaCentraldaUNICAMPSancevero,SergioSacaniSa55e EstudodeAplicacaodeMetodosQuantitativosemDadosSsmicosnoProcessodeCaracterizacaoIntegradadeReservatoriosSergioSacaniSancevero. -Campinas,SP.:[s.n.],2007.Orientador:ArmandoZaupaRemacreTese(Doutorado)UniversidadedeCampinas,InstitutodeGeociencias.1.MetododeReexaoSsmica. 2.Geoestatstica. 3.Reservatorios-ModelosMatematicos.I.Remacre,Armando Zaupa. UniversidadeEstadualdeCampinas,InstitutodeGeociencias. III.EstudodeAplicacaodeMetodosQuanitativosemDadosSsmicosnoProcessodeCaracterizacaoIntegradadeReservatorios.TtuloemIngles: StudyofApplicationofQuantitativeMethodsinSeismicDataintheIntegratedReservoircharacterizationProcess.Keywords:Reectionseismic method, Geostatistics, Reservoirs - Mathematicalmodels.AreadeConcentracao: AdministracaoePolticadeRecursosMineraisTitulacao: DoutoremCienciasBancaexaminadora:PauloShoreder Johann, LilianaAlcazar Diogo, Denis JoseSchiozer,AlexandreCampaneVidal.Datadadefesa: 22/06/2007ProgramadeP os-GraduacaoemCiencias.ii~UNIVERSIDADEESTADUAL DE CAMPINASINSTITUTO DEGEOCINCIASUNICAMPPS-GRADUAO EMGEOCINCIASREA DE ADMINISTRAO E POLTICADERECURSOS MINERAISAUTOR: SERGIOSACANI SANCEVEROESTUDO DE APLICAO DE MTODOS QUANTITATIVOS EMDADOS SSMICOS NO PROCESSO DE CARACTERIZAOINTEGRADA DE RESERVATRIOSORJENTADOR: Prof. Df. Annando Zaupa RemacreAprovada em: 2-2. /_Q. /2DO'}EXAMINADORES:Prof. Or. Armando Zaupa RemacreProfa. Dra. LilianaAlcazar DiogoProf. Dr. Alexandre Campane VidalProf. Dr. Denis JosSchiozerProf. Dr. Paulo Roberto Schroeder JohannCampinas, 22 de junho de 2007cf)-i-1(5)z::B111Dedicoestetrabalho` aminhafamlia,`aminhamaeMarisilda,e` aminhaamadaecompanheiraCynthia.Viver na Terra pode ser caro, mas isso inclui uma viagemanualgratuitaaoredordoSol. (An onimo)ivAgradecimentosQueroexpressar os meus primeiros agradecimentos ` aminham aeMarisildaagradecoascalorosas, afetuosas e vitais ligac oes que, invariavelmente, a cada encontro e telefonemarenovaramasminhasalegriaseenergias.`ACynthia,minhagratid aoporter-mereconfortadocom seu afeto, carinho e dedicac ao, mesmos nos momentos mais difceis.`A toda minha famliaem S ao Paulo (Tarlei, Elys e Claudia) pelos incrveis momentos de descontracao, divertimento,atenc aoecarinho. Querotambemexpressar meusmaisprofundosagradecimentosaomeuorientador Prof. Dr. Armando Zaupa Remacre, que por meio de discuss oes, debates eorienta caomeguiounessetrabalho, semprecompacienciaemetransmitindoosmelhoresemaiores conhecimentos. Nao poderia esquecer, do Moacir (Cisa), grande amigo e companheiroque me auxiliouemmomentos complicados e sempre foi umescape, combrincadeiras econversas sobreos mais variados temas. Gostariadeagradecer atodos naRep ublicadosCaixas DAgua, quemeacolheramcomoumirmao: Presi, Nena, Fufu, Marquinhe, Babu,Nego, Sergim, Rui, Ze, Zanao, e o recem chegado Rafael. Obrigado a todos e saibam que nestetrabalhovocestemumaparticipac aoimportante. Alemdissogostariatambemdeagradeceraosmeusamigospetroleiros,quesempreestiveramdispostosameajudareemgrandepartedeste trabalho me auxiliaram diretamente: Mundim, Anelise, Rui entre outros.`A banca, pelassugest oes,leituraeavaliac aodestetrabalho. Eatodosquedemaneiradiretaeindiretatemumaparceladeculpanissoaqui.vSumarioSum ario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vi1 Introducao 11.1 Introduc ao. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 MotivacaoeObjetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.3 MetodologiaeOrganizacaodaTese . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 Caracterizacao de Reservat orios: Uma Revisao do Atual EstadodaArte 132.1 Introduc ao. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.2 Denic aoeConceitodoProcessodeCaracterizac aodeReservatorios . . . . . . 132.3 An alise de Fluxogramas Utilizados noProcessode Caracterizac aodeReservatorios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202.4 OPapeldaGeoestatsticanoProcessodeCaracteriza caodeReservat orios . . 262.5 AGerac aoeCaracteriza caodeumModeloSinteticodeReferenciaparaEstudosdeModelagemdeReservat orios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302.5.1 AModelagemLitologica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332.5.2 AModelagemPetrofsica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 512.5.3 Caracterizac aoVolumetrica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 633 O Papel da Ssmica no Processo de Caracterizacao deReservat orios 723.1 Introduc ao. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 723.2 Vis aoGeraldoMetodoSsmico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 743.3 AGeofsicadeReservat orio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 813.4 AModelagemSsmica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 833.4.1 ModelagemConvolucional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 853.5 OsAtributosSsmicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 953.6 OProblema Inverso e a Impedancia Ac ustica como Ferramenta deCaracterizac aodeReservatorios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1113.6.1 AInversaoRecursiva . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1143.6.2 AInversaoSparseSpike . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1193.6.3 AInversaoGeoestatstica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1233.6.4 Validac aoeCompara caodosResultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135vi3.7 Caracteriza caoVolumetricadoReservat oriopormeiodaInversaoSsmica. . . 1394 Utilizacaodos Conceitos de Mineracaode Dados e MetodosEstatsticos Multivariados no Processo de Caracterizacao deReservat orios 1464.1 Introduc ao. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1464.2 ConceitosdeMineracaodeDadosaplicadosnoProcessodeCaracterizac aodeReservatorios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1474.3 OConceitodeF acies Ssmicas eos Metodos Estatsticos MultivariadosUtilizadosparaasuaDeterminac aoQuantitativa . . . . . . . . . . . . . . . . 1534.3.1 FaciesSsmicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1534.3.2 MetodosEstatsticosMultivariados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1554.3.3 AAn alisedecomponentesPrincipais(PCA) . . . . . . . . . . . . . . . . 1584.3.4 AnalisedeComponentesIndependentes(ICA) . . . . . . . . . . . . . . . 1644.3.5 FatoresdeM aximaAutocorrelac ao(MAF) . . . . . . . . . . . . . . . . . 1714.3.6 AnalisesdeAgrupamento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1754.4 Apresenta caoeDiscussaodosResultadosparaaAn aliseMultiatributoseIdentica caodasF aciesSsmicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1795 ConclusoeseSugest oesparaTrabalhosFuturos 206ReferenciasBibliogracas 212viiListadeFiguras1.1 Fluxogramametodol ogicoaserdesenvolvidonodecorrerdestatese. . . . . . . 92.1 Representa caoesquem aticadasescalasdeheterogeneidadesencontradasemreservatoriosdepetr oleo(ModicadoWEBER,1986) . . . . . . . . . . . . . . 172.2 Modeloesquematicodesistemasturbidticosondeseencontramresumidasasprincipaiscaractersticasencontradasnestetipodereservatorio. . . . . . . . . 352.3 Modeloesquem aticodesistemasturbidticosdeTanquaKaroonaAfricadoSul,ondesepodeobservartodaacomplexidadedosistemaalemdageometriaedasfei coesemsec aodecadaumdoselementosqueconstituemumsistematurbidticode aguasprofundas.(ModicadodeJOHNSONetal. (2001)). . . . 362.4 Mapadosistematurbidticoatual deAlmiranteCamara, ondeinformacoessobre a extens ao do corpo e suas caractersticas geometricas podem ser obtidasparaaconstitui caodomodelodereferencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 382.5 Tabelacomasdimens oesdasprincipaisfeic oesencontradasemreservat oriosturbidticosde aguasprofundas. (ModicadodeBRUHN,1998) . . . . . . . . 392.6 Esquemamostrandoasetapasdasimulac aoBooleanadeobjetosrealizadanestateseparaagerac aodomodelolitologicodereferencia. . . . . . . . . . . 422.7 Sec aoatravessandoospo cosN, Q, A, PeC, mostrandoadistribuic aodalitologianessespocos.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 442.8 Imagem3Ddomodeloadotadocomoreservat oriosinteticodereferencia, oscorposemamarelorepresentamoscorposdeareiamodeladospormeiodasimulacaoBooleanadeobjetos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 442.9 Sec aoatravessandoos pocos N, Q, A, PeC, mostrandooresultadodasimulacaoeavariacaodeespessuraconseguidaparaoscorposdeareia. . . . . 46viii2.10 Histogramadomodelolitol ogicoondepode-seobservaraproporc aoderochasreservatorio(arenito)erochasn aoreservatorio(folhelho).. . . . . . . . . . . . 462.11 Comparac ao entre uma sec ao horizontal do sistema atual de Almirante C amara(esquerda)eumasec aoextradadomodelogeradonestetrabalho(direita). . . 482.12 Comparac aoentre umasec aohorizontal doreservatoriode MarlinSul(esquerda), extradodotrabalhodeBRUHN(1998)eumasec aohorizontalextradadestatese. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 482.13 Comparac aoentreumasec aovertical extradadotrabalhodePICKERINGeCLARK(1996)(esquerda)eumasec aovertical extradadomodelodereferenciasimuladonestetrabalho(direita). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 502.14 Comparac aoentreumasecaoverticalextradadotrabalhodeBEAUBOUEF(1999)(acima)eumasec aoverticalextradadomodelodereferenciasimuladonestetrabalho(abaixo). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 502.15 Esquemamostrandooprocessodesimulac aoseq uencial Gaussianautilizadoparaamodelagemdaspropriedadespetrofsicasnomodelodereferencia(ModicadodeDUBRULE,2003). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 562.16 Histogramasparaadensidade, s onicoeimped anciaac ustica, mostrandoadistribuic aoeosvaloresmediosparaosreservat oriosdaBaciadeCampos,ascoresrepresentamdiferentespocos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 582.17 Modelotridimensional daporosidadeparaomodelodereferencia, pode-seobservaroscorposdeareiapreenchidoscomporosidadevari aveleofundodefolhelhopreenchidocomporosidadeconstanteeiguala2%.. . . . . . . . . . . 602.18 Histogramadaporosidadedoscorposdeareiamostrandoqueamediadesspropriedadeparaomodelogerado edeaproximadamente0,20. . . . . . . . . . 602.19 Modelotridimensional dadensidadeparaomodelodereferencia, ascoresesverdeadasrepresentamoscorposdeareiaenquantoqueascoresvermelhasrepresentamofolhelho. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 622.20 Modelo tridimensional da velocidade compressional para o modelo de referencia,as cores verdes representam os corpos de areia enquanto que as cores vermelhasrepresentamofolhelho. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62ix2.21 Modelotridimensionaldaimpedanciaac usticaparaomodelodereferencia,acoramarelarepresentamoscorposdeareiaenquantoqueascoresazuleverderepresentamofolhelho. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 642.22 Histogramarepresentativodomodelodeimped anciaac usticaondeseobservaduaspopulac oesdistintas,arenito(preto)efolhelho(vermelho),alemdeumaregi aodesobreposicaoentreelas(A)eohistogramareferenteaospocosdocampodeNamorado,mostrandoasemelhancaentreasduaspopulacoes. . . . 642.23 Comparac aoentreomodelolitol ogico(acima)eomodelodeimpedanciaac ustica(abaixo)pormeiodasec aoentreospocosN,Q,A,PeC,mostrandoaequivalenciaentreointervaloestipuladoparaaimpedanciaac usticadoarenitoeoscorposdeareiadenidosnomodelolitol ogico. . . . . . . . . . . . 