Tool for characterization of pores and fractures in microtomographic images of oil reservoir samples
| Autor: | Leticia da Silva Bomfim |
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| Přispěvatelé: | Pedrini, Hélio, 1963, Avansi, Guilherme Daniel, 1984, Telles, Guilherme Pimentel, Santos, Rodrigo Mologni Gonçalves dos, Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) instacron:UNICAMP |
| Popis: | Orientadores: Hélio Pedrini, Guilherme Daniel Avansi Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: Amostras de rochas carbonáticas coletadas de reservatórios podem trazer informação relevante sobre o potencial de petróleo do ambiente analisado. Porosidade é a capacidade de um reservatório de petróleo armazenar fluidos, constituindo uma das propriedades mais importantes durante a fase de caracterização geológica para estimar a presença e o volume de hidrocarbonetos existentes no reservatório. Há vários métodos laboratoriais existentes para obtenção desses dados, os quais podem ser manuais, por meio da injeção de líquidos e diferencial de pressão, ou então automáticos com o auxílio de imagens de alta qualidade, por exemplo, microtomografia computadorizada. A maioria das técnicas manuais causa danos às amostras devido às reações químicas que podem ocorrer entre o fluido injetado e a rocha. Neste trabalho, propomos um método não invasivo que permite a análise de estruturas internas das rochas e de suas características morfológicas. Para isso, desenvolvemos uma ferramenta automática para auxiliar a análise de imagens de microtomografia computadorizada em dois diferentes contextos: (i) os poros, extraindo-se características como porosidade, tamanho do poro e circularidade e (ii) as fraturas, analisando-se características como densidade, tamanho, angulação e tipo. A fim de identificar essas estruturas, utilizamos a técnica de segmentação pelo algoritmo de watershed e, em seguida, analisamos a geometria dos contornos extraídos com base no retângulo que engloba cada elemento da imagem. Assim, um ambiente foi desenvolvido para o tratamento e a análise das imagens microtomográficas, sendo capaz de auxiliar o profissional da área de rochas e fluidos a reduzir as incertezas inerentes à caracterização das amostras e, consequentemente, melhorar a confiabilidade do modelo e o poder de decisão ao longo da vida produtiva de um campo de petróleo Abstract: Samples of carbonate rocks collected from reservoirs can provide relevant information about the oil potential of the analyzed environment. Porosity is the ability of an oil reservoir to store fluids, constituting one of the most important properties during the geological characterization phase to estimate the presence and volume of hydrocarbons in the reservoir. There are several laboratory methods available for obtaining these data, which can be either manual, through the liquid injection and pressure differential, or automatic with the aid of high-quality images, for instance, computed microtomography. Most manual techniques cause damage to the samples due to the chemical reactions that can occur between the injected fluid and the rock. In this work, we propose a noninvasive method that allows the analysis of internal rock structures and their morphological characteristics. For this, we developed a tool for supporting the analysis of computed microtomography images in two different contexts: (i) the pores, extracting characteristics such as porosity, pore size and circularity and (ii) fractures, analyzing characteristics such as density, size, angulation and type. In order to identify these structures, we use the watershed segmentation technique and then we analyze the geometry from the extracted contours based on the bounding box that encompasses each image element. Thus, an environment was developed for the treatment and analysis of the images, which is capable of helping the rock and fluid professional to reduce the uncertainties inherent to the sample characterization and, consequently, to improve the reliability of the model and the decision power throughout the productive life of an oil field Mestrado Ciência da Computação Mestra em Ciência da Computação CAPES FAPESP 2018/01439-0 |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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