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[en] GEOLOGICAL AND GEOMECHANICS MODELLING 3D AND STABILITY ANALYSES 2D OF THE SLOPES OF THE MORRO DA MINA MINE, CONSELHEIRO LAFAIETE, MG, BRAZIL / [pt] MODELAGEM GEOLÓGICA E GEOMECÂNICA 3D E ANÁLISES DE ESTABILIDADE 2D DOS TALUDES DA MINA DE MORRO DA MINA, CONSELHEIRO LAFAIETE, MG, BRASIL

CRISTIANE SILVA ROCHA DAMASCENO 14 August 2008 (has links)
[pt] O trabalho propõe uma metodologia para elaboração de modelos geológicos e geomecânicos (3D) e realização de análises de estabilidade (2D)de taludes rochosos de minas a céu aberto, com base nos dados da mina de Morro da Mina, fornecidos pela empresa VALE, a qual esta pertence. A metodologia está dividida em duas etapas: modelagem e análises de estabilidade. Para a modelagem, foi utilizado o software Petrel 2004, que oferece ferramentas geoestatísticas, possibilitando a extrapolação das informações geotécnicas pontuais c`, fi, RQD, Q e RMR, obtidas por meio de testemunhos de sondagem, para o maciço inteiro. Utilizou-se a técnica de Krigagem Ordinária. O modelo gerado representou bem a distribuição destas propriedades no espaço. Na etapa de análise de estabilidade, foram utilizadas seções resultantes da modelagem geomecânica. Dois tipos de análises foram realizados: análises cinemáticas, com utilização do software Dips, da Rocscience, e análises por equilíbrio limite dos taludes globais e das bancadas, utilizando-se o software Slide 5.0, também da Rocscience. No primeiro tipo, realizado com dois conjuntos de mapeamentos diferentes, foi constatado que as bancadas devem receber bastante atenção nesta mina, e no segundo tipo, foi verificada a segurança quanto à ruptura circular das bancadas e taludes globais, porém recentemente ocorreu uma ruptura em um dos locais analisados. Os programas RocData 4.0 e RocProp, ambos da Rocscience, foram utilizados para estimar os parâmetros de resistência de Mohr-Coulomb, e os softwares AutoCAD 2004 e Microsoft Office Excel auxiliaram na preparação dos arquivos de entrada no Petrel 2004 e no Slide 5.0. / [en] This work presents a methodology to develop geological and geomechanic models (3D) and to carry out stability analyses (2D) of rock slopes of open pit mine, based on data of Morro da Mina mine, provided by the mining company VALE. The methodology is divided in two stages: modelling and stability analyses. For the modelling, the software Petrel 2004, which allows the use of geostatistical tools, was used, being possible the spatial distribution of geotechnical information, obtained from borehole cores, for the whole rock mass. The technique of Ordinary Kriging was used. The modeled properties were the following: c`, fi, RQD, Q e RMR. The generated model represented well the spatial distribution of these properties. The stability analyses were carried out using 2D sections and the necessary rock mass parameters were obtained from the geomechanical model. Two types of analyses were carried out: kinematic analyses, with use of the software Dips, from Rocscience, and limit equilibrium analyses of the global slopes and the benches, where the software Slide 5.0, also from Rocscience was used. The Kinematic analyses, carried out considering two sets of joint orientations, suggested that the benches have to receive enough attention in this mine, and the limit equilibrium analyses for circular failure of the benches and global slopes indicated high factors of safety. However, before this work initiating a failure already had happened in one of the sections analyzed. The programs RocData 4.0 and RocProp, both from Rocscience, were used to estimate the Mohr-Coulomb strength parameters, and the programs AutoCAD 2004 and Microsoft Office Excel helped at the development of the input files in the Petrel 2004 and Slide 5.0.
