Diferentes métodos geoestatísticos são apresentados como a melhor solução para diferentes contextos de acordo com a natureza dos dados a serem analisados. Alguns dos métodos de estimativa mais populares incluem a krigagem ordinária e a krigagem ordinária lognormal, esta ultima requerendo a transformação dos dados originais para uma distribuição gaussiana. No entanto, esses métodos apresentam limitações, sendo uma das mais discutidas o efeito de suavização apresentado pelas estimativas obtidas. Alguns algoritmos recentes foram propostos como meios de se corrigir este efeito, e são avaliados neste trabalho para a sua eficiência, assim como alguns algoritmos para a transformada reversa dos valores convertidos na krigagem ordinária lognormal. Outra abordagem para o problema é por meio do grupo de métodos denominado de simulação estocástica, alguns dos mais populares sendo a simulação gaussiana seqüencial e a simulação por bandas rotativas, que apesar de não apresentar o efeito de suavização da krigagem, não possuem a precisão local característica dos métodos de estimativa. Este trabalho busca avaliar a eficiência dos diferentes métodos de estimativa (krigagem ordinária, krigagem ordinária lognormal, assim como suas estimativas corrigidas) e simulação (simulação seqüencial gaussiana e simulação por bandas rotativas) para diferentes cenários de dados. Vinte e sete conjuntos de dados exaustivos (em grid 50x50) foram amostrados em 90 pontos por meio da amostragem aleatória simples. Estes conjuntos de dados partiam de uma distribuição gaussiana (Log1) e tinham seus coeficientes de variação progressivamente aumentados até se chegar a uma distribuição altamente assimétrica (Log27). Semivariogramas amostrais foram computados e modelados para os processos geoestatísticos de estimativa e simulação. As estimativas ou realizações resultantes foram então comparadas com os dados exaustivos originais de maneira a se avaliar quão bem esses dados originais eram reproduzidos. Isto foi feito pela comparação de parâmetros estatísticos dos dados originais com os dos dados reconstruídos, assim como por meio de análise gráfica. Resultados demonstraram que o método que apresentou melhores resultados foi a krigagem ordinária lognormal, estes ainda melhores quando aplicada a transformação reversa de Yamamoto, com grande melhora principalmente nos resultados para os dados altamente assimétricos. A krigagem ordinária apresentou sérias limitações na reprodução da cauda inferior dos conjuntos de dados mais assimétricos, apresentando para estes resultados piores que as estimativas não corrigidas. Ambos os métodos de simulação utilizados apresentaram uma baixa correlação como os dados exaustivos, seus resultados também cada vez menos representativos de acordo com o aumento do coeficiente de variação, apesar de apresentar a vantagem de fornecer diferentes cenários para tomada de decisões. / Different geostatistical methods present themselves as the optimal solution to different realities according to the characteristics displayed by the data in analysis. Some of the most popular estimation methods include ordinary kriging and lognormal ordinary kriging, this last one involving the transformation of data from their original space to a Gaussian distribution. However, these methods present some limitations, one of the most prominent ones being the smoothing effect observed in the resulting estimates. Some recent algorithms have been proposed as a way to correct this effect, and are tested in this work for their effectiveness, as well as some methods for the backtransformation of the lognormal converted values. Another approach to the problem is by means of the group of methods known as stochastic simulation, some of the most popular ones being the sequential Gaussian simulation and turning bands simulation, which although do not present the smoothing effect, lack the local accuracy characteristic of the estimation methods. This work seeks to assess the effectiveness of the different estimation (ordinary kriging, lognormal ordinary kriging, and their corrected estimates) and simulation (sequential Gaussian simulation and turning bands simulation) methods for different scenarios. Twenty seven exhaustive data sets (in a 50x50 grid) have been sampled at 90 points based on simple random sampling. These data sets started from a Gaussian distribution (Log1) and had their variation coefficients increased progressively, up to a highly asymmetrical distribution (Log27). Experimental semivariograms have been computed and modeled for geostatistical estimation and simulation processes. The resulting estimates or realizations were then compared to the original exhaustive data in order to assess how well these reproduced the original data. This was done by comparing statistical parameters of the original data and the ones of the reconstructed data, as well as graphically. Results showed that the method that presented the best correlation with the exhaustive data was lognormal ordinary kriging, even better when the backtransformation technique by Yamamoto is applied, which much improved the results for the more asymmetrical data sets. Ordinary kriging and its correction had some severe limitations in reproducing the lower tail of the more asymmetrical data sets, with worst results than those for the uncorrected estimates. Both simulation methods used presented a very small degree of correlation to the exhaustive data, their results also progressively less representative as the variation coefficient grew, even though it has the advantage of presenting several scenarios for decision making.

