UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO INSTITUTO DE AGRONOMIA DEPARTAMENTO DE GEOCIÊNCIAS CURSO DE GEOLOGIA. Trabalho de Graduação

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO INSTITUTO DE AGRONOMIA DEPARTAMENTO DE GEOCIÊNCIAS CURSO DE GEOLOGIA Trabalho de Graduação FLUXO DE TRABALHO PARA MAPEAMENTO DE LITOFÁCIES COM APLICAÇÃO NO CAMPO DE NAMORADO, BACIA DE CAMPOS, RIO DE JANEIRO. FLÁVIA BRAZ PONTE Orientador: Francisco José da Silva (DG/IA/UFRRJ) Co-Orientador: Francisco Fábio de Araújo Ponte (PETROBRÁS) Dezembro de 2010

2 UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO Flávia Braz Ponte FLUXO DE TRABALHO PARA MAPEAMENTO DE LITOFÁCIES COM APLICAÇÃO NO CAMPO DE NAMORADO, BACIA DE CAMPOS, RIO DE JANEIRO. Monografia apresentada, como pré-requisito de conclusão do curso de Geologia, ao Departamento de Geociências da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. Orientador: Francisco José da Silva Co-Orientador: Francisco Fábio de Araújo Ponte Rio de Janeiro/ RJ 2010

3 AGRADECIMENTOS Em especial dedico meus agradecimentos: Ao meu orientador, Prof. Dr. Francisco José da Silva, pelo profissionalismo, incentivo e confiança depositada em meu trabalho; Aos meus amigos de graduação, Jéssica, Juliana, Helder e Vitor, pelo apoio e pelos quatro inesquecíveis anos de convivência; Aos professores e funcionários do departamento de geologia que, de certa forma, se tornaram amigos/pais, sempre demonstrando muita dedicação; Principalmente aos meus pais, Fábio e Maria do Carmo, pela força e motivação; Ao meu irmão, Fábio, que, junto aos meus pais, sempre me proporcionou todo o conforto necessário durante o período de graduação e pelos seus sábios conselhos; mais fáceis. À minha irmã, Fernanda, sempre alegrando meus finais de semana, tornando meus dias II

4 RESUMO Este trabalho versa sobre o tema fluxo de trabalhos para obtenção de mapa litofaciológico, e onde estão descritos métodos utilizados para a modelagem e visualização de dados específicos da indústria do petróleo. Estes dados consistem em perfis geofísicos e descrição de testemunhos de poços obtidos na exploração petrolífera no Campo de Namorado, Bacia de Campos, Rio de Janeiro, de propriedade da ANP Agência Nacional do Petróleo e sob utilização mediante autorização. O trabalho proposto utiliza métodos de interpolação geoestatística e clássico para a obtenção de mapas estimados da proporção de um determinado litotipo e respectiva espessura. O mapa final de litofácies é o resultado da integração dos mapas estimados com um diagrama ternário de classificação de litofácies. Os métodos de modelagem das proporções e obtenção do mapa final de litofácies mostraram ser de fácil manuseio e baixo custo, o que permite concluir que podem representar uma ferramenta de uso efetivo no mapeamento expedito de litofácies sedimentar em bacias sedimentares. III

5 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1: Mapa de localização do Campo de Namorado na Bacia de Campos RJ. As setas representam os limites norte e sul da Bacia (modificado de Lima, 2004). Figura 2: Gráfico de porcentagem ilustrando a importância dos Turbiditos na formação de reservatórios para hidrocarbonetos (modificado de Lima, 2004). Figura 3: Mapa da Bacia de Campos mostrando a distribuição dos campos de acumulações de óleo. Figura 4: Seção geológica esquemática da bacia de campos, apresentando as principais unidades litoestratigráficas e seus respectivos depósitos associados, assim como a evolução da bacia (modificado por Bruhn, 1993). Figura 5: Carta Estratigráfica da bacia de campos (Modificado de Rangel et al., 1994). Figura 6: Perfil esquemático do Campo de Namorado mostrando a localização de alguns poços (Modificado de MENEZES et al., 1990). Figura 7: Bloco diagrama esquemático da área do Campo de Namorado (Barboza et al., 2003). Figura 8: Coluna cronoestratigráfica esquemática para o Campo de Namorado. TMB:Trato de Mar Baixo e TT:Trato Trangressivo.(Faria et al., 2001 In Barboza,2005). Figura 9: Rede para estimação de litologias, modificado de Varella (2007). Figura 10: Representação dos modelos variográficos teóricos. Figura 11: Exemplo de ajuste de variograma utilizando o modelo esférico. Figura 12: Diagrama ternário, com exemplo do ponto A. Figura 13: Diagrama ternário. Figura 14: Mapa de localização dos poços. Figura 15: Perfis Geofísicos. Figura 16: Exemplo da aplicação de Redes Neurais no poço NA02. Figura 17: Exemplo da execução do programa locmap para geração do mapa de localização dos poços. Figura 18: Histogramas: a. folhelhos, b. arenitos, c. carbonatos e d. espessura. Figura 19: Variograma omnidirecional da variável carbonato. Figura 20: Variograma omnidirecional da variável espessura. Figura 21: Mapa de distribuição do percentual de carbonato e seus limites. Figura 22: Mapa de estimativas de carbonato. Figura 23: Mapa de distribuições da espessura total de cada poço. IV

6 Figura 24: Mapa de estimativa da espessura. Figura 25: Mapa de distribuição das percentagens de folhelho. Figura 26: Mapa de estimativa de folhelho. Figura 27: Mapa de distribuição de percentual de areia. Figura 28: Mapa de estimação de arenito. Figura 29: Mapa de Litofácies. V

7 ÍNDICE DE TABELAS Tabela 1: Percentuais das variáveis por poço. Tabela 2: Espessura dos poços. VI

8 SUMÁRIO AGRADECIMENTO RESUMO II III ÍNDICE DE FIGURAS ÍNDICE DE TABELAS SUMÁRIO INTRODUÇÃO Localização Aspectos econômicos OBJETIVO CONTEXTO GEOLÓGICO A Bacia de Campos Evolução Tectono-sedimentar, estrutura e estratigrafia Formação Lagoa Feia Formação Macaé Formação Campos O Campo de Namorado Faciologia do Reservatório de Namorado Coluna Estratigráfica MÉTODO DE ANÁLISE E MODELAGEM DE DISTRIBUIÇÕES LITOFACIOLÓGICAS Perfis Geofísicos Redes Neurais Estatística Univariada Geoestatística Análise Variográfica Estimação por krigagem Estimação por IQD (Inverso do Quadrado da Distância) CLASSIFICAÇÃO DE LITOFÁCIES Diagramas Ternários 28 7 IV VI