662.24 TabelacomparativaentreosvaloresdaspropriedadespetrofsicasdaBaciadeCamposeosmodeladosnestetrabalho. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 662.25 Maparepresentandoovalordenet-paynoreservat oriodereferencia. . . . . . . 702.26 Maparepresentandoovalordenet-to-grossnoreservatoriodereferencia. . . . 702.27 Histogramadostresvolumesobtidosparaoreservatoriodereferencia.. . . . . 703.1 Concepcao geral do metodo ssmico, onde ondas articiais s ao geradas por umadeterminadafonteecaptadasporsensoresap osviajaremnointeriordaTerra. 743.2 Denic aodecross-line ein-line deacordocomolevantamentossmico(esquerda)econjuntodese coesortogonaispresentesnovolumessmico3D(direita)(ModicadodeBROWN,2003). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 803.3 Tabelacomparativamostrandoasprincipaistecnicasdemodelagemssmicasuasvantagensedesvantagens(ModicadodeAKIERICHARDS,2002. . . . 863.4 Sec aoextradadomodelodeimpedanciaac usticaatravessandoospocosN,Q,A,PeC,mostrandoomodelocompletoutilizadonaobtenc aodassmicasinteticacomascamadasdepropriedadesconstantes. . . . . . . . . . . . . . . 883.5 Seriedecoecientesdereexaoextradadaporc aodoPocoQnase caodeimped anciaac ustica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 903.6 Waveletssmicautilizadanageracaododadossmicosintetico. . . . . . . . . . 91x3.7 Ilustrac aoesquem aticamostrandocomoodadossmicoeobtidoapartirdaaplicac aodamodelagemconvolucional. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 923.8 Volumessmico3Dsinteticoqueser autilizadopelas demais tecnicas decaracterizac aodereservatorios. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 943.9 Compara caoentreomodelodeimped anciaac ustica(A)eassmicasintetica(B)naporc aodoreservatorionaregiaodospocosN,Q,A,PeC. . . . . . . . 943.10 Propriedadesdosatributosssmicosinstant aneos. (ModicadodeWHITE(1991)). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 993.11 Classicac aodosatributosssmicos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1013.12 Atributosssmicosextradosnestateseeutilizadosposteriormentenaanalisemultiatributos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1033.13 Sec ao ssmica (a) e respectiva sec ao litol ogica (b) utilizada para a apresentac aodosresultadosprovenientesdaextracaodeatributosssmicos. . . . . . . . . . 1043.14 Sec aodeamplitudeinstant anea(A)elitologica(B). . . . . . . . . . . . . . . . 1053.15 Sec aodefaseinstantanea(A)elitologica(B). . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1053.16 Sec aodefrequenciainstantanea(A)elitol ogica(B).. . . . . . . . . . . . . . . 1063.17 Sec aodeenergiadotra co(A)elitologica(B). . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1073.18 Sec aodesimilaridade(A)elitol ogica(B). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1083.19 Sec aodetransformadadeLaplace(A)elitologica(B). . . . . . . . . . . . . . 1093.20 Sec aodedecomposic aoespectral(A)elitol ogica(B). . . . . . . . . . . . . . . 1103.21 Volumessmico3Dcomhorizontesinterpretadosquedenemointervaloaseravaliadopormeiodainversaossmica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1163.22 Modelo de baixa frequencia a ser utilizado no processo de inversao ssmica paraaimpedanciaac ustica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1163.23 Comparac aoentreomodelodeimped anciaac usticaoriginal eoresultadoobtidopormeiodaaplicac aodainvers aorecursiva. . . . . . . . . . . . . . . . 1183.24 Comparac aoentreomodelodeimped anciaac usticaoriginal eoresultadoobtidopormeiodaaplicacaodainversaorecursivaconsiderandosomenteointervalocorrespondenteaoscorposdeareai comvaloresentre4400a6750g/cm3 m/s. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118xi3.25 Comparac ao entre o modelo de referencia de impedancia ac ustica e o resultadodainvers aoCSSI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1223.26 Comparac ao entre o modelo de referencia de impedancia ac ustica e o resultadodainvers aoCSSIconsiderandosomenteointervaloreferenteaoscorposdeareaientre4400e6750g/cm3*m/s. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1223.27 Gracodecorrelac aoentreaimped anciaac usticadomodelodereferenciaeoresultadodainvers aoCSSI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1263.28 Variogramasverticalehorizontalparaainversaogeoestatstica. . . . . . . . . 1303.29 Resultados de impedancia ac ustica das realizac oes 5, 10, 15 e 20 para a inversaogeoestatstica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1303.30 Comparac aoentreaimped anciaac usticadomodelodereferenciaedarealizac ao3dainvers aogeoestatstica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1323.31 Comparac aoentre omodelode referenciae aimagem3dainversaogeoestatsticacomocortenaimpedanciaentre4400e6750g/cm3 m/s. . . . 1323.32 Apresentac aodamedia,desviopadr ao,eprobabilidadedeocorrenciadeareiaapartirdoresultadodainvers aogeoestatstica. . . . . . . . . . . . . . . . . . 1343.33 Comparac aopontual entreomodelodereferencia(rosa)eosresultadosdasinvers oes,recursiva(A),sparsespike(B)egeoestatsticarealizac ao3(C).. . . 1363.34 Comparac ao entre o modelo de referencia (A), o resultado da invers ao recursiva(B), oresultadodainvers aosparsespike(C) eoresultadodainversaogeoestatstica(D)paraoprocessodechecagemdecorposutilizandocomovalordecorteaimped anciaac usticaentre4400e6750(g/cm3.m/s).. . . . . . 1383.35 Comparac aoentreomodelodereferencia,oresultadodainversaosparsespikeeoresultadodainvers aogeoestatstica, tantoparaamediadasrealizac oescomoparaarealizac ao3,nareproduc aodasfeic oesdeinteressepresentesnomodelo(1), (2)e(3)utilizandocomovalordecorteaimped anciaac usticaentre4400e6750(g/cm3.m/s). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1383.36 Comparac aoentreonet-paydomodelodereferencia(A)eonet-payusandocomodadodeentradaaimped anciaac usticaobtidapelainversaosparse-spike(B). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142xii3.37 Comparac aoentreonet-paydomodelodereferencia(A)eonet-paymediodas20realiza coesdainvers aogeoestatstica(B). . . . . . . . . . . . . . . . . . 1423.38 Histogramacomparativodovolumedomodelodereferencia, dainvers aosparse-spikeedosresultadosdainvers aogeoestatstica. . . . . . . . . . . . . . 1443.39 Comparac aoentreonet-paydomodelodereferencia(A)onet-payobtidocomainversaosparsespike(B)eamediadosnet-payobtidacomainvers aogeoestatstica(C). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1444.1 Minerac aodedadosaplicada`acaracterizacaodereservat orios. . . . . . . . . . 1524.2 Tabeladeestatsticamultivariadaparaaan alisedeatributosssmicos. . . . . 1574.3 FuncionamentodaICA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1664.4 UmexemplosimplesdaaplicacaodaICA, em(a)ossinaismisturadoseem(b)asfontesrecuperadas. (ModicadodeLUeMAO,2005) . . . . . . . . . . 1674.5 Fluxogramautilizadonaanalisedosresultadosdaavaliac aomultiatributosenadenic aodasf aciesssmicas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1804.6 Componentesprincipaisde1a9obtidasparaoconjuntode19atributosestudadosnestatese. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1814.7 Componentesprincipaisde10a19obtidasparaoconjuntode19atributosestudadosnestatese. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1824.8 An alisedaporcentagemdavari ancia,explicadapelascomponentesprincipais. 1844.9 ScreePlot para as componentes principais obtidas dos atributos ssmicos, ondeseobservaocomportamentodosautovaloresdecadacomponenteprincipal. . . 1844.10 Crculodecorrelac aoparaos19atributosssmicosestudados, mostrandogruposdeatributos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1864.11 AtributospertencentesaoGrupo1daFigura4.10. . . . . . . . . . . . . . . . 1874.12 AtributospertencentesaoGrupo2daFigura4.10. . . . . . . . . . . . . . . . 1874.13 AtributospertencentesaoGrupo3daFigura4.10. . . . . . . . . . . . . . . . 1884.14 AtributospertencentesaoGrupo4daFigura4.10. . . . . . . . . . . . . . . . 1894.15 AtributosnaoagrupadosnaFigura4.10. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1904.16 Classicac aolitol ogicarealizadacomaprimeiracomponenteprincipal. . . . . 191xiii4.17 Diferencaentreomodelooriginal eaclassicac aorealizadacomaprimeiracomponenteprincipal. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1914.18 Classicac aolitol ogicautilizandoas5primeirascomponentesprincipais. . . . 1924.19 Diferenca entre o modelo original e a classicacao realizada com as 5 primeirascomponentesprincipais. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1934.20 Comparac aoentreassec oesdediferencacom1componenteprincipal(1)e5componentesprincipais(2),comparandoasareasAeBdemaiordiferen ca. . . 1944.21 ComponentesIndependentesde1a7,extradasparaosatributosssmicosemestudo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1944.22 Componentes Independentes de 8 a 14, extradas para os atributos ssmicos emestudo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1954.23 Classicac aolitol ogicarealizadacomacomponenteindependente11. . . . . . 1964.24 Diferencaentreasec aooriginal easecaoclassicadacomacomponenteindependente11. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1964.25 Comparac ao entre as diferencas com as PCs (1) e (2) e com a ICA (3). atenc aoespecial`asregioesCeD,melhoresrepresentadaspelaICA,comumerromenor.1984.26 Fatoresdem aximaautocorrelacaode1a9extradosparaosatributosemestudo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1984.27 Fatoresdem aximaautocorrelac aode10a19extradosparaosatributosemestudo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1994.28 Degradac aodaautocorrelac aocomaadic aodefatoresnaan alise. . . . . . . . 2004.29 Correlac aoentreos4primeirosfatoreseosatributosssmicosnaordemdatabeladaFigura3.14. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2024.30 Correlac aoentreos4primeirosfatoreseosatributosssmicosordenados. . . . 2024.31 Classicac aolitologicautilizandoos dois primeiros fatores de m aximaautocorrelac ao. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2034.32 Classicac aolitol ogicautilizandooprimeirofatordem aximaautocorrelac ao. . 2034.33 Comparac aoentreasdiferencascomasPcs(1)e(2),comaICA(3)ecomosMAF(4). Atenc aoespecial`asregi aoA,melhorrepresentadapelosMAF,comumerromenor. