Avaliação petrofísica e eletrofácies em reservatórios da Formação Macabu, Bloco BM-C-33, pré-sal da Bacia de Campos, Brasil

Oliveira, Luan Claudio Dias de

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/20014

Type:	Trabalho de conclusão de graduação
Title:	Avaliação petrofísica e eletrofácies em reservatórios da Formação Macabu, Bloco BM-C-33, pré-sal da Bacia de Campos, Brasil
Author(s)/Inventor(s):	Oliveira, Luan Claudio Dias de
Advisor:	Almeida, Leonardo Fonseca Borghi de
Co-advisor:	Faria, Bruno Menchio
Co-advisor:	Stevanato, Ana Carolina Ribeiro e Silva
Abstract:	Os campos de óleo e gás no bloco BM-C-33, localizado na Bacia de Campos, são singulares em relação aos outros campos do Pré-sal pela complexa evolução de seus reservatórios carbonáticos, com abundante silicificação, além de acumulações de gás e condensado de classe mundial, com estimativas de volume recuperável de bilhões de barris. O campo Pão de Açúcar é o mais promissor do bloco. Os reservatórios carbonáticos silicificados da Formação Macabu estão localizados nos altos estruturais do embasamento, onde favoreceram a sedimentação de mounds e cunhas carbonáticas. A silicificação é sin- e pós diagênese, favorecida pelo abundante fraturamento, resultando no desenvolvimento de um complexo sistema permo-poroso no reservatório, alterando significantemente sua textura primária. A avaliação petrofísica é extremamente importante na caracterização e modelagem de reservatórios, sendo imprescindível durante as etapas de criação e interpretação de um modelo geológico conceitual. Devido à complexidade mineralógica e permo-porosa dos carbonatos silicificados, foi aplicada uma correção para hidrocarbonetos leves, em busca de capturar as variações associadas as distintas densidades da matriz dos minerais constituintes da rocha-reservatório, bem como corrigir a porosidade efetiva do NMR para o efeito de gás. Foram interpretadas 4 unidades na Formação Macabu, entre elas Macabu Selo, Macabu 1, Macabu 2 e Macabu 3, a partir da delimitação de eletrofácies com uso de machine learning não supervisionado (SOM). O método utilizado neste trabalho auxilia na obtenção de estimativas mais acuradas das propriedades permo-porosas, delimitação de zonas com melhores características reservatório e, consequentemente, estimativas mais acuradas do volume de hidrocarbonetos in place.
Keywords:	Petrofísica Pão de Açúcar Bloco BM-C-33
Subject CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOLOGIA
Production unit:	Instituto de Geociências
Publisher:	Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date:	Sep-2022
Publisher country:	Brasil
Language:	por
Right access:	Acesso Aberto
Appears in Collections:	Geologia

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
OLIVEIRA, L.C.D.pdf		11.1 MB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record Recommend this item View Statistics

Pantheon Institutional repository