Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-03-02T23:01:37Z No. of bitstreams: 1 LuisRodrigoDantasDaSilva_DISSERT.pdf: 3337264 bytes, checksum: 12bf45680028c13cc7309fd035a25130 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-03-04T21:44:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LuisRodrigoDantasDaSilva_DISSERT.pdf: 3337264 bytes, checksum: 12bf45680028c13cc7309fd035a25130 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-04T21:44:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LuisRodrigoDantasDaSilva_DISSERT.pdf: 3337264 bytes, checksum: 12bf45680028c13cc7309fd035a25130 (MD5) Previous issue date: 2014-05-30 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico - CNPq / O entendimento da ocorr?ncia e fluxo de ?guas subterr?neas em subsuperf?cie ? de fundamental import?ncia na explota??o de ?guas, assim como o conhecimento de toda contextualiza??o hidrogeol?gica associada. Estes fatores s?o controlados essencialmente pela geometria de um determinado sistema poroso, considerando-se aqu?feros de natureza sedimentar. Desta forma, a caracteriza??o microestrutural, assim como a interconectividade do sistema, ? imprescind?vel para o conhecimento das propriedades macros da porosidade e permeabilidade de rochas reservat?rio, nas quais podem ser feitas sobre uma caracteriza??o estat?stica atrav?s da an?lise bidimensional. Esta ?ltima est? sendo realizada em uma plataforma computacional, utilizando-se imagem de l?minas delgadas da rocha reservat?rio, possibilitando a predi??o das propriedades porosidade eficaz e condutividade hidr?ulica. Para o Aqu?fero Barreiras, a obten??o de tais par?metros decorre essencialmente da interpreta??o de testes de aqu?feros, pr?tica que normalmente envolve uma log?stica bastante complexa em termos de equipamentos e pessoal requeridos, al?m de elevado custo de opera??o. Desta forma, a an?lise e processamento digital de imagem apresenta-se como uma ferramenta alternativa para a caracteriza??o de par?metros hidr?ulicos, mostrando-se como um m?todo pr?tico e pouco dispendioso. Essa metodologia est? fundamentada em um fluxograma de trabalho envolvendo amostragem, elabora??o de l?minas delgadas e suas respectivas imagens, segmenta??o e caracteriza??o geom?trica, reconstru??o tridimensional e simula??o de fluxo. Na presente pesquisa, as an?lises computacionais de imagens de l?minas delgadas de rochas do referido aqu?fero tem evidenciado coeficientes de armazenamento variando de 0,035 a 0,12 com m?dias de 0,076, enquanto que seu substrato hidrogeol?gico (associado com o topo da sequ?ncia carbon?tica n?o aflorante na regi?o) apresenta porosidades efetivas da ordem de 2%. Para o regime de transporte, ? constatado que a metodologia apresenta resultados abaixo daqueles encontrados nos dados bibliogr?ficos referentes ? condutividade hidr?ulica, obtendo valores m?dios de 1,04x10-6 m/s, com flutua??es entre 2,94x10-6 m/s e 3,61x10-8 m/s, provavelmente relacionado ao tamanho da escala em estudo e as heterogeneidades do meio pesquisado. / The understanding of the occurrence and flow of groundwater in the subsurface is of fundamental importance in the exploitation of water, just like knowledge of all associated hydrogeological context. These factors are primarily controlled by geometry of a certain pore system, given the nature of sedimentary aquifers. Thus, the microstructural characterization, as the interconnectivity of the system, it is essential to know the macro properties porosity and permeability of reservoir rock, in which can be done on a statistical characterization by twodimensional analysis. The latter is being held on a computing platform, using image thin sections of reservoir rock, allowing the prediction of the properties effective porosity and hydraulic conductivity. For Barreiras Aquifer to obtain such parameters derived primarily from the interpretation of tests of aquifers, a practice that usually involves a fairly complex logistics in terms of equipment and personnel required in addition to high cost of operation. Thus, the analysis and digital image processing is presented as an alternative tool for the characterization of hydraulic parameters, showing up as a practical and inexpensive method. This methodology is based on a flowchart work involving sampling, preparation of thin sections and their respective images, segmentation and geometric characterization, three-dimensional reconstruction and flow simulation. In this research, computational image analysis of thin sections of rocks has shown that aquifer storage coefficients ranging from 0,035 to 0,12 with an average of 0,076, while its hydrogeological substrate (associated with the top of the carbonate sequence outcropping not region) presents effective porosities of the order of 2%. For the transport regime, it is evidenced that the methodology presents results below of those found in the bibliographic data relating to hydraulic conductivity, mean values of 1,04 x10-6 m/s, with fluctuations between 2,94 x10-6 m/s and 3,61x10-8 m/s, probably due to the larger scale study and the heterogeneity of the medium studied.