9 5.2 Modelo Folhelho-Arenito-Carbonato APLICAÇÕES NO CAMPO DE NAMORADO Dados Utilizados Métodos do Fluxo de Trabalho Perfis Geofísicos e Identificação de Litofácies por Redes Neurais Cálculo do Percentual de Cada Litologia por Poço Aplicação Informática Utilizada Análise Estatística Univariada Análise Variográfica Estimação por Krigagem Normal Estimação por IQD Aplicação de Diagrama Ternário na Geração de Mapa de Litofácies DISCUSSÕES E CONCLUSÕES 45 BIBLIOGRAFIA 47 ANEXO 8

10 1- INTRODUÇÃO A determinação da distribuição de áreas prospectivas nas diferentes bacias, em si, constitui um elemento importante na exploração de hidrocarbonetos de um país. O Campo de Namorado, em conjunto com outros campos maiores da Bacia de Campos, representa o início da exploração petroleira de sucesso no Brasil, iniciada na década de 70 e que ainda é alvo de pesquisa. Nestes se salienta a importância econômica dos arenitos turbidíticos do Campo de Namorado e a representatividade geral dos reservatórios turbidíticos na produção petrolífera brasileira, de acordo com Blaquez et al., (2006). Com a finalidade de entender um pouco mais sobre as características espaciais de Namorado, este trabalho apresenta métodos para a modelagem geológica das litofácies ocorrentes no campo, com base na estimação das proporções de diferentes sedimentos Localização A Bacia de Campos localiza-se na porção sudeste do Brasil, ao longo da costa norte do Estado do Rio de Janeiro e sul do Espírito Santo, apresentando uma área de Km² até a lâmina d água de 3000m. Situa-se entre o paralelo 21 e 23 sul, na qual seu limite norte - com a Bacia do Espírito Santo - ocorre no Alto de Vitória, e o limite sul - com a Bacia de Santos - no Alto de Cabo Frio. A área do Campo de Namorado está localizada na parte centro-norte do trend da zona de acumulações de hidrocarbonetos da Bacia de Campos (Fig. 1), a 80km da costa, entre as cotas batimétricas de 140 a 250 m. O reservatório é formado por areias turbidíticas (Arenito Namorado), de idade Albiano Superior a Cenomaniano Médio/Superior, tem um nível estrutural de intervalo entre 2.500m e 3.300m e caracteriza-se por excelente porosidade (da ordem de 26%) e permeabilidade (cerca de 400 md) (Cruz, 2003). 9

11 Fig. 1. Mapa de localização do Campo de Namorado na Bacia de Campos, Rio de Janeiro. Os altos estruturais assilados por setas representam os limites norte e sul da Bacia (modificado de Lima, 2004) Aspectos Econômicos Em termos econômicos, a bacia representa hoje o maior patrimônio petrolífero do país, sendo responsável por 77% de todo o petróleo produzido no Brasil com 826 poços exploratórios, sendo 391 pioneiros. A produção média diária é de 1 milhão e 340 mil barris. Com relação às reservas, esta bacia abriga 95% das reservas no mar e 83% das reservas provadas no Brasil (Lima, 2004). Os reservatórios de origem turbidítica do Campo de Namorado têm importante relevância econômica, já que este é considerado o quinto maior produtor de óleo da Bacia de Campos. Para entender a importância dos turbiditos na formação de reservatórios para hidrocarbonetos, basta verificar que estas rochas respondem 88,6% das reservas totais de petróleo no Brasil (Fig. 2). 10

12 Fig. 2: Gráfico de porcentagem ilustrando a importância dos turbiditos na formação de reservatórios para hidrocarbonetos (modificado de Lima, 2004). 11

13 2- OBJETIVO Este trabalho tem como objetivo principal o desenvolvimento de um fluxo de trabalho para mapeamento de litofácies, tendo como aplicação o Campo de Namorado (Bacia de Campos-RJ), definindo: o Histogramas e variogramas; o Mapas estimados da distribuição espacial das variáveis folhelho, arenito e carbonato expressos pelos seus percentuais; o Mapa de isópacas; o Características da área e correlações entre isópacas e litofácies. Através da elaboração destes trabalhos e sua integração procurou-se obter um mapa de litofácies utilizando a classificação do diagrama ternário Folhelho-Arenito-Carbonato. 12

14 3- CONTEXTO GEOLÓGICO 3.1 A Bacia de Campos A Bacia de Campos é uma das maiores bacias do tipo atlântica produtora de margem passiva no mundo. Isto pode ser explicado pelo adequado tempo entre a geração, migração e trapeamento do óleo principalmente em estruturas associadas com o tectonismo do sal. Grandes quantidades de óleo foram expulsas do rift de folhelhos lacustres da Formação Lagoa Feia durante o Terciário, as quais migraram para estruturas formadas previamente. O sal disposto estruturalmente sobre as rochas geradoras serviu como mecanismo de trapeamento para a formação dos reservatórios (Ribeiro, 2008). Dentre as bacias costeiras brasileiras desprovidas de afloramentos, a Bacia de Campos é a geologicamente mais conhecida, graças à perfuração de mais de 1000 poços. Os reservatórios são compostos por rochas siliciclásticas, carbonáticas e rochas ígneas fraturadas. Estes reservatórios variam na idade do Hauterviano (Cretácio Inferior) ao Mioceno. O mecanismo de trapa envolve elementos estruturais, estratigráficos, diagenéticos e paleo-geomórficos. A produção de cada campo está sendo desenvolvida por diferentes métodos, os quais variam primariamente com a lâmina d água, como também com a tecnologia disponível. Entre 1978 e 1984, foram descobertas por volta de 40 acumulações em profundidades rasas a moderadas (80m a 600m) contidas em intervalos arenosos da bacia. Estas incluem os campos gigantes de Linguado, Carapeba, Vermelho e Marimbá, com volumes originais recuperáveis de óleo de 130,15 Mbbl, 183,81 Mbbl, 121,55 Mbbl e 174,18 Mbbl, respectivamente. Os campos Marlim, Albacora e Namorado são os mais importantes campos da Bacia de Campos (Ribeiro, 2008) (Fig. 3). Fig. 3: Mapa da Bacia de Campos mostrando a distribuição dos campos de acumulações de óleo. 13

