Made available in DSpace on 2014-12-17T14:08:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 KleberCOCpdf.pdf: 2178209 bytes, checksum: 588b533d30c060af9cf941e7001d3372 (MD5) Previous issue date: 2009-04-22 / In recent years, the DFA introduced by Peng, was established as an important tool capable of detecting long-range autocorrelation in time series with non-stationary. This technique has been successfully applied to various areas such as: Econophysics, Biophysics, Medicine, Physics and Climatology. In this study, we used the DFA technique to obtain the Hurst exponent (H) of the profile of electric density profile (RHOB) of 53 wells resulting from the Field School of Namorados. In this work we want to know if we can or not use H to spatially characterize the spatial data field. Two cases arise: In the first a set of H reflects the local geology, with wells that are geographically closer showing similar H, and then one can use H in geostatistical procedures. In the second case each well has its proper H and the information of the well are uncorrelated, the profiles show only random fluctuations in H that do not show any spatial structure. Cluster analysis is a method widely used in carrying out statistical analysis. In this work we use the non-hierarchy method of k-means. In order to verify whether a set of data generated by the k-means method shows spatial patterns, we create the parameter ? (index of neighborhood). High ? shows more aggregated data, low ? indicates dispersed or data without spatial correlation. With help of this index and the method of Monte Carlo. Using ? index we verify that random cluster data shows a distribution of ? that is lower than actual cluster ?. Thus we conclude that the data of H obtained in 53 wells are grouped and can be used to characterize space patterns. The analysis of curves level confirmed the results of the k-means / Nos ?ltimos anos, o DFA introduzido por Peng, foi estabelecido como uma importante ferramenta capaz de detectar autocorrela??o de longo alcance em s?ries temporais com n?o-estacionaridade. Esta t?cnica vem sendo aplicado com sucesso a diversas ?reas tais como: Econofis?ca, Biof?sica, Medicina, F?sica e Climatologia. No presente trabalho, utilizamos a t?cnica do DFA para obter o expoente de Hurst (H) do perfil el?trico de densidade (RHOB) de 53 po?os provindos do Campo Escola de Namorado. Neste trabalho queremos saber se podemos, ou n?o, utilizar este expoente para caracterizar espacialmente o campo. Duas hip?teses surgem: Na primeira o conjunto dos H reflete a geologia local, po?os com mesmo H se encontram pertos, e ent?o se pode pensar em utilizar H em procedimentos geoestat?sticos espaciais. Na segunda hip?tese cada po?o tem seu H, a informa??o dos H de cada po?o est? descorrelacionada e o conjunto dos perfis mostra apenas flutua??es aleat?rias em H que n?o revelam qualquer estrutura espacial. A an?lise de agrupamentos ? um m?todo bastante utilizado na realiza??o de an?lises estat?sticas. Nesta disserta??o utilizamos o m?todo de agrupamento n?o hier?rquico chamado m?todo do k-m?dia. Com o objetivo de verificar se um conjunto de dados gerados pelo m?todo do k-m?dia, ou de forma aleat?ria, forma padr?es espaciais, criamos o par?metro ? (?ndice de vizinhan?a). Altos ? implicam em dados mais agregados, baixos ? em dados dispersos ou sem correla??o espacial. Com aux?lio deste ?ndice e do m?todo de Monte Carlo verificamos que os dados agrupados aleatoriamente apresentam uma distribui??o mais baixa de ? do que os obtidos dos dados concretos e agrupados pelo k-m?dia. Desta forma conclu?mos que os dados de H obtidos nos 53 po?os est?o agrupados e podem ser usados na caracteriza??o espacial de campos. A an?lise de curvas de n?vel confirmou o resultado do k-m?dia