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204xiv4.34 Comparac ao entre osndices de acertos na classicacao litol ogica econseq uentemente naan alise de facies ssmicas par todos os metodosaquiestudados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204xvUNIVERSIDADEESTADUALDECAMPINASINSTITUTODEGEOCIENCIASPOS-GRADUAC AOEMGEOCIENCIASAREADEADMINISTRAC AOEPOLITICADERECURSOSMINERAISEstudodeAplicacaodeMetodosQuantitativosemDadosSsmicosnoProcessodeCaracterizacaoIntegradadeReservat oriosRESUMOTESEDEDOUTORADOSERGIOSACANISANCEVEROO processo de caracterizac ao de reservatorios e atualmente uma das etapas maisimportantes naexplorac ao, desenvolvimentoe producaode umcampo. Porem, paraqueesse processosejarealizadodamelhor formapossvel e precisose ter oconhecimentodedeterminados metodos, que integramas diferentes informacoes disponveis. Desse modo,oobjetivoprincipal dessatesee estudar de formacriteriosae quantitativaoprocessodecaracterizac ao de reservatorios do ponto de vista dos dados ssmicos, avaliando antigos e novosmetodos,edenindonovasmetodologiasquepossamseraplicadasdemaneiradecisivanesteprocesso. Paraqueessesmetodospudessemseravaliadosdemaneiraconclusivafoiutilizadonesta tese um modelo sintetico que reproduzisse minimamente algumas caractersticas cruciaisde determinados reservat orios como a complexa distribui cao dos corpos de areia e a presenca decorpos com espessura subssmica que levassem ao limite as tecnicas de modelagem tradicionais,proporcionandoavaliar novos metodos. Assim, paracaracterizar essas complexas fei coes,foram utilizados nesta tese dois meios principais de interpretac ao, primeiro a inversao ssmicadandoumcar ater preditivoaodadossmicoepor maan alisemultiatributos, dandoumcar ater classicatorio. No caso da invers ao ssmica foram utilizados tres metodos de obtenc aodaimpedanciaac ustica. Entreeles, foi ainvers aogeoestatsticaquedemonstrouseramaiseciente das tecnicas noque diz respeito`acaracterizacaode reservat orios comespessurasubssmica e complexa distribuic ao dos corpos de areia. No caso dos atributos, pode-sedemonstrar que e necessario que sejamtratados comuma abordagemmultivariada paraque sejaaproveitadaacorrelac aoentre eles e que por meiode tecnicas de classicac aoemodelagem possa se decidir os mais relevantes para o processo. Neste caso 3 metodos de analisemultivariadaforamapresentadosetestados, sendoquedoisdeles(ICAeMAF)demaneirainedita e que produziram resultados superiores `aqueles alcancados quando a tradicional tecnicadePCAeaplicada. Assim, comoquefoi apresentado, pode-seconcluirqueoprocessodecaracterizac aoe umest agio crucial para o desenvolvimento dos campos, mas n aoe f acilde ser realizado, a menos que os metodos e as tecnicas envolvidas sejamconhecidas demaneiraprofunda. S oassim, epossvel extrairom aximodeinformac oesdodadossmico,caracterizandooreservat oriodeformaquantitativaeintegrada, otimizandosuaproduc aoereduzindoosriscosecustoscomasuaexplota caoxviUNIVERSIDADEESTADUALDECAMPINASINSTITUTODEGEOCIENCIASPOS-GRADUAC AOEMGEOCIENCIASAREADEADMINISTRAC AOEPOLITICADERECURSOSMINERAISStudyofApplicationofQuantitativeMethodsinSeismicDataintheIntegratedReservoirCharacterizationProcessABSTRACTDOCTORTHESISSERGIOSACANISANCEVEROThe reservoir characterization process can be considered curretly the most important stageintheexploration,developmentandproductionoftheoileld. However,thisprocessisonlycarriedoutinthebestwayifthegeologists, geophisicistandengineeringhastheknowledgeof some denitive methods and techniques that integrated all information available about theeld. Thus, the aim of this thesis is to study in a criterious and quantitative way the reservoircharacterizationprocess, analyzingtheseismicdata,bytheevaluationof classicandnovelmethods,todeningnewmethodlogiesthatcanbeappliedindecisivewayintothisprocess.So, for these methods could be evaluated in a conclusive way, were used in this thesis a syntheticreference model that reproduced some critical features of determined reservoirs, as the complexdistribution of sand bodies and the subseismic thickness. These characteristics pushing to thelimit the traditional modelling techniques. In this thesis to characterizze the complex featurespresent inthereferencemodel weusedtwointerpretationtechniques, rst weanalyzetheseismicinversionthatgiveapreditivecharactertotheseismicdataandafterwestudythemultiattributeanalysisthatgiveaclassicatorycaractertotheseismicinterpretation. Fortheseismicinversion, thestochasticorgeostatistical inversion, thatdemonstratedtobethemostecienttechniquetocharacterizedthecomplexandthesubseismicfeaturespresentinthemodel. Abouttheseismicattributesitcouldbedemonstratedthatevensoinsomecasesthey represent the features of the model, are necessary that they are dealt with a multivariateapproach, tousedtheadvantageofthecorrelationbetweenthem. Fortheseismicattributeanalysis, 3 methods of multivariate statistics analysis were used, two of them (ICA and MAF)for the rst time in the reservoir characterization process. With the results we can proved thatthese 2 new methods improvedtheprocess of multiattribute anlysis prducing superior resultswhen compare with the results obtained by the application of traditional PCA technique. Withit was presented, can be concluded that the reservoir characterization process is a crucial stageand have some dicults to be accomplishment, unless the methods and the involved techniquesare known deeply. Thus it is possible to extract the maximum informations from the datasets,characterizingthe reservoir inaquantitative andintegratedenvironmental, optimizingitsproductionandreducingtherisksandthecostswithitsexplotation.xviiCaptulo1Introducao1.1 IntroducaoAmodelageme a caracterizac ao de reservatorios sao conceitos que a cada dia ganhammaisimport ancianaind ustriadopetr oleo. Entendercomoosmodelosquerepresentamosreservatorioss aogeradosesabercomooprocessodecaracterizacaoerealizado, tempapelfundamental paraauxiliarnaotimizacaodogerenciamentodoscampos, reduzindoassimoscustoseosriscoscomsuaexplorac aoeseudesenvolvimento.Ocuidadosoplanejamentoedesenvolvimentodaestrategiadeproduc aodeumreservat orio,juntamentecomacorretaprevis aododesempenhodocampotemumimpactomarcantenaviabilidade de execuc ao dos projetos. Para que isso seja feito da forma mais eciente possvel,as empresas de petroleo fazem uso de estudos do reservat orio por meio de modelos e processosdecaracterizac ao. Emboraessesestudostenhamsempresidorealizados, existeatualmenteumapress aoparaqueelessejamexecutadosdamaneiramaisprecisaecomomenorcustopossvel.Os modelos gerados nos estudos de reservat orio, embora uteis, apresentamainda umaaproxima caosimplicadadeumarealidadecomplexaedesconhecida. Oprincipal problemaneste caso e o fator crucial para elaborac ao de modelos precisos e o conhecimento dospar ametros do reservat orio por meio da aquisic ao de dados. Entre os par ametros quegovernamo comportamento do campo e que precisamser conhecidos para a sua corretamodelagem, pode-se citar: os par ametros estruturais (mapas de espessurae profundidadedas estruturas, falhas etc.); par ametros daestruturainternadoreservat orio; propriedades11.1Introducaopetrofsicas (porosidade, permeabilidade, press ao capilar, saturac ao); os par ametros quedenemoscontatosdosuidoseaspropriedadestermodinamicasdosuidos.Oproblema na denic ao desses par ametros existe, pois os dados disponveis para a suacaracterizac ao s ao acessveis de forma parcial devido ao pequeno n umero de pocos perfuradosetambem` adiculdadedarealiza caodemedidasinsitu. Alemdisso, essespar ametrosn aos ao medidos diretamente, mas inferidos a partir de outras medidas existentes (por exemplo, aresistividade,aradioatividadeeapressao). Colaborandocomisso,pode-secitaraindaofatodequeatualmentepocoscomtrajetoriascomplexass aoperfurados,oquereduzon umerodeamostrasedicultaainterpretac ao.Nos ultimosanos,porem,tem-seobservadoumdesenvolvimentoconsideraveldaaquisic aodedados, devido ` a melhora nas tecnicas existentes e ` a capacidade de se registrar novos parametrosfsicos que podem ser relacionados com as caractersticas basicas do reservatorio. Um metododesenvolvidononaldadecadade1970equetemauxiliadodemaneirasignicativatodooprocessodemodelagemecaracterizac aoeassmica3D. Pormeiodessatecnica, foi possvelobservarumagrandemudancanoquedizrespeito`amodelagemestrutural doreservatorio,bemcomooacesso`adistribuic aodepropriedadespetrofsicasimportantes.Desdeoinciodadecadade1980, aintegrac aodassmica3Dnasetapasdemodelagemdosreservatorios, tem, para muitas empresas de petroleo, funcionado de forma decisiva, mudandoassim o comportamento durante o processo de caracteriza cao. As empresas, que desde o incioutilizamessatecnologiaparaobterumamelhorinformac aoestruturaltemalcancadograndesganhosdeprodutividadeemtermosdedescobriregerenciarosreservat orios. Porexemplo,na Bacia de Campos, uma campanha de sucesso tem mostrado que a sincronizac ao de estudosssmicos3Dduranteasfasesdeexplorac aoedesenvolvimentotemresultadonasignicantereduc ao nos custos de perfurac ao, dobrando o sucesso exploratorio e reduzindo em um terco otempo de avaliacao. Um estudo realizado pela Exxon, com base em 40 levantamentos ssmicos3Dcomumcustototal(aquisic ao+processamento)de48milh oesded olarestemdadoumataxaderetornode26%noinvestimento. UmestudorealizadopelaShell mostrouqueem10camposdoMardoNorteamelhorianaprecisaoobtidacomodadossmico3Dmudouareservaestimadaemumamediade36%(BURNS,2003).21.1IntroducaoCom o que foi apresentado acima, pode-se concluir que a ssmica 3D e uma tecnica que tem setornado essencial na ind ustria do petr oleo, principalmente para alcancar os seguintes objetivos:detectarapresencadereservat oriosdehidrocarbonetos; descreveraforma, otamanhoeaextens ao do reservat orio; caracterizar as heterogeneidades e as propriedades de transporte e aconectividade entre os v arios compartimentos do reservat orio e prever o desempenho do campodurante a produc ao. Assim, os desenvolvimentos da ssmica 3D tem fornecido a oportunidade unicadeconduzirestudosdecaracterizac aodereservat orioscomumaprecisaomelhoredeumamaneiramaiseciente.Emboraassmica3D, comoquefoi citado, possaser consideradaaprincipal informa caodisponvel pararealizaroprocessodecaracterizac aodereservatorios, tem-seobservadonos ultimosanos, grandesdesaosqueaindaprecisamser vencidos, principalmentenoquedizrespeitoachamadainterpretacaoquantitativadodadossmico.A interpretacao quantitativa do dado ssmico pode ser denida como a caracterizac ao completadesta informacao e como relaciona-la compropriedades cruciais do reservatorio, como alitologiaeovolume. Paraisso enecessarioextrairdeleomaiorn umerodedetalhespossveis.Umdosmetodosdesedetalharainterpretac aoeconduzirestudosdeextracaodeatributosssmicos. Os atributos ssmicos representam diferentes maneiras de se analisar o dado ssmico,de modo a se obter informacoes, que podemestar subjacentes ao dado convencional deamplitude.Aan aliseeoestudodosatributosssmicospodeserrealizadacomdoisobjetivosdistintos,ecomplementares: umcaraterpreditivoeumcar aterclassicat orio. Nocar aterpreditivo,o objetivo da an alise dos atributos se baseia especicamente na obtenc ao da impedanciaac usticapormeiodetecnicasdeinvers aossmica. Comoresultadodainvers ao, epossvelent aopreveraporosidade, espessuraporosa, volume, entreoutraspropriedades. Paraisso,desdeadecadade1980, variastecnicasdeinvers aoforamdesenvolvidaseestudadas. Nestateseser aoapresentados os conceitos teoricos eos resultados obtidos comaaplicac aode3metodos de invers ao. A invers ao recursiva e a invers ao sparse-spike, metodos esses tradicionaise aplicados emgrande escaladentrodoprocessode caracteriza caode reservatorios. Eainvers aogeoestatstica,ouestoc astica,esse,ummetodomaisrecenteondeosresultadosaqui31.1Introducaoapresentadospodemauxiliarnadifusaodesuaaplica cao.J a na an alise comcar ater classicat orio, tem-se como base a extracao de uma grandequantidadedeatributosssmicos. Comodesenvolvimentotecnol ogicoobservadonos