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Pesc publication

Title
Stratigraphic Sedimentary Inversion Using Paths in Graphs
Research area
Algorithms and Combinatorics
Publication type
Master's thesis
Identification Number
Date
3/28/2017
Resumo

O problema de Inversão Sedimentar Estratigráfica consiste em analisar quantidades de dados sedimentos depositados em determinadas regiões em um espaço deposicional, calculando os volumes totais necessários para que os dados das amostras possam ser igualados em uma simulação deposicional forward. Esse é um problema central em geologia e exploração de petróleo. Tentativas de resolver esse problema foram conduzidas na ótica de técnicas de otimização e abordagens de tentativa-e-erro. Nós apresentamos um algoritmo de simulação forward deposicional utilizado em indústrias de petróleo, além de uma nova abordagem para algoritmos de inversão baseada em caminhos em grafos. Conjecturamos que este algoritmo gera resultados exatos quando há pelo menos uma solução disponível, ao invés de soluções aproximadas. Nós demonstramos uma execução do algoritmo em detalhes. Resultados são discutidos e futuros desenvolvimentos e extensões deste trabalho são sugeridas.

Abstract

The problem of Stratigraphic Sedimentary Inversion consists of analysing quantities of given sediments deposited in sampled regions of a depositional space and calculating the total volumes that are necessary to match the sampled data in a forward depositional simulation. This is a central problem in geology and oil exploration. Attempts to solve this problem were driven in the optics of optimisation techniques and trial-and-error approaches. We present a forward depositional simulation algorithm used in oil industries and a new counterpart inversion algorithm based on paths in graphs. It is conjectured that this algorithm can yield exact measurements when at least one feasible solution is available, instead of approximated solutions. We present a sample run of the algorithm in details. Results are discussed and future developments and extensions of this work are suggested.

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