15 3.1.1 Evolução tectono-sedimentar, estrutura e estratigrafia A Bacia de Campos torna-se singular em termos de potencial petrolífero devido a características na sua evolução tectono-sedimentar, tais como: baixo grau de afinamento crustal, reativação das fontes de sedimentos, intensa tectônica adiastrófica e as variações globais do nível do mar no Neocretáceo e Terciário. Estes fatores interagiram de tal forma que propiciaram a acumulação de enorme volume de hidrocarbonetos (Gabaglia et al., 1991). Segundo Gabaglia et al., (1991), pode-se individualizar três grandes unidades com características tectono-sedimentares distintas: Megasseqüência Continental, englobando os basaltos da formação Cabiúnas e parte dos sedimentos continentais da Formação Lagoa Feia, afetados pela tectônica rifte; Megasseqüência Transicional, caracterizada pelos evaporitos e relativa quiescência tectônica; e Megasseqüência Marinha, caracterizada pela deposição marinha franca (carbonática no início e predominantemente siliciclástica posteriormente), e afetada por intensa tectônica adiastrófica (Fig. 4). Fig. 4: Seção geológica esquemática da bacia de campos, apresentando as principais unidades litoestratigráficas e respectivo depósitos associados, assim como a evolução da bacia (modificado por Bruhn, 1993). PR- Megassequência continental pré-rifte; R- Megassequência continental rifte;t- Megassequência transicional evaporítica; SC- Megassequência plataforma carbonática rasa; MT- Megassequência marinho transgressiva; MR- Megassequência marinho regressiva. Megassequência Continental (Fase Rifte) Neocomiano No seu início, o rifteamento esteve associado à intensa atividade vulcânica que resultou na extrusão de grande volume de lavas basálticas ( Ma) da Formação Cabiúnas, tendo sido posteriormente preenchido com sedimentos lacustres e aluviais. (Ribeiro, 2008). 14

16 Megassequência Transicional Um importante evento erosivo de caráter regional antecedeu a deposição dos sedimentos da Megassequência Transicional, nivelando o relevo formado no estágio rifte. O pacote sedimentar depositado nesta idade marca a passagem dos sedimentos de origem continental para os de origem marinha, caracterizando-se por uma espessa acumulação de clásticos recobertos por um pacote de evaporitos, com a predominância de halita e anidrita (Gabaglia et al., 1991). Megasequência Marinha Esta megassequência pode ser subdividida em três seqüências: Seqüência Carbonática Nerítica Rasa (Albiano Inferior/Médio), Seqüência Oceânica Hemipelágica (Albiano Superior/Paleoceno Superior) e Seqüência Progradante (Eoceno Médio/Recente). Sismoestratigraficamente, as duas primeiras se caracterizam por deposições retrogradantes, apresentando geometria na forma de onlap contra o continente enquanto a Seqüência Oceânica Progradante, regressiva, apresenta clinoformas com off-laps para leste (Gabaglia et al., 1991). Durante os estágios pós-rifte, a megassequência transicional e a megassequência marinha, os fatores controladores foram a subsidência térmica, mudanças globais do nível do mar, aporte de sedimentos e paleoclima (Ribeiro, 2008). A origem da Bacia de Campos está relacionada com a ruptura do supercontinente Gondwana, como resultado da atuação de esforços distensivos. Produziu-se então, um sistema de rift valleys alongados na direção SW-NE, onde se desenvolvem horsts, grabens e meiograbens, limitados por falhas sintéticas e antitéticas, orientados preferencialmente segundo aquela direção (Gabaglia, 1991). Assim como outras bacias sedimentares brasileiras, a Bacia de Campos é marcada por uma inconformidade regional, de idade Aptiano Inferior, que define o limite entre dois tipos estruturais distintos. O falhamento ocorrido no Cretácio inferior afeta, em geral, o embasamento vulcânico e os depósitos sin-rifte. Segundo Ribeiro (2008), a estruturação dos depósitos pós-inconformidade foi controlada pela instabilidade dos evaporitos no período Aptiano Superior, que resultou no basculamento da bacia na direção leste. Este tipo de tectonismo acredita-se ter controlado as fácies sedimentares e a formação de trapas para a maioria das acumulações de óleo na bacia. A Bacia de Campos apresenta uma espessura máxima estimada entre e metros, sendo dividida em três unidades: Formação Lagoa Feia, Formação Macaé e Formação Campos, a qual esta última compreende as Formações Carapebus, Ubatuba e Emboré (Fig. 5). 15

17 Fig. 5: Carta Estratigráfica da bacia de campos (Modificado de Rangel et al., 1994). 16

18 Formação Lagoa Feia A Formação Lagoa Feia compreende as seguintes seqüências: K30, k40 e K50. A seqüência K30, segundo Barboza et al., (2003), corresponde à parte inferior, formada por conglomerados, coquinas e pelitos flúviolacustres Barremianos e Eoaptianos. A seqüência K40 equivale à porção média, com conglomerados e pelitos flúvio lacustres Mesoaptianos. A seqüência K50 consiste de evaporitos Neoaptianos, o que indica os primeiro sinais da influência marinha na sedimentação. A interpretação paleoambiental indica a presença de leques aluviais, especialmente junto às falhas da borda oeste da bacia, além de sistemas fluviais, lacustres e planícies de sabkha (Ribeiro, 2008) Formação Macaé As seqüências de margem passiva da Formação Macaé começaram a se formar no Eoalbiano quando se iniciou a primeira contribuição de sedimentos essencialmente marinhos, instalando-se a primeira plataforma carbonática. Estas rochas compõem a seqüência K60. As seqüências K70 (Neoalbiano) e K80 (Cenomaniano) correspondem a carbonatos de baixa energia, refletindo condições marinhas mais profundas, caracterizando uma subida no nível relativo do mar. A Formação Macaé é quase inteiramente composta de carbonatos depositados em um ambiente marinho de águas rasas. Dolomitos são comumente encontrados próximos à base da Formação, sendo os carbonatos, na maior parte, calcarenitos algáicos interacamadados com micritas. De acordo com o conteúdo encontrado nesses carbonatos sugere-se um ambiente deposicional restrito durante a sua deposição (Barboza et al., 2003) Formação Campos É composto pelas seqüências K90-K110, K120-T20, T30, T40, T50 e T60, na qual estão inseridas as Formações Carapebus, Ubatuba e Emboré. As seqüências K90 - K110 são compostas por folhelhos bacinais Turonianos a Campanianos, e são truncadas por uma discordância regional. A partir do Maastrichtiano, instalouse um sistema de leques costeiros tipo plataforma/talude/bacia, que deu origem aos clásticos e carbonatos da Formação Emborê e à parte superior dos pelitos Ubatuba e turbiditos Carapebus. As discordâncias observadas nessa bacia definem as seqüências K120-T20 (Maastrichtiano a Eoceno), T30 (Neoceno), T40 (Oligoceno), T50 (Eomioceno) e T60 (Neomioceno a Holoceno). Na seqüência T40, é destacada uma seção condensada, correspondente a uma superfície de inundação máxima conhecida como Marco Azul. 17