ultimosanos, e possvel extrair uma centena de atributos do dado ssmico original. Assim, oobjetivoprincipaleestudarosatributosssmicosdemaneiraconjuntademodoquepossamser usados paradenir propriedades doreservatorio, principalmentenoquedizrespeitoasualitologia, por meiodaan alisedef acies ssmicas. Paraqueissopossaser realizadodemaneiraeciente, enecess arioporem, aplicardeterminadosmetodoseconceitosespeccoscomo a teoria de minera cao de dados e tecnicas da estatstica multivariada, pois dessamaneira epossvelanalisarasinformac oesextradasdemaneiraconjuntaobtendoresultadosrelevantesquepodementaoserutilizadasnoprocessoclassicatorio. Dessamaneira, nestatese, s aoapresentadastecnicasmultivariadasconsagradasdetratamentodedados, comoaan alisedecomponentesprincipaisalemdetecnicasnovaseaindan aoaplicadasnoprocessode caracterizac ao como a an alise de componentes independentes e os fatores de m aximaautocorrelac ao, demodoaproporcionar odesenvolvimentodenovasmetodologiasaseremaplicadasnoprocessodecaracterizac aoquantitativadereservat orios.Para que todas essas tecnicas possamser aplicadas de modo otimo, principalmente naan alise preditiva, umponto crucial e a integrac ao de todas as informac oes disponveissobre o reservat orio, principalmente os dados de pocos e o dado ssmico 3D. Contudo,essa integracao na pr atica, naoe facilmente acessada, o que leva ao desenvolvimento deferramentas adequadas para tratar tal problema. Assim, ao mesmo tempo em que as tecnicas emetodos de aquisic ao de dados se desenvolvem, as tecnicas de an alise e interpretac ao tambemtornam-se mais sosticadas de modo a permitir uma melhor denic ao das caractersticasdo reservat orio. De acordo comCOSENTINO(2001), dentro desse contexto os maioresavancosestaorelacionadoscomamodelagemespacial daspropriedadesdoreservatorio. Emadic aoaisso, ousodaabordagemprobabilsticaparaoproblemadeestimativa, levouaodesenvolvimento de aplicac oes da geoestatstica no processo de modelagem e caracteriza cao. Aevolucao simult anea da teoria, dos metodos numericos e da capacidade computacional formoua base para o desenvolvimento dos metodos estatsticos capazes de gerar modelos equiprov aveis41.1Introducaodoreservat orio,apartirdeumconjuntoesparsodedados.Com isso, desde o nal da decada de 1980, os ge ologos de reservatorio est ao se familiarizando etem aceito a geoestatstica como uma tecnologia fundamental para o processo de caracterizac aodereservatorios. Contudo, poralgunsanos, ageoestatsticaeraumatecnologiasosticadaacessvel somenteaosespecialistas. Nestaepocaeraobservadoumdesenvolvimentoteoricodirigidoparaageracaodenovosalgoritmosenquantoqueumamenorimportanciaeradadaparaintegrac aodessemetodonarotinadeestudosdereservat orio(LESTANGetal.,2002).Mais recentemente porem, tornou-se evidente para a maioria dos geocientistas que ageoestatsticaeamodelagemestoc astican aosomentefornecemumadistribuic aomelhordospar ametrosgeologicos, mastambempossuemgrandepotencial paraintegrardadosoriundosdediferentesnaturezas. Emparticular,umconhecimentogeol ogicogeral(modeloslitol ogicosdeposicionais),ageofsica,ageologiaestrutural,apetrofsicaeasinformacoesb asicassobreaengenhariapodemfornecerdadosdeentrada uteisparaomodelogeoestatstico,oquefazdageoestatsticaocorac aodoprocessodemodelagem.Apossibilidadedeintegrardadosprovenientesdediferentesfontesfazcomqueamodelagemgeoestatsticasejaconsideradaumaimportantetecnicaparaoprocessodecaracterizac aodereservatorios. Aintegra caodasinformac oeseimportantenoprocessodemodelagemeest arelacionada`aescassezdosdadosdisponveisqueprecisamsersuplementadosporhip oteses,informac oesanalogasecorrelac oesquetenhamumimpactosignicantenosresultadosnais.Esses varios elementos precisam ser combinados de forma consistente e coerente durante todasas fases do estudo, pois atualmente, existe a necessidade de um grau maior de integrac ao parasederivar demaneiraprecisamodelos din amicos eestaticos doreservatorio. Aintegra caodasmedidasdesubsuperfciefornecebenefciosemtermosdoentendimentodosriscosedasincertezasenvolvidasnoprocessodemodelagemecaracterizac ao(NIKRAVESH,2004).Comopode-seimaginar, oplanejamentoearealizac aodeumestudointegradoeumdesaoconsider avel. De acordo com PICKERING et al. (2005) normalmente, cada especialista tendeaproporerealizaromelhorestudodemodoaobterosmelhoresresultadospossveismesmoque isson aosejarelevante paraoobjetivoglobal doprojeto. Freq uentementee possvel51.1Introducaoobservarestudosmuitososticadosecarosquenaosaousadosnumaseq uenciadotrabalho.Uma atitude oposta tambem e observada, ou seja, especialistas que limitam o grau de detalhedotrabalhon aoseinteressandoemfornecerresultadosmaisprecisos.Desse modo, para a realiza cao de um processo de caracterizac ao eciente, alem doconhecimentoedaintegrac aodasinformacoesdisponveissobreoreservatorio, enecessariooconhecimentodastecnicasemetodosexistentesparaprocederoestudo. Atualmente,muitastecnicas e metodos capazes de aumentar e otimizar a produ cao de oleo e g as por meio de umamodelagem precisa do reservat orio, est ao em pr atica. Essas tecnicas s ao usadas especialmentepara: caracterizarcomprecisaooreservatorio; encontrarzonasdeoleoeg asremanescentenocasodereservat oriosmaduros; processargrandesconjuntosdedadoscomoainformac aossmicaeosdadosdepersdepocos; encontrarrelac oesentremuitasfontesdedadoscomdiferentes graus deincerteza; otimizar umgranden umerodepar ametros; derivar modelosfsicosapartirdosdadosenalmenteotimizaraproduc ao.Assim, devidoaofatodos desaos associados comodesenvolvimentode reservat orios de oleoeg asestaremdiretamenteligadosaosmetodosenvolvidosnoprocessodecaracteriza caojustica-seaexecu caodestetrabalhodetese. Issoecrtico, principalmentequandosetratadereservat oriosdeaguasprofundas. Essesreservatoriosrepresentamdesaossignicativosparaasempresasdepetr oleo, tantoparaseremexploradoscomoparaseremdesenvolvidos,devidoaos altos custos de produc ao(EZEKWE&FILLER, 2006). Nesses reservat orios,grandes incertezas e riscos est ao envolvidos na avaliacao, devido ao ambiente, ao baixo controlede pocos e `aperdade medidas diretas das propriedades doreservatorio. Desse modo, amodelagem e caracteriza cao apropriada desses reservatorios fornece para as empresas subsdiospara avali a-los e quanticar os riscos associados com o seu desenvolvimento. Com isso, o estudoeaavaliac aoquantitativadosmetodosutilizadosatualmenteparaarealizacaodoprocessode caracterizacao de reservatorios, pode ser indicado como uma importante contribuic aodestetrabalhodetese, poisfornecer asuporteparafuturosprojetosqueutilizemosmetodosaquidiscutidosemestudosdemodelagemecaracterizac ao. Comoconseq uencia, aaplicacaodos resultados aqui apresentados podemser usados parase interpretar quantitativamente61.2MotivacaoeObjetivosos reservatorios otimizandosuaproducaoe reduzindoos riscos e os custos envolvidos nodesenvolvimentoegerenciamentodoscampos.1.2 MotivacaoeObjetivosAnecessidadedeseestudaramodelagemdereservatoriosanalisandoastecnicasemetodosdisponveispossuitresmotivacoesprincipais:Atualmentenomundo, existeumdeclnioobservadonosfatoresderecuperac aoenareposic aodereservasdepetr oleo,junta-seaissoavolatilidadedosprecosdooleo,ondesetement aoanecessidadedemodelarecaracterizarcomamaiorprecis aopossvel osreservatorios acessandoas incertezas eos riscos envolvidos nas fases deexplorac aoeproduc ao.Existetambemanecessidadedesemelhoraratecnologiacorrentedemodoafornecerumasoluc aoecienteparaosestudosdemodelagem. Essamelhoras oocorreracomoentendimentoeaanalisedastecnicasemetodosvigentes,alemdaimplantac ao,estudoedenic oesdenovastecnologias,paraarealiza caodacaracterizac aodereservat orios.Est aemcrescimentoaexplora caoeproduc aodereservatorioscadavezmaiscomplexosequeapresentamgrandesdesaosparaseremcaracterizadoscomprecis ao. Paraissoexisteanecessidadedeintegrarasinformac oesprovenientesdoreservatorio, pormeiode metodos e tecnologias novas de an alise de dados, visando extrair o m aximo deconhecimentopossvel das informacoes. Dessemodo, analisar as tecnicas disponveisdemodoquesepossarealizaramodelagemdereservat oriosdeformaintegradaeumpontocrucialparaoprocessodecaracterizac aodereservatorios.Assim, o objetivo principal desta tese e estudar de maneira criteriosa, quantitativa e integradaoprocessodecaracterizac aodereservatorios,abordandoprincipalmenteautilizac aododadossmiconesteprocessoemtodaasuaextens ao. Seraoestudadoseavaliados,antigosenovosmetodos, com enfase nas tecnicas de invers ao ssmica e na aplicacao de metodos de minerac aode dados e de estatstica multivariada, com o intuito de extrair de maneira eciente e coerente,omaximoderesultados possveis destainformac ao, demodoqueassmica3D, possaserinseridade formaquantitativadentrodeste processo. Comesse estudo, e possvel denir71.3MetodologiaeOrganizacaodaTesenovasmetodologiasquepossamseraplicadasconsistentementeedeformadecisivavisandodescreveremelhoraroentendimentodereservatorioscomplexos. Paraisso,eutilizadonestateseumreservatoriosinteticodereferenciacomcaractersticasdereservatoriosturbidticosde aguasprofundasdaBaciadeCampos, demodoqueosresultadospossamservalidadoseanalisados de forma conclusiva. Alem disso, alguns objetivos especcos desta tese, podem seraquicitados:Entenderoprocessodecaracterizacao, suaimport ancia, suadenicaoeosdadosqueest aoenvolvidosnesseestudo.Entender o dado ssmico, e seu papel nesse processo, analisando a geofsica de reservatoriopor meio da aplicacao de atributos ssmicos e da inversao ssmica, de modo a seobter propriedades petrofsicas edemais parametros importantes paraadenicaodoreservatorio,comoaraz aonet-to-grosseconseq uentemente,seuvolume.Analisar a geoestatstica como ferramenta decisiva na integrac ao das informac oesprovenientes doreservat orio, principalmentenagerac aodemodelos enoprocessodeinvers aogeoestatstica.Estudar e analisar os atributos que podemser extrados do dado ssmico e comoos mesmos podemser utilizados nacaracterizacaodereservat orios, por exemplo, noprocessodean alisedef aciesssmicas;Estudar a aplica cao de metodos de estatstica multivariada, como a ja consagrada analisedecomponentesprincipais, introduzirnovosmetodoscomoaan alisedecomponentesindependentes e os fatores maxima autocorrelac ao, alem de aplicar tecnicas de minerac aodedadosnoestudodeatributosssmicosvisandodenirnovasmetodologiascapazesdeextrairinformacoeslitol ogicaspormeiodaan alisedef aciesssmicasdosdadosssmicos3Dedeseusatributos.1.3 MetodologiaeOrganizacaodaTeseA abordagem utilizada nesta tese para apresentar o tema proposto e desenvolvida por meio deuma visao multidisciplinar e integrada que combina a modelagem e an alise de dados ssmicos,81.3MetodologiaeOrganizacaodaTeseconceitos de invers ao ssmica e geoestatstica, e metodos de minerac ao de dados e de estatsticamultivariadaqueser aodesenvolvidosdeacordocomouxogramametodologicoapresentadonaFigura1.1.Figura1.1: Fluxogramametodol ogicoaserdesenvolvidonodecorrerdestatese.91.3MetodologiaeOrganizacaodaTeseAssim, de modo a executar o uxograma mostrado acima, esta tese est a dividida em 5 captulosincluindoessaintroducaodeacordocomaseguinteestrutura:NesteCaptulo1erealizadaumaintroduc aoaotemadestatese, destacandoamotivac aoprincipal