A exploração de reservas de petróleo é uma atividade que requer conhecimento especializado de várias áreas de atuação. Com o avanço das tecnologias e das demandas, pesquisadores do Recod.ai, do CEPETRO Centro de Estudos de Energia e Petróleo e da Faculdade de Engenharia Mecânica da UNICAMP – Universidade Estadual de Campinas constataram a necessidade de desenvolver métodos de processamento de dados que fossem capazes de integrar geofísica, simulação de fluxos de reservatórios, análise sísmica quadridimensional e inteligência artificial.
A ideia por trás dessa integração é poder oferecer uma abordagem quantitativa voltada à análise de dados que aproveite aquilo que há de comum entre os princípios físicos da análise sísmica quadridimensional e as propriedades envolvidas nas mudanças ocorridas em reservatórios.
Os pesquisadores utilizaram 200 modelos de simulação de análise sísmica quadridimensional para elaborar um método de processamento de informações capaz de selecionar os dados mais adequados às aplicações da física de fluidos e fluxos. Isso permite que as mudanças que ocorrem nos reservatórios sejam estimadas com maior precisão, facilitando o trabalho dos profissionais que precisam formular estratégias e tomar decisões importantes relativas à utilização das reservas, algo que influi diretamente na produção e na indústria.
Os resultados apresentados no artigo demonstram que o método de aprendizado de máquina desenvolvido pelos pesquisadores é capaz de prever e estimar mudanças nos reservatórios com alta precisão. O artigo foi publicado na revista Geophysical Prospecting, da EAGE (European Association of Geoscientists and Engineers)
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