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Perturbação local de imagens geostatísticas para otimizar o history matching

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Perturbação local de imagens geostatísticas para otimizar o history matching. Gonçalo Soares de Oliveira. Metodologia Global do Processo. n = número de poços. Modelagem Geostatística. Definição das variáveis aleatórias: Fáceis Porosidade Permeabilidade Variogramas Processo de modelagem.

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perturba o local de imagens geostat sticas para otimizar o history matching

Perturbação local de imagens geostatísticas para otimizar o historymatching

Gonçalo Soares de Oliveira

metodologia global do processo
Metodologia Global do Processo

n = número de poços

modelagem geostat stica
Modelagem Geostatística
  • Definição das variáveis aleatórias:
    • Fáceis
    • Porosidade
    • Permeabilidade
  • Variogramas
  • Processo de modelagem
correla o entre vari veis
Correlação entre variáveis
  • Porosidades Vs. Fáceis (3ª Layer)
correla o entre vari veis1
Correlação entre variáveis
  • Permeabilidade Vs Porosidade (3ª Layer)

Perm_vs_Porosity

Y = 623.256 * X + 18.3998

Correlation coefficient: 0.302245

Covariance: 1.73873

modelagem poro e perm
Modelagem Poro e Perm
  • Neste exemplo ilustrativo, com o objetivo de simplificar, optou-se por modelar a porosidade independente das fáceis
  • 5 realizações de porosidade “equiprováveis”
  • 5 realizações de permeabilidade por cada uma das imagens de porosidade
  • Método de Distribuição Bi-variada, (coeficiente de correlação demasiado pequeno e não linear)
regionaliza o
Regionalização
  • 4 regiões diferentes:
    • 3 regiões em torno de um determinando poço
    • Restante zona

C2

C4

C5

vari vel secund ria
Variável Secundária
  • Considere a seguinte tabela