Many of Brazil\'s pre-salt basins are located in ultra-deep waters, and the high heterogeneities of its offshore carbonate reservoirs make the extraction of representative rock samples difficult, risky and expensive. Synthetic plugs are required to understand oilfield properties and the behavior of oil in reservoirs where natural plugs cannot be extracted. Specifically, in cases where it is necessary to reproduce representative mineralogical and petrophysical characteristics from carbonates reservoir, it is evident that there are a lack of publications focusing on synthetic plug construction. In this work, the construction of synthetic plugs is studied, using a combination of published methodologies to achieve an alternative construction of synthetic carbonate plugs for laboratory scale studies. The obtained plugs used a procedure based on disintegrated rock matrices with known particle sizes and particle size ratio, uniaxial compaction with controlled load force and velocity, CaCO3 solubility control by changing temperature and pH and bonding material. Consolidation, wettability and petrophysical properties of the synthetic plugs were evaluated to characterize them. Generally, it was observed that the porosity and permeability features of the synthetic plugs were within the range of carbonate reservoirs. However, without reproducing a heterogeneous pore structure normally present in natural samples. On the other hand, wettability properties of the resulted synthetic plugs were similar to the natural carbonate plugs. Further studies are necessary to obtain more similar chemical and petrophysical properties to the natural samples. / A localização em águas ultra profundas das reservas petrolíferas do pré-sal brasileiro e a alta heterogeneidade dos seus reservatórios carbonáticos dificultam a aquisição de uma amostra de rocha representativa, além de ser uma operação de risco e de alto dispêndio. Plugues sintéticos são utilizados para compreensão das propriedades dos campos petrolíferos e para avaliação do comportamento dos hidrocarbonetos em reservatórios onde plugues reais não podem ser adquiridos. Especificamente, nos casos onde são necessários reproduzir características representativas mineralógicas e petrofísicas dos reservatórios carbonáticos, sendo notório a falta de publicações voltada para construção de plugues sintéticos. No presente trabalho, estudou-se a construção de plugues sintéticos empregando metodologias já difundidas, visando a construção de plugues carbonáticos sintéticos para utilização em escala laboratorial. Os plugues obtidos foram construídos utilizando matrizes de rochas desintegradas com tamanhos e proporções de partículas conhecidos, compactação uniaxial com força e velocidades controladas e controle de solubilidade de CaCO3, variando apenas temperatura, pH e proporções de material cimentante. Foram avaliadas as propriedades petrofísicas, a molhabilidade e a consolidação dos plugues sintéticos para posterior caracterização dos mesmos. Comumente, observou-se que os valores de porosidade e permeabilidade dos plugues sintéticos se encontravam dentro do intervalo de valores obtidos em reservatórios carbonáticos reais. No entanto, não reproduziram a estrutura heterogênea dos poros, normalmente presente em amostras de rochas naturais. Em contrapartida, as propriedades de molhabilidade dos plugues sintéticos se apresentaram análogas aos plugues de rochas carbonáticas naturais. Estudos complementares são necessários para obtenção de propriedades químicas e petrofísicas mais próximas das amostras reais.

