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No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_DeterminacaoEstatisticaContatos.pdf: 6587528 bytes, checksum: c394cb002b28d37e58355d6f8383f245 (MD5) Previous issue date: 2001 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / No interior dos reservatórios petrolíferos, o efeito da gravidade produz naturalmente a segregação dos fluidos presentes. Em razão basicamente das forças capilares não existe uma superfície definida de separação entre cada dois fluidos. No entanto, é comum na engenharia de petróleo admitir-se uma superfície convencional de separação dos fluidos. À essa superfície dá-se o nome de interface fluida ou contato fluido. A obtenção da localização dos contatos fluidos no interior dos reservatórios, como os contatos óleo-água, contatos gás-água e os contatos gás-óleo, sem a interpretação completa dos perfis geofísicos ou a realização dos procedimentos diretos dos testes de formação é um problema de difícil solução para a indústria do petróleo. O posicionamento em profundidade dos contatos pode ser utilizado para a definição dos procedimentos de completação do poço e para o posicionamento do canhoneio nos horizontes produtores dos poços verticais. Temos também a aplicação do mapeamento deste parâmetro, para os projetos e controle da perfuração no caso dos poços direcionais e horizontais, que utilizam tal informação para o posicionamento do eixo do poço no interior da zona de hidrocarboneto no reservatório, a fim de se evitar, principalmente, a produção de água. Este trabalho apresenta uma metodologia para a identificação e posicionamento dos contatos fluidos, através da aplicação da técnica da estatística multivariada, chamada de análise discriminante. Nesta aplicação, faz-se uso direto dos perfis de resistividade (RT), de raios gama natural (RG), de densidade (ρb), de porosidade neutrônica (ΦN), de caliper (Cal) e do perfil de volume de argila (Vcla), como dados de entrada no programa de análise discriminante. Para o caso de depósitos clásticos, com seqüências arenito-folhelho, a análise discriminante fornece ainda a indicação da litologia e as espessuras aparentes dos reservatórios. As curvas de perfis geofísicos aplicadas para a avaliação desta metodologia são provenientes de poços perfurados na bacia do lago Maracaibo, na Venezuela, onde, segundo estudos geológicos, existe a ocorrência de seqüências estratigráficas, com camadas de folhelhos e arenitos, sendo também confirmada a presença de hidrocarbonetos nos poços utilizados neste trabalho. / In oil reservoirs, the effect of gravity naturally produces the fluid segregation. Due to capillary forces, there is no defined surface of separation between two differents fluids. However, it is common in petroleum engineering to admit a conventional fluid separation surface, called fluid interface or fluid contact. The depth location of the fluid contacts (oil-water, gas-water and gas-oil) inside the reservoir rocks, without the complete well log interpretation or the accomplishment of the direct procedures involved in formation tests, is a petroleum industry problem. The knowledge of this parameter can be used for well completation procedures and for positioning perforating services in vertical wells. Another application of fluid contact mapping can be to control the drilling bit in directional and horizontal wells, where such information is used to maintain the well axis inside the hydrocarbon zone in order to avoid water production. We present a methodology which can identify and locate fluid contacts, through an application of the multivariate statistical technique called discriminant analysis. For clastics deposits, with sand-shale sequences, discriminant analysis may provide the indication of lithology and the apparent thicknesses of the reservoirs. The well logs applied for the evaluation of this methodology (resistivity (RT), gamma ray (RG), density (ρb), neutronic porosity (ΦN), caliper (Cal) and shaleness (Vcla) are from wells in Lake Maracaibo, Venezuela.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:48:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Franciele_Caovila_Follador.pdf: 1528184 bytes, checksum: 6375f43a0bd9e310e3ff73fe5f0552e9 (MD5) Previous issue date: 2010-07-01 / Water is a natural resource, biochemical component, a way of life of all species, a source for social and cultural values, a factor of production. The water pollution harms human health and the natural environment. In the characterization of water quality, we use variables that represent physical-chemical and biological indicators of water quality, which represent impurities when they exceed established values. To assess quickly and efficiently these data that indicate the environmental situation, especially the water quality, it can use technical tools of statistical process control. Thus, this study sought to evaluate the tools of statistical process control in assessing the water quality of Mandurim water to compare with CONAMA Resolution 357/2005, and identify which is the best control chart for such a process and calculate the Index of Water Quality (WQI), trophic index, univariate and multivariate process capability index. To assess the water quality of Mandurim river it was performed a literature search and a field research with data from collections made from 2003 to 2009 totaling 30 samples. The 1st point was located upstream, in the geographic coordinates Latitude: 26 º 11 '11 "South and Longitude: 53 º 06' 01" West, at an altitude of 637m. The 2nd point is downstream, near the mouth of Mandurim River, Rio Marrecas, located in the geographic coordinates Latitude: 26 º 08 '03 "South and Longitude: 53 º 06' 08" West, and altitude of 563m. The parameters chosen to evaluate water quality