19 3.2 O Campo de Namorado Descoberto em 1975 com a perfuração do poço pioneiro 1-RJS-19, o Campo de Namorado possui uma área de aproximadamente 200 Km² estando inserido na seção de calcilutitos, margas e folhelhos da Formação Macaé. O reservatório está posicionado em estrutura alongada de direção NW-SE e foi interpretado como tendo sido formado pela coalescência de canais e lobos depositados sobre uma superfície deposicional irregular. A Fig. 6 apresenta, de forma esquemática, o Campo de Namorado com seus respectivos poços. Fig. 6 Perfil esquemático do Campo de Namorado mostrando a localização dos poços (Modificado de MENEZES et al., 1990). A área onde se encontra o campo de óleo comportava-se como um baixo onde os turbiditos foram trapeados. Como resultado da atividade estrutural relacionada ao movimento de sal no Cretáceo Superior, ocorreu uma inversão de relevo (Ribeiro, 2008). Estudos sedimentológicos de amostras de calha e testemunhos mostraram que o reservatório está associado a depósitos turbidíticos marinhos, relacionados à primeira transgressão marinha importante sobre os carbonatos de plataforma de idade Albiana. De acordo com Menezes et al., (1990), o principal reservatório na área do campo é o Arenito Namorado, de idade Cenomaniana Inferior, portanto de origem turbidítica e de boa porosidade efetiva. Essa unidade sedimentar compõe a porção superior da Formação Macaé, exatamente acima dos carbonatos e, na área do campo, ocorre a profundidades variáveis entre 2900m e 3400m. O arenito Namorado corresponde a uma das mais importantes unidades petrolíferas da Bacia de Campos na área de plataforma continental. A tectônica pos-rift da Bacia é caracterizada pela instabilidade gravitacional dos evaporitos Aptianos e pela formação dos diápiros de sal 18

20 associados às falhas lístricas sin-deposicionais. Assim, os falhamentos halocinéticos têm uma grande importância no controle de sedimentação e forte influencia na migração e acumulação dos hidrocarbonetos, sendo que os corpos turbidíticos do campo de Namorado encontram-se encaixados nestes falhamentos (Lima, 2004). O sistema turbidítico de Namorado, segundo Cruz (2003), caracteriza-se pela formação de três sistemas de deposição, representando as diferentes fases do reabastecimento do canal turbidítico. A primeira fase corresponde aos depósitos de material grossos ligados às correntes turbidíticas de alta densidade, que formam os ciclos granodecrescentes caracterizados pela associação vertical dos microconglomerados e pelas areias grossas a médias maciças. A segunda fase é representada pelos depósitos de corrente de turbidez de baixa densidade. A última fase de reabastecimento do canal turbidítico corresponde ao sistema de deposição de mar alto, constituindo-se por uma associação de fácies pelíticas (argilas, margas e calcilutitos), representando a sedimentação hemipelágica da bacia (Fig. 7). Fig. 7: Bloco diagrama esquemático da área do Campo de Namorado (Barboza et al., 2003) Faciologia do Reservatório de Namorado Os critérios de análise e interpretação das fácies de um depósito turbidítico, baseiam-se nos processos de transporte e no mecanismo de deposição, através de interpretações descritivas e genéricas (Cruz, 2003). Em seguida, será sumarizado o conjunto de fácies e subfácies descrito por Souza Jr. (1997) In Cruz (2003) da base para o topo: 19

21 Fácies de microconglomerados e arenitos com seixos Esta fácies corresponde a fácies de canal, dividindo-se em duas subfácies, a primeira constituída por microconglomerados poligenéticos, e a segunda de granulometria grossa a média, constituída por arenitos com seixo e matriz arenosa. Geneticamente, estas fácies correspondem aos depósitos residuais de canal ou escorregamentos gerados pela corrente de turbidez de alta densidade. Fácies arenitos maciços Esta fácies constitui a principal rocha reservatório do Campo de Namorado, composta por arenito arcoseano representando uma fácies de canal, bem selecionado e sem matriz argilosa. A granulometria varia de muito grossa a fina, apresentando ocasionalmente na base do corpo grânulos e seixos milimétricos. A espessura desta sequência varia entre 60 cm e 2,0 m. Esta fácies corresponde ao fluxo turbidítico de alta densidade, sendo o mecanismo de deposição a sedimentação instantânea. Fácies de turbiditos de Bouma de laminação espessa Esta fácies corresponde à fácies de canal, apresentando um intervalo de Bouma sobre os corpos mais grossos que representa a principal característica desta fácies. Granulometricamente este corpo apresenta areias médias, variando entre finas a grossas, com uma base erosiva e uma espessura variando entre 50 cm e 2.0 m. Esta fácies representa uma deposição de corrente de turbidez com baixa densidade, caracterizada pela presença de pequenos canais de baixa profundidade associados aos depósitos de inundação. Fácies de turbiditos de Bouma de laminação delgada Esta fácie é formada por corpos de areias finas alternados com corpos de argila laminados e bioturbados. Está ligada às correntes de turbidez com densidades muito baixas, associadas aos depósitos de transbordamento de canal e eventualmente depósitos de crevasse splay, representando um estágio avançado do sistema turbidítico. A sub-fácies mais proximal tem por característica uma granulometria fina a média com espessura 3.0 m. A sub-fácies mais distal caracteriza-se por uma razão areia/argila muito baixa. 20

22 Fácies de conglomerado suportado por matriz Na parte basal do reservatório, os depósitos de fluxo de detritos são muito abundantes, representando uma fácies de canal, sendo a quantidade, tamanho e natureza dos elementos bastante variados. Duas sub-fácies foram reconhecidas em função da natureza dos elementos imersos na matriz argilosa: siliciclástica e carbonática. Fácies de slumps As fácies de slumps apresentam uma espessura que varia entre 30 cm e 2.5 m, constituindo-se de sedimentos finos como calcilutitos, margas, argilas e areias finas. Estas estão associadas aos escorregamentos de comportamento elástico, que envolvem um movimento de massa coesivo dos sedimentos, sendo o plano basal de cisalhamento relacionado à instabilidade da borda do canal. Fácies de lamitos Os depósitos de lamitos identificados se caracterizam pela alternância entre silte, argila, margas e calcilutitos muito bioturbados, representando uma fácies de transbordamento. A espessura destes corpos varia entre 30 cm e 7,0m. Os calcilutitos e as margas são normalmente ricos em calci-esferulitos e foraminíferos planctônicos, tendo uma característica essencialmente hemipelágica muito bioturbada Coluna Estratigráfica A coluna estratigráfica utilizada para o Campo de Namorado foi definida, segundo Souza (2009), no trabalho de Faria et al., (2001) composto por cinco sequências de terceira ordem, numerados de 0 a 4, e compreendendo um intervalo de deposição de cerca de 11 Ma. As cinco sequências estão englobadas em dois grandes e importantes intervalos: Albiano e Cenomoniano. As sequências 0, 1 e 2 estão contidas no intervalo Albiano e as sequências 3 e 4 no Cenomaniano (Fig. 8), culminando com a deposição do Marco Radioativo (CEN150). A deposição dessas sequências teve como fator determinante as variações marinhas (caracterizadas por transgressões e regressões), a qual é representada por alternâncias de sistemas de trato de mar baixo e tratos transgressivos. 21