paraarealizac aodessapesquisa, bemcomoosobjetivos. Comestecaptulocajusticadaaimportanciadesedesenvolverumtrabalhovoltadoparaoestudodosmetodose das tecnicas disponveis atualmente paraoprocessode caracterizac aoe modelagemdosreservatorios, alemdanecessidadedodesenvolvimentodenovosparadigmasquetratemdemaneiraintegradaequantitativaasinformacoesdisponveis. Umdestaqueespecialpodeserdadoaofatordeintegracao, quedesdeadecadade1980aproximadamente, vemnorteandoasequipesquetrabalhamcomesseprocesso. Ficaclaroquesomentecomacolabora caodetodos os conhecimentos envolvidosepossvel gerar modelos realisticos econseq uentementecaracterizarumreservat oriodeformasatisfatoria.No Captulo 2, sera apresentada uma revis ao do atual estado da arte do processo decaracterizac ao de reservat orios. Algumas deni coes extradas da literatura serao fornecidas demodo a ressaltar a import ancia desse processo. Antes da discuss ao dos metodos propriamenteditos, ser arealizadaumabreve apresentac aode conceitos fundamentais paraos processosqueseraoutilizados enecess arios emtodoodecorrer dotrabalho. Aonal docaptuloeanalisadaagerac aoeacaracteriza caodeummodelosinteticodereferenciarepresentativodereservat oriosturbidticosde aguasprofundasdaBaciadeCampos, equeser autilizadocomodadoaserestudadonodecorrerdetodaessapesquisa. Nessemodelosaoutilizadososconceitosdenidosnocaptulo,alemdeapresentardeformapr aticaumaabordagemondeseintegraaanaliselitologica, aanalisepetrofsicapormeiodetecnicasgeoestatsticaseacaracterizac aovolumetrica.NoCaptulo3, ser adiscutidoometodossmicoutilizadonoprocessodecaracterizacaodereservatorios. Comoj afoi ditoaqui, esseeatualmenteometodomais importanteemaisutilizadoparaacorretamodelagemdereservat orios. Ser aapresentadaumavisaogeral dometodo,destacandoasfasesdeaquisicao,processamentoeinterpretac ao. Naseq uenciaserao101.3MetodologiaeOrganizacaodaTesediscutidososconceitosenvolvidoscomageofsicadereservatorios,umacienciarelativamentenova, poremdecrucial importanciaparaamodelagemdereservat orios, alemdeumestudosobre modelagem ssmica aplicada no modelo de referencia gerado no captulo anterior. Dentrodageofsicadereservat oriosumdestaqueespecialser adado`aextracaodeatributosssmicose` aimport anciaeaplicabilidadedestatecnicanacaracterizac aodedeterminadasestruturasdo reservatorio. Por m, entre os atributos, um deles em especial, a imped ancia ac ustica, ser aestudadademaneiraminuciosa,desdeasuaobtenc aoateasinterpretac oeseaplica coesmaisrecentes a que e submetida. Essa enfase se justica pela sua import ancia atual no processo decaracterizac ao e devido ao fato de ela possuir a capacidade de integrar as informacoes ssmicas eas informac oes de pocos em um unico modelo consistente, fazendo com que as propriedades doreservatoriopossamseracessadaspormeiododadossmico. Todaessaan aliseser arealizadautilizandoomodelodesenvolvidonoCaptulo2comomeiodeilustrac ao.NoCaptulo4ser aoapresentadososconceitosenvolvidosnoprocessodeminerac aodedados(datamining) eos metodos deestatsticamultivariadaquepodemser usados demaneiraecientedentrodoprocessodecaracterizac aodereservat orios. Por meiodessastecnicasepossvel analisartodaacomplexidadeenvolvidanosdadossmico, principalmentequandooobjetivoeestudarosatributosdemaneiraconjuntaeextrairdelesinformac oesqueauxiliemna interpretac ao quantitativa, por exemplo, por meio da analise de facies ssmicas. Osatributos ssmicos ser aoestudados por meiodeferramentas jaconsagradas comoaanalisede componentes principais, alem de serem apresentados novos metodos nunca antes utilizadosnoprocessodecaracterizac aodereservatorios, comoporexemplo, aanalisedecomponentesindependentes e os fatores de m aximaautocorrelac ao. Desse modo, comoestudodessesmetodospode-sedenirmetodologiasmodernaseecientesparaanalisar, explorareextrairdo dado ssmico o maximo de informacao necess aria para a correta e precisa caracterizac ao dereservatorios.NoCaptulo5seraoapresentadas as principais conclusoes obtidas comodesenvolvimentodestatese,alemdemostrarfuturasaplicac oesesugest oes. Como esabido,nenhumtrabalhoe dado como totalmente acabado e sempre, devido ao mundo dinamico em que vivemos, novas111.3MetodologiaeOrganizacaodaTesetecnicas, ideiasemetodosestaraosurgindo, edessemodo, sugestoesdecontinuidadedestapesquisaseraofornecidas.12Captulo2CaracterizacaodeReservatorios:UmaRevisaodoAtualEstadodaArte2.1 IntroducaoNestecaptulo eapresentadaumarevisaodoestadodaartedoprocessodecaracterizac aodereservatorios. Essa revis ao se inicia na Se cao 2.2 com uma visao geral desse processo, baseadana apresentac ao de conceitos e denic oes encontradas na literatura. Com a organiza cao dessesconceitos passa-se naSec ao2.3aoestudodos uxogramas existente paraarealiza caodoprocesso. Comocar aclaroageoestatsticaeumaferramentautilizadaatualmentequasequenamaioriadosestudosdereservat orio, poressemotivoaSe cao2.4apresentaopapeldageoestatsticadentrodoprocessodecaracteriza cao. PormnaSec ao2.5, apresenta-seagerac aoeadescric aodomodelosinteticodereferencia,quealemdeserutilizadonodecorrerdesta tese para o estudo dos metodos sugeridos, resume e coloca em pr atica todos os conceitosapresentadosnodecorrerdocaptulo.2.2 Denicao e Conceito do Processo de CaracterizacaodeReservatorios`A medida que as pressoes econ omicas na ind ustria de petr oleo continuam a ditar a necessidadedeseencontraredesenvolverreservat oriosdemaneiramaisecienteemenoscustosa, h aanecessidadedeseconceituareentenderoprocessodecaracteriza caodereservat orios.De acordo comBANKHEAD(1999), o processo de caracterizac ao de reservat orios pode132.2DenicaoeConceitodoProcessodeCaracterizacaodeReservat oriosser denido como a determinac ao tridimensional e quantitativa do reservat orio incluindoseus limites, seu arcabouco estrutural, seu volume, suas heterogeneidades internas e acorrespondentedistribuic aodas propriedades derochaeuido. Oobjetivodesteprocessoe gerar um modelo capaz de prever como o campo sera explotado, maximizando a producao eminimizandooscustospormeiodadeterminac aootimadalocalizacaodospocos.Esseobjetivodoprocessodecaracterizac aodereservatoriosestadeacordocomadenic aoencontradanoOILFIELDGLOSSARY(2006), que armaque esse processoconsiste nagerac ao de ummodelo de reservatorio que incorpora todas as caractersticas necess ariaspara armazenar e tambemproduzir o oleo presente no campo. Omodelo gerado nesseprocessosimulaocomportamentodosuidosdentrodoreservat oriosobdiferentesconjuntosdecircunstanciasdemodoadenirasmelhorestecnicasqueotimizamaproducao. Numasegundadenicaomais simplicadaparaoconceitodesse processopode-se armar que acaracterizac ao de reservat orios consiste no o ato de gerar um modelo de reservat orio com basenascaractersticasderochaeuidodocampo.MA et al. (2005), armam que a caracterizac ao de reservat orios e um pre-requisito crucial parasepreveropotencial economicodeumcampobemcomo, paraexaminardiferentescenariosdeprodu cao. Esseprocessocompreendeadetermina caodaarquiteturadoreservatorio, oestabelecimentodas tendencias deuxodos uidos eaconstruc aodemodelos capazes deidenticaropotencialdareserva.De acordo com v arios autores, o processo de caracteriza cao de reservat orios consiste em reunirdadosadquiridosapartirdediferentesfontes, escalasemetodos, taiscomodadosdepo cos,dadosdeproduc ao,dadosssmicos,informac oessobreafsicaderochasemodelosgeol ogicoscomoobjetivonaldegerarummodeloest atico3Ddepermeabilidade,porosidade,litologiae saturac ao. Desse modo BIONDI et al. (1995) enfatizamque existe uma necessidadereconhecida emse combinar conhecimentos provenientes da geociencia e da engenhariaparagerar modelos quantitativos doreservat oriodemodoqueseincorporetodos os tiposde dados disponveis. Esses modelos integrados sao crticos para se prever, monitorar eotimizar o desempenho de um campo durante todo o seu ciclo de vida (explorac ao, producao,desenvolvimentoeabandono). Eles permitemqueos engenheiros dereservat oriorealizem142.2DenicaoeConceitodoProcessodeCaracterizacaodeReservat oriosestudos precisos de simulac ao de uxo identicando assimbarreiras de permeabilidade,mapeando zonas de oleo remanescente e monitorando as frentes de press ao e saturac aodo reservatorio. Todos esses parametros sao fundamentais para a correta realizac ao dogerenciamentodocampo. Nessemesmotrabalhoos autores destacamqueentreos dadosdisponveis sobre o reservatorio pode-se citar os modelos geol ogicos conceituais, os dadosssmicos, as an alises detestemunhos, os dados depers depocos eos dados deproducao.Cadaumdessesdadoscarregaminformac oesmedidasemdiferentesescalasecomdiferentesgraus deprecisao. Segundoos autores odesaoatual nacaracterizacaodereservat oriosecomointegrartodosessesdadosemummodelounicadoeconsistentedoreservat orio.Dessemodo, pode-seentenderoprocessodecaracteriza caodereservatorioscomoumadasmaisimportantestarefasenvolvidasnoestudodeumcampodepetroleo. Nesseprocessooobjetivo e descrever de maneira mais precisa possvel as caractersticas petrofsicas de um meioporoso alem de se estimar a quantidade de uido e a sua direc ao preferencial de escoamento. Adescric ao correta do reservat orio possui um carater econ omico importante por diferentes raz oes:permite uma boa estimativa das reservas recuper aveis, fornece auxilio para a melhor localizac aodepocos explorat orios,emsumasubsidiaas decisoes sobreaevoluc aododesenvolvimento dojazimento.Oprocessodecaracterizac aodereservatorios eentaoindispensavelparatodoociclodevidado campo desde a sua descoberta ate a fase de declnio, e os modelos gerados, s ao atualizadoseevoluem`amedidaquemaisdadostornam-sedisponveis.Um ponto de partida para a gerac ao de modelos do reservatorio, deve ser a avaliac ao de quaisrespostassaoesperadascomumadeterminadamodelagem, qual aprecisaonecess aria, qualonvel deconancaequaisasprevisoesaceitaveis. Acomplexidadedomodelopodeent aoaumentar` amedidaquemaisdadosdoreservat orios aoadquiridosAssim, a escala de modelagem depende da fase de produ cao em que se encontra o campo e dequaisdadosest aodisponveisparatalestudo. Porexemplo,nasprimeirasfasesexplorat oriasumesforcoefeitoparasedeterminaradistribuic aoespacial dasheterogeneidades, j anumafasededesenvolvimentoenecessariodisponibilizarummodelodepropriedadespetrofsicas152.2DenicaoeConceitodoProcessodeCaracterizacaodeReservat oriosdetalhado. Isso implica em uma descric ao e em uma modelagem do reservat orio em diferentesescalas.O desenvolvimento da reserva estimada, a avaliac ao do campo e a denic ao das estrategias deproduc aoestaodiretamenterelacionadas` aarquiteturadoreservat orioeasuacomplexidade.Deumamaneirageral asreservastendemasersubestimadasemcamposgrandesemenoscomplexos enquanto que emcampos menores e mais complexos as reservas normalmentes aosuperestimadas. Dessemodo, modelos pobres doreservat orioresultamemumc alculoequivocadodasreservasoquepodeacarretarseriasconseq uenciasecon omicas(DEUTSCH,1996).Ent ao, para minimizar esses problemas uma correta analise e classicac ao das heterogeneidadesdo reservat orio e fundamental para sua caracterizac ao e modelagem. Dentro dessa abordagem,existe umaclassicac aohier arquicadas heterogeneidades, publicadapelaprimeiravez notrabalhodeWEBER(1986). Essasheterogeneidade, dependendodaescalaques