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[en] GEOLOGICAL MODELING OF THE VICINITIES OF JACAREPAGUÁ LAGOON / [pt] MODELAGEM GEOLÓGICA DO ENTORNO DA LAGOA DE JACAREPAGUÁ

RICARDO FROITZHEIM RINELLI DE ALMEIDA 11 July 2013 (has links)
[pt] O presente trabalho tem por objetivo obter e reunir informações de dentro e do entorno da Lagoa de Jacarepaguá, Rio de Janeiro, e realizar modelagens para auxiliar na gestão governamental da área, muito propendida em função do seu crescimento populacional e sua visibilidade devido aos eventos esportivos que ocorrerão no local, em especial, os Jogos Olímpicos de 2016. Foram realizadas duas modelagens, uma batimétrica e uma geológica, que obedeceram à mesma metodologia de trabalho: coleta de dados, desenvolvimento e validação do modelo através de sondagens geofísicas utilizando o georradar. Para a primeira modelagem foi realizada a batimetria na Lagoa, adquirindo-se profundidades georreferenciadas em campo para elaboração de modelos 3D e 2D das profundidades, identificando assim, cavas provenientes de dragagens para aterros de empreendimentos às suas margens. Por fim, foram realizadas sondagens GPR no interior da Lagoa com o intuito de se comparar com seções pré-determinadas do modelo. No entanto os radargramas não apresentaram bons resultados devido à condutividade elétrica da água, ainda salina apesar da distância do mar. Já a segunda modelagem foi desenvolvida a partir de dados obtidos de sondagens pré-existentes na área que resultaram em modelos 3D, Litológicos e Cronoestratigráficos, donde foram traçadas seções transversais para obter uma visualização espacial melhor. A validação deste modelo, a partir da comparação de seções GPR com seções extraídas do modelo, obteve resultados satisfatórios, ratificando assim o modelo geológico processado. A partir deste modelo geológico foram identificadas camadas em profundidades específicas, localizando assim zonas com concentrações de solos moles na área de estudo. / [en] The present work has the goal of obtaining and gathering pieces of information from the inside and surrounding of Jacarepaguá Lagoon, Rio de Janeiro, and to make models to help in the governmental management of the area, that is so featured because of its population growth and its visibility due to sporting events that will take place in this location, specially the 2016 Olympic Games. Two models have been made, bathymetric and geological ones, which followed the same work methodology: data collection, development and validation of the model through geophysical survey using georadar. For the first model a bathymetry was done in Lagoon getting georeferrenced depths on field to elaborate 3D and 2D models of depths, in order to identify ditches originated from dredging of embankments of actions on its borders. Finally, GPR (Ground Penetration Radar) surveys were made on the inside of Lagoon with the purpose to compare the predetermined sections of the model. Although the radargrams did not show good results due to the water electric conductivity, the water was still saline despite the distance of the ocean. The second model was developed based on data from pre-existing surveys of the area that achieved 3D models, lithological and cronostratigraphic, where transverse sections were done so that it could be possible to obtain a better space visualization. The validation of this model from the comparison of GPR sections with sections extracted from the model, obtained satisfactory results, complementing the geological processed model interpretation. From this geological model, layers were identified in specific depths, locating concentrated zones of soft soils on the studying area.
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[en] STATISTICAL AND GEOSTATISTICAL ANALYSIS OF CO2, CH4, RN E AND MICROBIOTA IN AN OIL FIELD IN THE RECÔNCAVO BAIANO (BA) / [pt] ANÁLISE ESTATÍSTICA E GEOESTATÍSTICA DA DISTRIBUIÇÃO DE CO2, CH4, RN E MICROBIOTA EM UM CAMPO PETROLÍFERO DO RECÔNCAVO BAIANO (BA)

CARLA CAROLINE ALLESSI 21 September 2011 (has links)
[pt] A presente dissertação visa analisar os dados de um programa experimental que buscou estabelecer a distribuição de dióxido de carbono (CO2), metano (CH4), radônio (Rn), microbiota (NMP) e hidrocarbonetos leves (C1-C5) em uma área de 30km2 num campo petrolífero do recôncavo baiano, como parte do estabelecimento do controle ambiental do projeto de armazenamento geológico de CO2. A análise dos dados contemplou um estudo estatístico descritivo clássico e geoestatístico para auxiliar na interpretação dos dados e elaboração de mapas de distribuição dos referidos parâmetros. A análise estatística descritiva clássica apresentou parâmetros de distribuição, dispersão e posição dos dados. Através desses valores foi possível concluir que as distribuições do CO2, CH4, NMP, Rn e alguns valores da gasometria apresentaram heterogeneidade e assimetria. A distribuição homogênea foi observada para valores de temperatura, teor de umidade, porosidade e alguns valores da gasometria (propeno, 