23 Fig. 8: Coluna cronoestratigráfica esquemática para o Campo de Namorado. TMB:Trato de Mar Baixo e TT:Trato Trangressivo (Faria et al., 2001 In Barboza, 2005). 22

24 4- MÉTODOS DE ANÁLISE E MODELAGEM DE DISTRIBUIÇÕES LITOFACIOLÓGICAS 4.1 Perfis Geofísicos Os perfis retratam, em relação à profundidade, uma ou mais características ou propriedades das rochas perfuradas resistividade elétrica, potencial eletroquímico natural, tempo de trânsito de ondas mecânicas, radioatividade natural ou induzida etc. São obtidos com o deslocamento contínuo de sensores no interior do poço e denominados genericamente de perfis elétricos, independentemente do processo físico de medição utilizado (Varella, 2007). geológicas. Existem vários tipos de perfis geofísicos, todos com o objetivo de avaliar as formações Aqui serão conceituados os três tipos de perfis utilizados neste trabalho. São eles: 1. Raios Gama (GR): permite quantificar a radioatividade natural das rochas, sendo um dos perfis mais usados na correlação de poços. Utilizado na identificação da litologia, identificação de minerais radioativos e no cálculo de volumes de argilas ou argilosidade. É útil, também, para interpretação de ambientes deposicionais e na investigação da subida do contato óleo-água em reservatórios fraturados. 2. Porosidade Neutrão (NPHI): o perfil da porosidade neutrão responde ao teor de hidrogênio das rochas, a qual reflete diretamente a porosidade. São utilizados na estimação de porosidades, determinação de volumes de argilas, podendo, também auxiliar na identificação de litologias e dos fluidos da rocha e detecção de hidrocarbonetos leves ou gás. 3. Densidade (RHOB): o perfil de densidade total representa o registro contínuo das variações de densidade das rochas. Detecta os raios gama dispersos pelo choque contra os elétons dos elementos componentes da rocha, e o seu número é proporcional à densidade eletrônica da rocha (ρe) que, por sua vez, reflete a densidade total da formação (ρb). Além de avaliar a densidade das camadas, também permite o cálculo da porosidade e a identificação de zonas de gás. 23

25 4.2 - Redes Neurais Redes neurais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático que, no caso da exploração do petróleo, são comumente utilizadas na identificação de litofácies, estimando colunas estratigráficas a partir de análises combinadas de perfis geofísicos e testemunhos de poços. A Fig.9 mostra um simples diagrama da arquitetura de redes neurais na estimação de colunas estratigráficas ausentes no banco de dados. A camada de entrada compõe-se de três elementos: 1- dados do perfil raios gama; 2- dados do perfil neutrônico; 3- dados do perfil densidade. A camada intermediária, chamada camada oculta dispõe de quatro elementos ou mais. E a camada de saída é composta de três ou mais elementos, um para cada tipo de litologia, por exemplo: folhelho, arenito, carbonato, etc. saída. As amostras são classificadas em função do maior valor de ativação dos elementos de Fig.9: Rede neural para a estimação de litologias (modificado de Varella, 2007). 24

26 4.3 Estatística Univariada Uma forma de representar a distribuição variável é através do histograma, que é uma representação gráfica de uma quantidade de dados. São elaborados histogramas para analisar preliminarmente as características dos dados em relação à variáveis que serão estimadas, isto é, percentagem de folhelho, arenito e carbonato. Junto ao histograma são apresentados os resultados da estatística básica, como valor mínimo, valor máximo, média aritmética, mediana, desvio padrão e coeficiente de variação. 4.4 Geoestatística Uma das aplicações da geoestatística é calcular estimativas dentro de um contexto regido por um fenômeno natural com distribuição no espaço e, deste modo, supõe que os valores das variáveis, consideradas como regionalizadas, sejam espacialmente correlacionados. Devido a esta característica, este método tem tido grande aplicação, principalmente para efetuar estimativas e/ou simulações de variáveis em locais não amostrados (Landim et al., 2002). Através desta técnica é possível calcular ou estimar o valor de uma dada propriedade como fácies, permeabilidade, porosidade, etc., condicionado pelos dados existentes, como descrição geológica de poços, valores sísmicos, etc. A geoestatística tem como alguns dos seus objetivos: 1- Descrever o comportamento espacial dos dados; 2- Estimar o valor médio de uma variável em uma área ou volume; 3- Estimar o valor desconhecido em uma dada localização; 4- Quantificar a incerteza associada à estimação; 5- Usar os valores conhecidos de uma variável para estimar os valores de outra variável; 6- Estimar a distribuição de valores de uma variável em uma área ou volume. A principal função utilizada na geoestatística é o variograma que representa a variabilidade de uma variável em relação à sua continuidade espacial Análise Variográfica O variograma mostra o comportamento espacial da variável regionalizada. Levando em conta o espaçamento, o variograma permite, portanto, correlacionar espacialmente valores. Esta função pode ser ajustada seguindo um modelo variográfico teórico que pode ser efetuado por comparação visual, técnicas de ajuste automático, etc. 25

27 Alguns dos tipos de modelos de variogramas teóricos mais comumente utilizados são: modelo esférico, exponecial e gaussiano conforme mostrado na Fig. 10. Na Fig. 11 é mostrado um exemplo de ajuste de um modelo experimental por meio de um variograma teórico esférico. Fig. 10: Representação dos três modelos variográficos teóricos. Fig. 11: Exemplo de ajuste de variograma utilizando o modelo esférico. 26

