[pt] A avaliação de recursos petrolíferos não descobertos, isto
é feita a partir de
informações obtidas de testes indiretos como a
sismografia, é a base para as
decisões sobre a perfuração de poços de exploração. As
informações disponíveis
nessa fase que antecede a perfuração de poços são vagas e
plenas de incertezas.
Por outro lado, a avaliação econômica cuidadosa dos
prospectos nessa fase é
fundamental para as decisões relativas às fases seguintes,
principalmente, devido
ao elevado custo da perfuração de poços que nelas ocorrem.
Por isso, a aplicação
de métodos estatísticos que reduzam as incertezas na
avaliação de recursos não
descobertos é de grande importância para a rentabilidade
das empresas de
petróleo. O cálculo do volume recuperável de
hidrocarbonetos (base para a
avaliação econômica) depende avaliações feitas por
especialistas e para considerar
as incertezas inerentes aos dados as avaliações devem ser
representadas
probabilisticamente. O objetivo desta dissertação é rever
as metodologias e
técnicas formais para avaliação probabilística de recursos
não descobertos
encontradas na literatura, tendo sempre em mente os
aspectos práticos de
implementação. A descrição destas metodologias inclui a
estrutura e a
organização necessárias para gerenciar o trabalho dos
especialistas, a eliciação de
distribuições de probabilidades subjetivas e a combinação
destas distribuições,
além de técnicas para verificação de consistência das
avaliações e redução de
vieses. São feitas considerações sobre as principais
distribuições de probabilidade
usadas para representar incertezas inerentes à avaliação
de fatores geológicos.
Cada uma das metodologias e técnicas é exemplificada e
discutida. Uma planilha
eletrônica foi constituída com objeto de ilustrar os
métodos apresentados e servir
como protótipo de instrumento de apoio a avaliação
probabilística de fatores
geológicos. / [en] The evaluation of not discovered oil and gas resources,
that uses solely
information obtained from indirect tests such as
seismography, is the base for the
decisions on the drilling exploration wells. The
information available in this phase
that precedes the drilling of wells is vague and very
uncertain. On the other hand,
the careful economic evaluation of the prospects in this
phase is very important
for the decisions concerning the following phases, mainly
on because of the high
cost of the drilling of wells that occur. Therefore, the
application of statistical
methods for reducing the uncertainties and biases in the
evaluation of
undiscovered resources is quite important for the oil
companies. The calculation
of the recoverable volume of hydro-carbons (the basis for
economic evaluation)
depends on assessments made by experts, and for
representing the uncertainties;
the data must be probabilistically distributed. The
objective of this thesis is to
review the formal methodologies and techniques for
probabilistic evaluation of
undiscovered resources founded in literature, having
always in mind the practical
aspects of implementation. The description of these
methodologies range from the
definition of the structure and organization necessary to
manage the work of the
experts, the elicitation of distributions of subjective
probabilities and the
combination of these distributions, until techniques for
verification of evaluations
consistency and reduction of biases. Some considerations
are made about the
main distributions of probability used for representing
the uncertainties in
evaluations of geologic factors. Each methodology and
technique is illustrated and
discussed. An electronic spread sheet was developed to
illustrate the presented
methods and as a prototype of computer aid for the
probabilistic evaluation of
geologic factors.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:9219 |
| Date | 30 October 2006 |
| Creators | BRUNO RAFAEL DIAS DE LUCENA |
| Contributors | LEONARDO JUNQUEIRA LUSTOSA, LEONARDO JUNQUEIRA LUSTOSA, LEONARDO JUNQUEIRA LUSTOSA, LEONARDO JUNQUEIRA LUSTOSA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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