2-Buteno Trans, 1 Buteno, 2-Butano-Cis e NPentano). Os dados não apresentaram ajuste à distribuição normal, exceto pelos valores de teor de umidade de solos. A análise geoestatística apresentou mapas de distribuição dos dados, com o intuito de melhor visualizar a distribuição local das concentrações dos parâmetros de interesse. Verificou-se que, entre os métodos de interpolação clássicos, os que melhor se ajustaram aos dados foram o método do inverso da distância e a krigagem. Através da análise semivariográfica foi possível observar a ocorrência de variabilidade espacial dos dados, sendo que para os valores de CO2 e CH4 observou-se uma dependência espacial. Já para os valores de Rn e NMP a dependência espacial mostrou-se menos expressiva. A variabilidade espacial de propriedades e parâmetros do solo observadas no presente estudo evidencia que os solos são altamente estruturados espacialmente e que tal condição deve ser levada em consideração na escolha de metodologias mais adequadas para projetos de monitoramento e futuras amostragens. / [en] The geological storage of CO2 is a very promising technique to minimize the effects of climate change. In Brazil, the pioneering project of geological storage of CO2 will complement activities of enhanced oil recovery in mature fields of Recôncavo Baiano. This dissertaion aims to analyze the data of an experimental program that sought to establish the distribution of carbon dioxide (CO2), methane (CH4), radon (Rn), microbiota and light hydrocarbons (C1-C5) in an area of 30km2 in an oil field in the recôncavo baiano field as part of the establishment of environmental control of the geological storage of CO2 program. Analysis of the data contemplated a descriptive classic statistical study and a geostatistic study to assist in interpretation of the experimental program data and mapping the distribution of these parameters for the oil field. The descriptive statistics analysis presented classical distribution, dispersion and position parameters. Through these values was possible to conclude that the distributions of CO2, CH4, NMP, Rn and some values of study presented heterogeneity and asymmetry. The homogeneous distribution was observed for values of temperature, moisture content, porosity and some light hydrocarbons (i.e., propene, 2-Butene Trans, 1 Butene, 2-butane-Cis and N-Pentane). The data did not fit the normal distribution, except by the values of soil moisture content. Geostatistics codes were used to generate data distribution maps, in order to better visualize the local distribution of concentrations of the parameters of interest. It was found that, among the classic interpolation methods, that best fit to the data were obtained by the method of inverse distance and krigging. By analyzing semivariograms was possible to observe the occurrence of spatial variability of the data. It was noted a spatial dependence for the values of CO2 and CH4. However, the spatial dependence of Rn and Microbiota proved less expressive. Spatial variability of soil properties and parameters observed in this study reveals that soils are highly structured spatially and that such a condition must be taken into consideration when choosing the most appropriate experimental methodologies for monitoring programs and future sampling.
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[en] 3D ROCK MASS GEOMECHANICAL MODELING TO EXCAVATED SLOPE BI-DIMENSIONAL STABILITY ANALYSIS AT AHE-SIMPLÍCIO POWER HOUSE / [pt] MODELAGEM GEOMECÂNICA TRIDIMENSIONAL DE MACIÇOS ROCHOSOS PARA ANÁLISE BIDIMENSIONAL DA ESTABILIDADE DOS TALUDES DE ESCAVAÇÃO DA CASA DE FORÇA DO AHE-SIMPLÍCIO

02 December 2008 (has links)
[pt] Na engenharia geotécnica, o conhecimento das propriedades geomecânicas de subsuperfície é fundamental aos cálculos de estabilidade. Na prática cotidiana, a estimativa dessa distribuição é realizada pelo geólogo/geotécnico responsável, que traça seções geológico- geotécnicas em função de sua experiência e da observação dos dados das investigações de campo e laboratório. Tais estimativas bidimensionais, porém, não contemplam a distribuição espacial. Assim, o objetivo deste trabalho é enriquecer a compreensão global do maciço com a previsão da distribuição tridimensional dessas propriedades. Utilizou-se o modelador geológico PETREL(TM) para a estimativa geoestatística da variação espacial dos valores de RMR e grau de fraturamento ao longo do maciço rochoso destinado à implantação da casa de força do Aproveitamento Hidrelétrico de Simplício. Essa distribuição foi estimada em função da disposição dos dados ao longo dos furos de sondagem localizados espacialmente no modelo. Também foi lançada a geometria da futura superfície de escavação, para que se pudesse avaliar qual a seção crítica de qualidade do maciço em relação aos taludes de corte. Essa seção foi então extraída do modelo com a distribuição ponto a ponto do valor de RMR, de onde foram obtidos os parâmetros de resistência c e Ø para a análise de estabilidade. Analisou-se então a estabilidade