{"id":2821,"date":"2020-12-08T18:01:26","date_gmt":"2020-12-08T20:01:26","guid":{"rendered":"https:\/\/giruenf.org\/?p=2821"},"modified":"2020-12-08T18:21:14","modified_gmt":"2020-12-08T20:21:14","slug":"gir-s2s-reservoir-simulation-to-seismic-modeling","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/giruenf.org\/?p=2821","title":{"rendered":"GIR-S2S – Reservoir Simulation to Seismic Modeling"},"content":{"rendered":"

GIR-S2S – Reservoir Simulation to Seismic Modeling<\/strong><\/h3>\n

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O pacote GIR-S2S<\/strong> (simtoseis<\/em>) prev\u00ea funcionalidades computacionais para a modelagem s\u00edsmica a partir dos resultados da simula\u00e7\u00e3o de reservat\u00f3rio, possibilitando a avalia\u00e7\u00e3o do sinal s\u00edsmico calculado em diferentes est\u00e1gios e cen\u00e1rios de produ\u00e7\u00e3o. \u00c9 fruto do projeto intitulado “Desenvolvimento de fluxos de trabalho e metodologias para processamento e interpreta\u00e7\u00e3o quantitativa de dados s\u00edsmicos 3D e 4D”, patrocinado pela PETROBRAS.<\/p>\n

Todo escrito em Python, o pacote conta com quatro m\u00f3dulos principais e diversas fun\u00e7\u00f5es auxiliares com as funcionalidades necess\u00e1rias para o fluxo completo simtoseis<\/em>. Buscamos seguir as melhores pr\u00e1ticas de programa\u00e7\u00e3o e incorporar as vantagens da linguagem Python, incluindo boa portabilidade, ampla base de suporte e disponibilidade de bibliotecas avan\u00e7adas de machine learning<\/em>. Os m\u00f3dulos principais s\u00e3o:<\/p>\n

\u2981\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 ExtractSeismicProperty<\/em>:<\/strong> ferramenta para convers\u00e3o das propriedades el\u00e1sticas provenientes da invers\u00e3o s\u00edsmica para o dom\u00ednio do grid <\/em>de simula\u00e7\u00e3o para serem utilizadas como inputs <\/em>na modelagem petroel\u00e1stica.<\/p>\n

\u2981\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 PetroElasticModeling<\/em>: compreende ferramentas para modelagem petroel\u00e1stica com substitui\u00e7\u00e3o de fluido e press\u00e3o para o c\u00e1lculo das propriedades el\u00e1sticas em diversos est\u00e1gios ou cen\u00e1rios de simula\u00e7\u00e3o a serem considerados. Para a estimativa das propriedades dos fluidos, o software <\/em>contempla dois m\u00e9todos: o tradicional proposto por Batzle and Wang (1992) e um novo m\u00e9todo proposto por Carvalho and Moraes (2020), desenvolvido no GIR.<\/p>\n

\u2981\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 ExtractReservoirProperty: ferramenta para convers\u00e3o das propriedades do dom\u00ednio do grid <\/em>de simula\u00e7\u00e3o para a amostragem da s\u00edsmica atrav\u00e9s de m\u00e9todos de machine learning<\/em> e geometria computacional.<\/p>\n

\u2981\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 SeismicModeling: ferramentas para a realiza\u00e7\u00e3o de modelagens s\u00edsmicas sint\u00e9ticas atrav\u00e9s dos m\u00e9todos: convolu\u00e7\u00e3o 1D com o dado em tempo ou utilizando o dado em profundidade atrav\u00e9s do m\u00e9todo da refletividade (M\u00fcller, 1985), este mais especializado.<\/p>\n

Com sua vers\u00e3o 1.0 j\u00e1 lan\u00e7ada, os c\u00f3digos, tutoriais e requisitos para instala\u00e7\u00e3o est\u00e3o disponibilizados no Github somente para nossos parceiros e colaboradores por enquanto. O software <\/em>se encontra em vers\u00e3o beta ainda restrita, com backlog incluindo amplia\u00e7\u00e3o da usabilidade e melhora da efici\u00eancia computacional.<\/p>\n<\/div>

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