Orientadores: Alexandre Campane Vidal, Jose Ricardo Pelaquim Mendes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica e Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-08-13T23:48:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ninci_BeatrizCristinaArmelin_M.pdf: 2930424 bytes, checksum: 2e7a09022cc56ed1f213537548845b25 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Este trabalho foi direcionado para a caracterização de fácies do reservatório do Campo de Namorado, com a interpretação de três tipos de perfis geofísicos (raios gama, densidade e neutrão) de oito poços e a utilização da lógica nebulosa. A lógica nebulosa considera que um elemento pode pertencer a mais de um conjunto, mas com graus de pertinência diferentes. Baseiase em variáveis lingüísticas e manuseia valores entre 0 e 1, tolerando dados imprecisos. Com base na descrição dos testemunhos foi definida, por meio de estatística básica, a associação dos valores dos perfis com as litologias identificadas em testemunho. As 26 fácies foram classificadas em 4 grupos de acordo com critérios geológicos. Na etapa seguinte foram desenvolvidos dois sistemas nebulosos, considerando os métodos de inferência Mamdani e Sugeno. A validação dos resultados fornecidos pelos sistemas nebulosos foi feita através da comparação com os dados dos testemunhos. A identificação dos grupos de fácies pelos dois métodos utilizados foi satisfatória, principalmente em relação ao grupo 1, constituído apenas por arenitos. Os resultados decorrentes da aplicação da lógica nebulosa representam um papel importante na caracterização de um reservatório, desde que utilizado em análise conjunta com outros tipos de fontes de dados / Abstract: The research was directed to the facies characterization of Namorado Field reservoir, considering the interpretation of three types of geophysical well-logs (gamma ray, density and neutron) from eight wells, and the use of fuzzy logic. The fuzzy logic considers that an element can belong to more than one set, but with different membership degrees. It is based on linguistic variables and handling values from 0 to 1, tolerating inaccurate data. Based on the cores description, the combination of the values of well-logs with the lithology identified in cores was defined using statistical analysis. The 26 facies were classified into 4 groups according to geological criteria. In the next stage, two fuzzy systems were developed, considering Sugeno and Mamdani inference methods. The validation of results provided by fuzzy systems was made by comparing the results with core data. The identification of the groups was satisfactory in both methods, particularly regarded to group 1, which is formed by sands, predominantly. The results arising from the application of fuzzy logic represents an important role in reservoir characterization, since they are analysed with other types of data sources / Mestrado / Reservatórios e Gestão / Mestre em Ciências e Engenharia de Petróleo