desse talude em um programa que permite essa variação espacial de parâmetros de resistência e, em paralelo também foram realizadas as análises convencionais de estabilidade de taludes rochosos, de forma a apresentar a importância da modelagem tridimensional para tal estudo. / [en] In geotechnical engineering, the knowledge of geomechanical subsurface properties is fundamental to stability analyses. The usual practice is that a geologist/geotechnical engineer does this distribution estimate. The professional makes some geologic-geotechnical sections based on his/her experience and by the observation of field/laboratory investigations data. But these 2D sections cannot take spatial distribution. To solve this problem and provide a better global comprehension of rock mass, this work presents a study of 3D property distribution. The geological modeler PETREL(TM) has been used to do a geostatistical estimate of RMR and fracture density spatial variety at the rock mass where the AHE Simplício`s power house will be installed. This distribution has been estimated based on data linked to the boreholes, spatially arranged at the model. The geometry of the future excavated surface was introduced in the model. The purpose was to carry out a study to find the critical quality section of the model related to the excavated slopes. This section was extracted with its RMR value distribution. Before the stability analysis, the resistance parameters c and Ø were calculated to every point on this section from the RMR correlations. The slope stability of the critical section was calculated in a program where the resistance parameters can vary point by point. The conventional rock slope stability analysis has been done too. At the end of the study, the first analysis was compared against the last one, proving the importance of the subsurface tridimensional modeling.
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[pt] AJUSTE DE HISTÓRICO EM MODELOS DE SIMULAÇÃO DE RESERVATÓRIOS POR ALGORITMOS GENÉTICOS E GEOESTATÍSTICA DE MÚLTIPLOS PONTOS / [en] HISTORY MATCHING IN RESERVOIR SIMULATION MODELS BY GENETIC ALGORITHMS AND MULTIPLE-POINT GEOSTATISTICS

EUGENIO DA SILVA 13 June 2012 (has links)
[pt] Na área de Exploração e Produção (EeP) de petróleo, o estudo minucioso das características de um reservatório é imperativo para a criação de modelos de simulação que representem adequadamente as suas propriedades petrofísicas. A disponibilidade de um modelo adequado é fundamental para a obtenção de previsões acertadas acerca da produção do reservatório, e isso impacta diretamente a tomada de decisões gerenciais. Devido às incertezas inerentes ao processo de caracterização, ao longo da vida produtiva do reservatório, periodicamente o seu modelo de simulação correspondente precisa ser ajustado. Todavia, a tarefa de ajustar as propriedades do modelo se traduz em um problema de otimização complexo, onde o número de variáveis envolvidas é tão maior quanto maior for a quantidade de blocos que compõem a malha do modelo de simulação. Na maioria das vezes esses ajustes envolvem processos empíricos que demandam elevada carga de trabalho do especialista. Esta pesquisa investiga e avalia uma nova técnica computacional híbrida, que combina Algoritmos Genéticos e Geoestatística Multiponto, para a otimização de propriedades em modelos de reservatórios. Os resultados obtidos demonstram a robustez e a confiabilidade da solução proposta, uma vez que, diferentemente das abordagens tradicionalmente adotadas, é capaz de gerar modelos que não apenas proporcionam um ajuste adequado das curvas de produção, mas também que respeitam as características geológicas do reservatório. / [en] In the Exploration and Production (EeP) of oil, the detailed study of reservoir characteristics is imperative for the creation of simulation models that adequately represent their petrophysical properties. The availability of an appropriate model is fundamental to obtaining accurate predictions about the reservoir production. In addition, this impacts directly the management decisions. Due to the uncertainties inherent in the characterization process, along the productive period of the reservoir, its corresponding simulation model needs to be matched periodically. However, the task of matching the model properties represents a complex optimization problem. In this case, the number of variables involved increases with the number of blocks that make up the grid of the simulation model. In most cases these matches involve empirical processes that take too much time of an expert. This research investigates and evaluates a new hybrid computer technique, which combines Genetic Algorithms and Multipoint Geostatistics, for the optimization of properties in reservoir models. The results demonstrate the robustness and reliability of the proposed solution. Unlike traditional approaches, it is able to generate models that not only provide a proper match of the production curves, but also satisfies the geological characteristics of the reservoir.