28 4.4.2 Estimação por krigagem Krigagem é um método da geoestatística para aproximar ou interpolar dados. Este usa as informações geradas pelo variograma para encontrar os pesos ótimos a serem associados às amostras com valores conhecidos que irão estimar pontos desconhecidos. A krigagem representa uma série de técnicas de analise de regressão que procura minimizar a variância estimada a partir de um modelo prévio. É considerado o melhor estimador linear não enviezado (Landim et al., 2002). As formas mais usuais são a krigagem simples e a krigagem normal. A krigagem simples é utilizada quando a média local conhecida é assumida como estatisticamente constante para toda a área, e onde se tem um número considerável de dados. A krigagem normal, por sua vez, considera a média flutuante ou móvel por toda área Estimação por IQD (Inverso do Quadrado da Distância) O método clássico chamado Inverso do Quadrado da Distância trata-se de um método de interpolação local, determinístico e exato, comumente utilizado em Sistemas de Informação Geográfica para geração de mapas a partir de dados pontuais. Neste método, as cotas do grid são atualizadas pelas médias ponderadas das amostras. Os pesos devem levar em conta a pouca influência dos pontos mais distantes na determinação das grandezas desconhecidas, ou seja, o peso é utilizado como sendo o inverso da distância. A influência de uma determinada amostra, na estimação do ponto, decresce com o aumento da distância ao ponto de estimação. O valor estimado da grandeza é dado pela equação: Z* = Σ i = 1,n 1/di² * Z(xi) / Σ i = 1,n 1/di², onde: n = Numero de amostras; Z* = Valor a estimar; Z(xi) = Valor da amostra; di = Distancia entre o ponto a estimar e a amostra i. 27

29 5 - CLASSIFICAÇÃO DE LITOFÁCIES 5.1 Diagramas Ternários Os diagramas ternários são um meio para a representação de três variáveis. Cada ponto é definido por três valores, onde cada valor é um percentual de composição de uma determinada variável. A Fig. 12 mostra um exemplo de diagrama ternário de areia, silte e argila, onde o ponto no interior do triângulo é expresso em termos de percentuais de tais variáveis. A soma das variáveis areia, silte e argila em qualquer ponto do triângulo tem que, necessariamente, ser igual a 100. No ponto A, a figura 12, por exemplo, sua composição é representada por 46% de silte, 31% de argila e 23% de areia. Neste diagrama, a aresta da esquerda corresponde aos percentuais de areia, a aresta da direita corresponde aos percentuais de argila e a aresta horizontal corresponde aos percentuais de silte. Todas variam de 0 a 100, onde o percentual aumenta em direção ao vértice das respectivas variáveis. Fig. 12: Diagrama ternário, com exemplo do ponto A. 28

30 5.2 Modelo Folhelho-Arenito-Carbonato Existem diversos modelos de diagramas ternários utilizados para a classificação de litofácies. O modelo adotado neste trabalho foi concebido por Santos (2003), com a finalidade de apoiar a modelagem geológica de sistemas petrolíferos, este representa as variáveis folhelho, arenito e carbonato, uma classificação na qual registra-se os sistemas siliciclásticos, carbonáticos e mistos (Fig. 13). Além de caracterizar a predominância das classes 1, 5 e 9, este modelo expressa misturas de duas variáveis, indicando a predominância de uma delas (classes 2, 4, 6 e 8). Na parte central das arestas laterais, o modelo propõe duas classes com misturas igualitárias das variáveis (classes 3 e 7). As diferentes classes de um sistema de classificação são batizadas por um código numérico e/ou por uma descrição. As classes foram batizadas conforme o sistema que predomina. (Varella, 2007). Fig. 13: Diagrama ternário. 29

31 6- APLICAÇÕES NO CAMPO DE NAMORADO 6.1 Dados Utilizados O material utilizado neste trabalho foi disponibilizado pela ANP Agência Nacional do Petróleo, do banco de dados Campo Escola Namorado, através de autorização para a sua utilização. Estes dados são relativos a 8 poços (Fig. 14), os quais compreendem testemunhos e perfis geofísicos de raios gama (GR), densidade (RHOB) e porosidade neutrão (NPHI) (Fig.15). Fig. 14: Mapa de localização dos 8 poços estudados neste trabalho. 30

32 Fig. 15: Perfis geofísicos relativos aos 8 poços estudados. 31

33 6.2 - Método do Fluxo de Trabalho Perfis Geofísicos e Identificação de Litofácies por Redes Neurais A estimativa das litofácies é feita frequentemente a partir das curvas de perfis elétricos de poços. Uma vez que a descrição detalhada das unidades litológicas por análise de testemunho (amostra real da rocha) é muito cara, torna-se necessário a utilização de métodos estatísticos para caracterização das unidades não descritas. Neste trabalho a identificação das fácies foi realizada com base na resposta dos perfis densidade, porosidade neutrão e raios gamas a partir da aplicação do método de redes neurais. Uma das utilizações das redes neurais para trechos não testemunhados é integrar diversas medições geoelétricas e fornecer como resposta qual a litofácies que melhor caracteriza os parâmetros geoelétricos medidos. Como isso, um poço pode ter parte de sua descrição geológica com base na descrição do testemunho e outra parte na estimação da geologia. Na Fig.16 (Anexo 1) é mostrado um exemplo da aplicação de redes neurais onde observase que somente uma parte do perfil foi descrita. A geologia dos trechos não descritos foi inferida após a aplicação do método em questão pela utilização dos dados de perfilagem geoelétricas que cobrem efetivamente toda a extensão do poço. Para utilizar redes neurais e aprendizagem supervisionada é preciso pré-processa os dados, treinar a rede neural, aplica a rede neural aos dados reais e depois pós-processas os resultados obtidas para poder interpretá-los (Garcia, 2005). Neste trabalho foi utilizado o programa nfac da Petrobrás de redes neurais, onde o poço NA11 foi escolhido para treino e o poço NA12 para aplicação da rede neural, uma vez que estes apresentam mais dados testemunhados descritos do que os demais. Estes geram um modelo para o padrão litologia, o qual foi processado em todos os poços. 32

34 Fig 16: Exemplo da aplicação de redes neurais no poço NA02. 33

35 6.2.2 Cálculo do Percentual de Cada Litologia por Poço A análise de dados de geofísica de poço e testemunhagem foram utilizadas como as informações principais para obtenção de eletrofácies, onde a partir da aplicação de redes neurais pode-se reconstituir todo o pacote de sedimentação dos 8 poços utilizados. A partir da reconstituição da geologia em locais não testemunhados pelo método de redes neurais o próximo passo foi contabilizar os percentuais de cada variável (folhelho, arenito e carbonato) no seu respectivo poço (Tabela 1), essa contagem foi feita de forma manual para cada poço. Tabela 1: Percentuais das variáveis em cada poço. POÇOS FOLHELHO ARENITO CARBONATO TOTAL NA01 61,9% 35,6% 2,4% 99,9% NA02 39,7% 58,8% 1,4% 99,9% NA04 44,4% 44,2% 11,4% 100% NA07 30,6% 47,2% 22,2% 100% NA11 44,6% 8,8% 46,6% 100% NA12 54,6% 31% 14,4% 100% NA37D 61,4% 28,4% 10,2% 99.8% RJSO42 72,6% 16,6% 10,6% 99.8% Aplicação Informática Utilizada A modelagem realizada neste trabalho foi desenvolvida utilizando os aplicativos do software Gslib (geostatistical sofwares library) (Deutsch, 1998) por ser considerada uma ferramenta de fácil operação e eficiente. Estes aplicativos são distribuídos gratuitamente sob a forma de executável ou fonte (linguagem FORTRAN). A seguir é descritro sumariamente os aplicativos utilizados. Locmap Os mapas de distribuição espacial das amostras foram geradas a partir deste aplicativo. 34