aotratadastemumadeterminadainuenciasobrearecuperac aodeoleonocampo. Por exemplo, naescaladocampo(dimensoesdaordemde1a10Kmhorizontaisede100mnavertical), asheterogeneidadespodemdeterminarograudeconectividadeentreoscorposqueconstituemoreservat orio. Comessepar ametro,ouseja,aconectividade,nessaescala,setemoprimeirofatordeterminantedaquantidadedeuidoquepodeserextradodocampo. J anaescaladoreservatorio (aproximadamente 100 m na horizontal e 100 m na vertical) as fronteiras entre asunidades s aomarcadas por fortes contrastes depermeabilidadepodendoassimdeterminarregi oes explor aveis do reservat orios. Na escala das unidades (entre 1 e 10m) o interessee modelar uma variedade de estruturas sedimentares de modo a se obter umperl daspropriedades determinantes para o movimento de uido dentro da unidade. Por m na escalagranulometrica(entre10e100mm), saoasdiferen casgranulometricasques aousadasparaestimarasvariac oesnaspropriedades. Nestateseosmetodoseastecnicasestudadasparaserealizar amodelageme assimpoder caracterizar as heterogeneidades estaraorelacionadascoma escala do reservat orio e das unidades. Adeterminac ao dessas heterogeneidades ,suas variac oes esuas particularidades s aodeextremaimportanciaparaarecuperacaodos162.2DenicaoeConceitodoProcessodeCaracterizacaodeReservat oriosreservatorios. Na Figura 2.1 apresentas-se de forma esquematica as escalas de heterogeneidadespresentesnosreservat oriosdepetroleo.Figura 2.1: Representacao esquematica das escalas de heterogeneidades encontradas emreservatoriosdepetr oleo(ModicadoWEBER,1986).172.2DenicaoeConceitodoProcessodeCaracterizacaodeReservat oriosPara que seja possvel identicar a presen ca dessas heterogeneidades nos reservatorios e de umamaneiramaisgeral, avaliarageometriainternaemtermosdecontinuidadeeconectividadeentreoscorpos, oprocessodecaracterizac aoemodelagemfazusodeumagrandevariedadede dados. Esses dados que fornecem informac oes sobre o reservatorio podem ser agrupados demaneiragrosseiraemduascategorias: osdadosssmicoseosdadosdepocos.Os dados ssmicos s ao representados pela ssmica 2D e 3D e sao considerados a principal fontedeinformac aoparaadescric aodoreservat orio. Elestambems aochamadosdeinforma caosoft, ouseja, saomedidasindiretasquepodemsercorrelacionadascomaspropriedadesdoreservatorio. Osdadosssmicossaodensamenteadquiridosepodemserusadosdemaneiraefetivaparaauxiliarnainterpolac aodosparametrosnasregi oeslocalizadasentreospocos.Apartirdosdadosssmicospode-serealizarinterpretac oesestruturaiscapazesdedenirageometriade grande escaladoreservat orio. Comacorrelac aoentre os dados de po cos eosatributosssmicospode-seidenticaraspropriedadesdeinteressedoreservat oriocomoaporosidadeeaproporc aodef acies.Outrodadoimportanteque forneceinforma coes cruciaisdoreservat orio eadquirido por meiodos pocos perfurados nocampo. Essainforma caoe denominadade hard, ouseja, possuipropriedadesconhecidasdoreservatorioemposi coesespeccas. Entreosdadosprovenientesdospocossetemospersgeofsicos,dadosdetestemunhos,dadosdeprodu caoentreoutros.Esses dados fornecem informacoes diretas e indiretas de algumas propriedades importantes doreservatoriocomoaporosidade, apermeabilidade, otipoderochaetc.... Emborafornecamuma informacao precisa do reservatorio os dados de pocos sao dispersos no campo e conhecidosempoucas localizac oes. Desse modo, no processo de caracterizac ao se faz necessaria aintegra caodessasinformacoescomodadossmicoparaagregarvaloraomodelo.Assim,gerarummodeloondeocorreaintegrac aodiretaecorretaentreainformacaossmicae os dados de pocos pode aumentar o valor da interpreta cao dos dados, melhorando o processodetomadadedecis ao.Epossveldessaformaaumentarahabilidadedeinterpretarosdadosaumentandooentendimentoeoconhecimentodasubsuperfcie.Parasegerar modelos con aveis ondeoprocessodecaracterizac aopossaser realizadode182.3AnalisedeFluxogramasUtilizadosnoProcessodeCaracterizacaodeReservat oriosmaneira eciente, a modelagemde reservat orios pode ser feita de maneira determinsticaourealizadaapartir deumaabordagemprobabilstica. NessecontextoLATIMER(2004)descreve de maneira sucinta a evoluc ao observada no processo de modelagem de reservatorios.Historicamente, o ge ologo e o geofsico criavam seus pr oprios modelos que eram posteriormenteintegrados parase criar aideiacomumdoprospecto, docampooudabacia. Durante oinciodadecadade 80iniciou-se atentativade integrar ageologiae ageofsicaonde seesperava ao nal ter ummodelo do reservat orio onde os dados de pocos e a informacaossmicaeraminterpretados conjuntamente. Nonal dos anos 80, einciodos anos 90, osmodelos de reservat orio gerados incorporavam desde o comeco do processo as duas informacoes.Atualmente, existe um esforco para que essa integrac ao continue de uma maneira mais robustaaplicandoumametodologiadenidae algoritmos matematicos poderosos. Desse modo, epossvel entenderqueomodelodoreservatoriousadonoprocessodecaracterizacaopossuidemaneiraintegradaosdadosdepocos(porosidade,permeabilidade,saturac ao,f acies,etc),dados de produ cao, dados ssmicos, an alise de testemunhos, ideias conceituais e qualquer outrainformac aoqueauxilieoentendimentodocampo.Integraressasinformacoesmatematicamenten aoeumatarefaf acil devido`asdiferencasnaescalaeaofatodadisponibilidadedosdadosseremprovenientesdev ariasfontes. Paraquese possa ent ao gerar esses modelos integrados e preciso antes denir uxogramas de trabalho,ondedemaneiraseq uencialoprocessodecaracterizac aodereservat oriosganhevida. Porem,deniresseuxogramatambem eumatarefacomplicada,nasec aoseguinte, erealizadaumaan alisedealgunsuxogramasutilizadosemtrabalhosdecaracterizac aocomoobjetivodeestud a-loseposteriormentedenirumparaseraplicadonesteestudo.2.3 AnalisedeFluxogramasUtilizadosnoProcessodeCaracterizacaodeReservat oriosDeacordocomNIETOet al. (2004), tradicionalmenteouxogramadecaracterizacaodereservatorios, segue umpadraolinear ouseq uencial. Nesse processo, otopo, abase e asfalhassaointerpretadasnassmicagerandoumarcaboucoestrutural,oqual eentaopassadoadianteparaqueoreservatoriosejacorretamentedivididonascamadasqueoconstituem.192.3AnalisedeFluxogramasUtilizadosnoProcessodeCaracterizacaodeReservat oriosNa sequencia o modelo e populado com as propriedades petrofsicas para que se possa realizaraestimativadovolumede oleoinsitu. Comessaestimativarealizadaomodelosofreumprocessodemudancadeescalademodoquepossaserinseridonosimuladordeuxovisandoestudaraestrategiadeproducaoeocomportamentodosuidosnointeriordoreservat orio.Porem, esse tipo de uxo linear e seq uencial acabou com o tempo sendo deixado de lado e nostrabalhos modernos adota-se uma nova abordagem. Com o aumento do poder computacional edos algoritmos, as empresas de petr oleo est ao aplicando uxogramas completamente diferentesparaarealizac aodoprocessodecaracteriza caodereservatorios. Essanovaabordagemsegueum processo mais circular e interativo sendo dessa maneira mais integrada e menos seccionada.Nessanovaabordagemapartirdodadossmico epossvelpreveraspropriedadespetrofsicasdemaneiramaisprecisa. Aomesmotempo, apartirdosdadosdepocosepossvel realizarcommaior precisaoadeterminac aotantodas propriedades petrofsicas comodos tipos derochas, facilitandoassimacorrelac aonoespacolocalizadoentreospocos. Dessemodo, comuma integracao simult anea de todos os tipos de dados, os riscos e as incertezas principalmentenocalculodovolumede oleoinsitusaoreduzidos.NotrabalhodeGILBERTet al. (2004), discute-sequeosmodernosuxogramasaplicados` a caracteriza cao de reservat orios tentamintegrar todas as informac oes disponveis e suasfontesapropriadasemummodelotridimensional numericodasubsuperfcie. Essesmodelosfornecemv ariaspropriedadescomoalitologia, aporosidade, apermeabilidade, asatura cao,entre outras, em cada n o da malha gerada. A simulac ao de uxo e entao realizada nesse modelode modo a prever o desempenho do reservatorio e o seu historico de produc ao. Esses modelosdo reservat orio permitemao geocientista integrar v arios tipos de dados, provenientes dediferentes fontes, de modo a realizar um c alculo do volume, realizar um eciente planejamentodaposicaodospocos, preveraperformancedocampoeotimizaroprocessodedepleta caodoreservat orio. Emadic aoaisso, dentrodessemodelo, pormeiodemetodosdesimulac aopode-segerarm ultiplasrealizac oesequiprov aveis, todaselashonrandoosdadosdeentradaequefornecemumamedidadaincertezaenvolvidaemtodooprocessodecaracterizacaodereservatorios. Comosepoder aobservarposteriormente, essaetapadasimula caoestocasticarealizada por meio de analises geoestatsticas ter a umpapel fundamental no processo de202.3AnalisedeFluxogramasUtilizadosnoProcessodeCaracterizacaodeReservat orioscaracterizac aodereservatorios.Nessemesmocontexto, notrabalhodeCORVI et al. (1992), os autores discutemqueacaracterizac aodoreservat oriopodeserdesenvolvidaemtresestagiosprincipais: adenic aoda estrutura de grande escala do reservat orio, utilizando dados determinsticos; a denic ao dasheterogeneidadesdepequenasescalasusandoparaissotecnicasestatsticasegeoestatsticas;eamudancadeescaladomodelogeradoparaquesejaviavelsuautilizacaonossimuladoresdeuxo.Seguindo as etapas mencionadas, o primeiro passo compreende construir uma descric aogeol ogica detalhada do reservat orio, t ao detalhada quanto permitam as informa coesdisponveis. Para a execucao dessa fase pode-se fazer uso da interpretacao estruturalrealizada no dado ssmico, dados est aticos e de testemunhos, pers de pocos e dados deproduc ao. Aissoaindaepossvel adicionarestruturasgeol ogicaspresentesnocampoeques aomodeladasapartirdaexperienciaquesetemsobreaareadeestudo. Dentrodessafasedouxogramaaprimeiratarefaconsisteemreconhecer as unidades deposicionais eent aosepossvel correlacion a-las nas regioes entreos pocos. Issoajudaasaber comoeaformageraleaordemdeposicionaldasunidadesedemaneiraidealasrela coesgeometricasentreasunidades. Namaioriadoscasosessacaracteriza caodegrandeescalaresultaemummodeloconvencionaldecamadas,subhomogeneasempilhadas,essetipodemodelo edenominadonovocabul ariopetroleirocomolayer-cake. N aoexisteduvidaqueamaioriados reservat oriosprecisamsercaracterizadosporarranjosmaiscomplexosdasunidadesdeposicionaisporemanecessidadeeahabilidadedeusarmodelosmaiscomplexosdependedoobjetivodoprocesso.Umavezqueaformadoreservat orioesuaestruturadegrandeescalaestejamdenidasapr oxima etapa consiste em denir as heterogeneidades internas de cada unidade deposicional.Para isso e necessario medidas mais detalhadas nos espacos entre os pocos. Embora assmicafornecainformac aoespacial, oconhecimentoadquiridoe muitas vezes insucientepararelacionarodadossmicocomaspropriedadesderochadevidoprincipalmenteafaltade resoluc ao do dado ssmico para a denic ao de heterogeneidades internas, issoe aindamaismarcanteemreservat oriosdelgadoseheterogeneoscomoser avistomaisadianteneste212.3AnalisedeFluxogramasUtilizadosnoProcessodeCaracterizacaodeReservat oriostrabalho. Emadicaoaissoosdadosdepocossaoprecariosnoquedizrespeitoafornecerinformac oes direcionais sobreocampo. Assim, parasemodelar as regioes entreos pocos,astecnicasqueser aodiscutidasposteriormentenessatesesaodecrucial importancia, poisconseguemaproveitar as