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[en] HISTORY MATCHING IN RESERVOIR SIMULATION MODELS BY COEVOLUTIONARY GENETIC ALGORITHMS AND MULTIPLE-POINT GEOESTATISTICS / [pt] AJUSTE DE HISTÓRICO EM MODELOS DE SIMULAÇÃO DE RESERVATÓRIOS POR ALGORITMOS GENÉTICOS CO-EVOLUTIVOS E GEOESTATÍSTICA DE MÚLTIPLOS PONTOS

RAFAEL LIMA DE OLIVEIRA 04 October 2018 (has links)
[pt] Na área de Exploração e Produção (EeP) de petróleo, uma das tarefas mais importantes é o estudo minucioso das características do reservatório para a criação de modelos de simulação que representem adequadamente as suas características. Durante a vida produtiva de um reservatório, o seu modelo de simulação correspondente precisa ser ajustado periodicamente, pois a disponibilidade de um modelo adequado é fundamental para a obtenção de previsões acertadas acerca da produção, e isto impacta diretamente a tomada de decisões gerenciais. O ajuste das propriedades do modelo se traduz em um problema de otimização complexo, onde a quantidade de variáveis envolvidas cresce com o aumento do número de blocos que compõem a malha do modelo de simulação, exigindo muito esforço por parte do especialista. A disponibilidade de uma ferramenta computacional, que possa auxiliar o especialista em parte deste processo, pode ser de grande utilidade tanto para a obtenção de respostas mais rápidas, quanto para a tomada de decisões mais acertadas. Diante disto, este trabalho combina inteligência computacional através de Algoritmo Genético Co-Evolutivo com Geoestatística de Múltiplos Pontos, propondo e implementando uma arquitetura de otimização aplicada ao ajuste de propriedades de modelos de reservatórios. Esta arquitetura diferencia-se das tradicionais abordagens por ser capaz de otimizar, simultaneamente, mais de uma propriedade do modelo de simulação de reservatório. Utilizou-se também, processamento distribuído para explorar o poder computacional paralelo dos algoritmos genéticos. A arquitetura mostrou-se capaz de gerar modelos que ajustam adequadamente as curvas de produção, preservando a consistência e a continuidade geológica do reservatório obtendo, respectivamente, 98 por cento e 97 por cento de redução no erro de ajuste aos dados históricos e de previsão. Para os mapas de porosidade e de permeabilidade, as reduções nos erros foram de 79 por cento e 84 por cento, respectivamente. / [en] In the Exploration and Production (EeP) of oil, one of the most important tasks is the detailed study of the characteristics of the reservoir for the creation of simulation models that adequately represent their characteristics. During the productive life of a reservoir, its corresponding simulation model needs to be adjusted periodically because the availability of an appropriate model is crucial to obtain accurate predictions about the production, and this directly impacts the management decisions. The adjustment of the properties of the model is translated into a complex optimization problem, where the number of variables involved increases with the increase of the number of blocks that make up the mesh of the simulation model, requiring too much effort on the part of a specialist. The availability of a computational tool that can assist the specialist on part of this process can be very useful both for obtaining quicker responses, as for making better decisions. Thus, this work combines computational intelligence through Coevolutionary Genetic Algorithm with Multipoint Geostatistics, proposing and implementing an architecture optimization applied to the tuning properties of reservoir models. This architecture differs from traditional approaches to be able to optimize simultaneously more than one property of the reservoir simulation model. We used also distributed processing to explore the parallel computing power of genetic algorithms. The architecture was capable of generating models that adequately fit the curves of production, preserving the consistency and continuity of the geological reservoir obtaining, respectively, 98 percent and 97 percent of reduction in error of fit to the historical data and forecasting. For porosity and permeability maps, the reductions in errors were 79 percent and 84 percent, respectively.