36 Histplt Os histogramas foram gerados a partir deste programa que calculou e plotou a distribuição dos dados além de gerar alguns parâmetros estatísticos básicos. Gamv Os variogramas experimentais da variável carbonato e espessura foram calculados com a utilização deste programa. Vmodel Este aplicativo foi utilizado para gerar o modelo teórico do variograma sobrepondo-o ao variograma experimental gerado pelo programa anterior (Gamv). Vargplt O programa vargplt foi utilizado para a impressão dos variogramas experimental e teórico. Kt3d As estimativas das proporções das variáveis carbonato e espessura foram calculadas por krigagem normal com a utilização deste programa que gerou os mapas finais de interpolação. Pixelplt ou 3D. O programa pixelplt é utilizado para a impressão de mapas estimados ou simulados em 2D Como não foi possível a geração de variogramas experimentais estáveis para as variáveis folhelho e arenito, as estimativas dessas variáveis foram calculadas a partir do método estatístico clássico IQD Inverso do Quadrado da Distância. Este método pode ser facilmente adaptado para utilização com planilha. A Fig. 17 mostra um exemplo dos processos utilizados para execução do programa locmap na elaboração do mapa de localização de poços ao longo da área estudada. O primeiro arquivo 35

37 corresponde aos dados e que obrigatoriamente deve possuir cabeçalho conforme mostrado. A exigência de cabeçalho é uma exigência dos aplicativos do Gslib. O segundo arquivo representa o arquivo de parâmetros necessários como entrada ou input do programa Locmap. Fig. 17: Exemplo da execução do programa locmap para geração do mapa de localização dos poços Análise Estatística Univariada Nos gráficos a seguir são (Fig. 18) são mostrados os histogramas de cada uma das variáveis. 36

38 Fig. 18: Histogramas: a. folhelhos, b. arenitos, c. carbonatos e d. espessura Os valores da variável folhelho variam de 30.6% a 72.6%, sendo a média de 51,23% localizada próximo ao centro da variação onde mediana apresenta valor igual a 49.6%, pouco inferior a média, conforme o gráfico da Fig. 18a. No histograma da variável arenito, a distribuição dos valores varia entre 8.8% e 58.8%, sendo a média de 33.8%. A média e a mediana são aproximadamente iguais e localizam-se no centro do histograma (ponto de pico), forma encontrada em processos padronizados (Fig. 18b). Já no histograma da variável carbonato apresenta valores que variam de 1.4% a 46.6%, sendo a média de 14.9%. Esta localiza-se fora da parte mais central da variação, tendo a mediana valor igual a 11%, o que é inferior a média (Fig. 18.c). No histograma de espessura, os valores variam entre m a m, sendo a média de m. Não apresentando tantas variações, no qual a mediana apresenta valor igual a m, pouco inferior a média, de acordo com o gráfico da Fig. 18d. 37

39 6.2.5 Análise Variográfica Para geração dos mapas de krigagem foram feitos e analisados variogramas em relação às variáveis carbonato e espessura. Estes variogramas foram calculados utilizando todos os dados, isto é, sem escolha de direções preferenciais sendo, portando, do tipo omnidirecional (Figs 19 e 20). Fig. 19: Variograma omnidirecional da variável carbonato. Fig. 20: Variograma omnidirecional da variável espessura. No variograma de % carbonato foi adotado o modelo teórico esférico para sobrepor e ajustar o modelo experimental obtido, onde o efeito pepita é igual a 0.0, o valor de patamar é igual a e o alcance igual a 3800m. 38

40 No variograma de espessura também foi adotado o modelo esférico, com efeito pepita igual a 0.0, e um valor de patamar igual a e um alcance de 2800m Estimação por Krigagem Normal Após a elaboração dos histogramas e variogramas tonou-se possível a geração dos mapas estimados por krigagem normal das variáveis carbonato e espessura. Estas são apresentadas nas figuras 22, e 24. E as Figs. 21 e 23 representam o mapa de distribuição dessas porce ntagens. Todos os mapas das estimativas foram limitados em função da localização geográfica dos poços e com base na área de influência de cada um dos poços. Carbonatos É notório que os percentuais de carbonato apresentam-se geralmente baixos e variam entre 1,4% e 46,6%, sendo o maior percentual no poço NA11 na porção sudoeste da área e o menor percentual no poço NA02, no extremo noroeste da área. Fig. 21: Mapa de distribuição do percentual de carbonato e seus limites. 39

41 Fig. 22: Mapa de estimativas de carbonatopor krigagem normal. Espessura No caso da elaboração do mapa estimado de espessura (Fig. 24), o objetivo principal é o de relacionar as isópacas com a distribuição de litofácies. As espessuras no Campo de Namorado variam de metros, no poço NA04 a metros, no poço NA07, sendo estes os mais espessos (Tabela 2). Tabela 2: Espessura dos poços. POÇOS ESPESSURAS (m) NA NA NA NA NA NA NA37D RJSO

42 Fig. 23: Mapa de distribuição da espessura total de cada poço. Fig. 24: Mapa de estimativas da espessura por krigagem normal. Observa-se que na porção norte da bacia as espessuras são maiores, entre 200 e 300m, enquanto que na porção sul estas são menores, entre 100 e 200m, a média. 41

43 6.2.7 Estimação por IQD Uma vez que não foi possível a elaboração de variogramas experimentais satisfatórios para as variáveis folhelho e arenito, optou-se por gerar os mapas de estimativas destas variáveis (Fig. 26 e 28) pelo método clássico IQD (Inverso do Quadrado da Distâncias), já que este não leva em conta a covariância entre as amostras. As Figs. 25 e 26 representam a localização geométrica das amostras utilizadas pelo processo de estimação para as duas variáveis. Folhelho Nota-se que os percentuais de folhelho são relativamente altos em praticamente todos os poços e variam entre 30.6% e 72.6%, sendo o maior percentual no poço RJSO42, na porção noroeste da área e o menor percentual no poço NA07, também na porção noroeste da área. Fig. 25: Mapa de distribuição das percentagens de folhelho. 42