Diferentes métodos geoestatísticos são apresentados como a melhor solução para diferentes contextos de acordo com a natureza dos dados a serem analisados. Alguns dos métodos de estimativa mais populares incluem a krigagem ordinária e a krigagem ordinária lognormal, esta ultima requerendo a transformação dos dados originais para uma distribuição gaussiana. No entanto, esses métodos apresentam limitações, sendo uma das mais discutidas o efeito de suavização apresentado pelas estimativas obtidas. Alguns algoritmos recentes foram propostos como meios de se corrigir este efeito, e são avaliados neste trabalho para a sua eficiência, assim como alguns algoritmos para a transformada reversa dos valores convertidos na krigagem ordinária lognormal. Outra abordagem para o problema é por meio do grupo de métodos denominado de simulação estocástica, alguns dos mais populares sendo a simulação gaussiana seqüencial e a simulação por bandas rotativas, que apesar de não apresentar o efeito de suavização da krigagem, não possuem a precisão local característica dos métodos de estimativa. Este trabalho busca avaliar a eficiência dos diferentes métodos de estimativa (krigagem ordinária, krigagem ordinária lognormal, assim como suas estimativas corrigidas) e simulação (simulação seqüencial gaussiana e simulação por bandas rotativas) para diferentes cenários de dados. Vinte e sete conjuntos de dados exaustivos (em grid 50x50) foram amostrados em 90 pontos por meio da amostragem aleatória simples. Estes conjuntos de dados partiam de uma distribuição gaussiana (Log1) e tinham seus coeficientes de variação progressivamente aumentados até se chegar a uma distribuição altamente assimétrica (Log27). Semivariogramas amostrais foram computados e modelados para os processos geoestatísticos de estimativa e simulação. As estimativas ou realizações resultantes foram então comparadas com os dados exaustivos originais de maneira a se avaliar quão bem esses dados originais eram reproduzidos. Isto foi feito pela comparação de parâmetros estatísticos dos dados originais com os dos dados reconstruídos, assim como por meio de análise gráfica. Resultados demonstraram que o método que apresentou melhores resultados foi a krigagem ordinária lognormal, estes ainda melhores quando aplicada a transformação reversa de Yamamoto, com grande melhora principalmente nos resultados para os dados altamente assimétricos. A krigagem ordinária apresentou sérias limitações na reprodução da cauda inferior dos conjuntos de dados mais assimétricos, apresentando para estes resultados piores que as estimativas não corrigidas. Ambos os métodos de simulação utilizados apresentaram uma baixa correlação como os dados exaustivos, seus resultados também cada vez menos representativos de acordo com o aumento do coeficiente de variação, apesar de apresentar a vantagem de fornecer diferentes cenários para tomada de decisões. / Different geostatistical methods present themselves as the optimal solution to different realities according to the characteristics displayed by the data in analysis. Some of the most popular estimation methods include ordinary kriging and lognormal ordinary kriging, this last one involving the transformation of data from their original space to a Gaussian distribution. However, these methods present some limitations, one of the most prominent ones being the smoothing effect observed in the resulting estimates. Some recent algorithms have been proposed as a way to correct this effect, and are tested in this work for their effectiveness, as well as some methods for the backtransformation of the lognormal converted values. Another approach to the problem is by means of the group of methods known as stochastic simulation, some of the most popular ones being the sequential Gaussian simulation and turning bands simulation, which although do not present the smoothing effect, lack the local accuracy characteristic of the estimation methods. This work seeks to assess the effectiveness of the different estimation (ordinary kriging, lognormal ordinary kriging, and their corrected estimates) and simulation (sequential Gaussian simulation and turning bands simulation) methods for different scenarios. Twenty seven exhaustive data sets (in a 50x50 grid) have been sampled at 90 points based on simple random sampling. These data sets started from a Gaussian distribution (Log1) and had their variation coefficients increased progressively, up to a highly asymmetrical distribution (Log27). Experimental semivariograms have been computed and modeled for geostatistical estimation and simulation processes. The resulting estimates or realizations were then compared to the original exhaustive data in order to assess how well these reproduced the original data. This was done by comparing statistical parameters of the original data and the ones of the reconstructed data, as well as graphically. Results showed that the method that presented the best correlation with the exhaustive data was lognormal ordinary kriging, even better when the backtransformation technique by Yamamoto is applied, which much improved the results for the more asymmetrical data sets. Ordinary kriging and its correction had some severe limitations in reproducing the lower tail of the more asymmetrical data sets, with worst results than those for the uncorrected estimates. Both simulation methods used presented a very small degree of correlation to the exhaustive data, their results also progressively less representative as the variation coefficient grew, even though it has the advantage of presenting several scenarios for decision making.

