Determinação da Porosidade e Zoneamento de Perfis por Rede Neural Competitiva

A obtenção do zoneamento do perfil e a determinação<br>da porosidade são realizados, geralmente,<br>de forma manual, através da interpretação visual dos<br>padrões nos perfis geofísicos correspondentes a cada<br>tipo litológico e procedendo-se aos cálculos específicos.<br>Uma forma de automatizar estes procedimentos<br>é apresentada neste trabalho, na forma de um<br>novo perfil, derivado dos perfis de porosidade tradicionais,<br>que apresenta de forma independente da<br>intervenção do intérprete, o zoneamento do perfil e a<br>determinação da porosidade. Este novo perfil identifica<br>e separa as profundidade de topo e base das rochas<br>reservatório das rochas selantes, escalonado em valores<br>de porosidade efetiva.<br>A obtenção deste perfil interpretativo, baseia-<br>se no projeto e execução de várias arquiteturas de<br>rede neural artificial, do tipo direta, com treinamento<br>não supervisionado e contendo uma única camada<br>processadora composta por neurônios artificiais, do<br>tipo competitivo. Estas arquiteturas são projetadas de<br>modo a simular o comportamento do intérprete de<br>perfil, quando da utilização do gráfico densidadeneutrônico<br>para as situações de aplicabilidade do<br>modelo arenito-folhelho.<br>Os dados de campo utilizados neste trabalho<br>são oriundos da bacia do lago Maracaibo, localizada<br>na região noroeste da Venezuela e são representativos<br>do membro Lagunillas, o qual se caracteriza pela<br>presença predominante de arenitos limpos e sujos,<br>com indícios da presença de hidrocarboneto, intercalados<br>por camadas descontínuas de folhelhos.