44 Fig. 26: Mapa de estimativas do folhelho por IQD. Arenito Os percentuais de arenito são geralmente menores que os percentuais de folhelho variando entre 8.8% e 58.8%, sendo o maior percentual no poço NA02, na porção noroeste da área e o menor percentual no poço NA11, na porção sudeste da área. Fig. 27: Mapa de distribuição de percentual de areia. 43

45 Fig. 28: Mapa de estimação de arenito por IQD Aplicação de Diagrama Ternário na Geração de Mapa de Litofácies Com aplicação do programa de classificação litofaciológica (ternário) considerando os três mapas estimados de percentuais (folhelho, arenito e carbonato) e o modelo de classes, foi obtido o mapa estimado da distribuição litofáciológica para o Campo de Namorado, expresso em termos percentuais (Fig. 25). 44

46 Fig. 29: Mapa de Litofácies. No mapa da distribuição de litofácies observa-se que as ocorrências de litofácies com misturas significativas entre duas e três variáveis são muito bem representadas. Na parte central da bacia, nota-se uma maior predominância da mistura entre arenito e folhelho, com mais concentração de folhelho, caracterizada pelas litofácies I-arenito-folhelho e folhelho-arenito. Esta mistura também se encontra, na porção noroeste, porém com maior predominância de arenito, caracterizada pela litofácies arenito-folhelho. A litofácies carbonato-folhelho apresenta-se com maior concentração no extremo sudeste, de maior predominância da mistura de carbonato e folhelho, no qual os seus percentuais estão próximos. Ao longo da bacia é notória a presença de misturas das três variáveis, onde os percentuais na região noroeste giram em torno de 22,2% de carbonato, 30,6% de folhelho e 47,2% de arenito, e na região sudeste em torno de 44,4% de folhelho, 44,2% de arenito e 11,4% de carbonato. 45

47 7- DISCUSSÕES E CONCLUSÕES Para caracterização geológica de um furo de sondagem, é feita uma descrição da totalidade do testemunho de sondagem. No entanto, na indústria do petróleo, este processo é muito caro o que e é realizado em apenas alguns trechos do poço. Para a estimação dos trechos não testemunhados, é necessária a utilização de métodos computacionais que irão interpolar litologias nestes intervalos com base em informações dos trechos efetivamente descritos e dados de perfis geofísicos. No trabalho desenvolvido, que estimou a percentagem de cada litologia com base na proporção de folhelho, arenito e carbonato presente em cada poço, houve a necessidade de trabalhar com todo o perfil geológico. Isto significou utilizar uma combinação da informação existente em trechos descritos e trechos não descritos. Para completar a descrição geológica de cada poço foi utilizado um aplicativo que "estimou" as litologias ausentes com base em redes neurais, método comumente utilizado para tal finalidade pela referida indústria. Com este método, obteve-se uma representação completa para toda a coluna estratigráfica de cada um dos poços. Um fator importante para a qualidade dos resultados, no fluxo de trabalho apresentado, refere-se à quantidade de poços utilizados para a modelagem geoestatística. Para este trabalho, só foi possível utilizar os dados de 8 poços, o que é um número pequeno. Por esta razão, não foi possível obter variogramas estáveis para algumas das variáveis (folhelho e arenito) e, por conseguinte, estimativas. O método utilizado em alternativa à estimação geoestatística foi o método clássico IQD. Na parte final do trabalho, foram combinados os mapas percentuais de cada variável com o diagrama ternário de Folhelho-Arenito-Carbonato e obtido mapa estimado de litofácies. Este mapa, apresenta uma distribuição de fácies que mostrou-se coerente e satisfatória em função das amostras utilizadas. A litologia mais espessa na bacia é representada por folhelho. Na parte central da bacia estão presentes áreas bem delimitadas onde ocorrem misturas de folhelho e arenitos, em muitas partes com uma predominância de folhelho. Na parte mais rasa, são observadas misturas das três variáveis com, em alguns locais, predominância de uma variável, neste caso, o carbonato. O mapa final de litofácies apresentado representa a combinação de diversas técnicas de trabalho e diferentes tipos de informações, para cada parte do processo. É de referenciar que a identificação litofaciológica de uma sequência sedimentar é de grande importância na determinação e caracterização de um reservatório e que, neste trabalho, foi efetuada de forma simples e com recurso a técnicas de relativa fácil aplicação. 46

48 BIBLIOGRAFIA BARBOZA, E. G.; TOMAZELLI, L. J.; VIANA, A. R. (2003) - Análise Preliminar da Geometria Deposicional dos Turbiditos do Campo de Namorado, Bacia de Campos, RJ. 2º Congresso Brasileiro de P&D em Petróleo & Gás. BARBOZA, E. G. (2005) - Análise Estratigráfica do Campo de Namorado (Bacia de Campos) com base na interpretação sísmica tridimensional. Tese de doutorado Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, 167 p. BLAQUEZ, R.; VINCENTELLI, M. G. C.; CASTRO, J.C.; VINCENTELLI, S. A. C. (2006) - Determinação da distribuição de um nível de turbidito na Formação Macaé no Campo de Namorado através de uso de atributos sísmicos. São Paulo, UNESP, Geociências, v. 25, n.1, p CRUZ, M. M. (2003) Aplicação de Perfilagem Geofísica e Sísmica na Caracterização da Faciologia do Reservatório de Namorado. Tese de Mestrado- Universidade Federal Fluminense, 107 p. DEUTSCH, C. V.; JOURNEL. (1998) Gslib, Geostatistical Software Library and User s Guide. Segunda Edição, Oxford University Press, 369 p. LANDIM, P. M. B; STURARO, J. R. (2002) Krigagem Indicativa Aplicada à Elaboração de Mapas Probabilísticos de Riscos. Universidade Estadual de São Paulo, 20 p. LIMA, F. M. (2004) Análise Estratigráficas dos Reservatórios Turbiditicos do Campo de Namorado. Tese de Mestrado, Universidade Estadual Paulista, 64 p. GABAGLIA, G. P. R.; MILANI, E. J. (1991) - Origem e Evolução de Bacias Sedimentares. 2ª edição, Petróleo brasileiro S.A., Rio de Janeiro, 415 p. GARCIA, A. C. B., FERRAZ, I. N. (2005) - Determinação de fácies de rochas a partir de curva de perfil. Aplicação L. Barueri, São Paulo, p MENEZES, S. X.; ADAMS, T. (1990) - Ocorrências de resistividades anômalas no Campo de Namorado, Bacia de Campos. Boletim de Geociências da PETROBRAS. v.4, p