Calibração automática de modelos de física de rocha usando método de otimização

Abstract

Esta pesquisa se concentra no desenvolvimento de um método eficiente e preciso para a calibração automática de parâmetros em modelos de física de rochas, com o objetivo de melhorar a previsão de propriedades petrofísicas em poços. O estudo começa com a identificação das limitações dos métodos de otimização atuais e a seleção de modelos populares na literatura de física de rochas. Para superar essas limitações, propõe-se um método baseado em meta-heurísticas populacionais, que permite realizar estimativas automatizadas e coerentes com os dados disponíveis, facilitando assim o trabalho dos especialistas. Os experimentos realizados com dados sintéticos mostram que a incorporação da diferença de porosidades entre camadas adjacentes melhora significativamente a precisão e consistência das previsões. Além disso, os resultados obtidos com dados de campo do Campo de Roncador ressaltam a importância de considerar adequadamente as fácies do reservatório para melhorar a calibração dos modelos. Por outro lado, a utilização de parâmetros fixos adequados permite minimizar a variabilidade das estimativas e melhorar sua coerência ao longo do reservatório. Essa abordagem proporciona resultados mais robustos e reproduzíveis, fundamentais para uma caracterização precisa em condições geológicas complexas.

Abstract: This research focuses on developing an efficient and precise method for the automatic calibration of parameters in rock physics models, with the goal of improving the prediction of petrophysical properties in wells. The study begins by identifying the limitations of current optimization methods and selecting popular models in the rock physics literature. To overcome these limitations, a population-based metaheuristic method is proposed, allowing automated and consistent estimations with the available data, thereby facilitating the work of specialists. Experiments conducted with synthetic data show that incorporating the difference in porosities between adjacent layers significantly improves the accuracy and consistency of predictions. Moreover, the results obtained from field data from the Roncador Field highlight the importance of adequately considering reservoir facies to improve model calibration. Additionally, the use of appropriate fixed parameters helps minimize the variability of estimates and enhance their consistency throughout the reservoir. This approach provides more robust and reproducible results, essential for precise characterization under complex geological conditions.