If mitigation measures are not made to prevent global warming the consequences of a continued global climate change, caused by the use of fossil fuels, may be severe. Carbon Capture and Storage (CCS) has been suggested as a way of decreasing the global atmospheric emission of CO2. In the realms of MUSTANG, a four year (2009-2013) large-scale integrating European project funded by the EU FP7, the objective is to gain understanding of the performance as well as to develop improved methods and models for characterizing so- called saline aquifers for geological storage of CO2. In this context a number of sites of different geological settings and geographical locations in Europe are also analyzed and modeled in order to gain a wide understanding of CO2 storage relevant site characteristics. The south Scania site is included into the study as one example site with data coming from previous geothermal and other investigations. The objective of the Master's thesis work presented herein was to construct a 3D model for the south Scania site by using modeling/simulation software Petrel, evaluate well log data as well as carry out stochastic simulations by using different geostatistical algorithms and evaluate the benefits in this. The aim was to produce a 3D model to be used for CO2 injection simulation purposes in the continuing work of the MUSTANG project. The sequential Gaussian simulation algorithm was used in the porosity modeling process of the Arnager greensand aquifer with porosity data determined from neutron and gamma ray measurements. Five hundred realizations were averaged and an increasing porosity with depth was observed.   Two different algorithms were used for the facies modeling of the alternative multilayered trap, the truncated Gaussian simulation algorithm and the sequential indicator simulation algorithm. It was seen that realistic geological models were given when the truncated Gaussian simulation algorithm was used with a low-nugget variogram and a relatively large range. / Den antropogena globala uppvärmningen orsakad av användandet av fossila bränslen kan få förödande konsekvenser om ingenting görs. Koldioxidavskiljning och lagring är en åtgärd som föreslagits för att minska de globala CO2-utsläppen. Inom ramarna för MUSTANG, ett fyra år långt (2009-2013) integrerande projekt finansierat av EU FP7 (www.co2mustang.eu), utvecklas metoder, modeller och förståelse angående så kallade saltvattenakviferers lämplighet för geologisk koldioxidlagring. En del av projektet är att analysera ett antal representativa formationer i olika delar av Europa för att få kunskap angående förekommande koldioxidlagringsspecifika egenskaper hos saltvattenakviferer. Ett av områdena som har inkluderats är i sydvästra Skåne. Syftet med detta examensarbete var att konstruera en 3D modell över detta område med hjälp av modellerings/simuleringsprogrammet Petrel, utvärdera borrhålsdata samt genomföra stokastiska simuleringar med olika geostatistiska algoritmer och utvärdera dem. Målsättningen var att konstruera en modell för CO2 injiceringssimuleringar i det forstsatta arbetet inom MUSTANG-projektet. En algoritm av sekventiell Gaussisk typ användes vid porositetsmodelleringen av Arnager Grönsandsakviferen med porositetsdata erhållen från neutron- och gammastrålningsmätningar. Ett genomsnitt av femhundra realisationer gjordes och en porositetstrend som visade en ökning med djupet kunde åskådligöras. Två olika algoritmer användes vid faciesmodelleringen av den alternativa flerlagrade fällan: en algoritm av trunkerade Gaussisk typ och en sekventiell indikatorsimuleringsalgoritm. Resultaten tyder på att en realistisk geologisk modell kan erhållas vid användandet av den trunkerande algoritmen med ett låg-nugget variogram samt en förhållandevis lång range.