principais vantagens de cada informac ao alemde, por meio dacombina caodosdadossuprirsuasdesvantagens. Dessemodopode-severicaraimport anciadoconhecimentodastecnicasqueaquiser aodiscutidasparaouxogramadecaracterizac aodereservat orios.Porem, naos ooconhecimentodastecnicaseimportantemastambemofatodereconheceraposicaode cadaetapaemtodooprocessofaz diferen canomomentode aplic a-las, poressemotivosaber comooprocessoerealizadoindustrialmentetemvalor mesmoparaumtrabalho puramente academico. As tecnicas e metodos utilizados na caracteriza cao dereservatoriosprecisamestardeacordocomasevoluc oeseavancosobservadosnoambienteorganizacional. Desse modo, de acordocomCAAMANOet al. (1994), emboraexistamdiferencas entre as empresas e seus sistemas, basicamente, naind ustriaouxogramae oprocessodecaracterizacaodereservat orioseexecutadodeacordocomas seguintes etapasbemdenidas:Carregamento de todos os dados disponveis, ssmica, pers de pocos, dados de produc ao,dadosgeologicos,emumabasecomumdedados.Realizac aode umcontrole de qualidade, vericandoas informa coes e interpretac oespreviassobreocampo.P os-processamentododadossmicodemodoamelhorar aamarrac aocomos po cos,obtendo-setambeminformacoesderivadasdodadossmicoconvencional.Combina cao entre o dado ssmico e os dados de po co para realizar melhores correlac oes.Estimativa dos parametros importantes do reservat orio emcada camada utilizandometodosgeoestatsticos.Construc ao do modelo otimo do reservat orio para a realiza cao da estimativa das reservasesuasrespectivasincertezas.222.3AnalisedeFluxogramasUtilizadosnoProcessodeCaracterizacaodeReservat oriosRealizac ao de etapas da engenharia de reservat orio como o balanco de materiaispreparandoomodeloparaasimulacaodeuxo.Contudo, naosonasempresasouxogramadecaracteriza caoesuaseq uenciametodol ogicatemimportancia. In umeras s aoas teses etrabalhos academicos quetratamessetemademaneiracriteriosa. Algunsexemploss aoaseguircitadoscomobjetivodecontextualizaressatesenotemapropostodecaracterizac aodereservatorios. EmVOELKER(2004), pode-seencontrar umuxogramautilizadoparacaracterizar completamente e de formaintegradaumreservat orio daArabia Saudita. Omodelo gerado e usado para prever a produc aodoreservat orio. Ouxogramainiciacomaconstru caodeummodelosimples conceitual,condicionadoaumconjuntodeinformac oes mas consistentecomos dados observados nospocosenosdadosdeproduc ao. Naseq uenciaegeradoummodelodefaciescondicionadoaosdadosdepocose`asan alisesdetestemunho.Econstrudoentaopormeiodamodelagemdeobjetos ummodelodas fraturas existentes nocampo. As f acies s aoentaocombinadascomomodelodefraturasgeradoepormeiodeestudosdesensibilidadesaodeterminadososprincipaispar ametrosdomodelo. Porm,integrandoasinformac oesdin amicasomodeloeperturbadopormeiodeprocessosestocasticosgerandoassiminformac oesnecess ariasparaaavaliacaodas incertezas. Nestetrabalhoas informac oes dinamicas s aointegradas comoobjetivodesemediroefeitodasfraturasnaproduc aodoreservat orio. Doispontospodemserdestacados,primeiroofatodouxogramadecaracterizac aoseradaptadoparacadacasoparticular. Umsegundopontoaseobservareautilizac aodamodelagemdeobjetos. Comoser avistoposteriormenteessetipodemodelagemtemsidomuitoaplicadanoprocessodecaracterizac aodereservatorios,principalmenteemcasosondedeseja-sereproduzirasformasdecorposencontradosnoreservat orio. Academicamenteessamodelagem emuitoimportantepoispermiteemumambienten aoindustrial agerac aodemodelossinteticosquepodemserent aosubmetidosanumerosostestesdetecnicasemetodosutilizadosparaacaracterizac aodereservat orios.Outrosmetodosetecnicasapartirdadecadade90comecaramaseraplicadosdemaneiraexaustivanoprocessode caracterizac aode reservatorioe apartir de ent ao, esse processocomecouaterrealmenteumcaratermultidisciplinar. Variostrabalhosprop oemaaplicac ao232.3AnalisedeFluxogramasUtilizadosnoProcessodeCaracterizacaodeReservat orioscombinada das informacoes dos pers de pocos, an alises estatsticas, fsica de rochas e inversaossmicade modoapromover umacaracterizac aocompletae quantitativadoreservat orio.Umexemplo dessa aplica cao pode ser encontrado emAVSETH(2000). Neste trabalhoas litof acies e as propriedades de rocha sao integradas utilizando metodos estatsticosmultivariados, primeiramente para uma denic ao unidimensional das propriedades e suascorrelac oes. A partir disso utiliza-se a invers ao ssmica para derivar as propriedades de maneiratridimensional. Autilizac aotantodafsicaderochascomodaestatsticamultivariadanosuxogramasdecaracterizac aodereservatorios ealgoaindanovoeemdesenvolvimentoequeser atratadonestateseposteriormente.Dentro da mesma linha onde o objetivo e desenvolver umuxograma que permita umainterpreta cao quantitativa entre os pers de pocos e o dado ssmico, BULLOCH(1999),apresentaumestudoondee possvel relacionar as propriedades de uidocomarespostassmica. Paraissoosdadosdeentradadomodelos aodeterminadospormeiodetestesnasamostras ou utilizando informac oes an alogas da area em estudo. Com base nessas informac oese possvel calcular as propriedades de uido. Neste caso, outropontoimportante paraodesenvolvimentodoprocessodecaracteriza caodereservatoriospodeserobservado, ouseja,autilizac aodedadosan alogos. Emalgunslugaresdomundopode-seencontraraoramentosque reproduzem determinadas caractersticas desses reservat orios, assim a partir de um estudodiretonessesaoramentos epossvelextrairinformac oescruciaisparaodesenvolvimentodosmodelosaplicados` acaracterizac aodereservat orios. Ent ao, umavezqueessaspropriedadess aodeterminadas elas podemser alteradas de maneiracontroladareproduzindodiferentescondic oes de produ cao. Comos dados de aoramentos pode-se realizar uma modelagemssmicaeent aorealizarumacomparac aodireta,analisandoasdiferencasparacadacondic aode maneira quantitativa. Trabalhos nessas areas s ao importantes pois se pode prever ocomportamentodosinal ssmicoemdiferentes condic oes, enocasodeumacaracterizac aodin amica do campo,se tem um conhecimento suciente capaz de suportar ou nao a aplica caodelevantamentosmaisavancadoscomoassmica4D.Essaintegrac aodiretadodadossmiconoprocessodecaracterizac aodereservat orioscomoser avistonoproximocaptulo, sofoi possvel apartirdadecadade80comoadventoda242.4OPapeldaGeoestatsticanoProcessodeCaracterizacaodeReservatoriosssmica3D. Dessemodoasolu caointegradaparaacaracterizac aodereservat oriosvecadacorpocomoum unico, epormeiodemetodoscomoageoestatstica, ainversaossmica, aestatstica multivariada e a fsica de rochas e possvel inserir diretamente a ssmica no processodecaracteriza cao. Osdesenvolvimentosrealizadosnesta areacombinamessasvariastecnicasincorporando princpios geologicos, petrofsicos e modelos de uidos para se obter umamelhorestimativadaporosidade,litologia,distribuicaodeuidoseconectividadedoscorposjuntamentecomadenic aodasincertezasassociadasaoprocesso. Dessemodoouxogramapropostoutilizaaestratigraade seq uenciaparagerar umarcabou cocrono-estratigr acodealtaresolu caoservindocomoumelementofundamental parapreverasdescontinuidadeslateraiseverticaisdomodelo. Combinandoessearcabou cocomummodelopetrogr acosetemabase que dene ouxode uidos. Ainforma caossmicae integradapor meiodainterpreta caoqualitativadasassinaturasdosinal epormeiodemetodosquantitativosondeseutilizaainvers aossmica,ageoestatsticaeaestatsticamultivariada. Amaneiracomoodadossmicocontribuir aparaomodelodepende diretamentedaqualidade dainformac ao,dotipo,daescalaedaquantidadedosdadosdisponveis.2.4 O Papel da Geoestatstica no Processo deCaracterizacaodeReservat oriosP ode-seobservarnaapresentac aodosuxogramasutilizadosparaserealizaroprocessodecaracterizac ao de reservatorios, que a geoestatstica exerce com uma grande import ancia dentrodetodaaanaliserealizadacomosreservat orios. Devidoaisso,justica-seaapresenta caodeumarevis ao, quetemcomoprincipal objetivorevelarqual opapel dageoestatsticadentrodesteprocesso.Como j a foi citado nesta tese, o objetivo principal do processo de caracterizac ao dereservatorioseotimizarogerenciamentodocampoepreverdaformamaisprecisapossvelcomoser adesenvolvidaasuaproducao. Oprocedimentodesefornecerbasesparaestudarepreverocomportamentodeumcampo,consistebasicamenteemduasetapas. Naprimeiraetapa, estabelece-se umarepresentacaodas caractersticas relevantes doreservat orio, apos252.4OPapeldaGeoestatsticanoProcessodeCaracterizacaodeReservatoriosisso, esse modeloe submetidoaoprocessode simulac aode uxo, amde representar asprov aveis estrategias deproduc aoquedevemser adotadas. Ficaclaroque, s oapartir deuma representa cao adequada, se poder a prever comsatisfac ao o desempenho do campo.Enestaetapa, derepresentacao, ouseja, demodelagemqueageoestatsticaest aincluda,comoumaferramentacapazde, apartirdosdiversostiposdeinformacoesdisponveissobreoreservatorio,gerarmodelos unicosouequiprov aveis,ondealemdasimplesrepresentac aodefeic oes, epossvelacessaroriscoeaincertezaenvolvidanesteprocesso.A geoestatstica voltada para a caracteriza cao de reservat orios, por muito tempo cou atrasadacomrelacao` asoutras areasdeatua cao, porem, atualmenteeladominaasaplicac oes. Isso,sedeveaofatododesenvolvimentodenovasferramentasconstrudasparatratarproblemasespeccosdamodelagemdereservat orios. Seageoestatsticaaplicada` aminerac aotemsuaorigemnoinciodadecadade1950,ateoriadageoestatsticaremontaaonaldestamesmadecada,ageoestatsticavoltadaparaamodelagemdereservat oriostemsuaorigemnosanos1980. Mas,nocalendariogeoestatstico,osanos1990podemserclaramentedenidoscomoadecadadageoestatsticaparaacaracterizac aodereservatorios,oquecoincidecomosdemaisconceitosjamencionadosnestatese.O sucesso da aplicac ao da geoestatstica dentro do processo de caracteriza cao de reservatorios,est aligadodiretamente aofato, destacienciafornecer ferramentas adequadas, capazes detratardemaneiraecienteamaioriadosproblemasexistentesquandooassuntoemodelarumreservat orio. Entreessasaplicac oesespeccaspode-secitar: ahabilidadedesetrabalharcompoucasinformac oespontuais(po cos); aexistenciademetodosondeepossvel realizardeformaconsistenteaintegrac aodediferentes informac oes eacompetencia, por meiodemetodosdesimulac aoestocastica,desegerarmodelosequiprov aveisondeepossvelestudarasincertezasenvolvidasnoprocesso.Na literatura especializada, e possvel encontrar exemplos que justicame qualicamaimport anciadopapel dageoestatsticanoprocessode caracterizac ao. EmSRIVASTAVA(1990),epossvel encontrarumdosprimeirostrabalhosondeosmetodosgeoestatsticoss aousadosdemaneiraecientenaan alisederiscoparaogerenciamentodereservat orios. Nestetrabalho, oautor usametodos geoestatsticos, comoasimulac aodaindicatriz paragerar262.4OPapeldaGeoestatsticanoProcessodeCaracterizacaodeReservatoriosmodelosqueincorporamalemdasinformac oesquantitativasobtidasnospocos, informac oesqualitativas, como o modelo geol ogico conceitual do reservatorio emestudo. Umpontoimportante discutido, e que ate ent ao, a maioria dos metodos utilizados erambaseadosemalgoritmos de interpolac aoque entre outros problemas, subestimaacomplexidade doreservatorio,naomodelandodeformasatisfat oriaasheterogeneidades.Comprovando que a decada de 1990 foi um marco importante no que diz respeito `a aplica cao dageoestatstica no processo de caracterizac