were: dissolved oxygen (DO), temperature of the water, total and fecal coliforms, biochemical oxygen demand (BOD), chemical oxygen demand, phosphorus, hydrogen potential, nitrogen, total solids, turbidity. The analysis of the data was through individuals Shewhart control charts, exponentiated weighted moving average (EWMA), cumulative sum (Cusum), univariate and multivariate process capability index, index of water quality, trophic index. With the exception of variable pH, the variables at all control points showed high variability in the data. In the CUSUM chart, it was observed the variables of pH, nitrogen, BOD, total solids, temperature and downstream DO, phosphorus, turbidity upstream, which processes showed to be out of statistical control by submitting more than two points above or below the limits of the chart. Among the EWMA chart, the upstream OD parameter and the nitrogen and total solids downstream parameters showed with points above or below of the control limits, and this chart was more effective when working with water quality, followed by Shewhart and CUSUM. The multivariate control chart is advantageous from the standpoint that it saves time in tracking and analyzed several parameters simultaneously. The bivariate correlations between variables of water quality showed a high correlation between the COD and BOD, beyond values greater than 0.05 in most parameters, justifying the correlation between variables. The WQI has resulted upstream 91 and downstream 86, considered as excellent quality. The TSI was considered good, since is below 44 shows a very low amount of organic matter. For the process capability index, it was observed except for pH, nitrogen, temperature, solids upstream and downstream, that the processes of the other variables are not able to meet the specifications. The results presented as a multivariate index 0.52 to 0.41 upstream and downstream, following the WQI. In the other words, when the WQI increases the capability index process also increase. / A água é um recurso natural, componente bioquímico, meio de vida de todas as espécies, componente de valores sociais e culturais, fator de produção. Sua poluição prejudica a saúde humana e o ambiente natural. Na caracterização da qualidade da água, utilizam-se algumas variáveis que representam suas características físico-químicas e biológicas, os indicadores de qualidade da água, que representam impurezas quando ultrapassam a certos valores estabelecidos. Para avaliar de forma rápida e eficiente esses dados que indicam a situação ambiental, principalmente a qualidade da água, utilizam-se técnicas de controle estatístico do processo. Desta forma, este trabalho buscou utilizar as ferramentas de controle estatístico do processo na avaliação da qualidade da água do rio Mandurim, a fim de comparar dados com a Resolução 357/2005 do CONAMA, além de identificar qual a melhor carta de controle para tal processo e calcular o Índice de Qualidade da Água - IQA, índice trófico e índice de capacidade do processo univariado e multivariado. Para avaliar a qualidade da água do rio Mandurim foi realizada pesquisa bibliográfica, bem como pesquisa de campo com dados de coletas realizadas de 2003 a 2009, perfazendo 30 amostras. O 1º ponto, situado a montante, localiza-se nas coordenadas geográficas de Latitude: 26º 11 11 Sul e Longitude: 53º 06' 01" Oeste, a uma altitude de 637m. O 2º ponto, situado a jusante, próximo da foz do rio Mandurim, no Rio Marrecas, está localizado nas coordenadas geográficas de Latitude: 26º 08 03 Sul e Longitude: 53º 06' 08" Oeste, e altitude de 563m. As variáveis escolhidas para avaliação da qualidade da água foram: oxigênio dissolvido, temperatura da água, coliformes fecais, coliformes totais, demanda bioquímica de oxigênio, demanda química de oxigênio, fósforo, potencial hidrogeniônico, nitrogênio, sólidos totais e turbidez. A análise dos dados se deu através de cartas de controle individuais de Shewhart, média móvel exponencialmente ponderada, soma acumulativa, multivariada e índice de capacidade de processo univariado e multivariado, índice de qualidade da água e índice trófico. Com exceção da variável pH, as demais variáveis verificadas em todos os pontos de controle apresentaram elevada variabilidade dos dados. Nas cartas de CUSUM observaram-se os parâmetros: pH, nitrogênio, DBO, sólidos totais, temperatura a jusante e OD, fósforo, turbidez a montante, em que seus processos mostraram-se fora de controle estatístico por apresentarem mais de dois pontos acima ou abaixo dos limites do gráfico. Dentre as cartas MMEP, o parâmetro OD montante e os parâmetros nitrogênio e sólidos totais jusante mostraram-se com pontos acima ou abaixo dos limites de controle, tendo sido estas cartas, seguidas pela Shewhart e CUSUM, mais eficazes quando se trabalha com qualidade de água. O gráfico de controle multivariado é vantajoso do ponto de vista do tempo no monitoramento e da análise de vários parâmetros ao mesmo tempo. As correlações bivariadas entre as variáveis de qualidade da água mostraram alta correlação entre as variáveis DQO e DBO, além de valores maiores de 0,05 na maioria dos parâmetros, justificando correlação entre as variáveis. O IQA teve como resultado a montante 91 e a jusante 86, sendo considerado de qualidade ótima. O índice de estado trófico foi considerado bom, pois abaixo de 44 apresenta baixa quantidade de matéria orgânica. Para o índice de capacidade do processo, observou-se que, com exceção do pH, nitrogênio, temperatura, sólidos a montante e jusante, os processos das outras variáveis não são capazes de cumprir as especificações. O índice multivariado apresentou como resultados 0,52 a montante e 0,41 a jusante, acompanhando o IQA, ou seja, quando o IQA aumenta o índice de capacidade de processo também aumenta.

