Dados da Submissão

Título

CLASSIFICAÇÃO NÃO-SUPERVISIONADA DE LITOLOGIAS UTILIZANDO O ALGORITMO K-MÉDIAS A PARTIR DE DADOS PETROFÍSICOS DO CAMPO DE MEXILHÃO NA BACIA DE SANTOS (SP)

Texto do resumo

A classificação de litologias consiste em analisar diversos registros físicos-químicos obtidos através de amostras de calha, perfilagem no poço perfurado e, após a revisão destas leituras, identificar quais unidades litológicas representam melhor às características composicionais de cada camada de estudo. O uso de aprendizado de máquina (AM) nesse tipo de descrição litológica visa empregar dinamismo e precisão na leitura de dados. A Bacia de Santos é uma das mais importantes produtoras de petróleo do país, e o campo de Mexilhão um dos maiores na produção de gás, tornando a região uma das mais importantes economicamente no Brasil. Neste trabalho é aplicada uma metodologia elaborada para a classificação de grupos relacionados a litologias de poços exploratórios na formação Itajaí-Açu do campo de Mexilhão na Bacia de Santos. No estudo foram utilizados perfis petrofísicos contendo, principalmente, medidas de resistividade elétrica, perfis de raios gama, densidade e neutrônios. A fim de realizar a normalização e a eliminação de valores espúrios do conjunto de dados, uma análise estatística foi realizada. O índice estatístico silhueta foi adotado na avaliação da qualidade dos agrupamentos gerados pelo algoritmo. O processo de separação dos dados em grupos foi realizado utilizando centroides obtidos pelo algoritmo de AM K-médias. Entre os poços de estudo existem seis tipos de litologias diferentes que foram agrupadas pelo algoritmo, sendo elas: arenitos, calcários, conglomerados, folhelhos, magas e siltitos. Esse agrupamento gerou perfis com uma boa correlação litológica, quando comparado com rótulos do próprio dado. Desta forma, em termos de assertividade, dentre às 6 litologias analisadas, arenitos, folhelhos e calcários obtiveram resultados satisfatórios na classificação não-supervisionada, por outro lado, às demais litologias não chegaram a resultados tão precisos muito provavelmente por possuir uma amostragem esparsa no conjunto de dados. Além de separar diferentes litologias, o algoritmo foi capaz de diferenciar uma camada de arenito contendo gás de outra camada sem o fluído no poço 3-BRSA-398-SPS. Com isso, o algoritmo K-médias foi capaz de realizar a classificação de diferentes grupos de forma não-supervisionada, utilizando os dados dos poços selecionados para o estudo de forma satisfatória.

Palavras Chave

aprendizado de máquina; K-médias; Campo de Mexilhão; Bacia de Santos