ao de reservatorios, em JOURNEL (1990), observa-seuma revisao dos principais conceitos geoestatsticos e sua aplicabilidade na modelagemde reservat orios. Entre outros temas discutidos, pode-se destacar aenfase dada, aofatoda geoestatstica possuir metodos onde e possvel integrar dados de diferentes naturezas.Essa enfase se deve ao fato de, como ja mencionado anteriormente, a ssmica ser umaimportanteinformac aosobreoreservat orioequedeveserintegradademaneiraquantitativano processo. Devido `as diferen cas de escala, s o por meio de metodos geoestatsticosespecialmente desenhados, essa integrac ao e possvel. Dentro deste contexto de integrac ao emDOYEN (1988), pode-se observar uma das primeiras aplicacoes dessas tecnicas geoestatsticasmultivariadas, comoobjetivodemodelaraporosidadeemumreservatorio, combinandoasinformac oesobtidasdassmicaeosdadosdepoco.EmHALDORSENe DAMSLETH(1990) s ao discutidos e apresentados os metodos demodelagem estoc astica, que podem ser aplicados com sucesso na modelagem de reservatorios.Uma clara distin cao e feita entre os metodos baseados em pixel e metodos baseados em objetos,alemdesemostrarcomoosresultadosdassimulac oesestocasticaspodemseranalisadosnoarcaboucodasincertezas.DEUTSCHeHEWETT(1996)enumeramosmaioresdesaosquandootema emodelagemecaracterizac aodereservatorios ecitamquesopor meiodacorretaaplicac aodos metodosgeoestatsticos e possvel solucionar tais desaos.Epor meio da geoestatstica, que sepode integrar diferentes informac oes, para gerar os modelos mais precisos. Alemdisso,a geoestatstica possui metodos como a modelagemde objetos, onde e possvel capturare representar comrealismogeol ogicoe de modoecaz formas e dimens oes de corpos queconstituem os reservatorios, com o intuito de avaliar por exemplo, o comportamento do uxo.272.4OPapeldaGeoestatsticanoProcessodeCaracterizacaodeReservatoriosEmbora,comopassardotempo,ageoestatsticaaospoucoscomecouaganharforcadentrodo processo de caracterizac ao, seus metodos precisavam ainda de uma divulgacao mais amplaedeumaexplana caoespeccadesuaaplicabilidade. DentrodestecontextoCHAMBERSetal. (2000A, 2000B), podem ser considerados os maiores divulgadores da geoestatstica. Nessesdoistrabalhos, osautoressepreocupamemrevisarconceitosbasicosdageoestatsticaalemdemostrarcomoessesconceitospodemseraplicadosnamodelagemdereservat orios. Alemdisso, esses autores publicaram em 1995 (YARUS e CHAMBERS, 1995) e em 2005 (COBURNet al., 2005)doislivrosondeasdiversasaplica coeseconceitosdageoestatsticapodemserencontradosdeformadetalhada,funcionandoatehojecomoreferenciasna area.Com o que foi brevemente apresentado, e possvel observar que, de fato a geoestatstica e seusmetodostemumimportantepapel dentrodoprocessodecaracterizacao. Assim, epossvel,ent aosumarizarosprincipaisbenefciosdaaplicac aodageoestatsticaparaamodelagemdereservatorios.Oprimeiro, etalvezmais obviobenefcio,equeageoestatsticaeumatecnologianumerica.Istoe, osresultadoseosmodelosgeradoss aonumericos, en aoapenasconceituais, comoasideiassobreomodelogeol ogico. Dessemodo,oresultadonaldaaplicac aodageoestatsticaeumvolumequerepresentaasprincipaispropriedadeslitologicasepetrofsicas, honrandoeintegrandotodasasinformac oesdisponveissobreocampo.Umoutrobenefcio, einteiramenteligadoaoquej afoi mencionado, ouseja, pormeiodosmetodos geoestatsticos se pode integrar de maneira quantitativa as mais distintas informacoessobreocampo,oqueinclui,dadosssmicos,dadosdepocos,an alisesdetestemunhos,dadosdeproducao,entreoutros.Osmodelosbaseadosnageoestatsticas aocapazesdemelhoraroentendimentodouxodeuido dentro do reservatorio. Isso ocorre, pois e por meio da geoestatstica que se pode modelardemaneirarealista, todasasheterogeneidadesimportantesparaouxodeuidos, desdeasua estrutura externa, as falhas, fraturas, ate detalhes estratigr acos que controlam a previsaodeperformancedocampo.282.5AGeracaoeCaracterizacaodeumModeloSinteticodeReferenciaparaEstudosdeModelagemdeReservat oriosPor m, e por meiode modelos geoestatsticos gerados pelasimulac aoestoc asticaque osengenheirosdepetr oleopodemescolherrepresentac oesextremas,demodoaacessarosriscoseasincertezasenvolvidasnocompletoentendimentodocampoemestudo.Comisso, encerra-searevis aosobreoatualestadodaartedoprocessodecaracterizacaodereservatorios. Apartirdapr oximasec ao,ser amostrado,comoque,aplicando-seosconceitosate aqui desenvolvidos, e seguindo o uxograma metodologico apresentado no primeirocaptulo, e possvel gerar ummodelo sintetico de reservat orio, poremcomcaractersticasrealistas, queser autilizadonodecorrer destatese, comoobjetivodemostrar os metodoseastecnicasaquiestudadasparaauxiliaroprocessodecaracteriza cao.2.5 A Geracao e Caracterizacao de um Modelo Sinteticode Referencia para Estudos de Modelagem deReservatoriosAgeracaodemodelossinteticosdereferenciaquepossuamcaractersticasrealsticaseumatarefa que a cada dia ganha mais importancia nas atividades de explorac ao e produc aode petr oleo. Comummodelode referenciae possvel ter uma representa cao satisfatoriadasubsuperfcieondeepossvel desenvolvermetodologiasrelacionadas` acaracterizac aodasheterogeneidadespresentesnosreservat orios,estudandocadafasedavidadeumcampocomumaenfaseparticularnosestagiosiniciaisquandoumn umerolimitadodeinformacoess aoconhecidas. Desse modo, a geracao de modelos sinteticos de referencia tridimensionais forneceimportantes benefcios para o processo de caracterizacao de reservat orios, entre os quaispode-secitar:Ummelhor entendimento da organiza cao interna da arquitetura dos corpos queconstituem os reservat orios e suas conseq uencias nas demais areas envolvidas no processo.A quanticac ao dedeterminados par ametros geometricos e geoestatsticos que auxiliamnaevoluc aodoprocessodecaracteriza caodereservat orios.Adisponibilidadedeseterummodelodereferenciaparaavalida caodosresultadoseparatestartecnicasdemodelagemenovasmetodologiasqueposteriormentepodemseraplicadascomsucessonoprocesso.292.5AGeracaoeCaracterizacaodeumModeloSinteticodeReferenciaparaEstudosdeModelagemdeReservat oriosA gerac ao de modelos de referencia realistas e consistentes, pode ser considerada como uma faseinicial do processo de caracterizac ao, visto que nesse tipo de modelo e possvel estudar, avaliaredenirosmelhoresemaisadequadosmetodosquepodemseraplicadosnacaracteriza caode determinados tipos de reservatorios (TAO etal.,2006;REJUN, 2006;RIVOIRARD etal.,2006).Nesta tese, o modelo sintetico de referencia gerado e caracterizado servira como basecomparativa,paraainterpretac aodosresultados,alemdofatodeseressemodelooconjuntodedadosondeser aodesenvolvidastodasasmetodologiaspropostas.Antes porem, desedesenvolver omodelosinteticodereferenciav alido, comofoi vistonasec ao de apresenta cao dos uxogramas de caracterizac ao de reservat orios, uma primeira etapasempre e a de desenvolver um conceito sobre o que se deseja modelar com o objetivo principalde se saber qual tipo de reservatorio e qual a import ancia deste em estudos de caracterizac ao.Nesta tese, para se testar e estudar os metodos e tecnicas empregados no processo decaracterizac aooptou-seporsegerarummodelosinteticorepresentativodosprincipaisemaisimportantes reservatorios encontrados no Brasil e aqueles que atualmente representamosmaioresdesaosaoprocessodecaracterizacaoemodelagem,essesreservat oriospossuemsuaorigememprocessosdedeposic aoregidosporcorrentesdeturbidez, sendoassimconhecidoscomo reservat orios turbidticos de aguas profundas (MUTTI, 1992; MUTTI e LUCCHI, 1972;BRUHN,1998;WEIMEReSLATT,2004).Ossistemasturbidticoss aocomplexosdep ositossilicicl asticosheterogeneosquenecessitamdenovasabordagensparaquesejamcaracterizadosdemaneiraeciente. Essesreservatoriosturbidticosrepresentamatualmenteosmaioresalvosdeexplorac aodepetr oleoemalgumas areas domundoincluindoaBaciadeCampos. Esses sistemas s aoas vezes caracterizadospor uma complexa distribuic ao dos corpos de areia que o constituem, levando ao limiteasatuaisferramentasdean aliseemodelagem. Pode-sesomar aissoanecessidadedequeessesreservat oriostenhamumaaltataxadeproducaodemodoqueretornemosaltoscustosrealizados com a sua perfuracao e produc ao. Assim as heterogeneidades do reservat orio devemser precisamente quanticadas e a incerteza associada deve ser acessada de modo a determinaroriscoenvolvidonasuaexplotac ao.302.5AGeracaoeCaracterizacaodeumModeloSinteticodeReferenciaparaEstudosdeModelagemdeReservat oriosOsreservat oriosde aguasprofundastemsidotemasdemuitosestudosaoredordomundo.Comonessesreservatorios, osdadosdisponveissaomuitoesparsos, aavaliac aodemetodosqueintegremdadosgeol ogicoegeofsicosusandoferramentasgeoestatsticasparaatingirtalm, temumpapel fundamental paraosprojetosatuaisdecaracterizac ao. Essaintegrac aoproposta,utilizandoumconjuntodedadosondeasinterpretac oespodemserconclusivas,naqual se combina dados com resoluc ao vertical limitada (dados ssmicos) e dados esparsos poremcomaltaresoluc aovertical (dadosdepocos), forneceachancedeviabilizaraaplicac aodosmetodosaquiestudados,emcasosreais.Dessemodo, algunsreservat orioscomfeic oesgeometricasepetrofsicasqueoscaracterizamcomo delgados e heterogeneos, como v arios depositos turbidticos de aguas profundas da BaciadeCampos,temsidoalvon aosodeestudosecon omicosparaaproducaodegrandesvolumesdehidrocarbonetos,mastambemdeestudoscientcosetecnol ogicosparaquesejacadavezmenororiscoqueasincertezasestruturaiseestratigracasassociadas` amodelagempossamtrazerparaasreferidasanalisesecon omicas.Dentre essas incertezas as que possuemmaiores impactos no processo de caracteriza caoincluemnaos oadetermina caodaprofundidadecorretadeumreservat oriomastambemsuacontinuidade lateral e ate mesmo as suas heterogeneidades internas principalmente quando eleealvodeumaperfurac aodelongoalcancehorizontal.Quanticar e caracterizar as heterogeneidades dos reservat orios turbidticos de modo quese possamconstruir modelos cada vez mais precisos nao e uma tarefa facil. Embora acontinuidade de intervalos produtores possaser obtida, por exemplo, de se coes ssmicas edetestes depress ao, eaquanticac aodaespessuradas camadas edacontinuidadepossaser obtida de dados de pocos, a interpretac ao desses dados emreservat orios delgados eheterogeneos e carregada de grande incerteza. Assim, representar por meio de modelossinteticosdereferenciaadequadamenteaarquiteturadoreservat orioefundamental paraseprever de formaprecisatantoocomportamentodocampoperante asimulac aode uxo,comotambemocomportamentodainformac aossmicaedosdadosdepocos, demodoquesegeremsubsdiosparaaaplicac aorealdessasinformac oesnoprocessodecaracterizac aodereservatorios.312.5AGeracaoeCaracterizacaodeumModeloSinteticodeReferenciaparaEstudosdeModelagemdeReservat oriosA gerac ao de modelos sinteticos de referencia de reservatorios turbidticos, onde se possa testarmetodos etecnicas utilizados nacaracterizacaodereservatorios, usandosomentedados desubsuperfcie e difcil de ser realizada na pr atica devido `a descontinuidade de informacoes comoos dados de pocos e devido tambem ` a falta de resoluc ao para caracterizar as heterogeneidadesde pequena escala como no caso dos dados ssmicos. Desse modo a gerac ao desse modelo requerautilizac aodemetodosgeoestatsticosedein