Orientador: Alexandre Campane Vidal / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica e Instituto de Geociências / Made available in DSpace on 2018-08-25T17:39:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CorreaNeto_Darcy_M.pdf: 10780036 bytes, checksum: a9e1aeacd891517e00b449caddbeb578 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: A exposição de um poço horizontal à formações geológicas perfuradas ocorre de forma diferente a exposição de um poço vertical à mesma formação. O poço horizontal atravessa as camadas geológicas de forma sub-paralelas, expondo estas camadas com uma extensão maior do que os poços verticais, que as atravessam de forma sub-perpendicular, formando exposições abruptas. Essa diferença de exposição afeta os perfis volumétricos, os perfis que compõe uma média dos 360º do poço, considerando um corte perpendicular a direção longitudinal do poço de forma diferente em relação aos perfis azimutais. Devido a esta diferença na exposição, é importante considerar métodos diferentes para a estimativa de Net Pay entre poços verticais e horizontais. Assim sendo, o objetivo deste trabalho foi o de utilizar perfis de densidade azimutais para diferenciar as estimativas de Net Pay. Para a consecução dos objetivos deste trabalho, foram feitos dois estudos. O primeiro deles consiste na utilização de perfis azimutais de densidade para gerar diferentes cálculos do Net Pay. Um segundo estudo compreendeu a análise de diferentes algoritmos de aumento de contraste de imagem, para auxiliar na identificação das feições geológicas, auxiliando na análise de Net Pay. Os perfis utilizados para a realização deste trabalho são de um poço produtor de óleo perfurado em um turbidito da costa leste brasileira. Neste poço, foi possível identificar algumas feições geológicas, como arenitos e folhelhos (camadas), cimentação carbonática e falha geológica. Como resultado do cálculo de Net Pay dos diferentes perfis de densidade analisados neste trabalho, foi possível identificar uma diferença de até 10,72% de Net Pay no mesmo poço. O Net Pay final das curvas de densidade volumétrica, densidade up, densidade down, conjunto da densidade up ou down e imagem obtiveram os seguintes resultados respectivamente: 88,42%, 91,44%, 89,86%, 96,62% e 99,14%. Quanto aos algoritmos de aumento de contraste, foram aplicados 14 algoritmos do domínio do espaço, possibilitando uma melhor visualização de contatos geológicos, falhas e camadas geológicas. Entre todos os algoritmos utilizados, os que apresentaram melhores resultados em imagem de densidade foram os algoritmos de derivada de 2ª ordem, corte dos níveis de cinza e histograma normalizado. Conclui-se portanto, que cada feição geológica encontrada ao longo do poço afeta os perfis azimutais e a imagem de densidade de forma diferente, portanto, a utilização dos diferentes perfis e dos algoritmos de aumento de contraste de imagem podem deflagar quais curvas de densidade devem ser utilizadas em determinadas profundidades do poço para obter o Net Pay mais preciso / Abstract: Drilled geological formation exposure are different considering horizontal and vertical wells. A horizontal well passes throught geological beds almost parallel, resulting in a wider exposure of the formation along the well path, while vertical wells passes through the same formation perpendicularly, resulting in abrupt contact between beds. This difference in exposure affects the volumetric well logs, logs that are composed by the average of the 360º of the well, considering a perpendicular cut of the longitudinal direction of the well. Due to this difference in exposure, it is important to consider difernet methos of estimation of Net Pay regarding vertical and horizontal wells. The objective os this work is to use azimuthal density logs to make diferent Net Pay estimations. To achieve the objectives of this project, two studies were made. The first study consists of the use of azimuthal density logs to generate diferent Net Pay estimations. The second, consists of the analysis of different image contrast enhancement algorithms to help on the identification of geological features, supporting the Net Pay analysis. The logs used on this work are from an oil productive well drilled in turbidites of the brazilian east coast. In this well, it was possible to identify a few geological features, such as sandstone and shale (beds), carbonate ciment and geological faults. As a result of the Net Pay calcualtion of the diferent density logs, it was possible to identify a difference of up to 10.72% Net Pay in the same well. The final Net Pay estimated from the volumetric density, up density, down density, up or down density and density image was respectively: 88.42%, 91.44%, 89.86%, 96.62% e 99.14%. Regarding the image contrast enhancement algorithms, 14 diferent algorithms from the space domain were applied to the selected density image, allowing a better visualization of several geological features, such as geological contacts, beds and faults. The algorithms that presented the best results in this image were the 2nd order derivative, gray level slicing and normalized histogram. Conclusions of this project are that each geological feature located at the well, affects the azimuthal and image logs in different ways, so, the use of different logs and image contrast enhancement algorithms can identify which density curves should be used in different depths of the well in order to obtain the most accurate Net Pay / Mestrado / Reservatórios e Gestão / Mestre em Ciências e Engenharia de Petróleo