Nesta dissertação de mestrado, sumarizamos alguns conceitos básicos de geometria diferencial e estudamos a conexão existente entre geometria diferencial e modelos estatísticos. Assim, calculamos medidas geométricas associadas aos modelos estatísticos e estudamos os efeitos de uma boa parametrização nas inferências obtidas. Na nova parametrização, verificamos se a precisão dos resultados da inferência melhoram e quais são as relações existentes com as medidas geométricas. Várias aplicações são consideradas, especialmente com modelos para dados de sobrevivência censurados ou no e modelos não-lineares. Também estudamos os efeitos de uma parametrização em inferência Bayesiana, especialmente usando algoritmos de simulação de amostras MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov). / In this work, we studied some basic concepts of geometry diferencial and we studied the existent connection between geometry diferencial and statistical models. Thus, we calculated geometric measures associated to the statistical models and we studied the effects of a good parametrização in the obtained inferences. In the new parametrização, we were verified the precision of the results of the inference they improve and which are the existent relationships with the geometric measures. Several applications are considered, especially with models for censored survival data or not and no linear models. We also studied the effects of a parametrização in inference Bayesiana, especially using algorithms ofsimulation of samples MCMC (Monte Cano in Chains of Markov).

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Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 2010

Tese de mestrado. Multimédia. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto, Museu de Serralves. 2009

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2011

Tese de mestrado. Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2012

Tese de mestrado integrado. Engenharia Química. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008