Dados da Submissão

Título

ROCHAS DIGITAIS E A EVOLUÇÃO DO CONHECIMENTO NO USO DE ALGORITMOS INTELIGENTES EM DADOS GEOFÍSICOS

Texto do resumo

Dados geofísicos são utilizados historicamente como fonte para geração de mapas prospectivos e exploratórios dos georrecursos. Na medida em que os conhecimentos científicos e tecnológicos evoluem, novos recursos e métodos são implementados. Com o conhecimento multidisciplinar entre geologia, engenharias, geofísica, física, química, dentre outras, a transformação digital passa a alcançar o domínio das rochas, em suas múltiplas escalas. Este trabalho visa mostrar, a partir de exemplos publicados ao longo dos últimos anos, a evolução do conhecimento no uso de algoritmos inteligentes aplicados a dados geofísicos. Em escalas mais abrangentes, sensores orbitais e aerotransportados passaram a produzir imagens aerogeofísicas, recobrindo continentes com informações de campo potencial magnetmétricas e gravimétricas, além de espectrais, incluindo informações gamaespectrométricas ou mesmo das mais diversas faixas espectrais, tais como visível, infravermelho e microondas. Nas bacias sedimentares, a sísmica de reflexão expandiu em resolução e cobertura azimutal. Em escala de poços, a perfilagem passou a adquirir dados geofísicos relacionados a resistividade, raios gama, densidade, neutrons, ressonância magnética nuclear, imagens acústicas e resistivas, dentre outros. Em escala mesoscópica, a tomografia de raios-x passa a revelar o arcabouço poroso e a estrutura interna das rochas. Expandindo a abordagem na escala microscópica, a petrografia evoluiu para sistemas de varredura eletrônica, trazendo informações relevantes à identificação mineralógica. Com o advento de algoritmos de inteligência artificial e aprendizado de máquina, expandiram-se também as possibilidades de ações relacionadas à transformação digital dos georrecursos. Assim, mapas geológicos semi-automatizados passaram a ser produzidos, junto com modelos prospectivos, classificatórios e preditivos. Modelos de reservatórios passaram a contemplar o uso de ferramentas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. A investigação mineralógica com base em algoritmos de IA passou a ser abordada pela petrografia digital. Perfis sintéticos e modelos mineralógicos em poços também passam a usufruir dos algoritmos inteligentes. O corregistro entre informações petrográficas e tomográficas abriu a possibilidade para o desenvolvimento de modelos inteligentes capazes de expandir a informação petrográfica 2D para o volume tomográfico 3D. Surgem, assim, os gêmeos digitais de rochas. Perfis de imagens acústicas e resistivas passaram a fornecer insumos à classificação automatizada de fácies. Por fim, a evolução do conhecimento contempla os cubos de dados geoespaciais (geodatacubes), onde a o espaço passa a conter o domínio n-dimensional das múltiplas variáveis que descrevem as propriedades das rochas. Neste contexto evolutivo, a inteligência natural passou a contar com um arsenal de ferramentas trazidas pela evolução do conhecimento tecnológico aplicado aos dados geofísicos. O bom uso da inteligência natural em conjunto com a artificial poderão trazer maior conhecimento sobre as rochas que constituem o planeta, promovendo sustentabilidade ao uso dos georrecursos.

Palavras Chave

Rochas digitais; Inteligência Artificial; Geofísica; Georrecursos