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[en] IMAGE BASED SIMULATION METHODS FOR DEPOSITIONAL SYSTEMS MODELING / [pt] MÉTODOS DE SIMULAÇÃO BASEADOS EM IMAGEM PARA MODELAGEM DE SISTEMAS DEPOSICIONAIS

VIVIANA LORENA VARGAS GRAJALES 12 February 2019 (has links)
[pt] Neste trabalho, apresentamos dois métodos geostatísticos para modelar estruturas geológicas que exibem características direcionais em uma estrutura de árvore, como leques deltaicos e canais turbidíticos. O primeiro método é um algoritmo geoestatístico multi-ponto chamado simulação baseada em campo de direções (DIR-SIM). A característica direcional da imagem de treinamento é usada para criar um novo objeto que chamamos de campo direcional de treinamento (TDF), que contém a direção em cada ponto da imagem. Este TDF representa a imagem de treinamento em um sentido mais amplo por que tanto a imagem de treinamento quanto a direção seguida pelo reservatório estão contidas nele. Propomos aplicar esse objeto como uma ferramenta fundamental na simulação. O segundo método é uma simulação baseada em objetos chamada SKE-SIM, que usa uma imagem de treinamento para extrair a distribução de parâmetros selecionados para construir o sistema de canais turbidíticos. A idéia baseia-se na premissa de que a imagem de treinamento pode ser bem representada por um objeto unidimensional que chamamos esqueleto. / [en] In this work, we present two geostatistical methods to model geological structures that exhibit directional features in a tree structure, like fan deltas and turbidite channels. The first method is a multiple point geostatistical algorithm called directional field-based simulation (DIR-SIM). The directional feature of the training image is used to create a new object that we call training directional field (TDF), which contains the direction in each point of the image. This TDF represents the training image in a broader sense because both the training image and the direction followed by the reservoir are contained there. We propose to apply this object as a fundamental tool in the simulation. The second method is an object- based simulation called SKE-SIM which uses a training image to extract the distribution of selected parameters to build the turbidite channel system. The idea is based on the premise that the training image can be well represented by a one-dimensional object that we call, skeleton.
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[en] 3D PORE PRESSURE ESTIMATION / [pt] ESTIMATIVA DE PRESSÃO DE POROS EM 3 DIMENSÕES

BRUNA TEIXEIRA SILVEIRA 26 October 2017 (has links)
[pt] Nos projetos de engenharia de poço, o conhecimento das pressões é fundamental para o planejamento do poço e otimização do processo construtivo. Em geral, as estimativas de pressão de poros são feitas baseadas em análises unidimensionais de poços de correlação e dependem da experiência do analista responsável. Tais estimativas não contemplam todos os dados de uma região e muitas vezes dados não são bem aproveitados. Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para estimativa de pressão de poros tridimensional, onde as propriedades dos poços da mesma região foram extrapoladas para toda área através da ferramenta geoestatística. A partir desta extrapolação, foi possível obter-se perfis sintéticos em qualquer locação dentro da região delimitada com maior confiabilidade, enriquecer a compreensão global da região modelada e finalmente construir um cubo tridimensional de pressão de poros utilizando os modelos de Eaton e Bowers, baseando-se no critério que a região apresenta a mesma tendência de compactação. / [en] The knowledge of pore pressures of rocks is critical to several aspects of petroleum the well design and planning. Usually, in the petroleum industry, estimations are based on 1D analyses of the analogues wells and depend on the professional experience. Moreover, estimations do not consider the whole base data of the field. In this dissertation, is presented a methodology for 3D pore pressure estimation, where well data is calculated for the whole area applying a geostatistical tool to build the 3D properties model. From that, it was possible to make more credible synthetics well logs at any location, enrich the whole area comprehension, and also, to build the pore pressure cube based on Eaton and Bowers pore pressure estimations models.