Many of Brazil\'s pre-salt basins are located in ultra-deep waters, and the high heterogeneities of its offshore carbonate reservoirs make the extraction of representative rock samples difficult, risky and expensive. Synthetic plugs are required to understand oilfield properties and the behavior of oil in reservoirs where natural plugs cannot be extracted. Specifically, in cases where it is necessary to reproduce representative mineralogical and petrophysical characteristics from carbonates reservoir, it is evident that there are a lack of publications focusing on synthetic plug construction. In this work, the construction of synthetic plugs is studied, using a combination of published methodologies to achieve an alternative construction of synthetic carbonate plugs for laboratory scale studies. The obtained plugs used a procedure based on disintegrated rock matrices with known particle sizes and particle size ratio, uniaxial compaction with controlled load force and velocity, CaCO3 solubility control by changing temperature and pH and bonding material. Consolidation, wettability and petrophysical properties of the synthetic plugs were evaluated to characterize them. Generally, it was observed that the porosity and permeability features of the synthetic plugs were within the range of carbonate reservoirs. However, without reproducing a heterogeneous pore structure normally present in natural samples. On the other hand, wettability properties of the resulted synthetic plugs were similar to the natural carbonate plugs. Further studies are necessary to obtain more similar chemical and petrophysical properties to the natural samples. / A localização em águas ultra profundas das reservas petrolíferas do pré-sal brasileiro e a alta heterogeneidade dos seus reservatórios carbonáticos dificultam a aquisição de uma amostra de rocha representativa, além de ser uma operação de risco e de alto dispêndio. Plugues sintéticos são utilizados para compreensão das propriedades dos campos petrolíferos e para avaliação do comportamento dos hidrocarbonetos em reservatórios onde plugues reais não podem ser adquiridos. Especificamente, nos casos onde são necessários reproduzir características representativas mineralógicas e petrofísicas dos reservatórios carbonáticos, sendo notório a falta de publicações voltada para construção de plugues sintéticos. No presente trabalho, estudou-se a construção de plugues sintéticos empregando metodologias já difundidas, visando a construção de plugues carbonáticos sintéticos para utilização em escala laboratorial. Os plugues obtidos foram construídos utilizando matrizes de rochas desintegradas com tamanhos e proporções de partículas conhecidos, compactação uniaxial com força e velocidades controladas e controle de solubilidade de CaCO3, variando apenas temperatura, pH e proporções de material cimentante. Foram avaliadas as propriedades petrofísicas, a molhabilidade e a consolidação dos plugues sintéticos para posterior caracterização dos mesmos. Comumente, observou-se que os valores de porosidade e permeabilidade dos plugues sintéticos se encontravam dentro do intervalo de valores obtidos em reservatórios carbonáticos reais. No entanto, não reproduziram a estrutura heterogênea dos poros, normalmente presente em amostras de rochas naturais. Em contrapartida, as propriedades de molhabilidade dos plugues sintéticos se apresentaram análogas aos plugues de rochas carbonáticas naturais. Estudos complementares são necessários para obtenção de propriedades químicas e petrofísicas mais próximas das amostras reais.

[pt] Este trabalho investiga o desempenho de modelos inteligentes na previsão de permeabilidade de reservatórios heterogêneos. Perfis de produção são utilizados para computar funções-objetivo para regressão no processo de otimização dos algoritmos. Um método de interpretação de perfil de produção é usado para remover efeitos de skin das medições de vazão. Adicionalmente, uma técnica de segmentação é aplicada a perfis de imagem acústica de alta resolução que fornecem, não apenas a imagem do sistema de mega e giga poros, mas também identifica fácies permeáveis ao longo do reservatório. A segmentação da imagem junto com outros perfis a poço aberto fornece os atributos necessários para o processo de treinamento do modelo. As estimativas apresentadas neste trabalho demonstram a habilidade dos algoritmos em aprender relações não lineares entre as variáveis geológicas e os dados dinâmicos de reservatório, mesmo quando a própria relação física é complexa e desconhecida à priori. Apesar das etapas de pré-processamento envolverem experiência em interpretação de dados, os algoritmos podem ser facilmente implementados em qualquer linguagem de programação, não assumindo qualquer premissa física de antemão. O procedimento proposto fornece curvas de permeabilidades mais acuradas que aquelas obtidas a partir de métodos convencionais que muitas vezes falham em prever a permeabilidade medida em testes de formação (TFR) realizados em reservatórios de dupla-porosidade. A contribuição deste trabalho é incorporar os dados dinâmicos oriundos dos perfis de produção (PP) ao processo de estimativa de permeabilidade usando algoritmos de Machine Learning. / [en] This work investigates the performance of intelligent models on the forecasting of permeability in heterogeneous reservoirs. Production logs are used to compute loss functions for regression in the algorithms optimization process. A flow profile interpretation method is used to remove wellbore skin effects from the measured flow rate. Additionally, a segmentation technique is applied to high-resolution ultrasonic image logs which provide not only the image of mega and giga pore systems but also identify the permeable facies along the reservoir. The image segmentation jointly with other borehole logs provides the necessary input data for the models training process. The estimations presented herein demonstrate the algorithms ability to learn non-linear relationships between geological input variables and a reservoir dynamic data even if the actual physical relationship is complex and not known a priori. Though the preprocessing stages of the procedure involve some data interpretation expertise, the algorithms can easily be coded in any programming language, requiring no assumptions on physics in advance. The proposed procedure provides more accurate permeability curves than those obtained from conventional methods, which may fail to predict the permeability measured on drill stem tests (DSTs) conducted in dual-porosity reservoirs. The novelty of this work is to incorporate dynamic production logging (PL) data into the permeability estimation workflow using machine learning algorithms.