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[en] PERMEABILITY ESTIMATION IN TURBIDITE CHANNELS CONSTRAINED BY WELL-TESTING / [pt] ESTIMATIVA DA PERMEABILIDADE EM CANAIS TURBIDÍTICOS USANDO DADOS DE TESTE DE FORMAÇÃO

TAMIRES PEREIRA PINTO DA SILVA 08 January 2019 (has links)
[pt] O principal objetivo deste trabalho é preencher canais turbidíticos com alguma propriedade petrofísica, como a permeabilidade. Estes canais são geometricamente limitados por lobos turbidíticos, gerando a simulação de um sistema deposicional. Simulações numéricas são usadas para tentar ajustar a permeabilidade a um caso de referência por meio de uma função objetivo. Um simulador convencional de diferenças finitas foi usado para comparar os dados de referência com as simulações, obtendo resultados próximos. / [en] The main objective of this work is to populate turbidite channels with some petrophysical property such as permeability. These channels are geometrically constrained by turbidite lobes creating a simulated depositional system. Numerical simulations are used to try to fit the permeability field to a reference case through an objective function. A conventional finite difference simulator was used to compare the reference data to the simulations, obtaining close results.
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[en] A GEOSTATISTIC STUDY OF THE SUBSOIL AT THE ANGRA 2 NUCLEAR POWER PLANT, RJ / [es] ESTUDIO GEOESTADÍSTICO DEL SUBSUELO DE LA PLANTA NUCLEAR DE ANGRA 2, RJ / [pt] ESTUDO GEOESTATÍSTICO DO SUBSOLO DA USINA NUCLEAR DE ANGRA2, RJ

SUELAINE RODRIGUES XAVIER 20 February 2001 (has links)
[pt] O objetivo principal deste trabalho é estimar a distribuição espacial das características geotécnicas do subsolo da usina nuclear de Angra 2 através de métodos geoestatísticos, considerando-se a variação espacial do número de golpes N, do ensaio SPT, no maciço de solo. Da recuperação dos resultados de sondagens anteriormente executadas no local, em uma área de 400 x 400 m2, que hoje contém as principais instalações da usina, construíram-se modelos variográficos para vários níveis de profundidade, bem como para as 3 camadas de solo existentes até a profundidade de 15m. Estes modelos foram então utilizados nos processos de estimativas de N(SPT) por krigagem ordinária e indicativa. Adicionalmente, o método da cokrigagem foi também empregado para estimar as cotas do lençol freático e do substrato rochoso em função das cotas do relevo topográfico. A comparação entre os resultados observados em campo e os previstos pelo método de krigagem ordinária, gerados a partir de malhas com diferentes números de furos de sondagem, foram bastante satisfatórios. Finalmente, foram obtidos mapas estimando a variação espacial das variáveis analisadas neste trabalho (número de golpes N(SPT), cotas do impenetrável, lençol freático e relevo topográfico). / [en] The main objective of this work is to use geostatistical methods to estimate the spatial variability of the soil index N, from the Standart Penetration Test, at the site where the nuclear power plant of Angra 2 is being built. Several variographic models could be obtained at different depth levels, varying from 1 to 15m, using the SPT values from 111 bore holes distributed in a 400x400 m 2 area. A cokriging method was also employed in order to infer the groundwater level from correlation involving the topographic data set. Comparisons made with the actual SPT values and estimates obtained from different sample meshes, show that geostatistical methods can be an invaluable tool for geotechnical problems where the variables show some spatial continuity. / [es] El objetivo principal de este trabajo es estimar la distribuición espacial de las características geotécnicas del subsuelo de la planta nuclear de Angra 2 a través de métodos geoestadísticos, considerando la variación espacial del número de golpes N, del ensayo SPT, en el macizo de suelo. De la recuperación de los resultados de sondajes anteriormente ejecutadas en el local, cubriendo un área de 400 x 400 m2 (que hoy contiene las principales instalaciones de la planta) se construyeron modelos variográficos para varios niveles de profundidad, así como para las 3 capas de suelo existentes hasta una profundidad de 15m. Estos modelos fueron utilizados en los procesos de estimativas de N(SPT) por krigagem ordinaria e indicativa. Adicionalmente, el método de la cokrigagem fue utilizado para estimar las cotas del manto freático y del substrato rocoso en función de las cotas del relevo topográfico. La comparación entre los resultados observados en campo y los previstos pelo método de krigagem ordinaria, generados a partir de mallas con diferentes números de sondaje, fueron bastante satisfactorios. Finalmente, se obtuvieron mapas estimando la variación espacial de las variables analizadas en este trabajo (número de golpes N(SPT), cotas del impenetrable, manto freático y relevo topográfico).

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