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Em um ambiente econômico desafiador, a modelagem de campo potencial pode ser extremamente útil para a exploração de hidrocarbonetos. A interpretação de campo potencial se beneficiou dos recentes avanços tecnológicos, muitas vezes negligenciados no setor. Gaud Pouliquen, analista técnica da Geosoft, abordou a tendência na sua apresentação em um recente Encontro da Sociedade dos Exploracionistas de Kuala Lumpur (KLEX, Kuala Lumpur Explorationists), na Malásia.

“O objetivo era demonstrar aos nossos clientes do setor de energia como eles podem combinar abordagens tradicionais de modelagem, como modelagem terrestre em camadas com GM-SYS e modelagem baseada em voxel, com o VOXI. Isso foi ilustrado por meio de um catálogo de estudos de caso recentes usando um ou ambos os métodos.”, observou Pouliquen. Com uma exceção, todos foram concluídos nos últimos 12 a 24 meses. Para mostrar a amplitude da aplicação, os projetos apresentados abrangeram diferentes escalas de exploração, desde a escala da peça (por exemplo, Coolabah na Austrália) até a escala de uma bacia de fronteira muito ampla (por exemplo, África Oriental offshore), usando vários tipos de dados e plataformas de aquisição. Notavelmente, muitos dos estudos baseados em fontes de dados de domínio público mostram que o custo pode ser mantido em níveis apropriados.

Pouliquen iniciou a apresentação analisando os prós e os contras da abordagem tradicional da geologia em camadas usando a modelagem em 3D do GM-SYS. “Por que usamos esse recurso na exploração de hidrocarbonetos?” ela questionou. “Porque normalmente introduzimos horizontes sísmicos, por exemplo, embasamento cristalino acústico, e usamos modelagem potencial para reduzir a incerteza em horizontes sísmicos. Portanto, trabalhamos com superfícies.” Existem limitações, pois não é possível descrever propriedades físicas variando em XYZ. “Portanto, não há integração perfeita com o processo de construção do modelo de velocidade, por exemplo, Migração pré-empilhamento em profundidade (PSDM, Pre-Stack Depth Migration) e mapeamento da base do sal.”

“Quando precisamos lidar com geometrias mais complexas, como imagiologia de corpos salinos, vulcânicos ou qualquer modelo envolvendo corpos isolados únicos, a construção de modelos do VOXI é mais flexível”, comenta.
“As inversões produzem uma distribuição da propriedade em 3D, seja densidade, suscetibilidade ou um vetor de magnetização. No entanto, não retornam uma interface, por isso, o processo de modelagem na exploração de hidrocarbonetos nem sempre é intuitivo.”

Ela afirma que o VOXI oferece vários avanços técnicos significativos. A Inversão de vetores de magnetização (MVI, Magnetization Vector Inversion) usa observações do campo magnético para determinar a distribuição da magnetização da subsuperfície, apesar dos efeitos de distorção da remanência, ou anisotropia. A Célula de corte cartesiano (CCC) permite uma representação mais precisa da topografia e, consequentemente, melhores correções do relevo. O foco em Inversão Iterativa Reponderada (IRI, Iterative Reweighting Inversion) é um método simples que permite o refinamento da estrutura de inversão geofísica com o mínimo esforço. Com a gradiometria gravimétrica, o VOXI permite a modelagem da densidade usando todo o conjunto de dados do gradiômetro de gravidade multicanal.

“A IRI, a CCC e a MVI entregam um alto valor para o explorador com pouco ou nenhum esforço adicional. Recomendamos seu uso em todas as inversões para melhorar o sucesso da exploração”, pontua.

Pouliquen escolheu os exemplos a seguir para demonstrar como essas abordagens antigas e novas não são antagônicas, mas podem ser combinadas para melhorar a exploração.

Bacia Potiguar, Brasil: como lidar com a não uniformidade
O primeiro estudo de caso apresentado foi uma aplicação inicial do VOXI, na Bacia Potiguar do Brasil, a terceira área produtora de hidrocarbonetos mais importante do país. A geologia da bacia Potiguar inclui uma bacia de rifte com muitas falhas, que consiste em pontos altos e baixos do embasamento cristalino. Isso é de interesse na imagiologia com campos potenciais, uma vez que as unidades que contêm hidrocarbonetos estão associadas a estruturas de falha.

Figura 1: densidade de inversão não restringida do VOXI (verde; corte de 0,1 gcm-3) e modelos de suscetibilidade (roxo; corte de 0,01 SI).

“Primeiro usamos o VOXI para calcular uma correção do relevo, aproveitando o método CCC”, explica Pouliquen. Este slide mostra o resultado da inversão irrestrita dos dados do FTG para produzir um modelo de densidade. Uma inversão análoga dos dados de TMI produziu uma suscetibilidade magnética alta, coincidente com a densidade alta (figura 1). “Em seguida, sobrepusemos de forma transparente a geologia mapeada sobre o modelo digital de elevação e observamos uma boa consistência entre a falha mapeada e o lado norte do ponto alto do embasamento cristalino da inversão.”

Em seguida, o modelo de densidade em 2D controlado sismicamente foi importado para a visualização em 3D, usada para guiar a inversão em 3D. A falha interpretada no modelo em 2D alinhou-se com a falha aparente na inversão em 3D não restringida. Em seguida, foi criada uma falha na inversão em 3D. A execução da inversão de densidade nos dados do FTG com a restrição de falha “fraca” produziu uma aparência notavelmente natural de descontinuidade do material em toda a falha. A mesma restrição fraca foi introduzida nos dados de TMI invertidos, e um compósito da inversão restrita dos dados de TMI e do FTG começou a se parecer com uma geologia contendo falhas.

Resumindo, “com a modelagem baseada em voxel, podemos incorporar restrições facilmente. “A importância de ter resultados de inversão parecidos ‘com geologia, não com manchas’ é que os modelos geológicos são muito mais facilmente assimilados por geólogos e gerentes de projeto”, comenta Pouliquen.

Bacia Browse exterior, noroeste da Austrália: como distinguir vulcânicos no nível do reservatório

Esse é um exemplo clássico de como o magnetismo pode ajudar na interpretação sísmica. Trata-se de um uso típico de magnetismo: uma área mal explorada, algumas linhas sísmicas em 2D, mas alguns recursos conhecidos próximos interessantes. Nesses e em outros casos, a gravidade e o magnetismo são uma forma econômica de aproveitar melhor os dados sísmicos e ajudar a tomar decisões inteligentes sobre onde explorar.

Figura 2a: 1ª derivada vertical de Coolabah da anomalia de Intensidade magnética total (TMI, Total Magnetic Intensity).

A bacia Browse tem reservas significativas e comprovadas de gás. A geologia que hospeda essas grandes reservas se estende para o oeste até o exterior da Browse, onde o ambiente é muito mais desafiador, com profundidades de água superiores a 2.000 m e presença de vulcânicos nos níveis prospectivos do reservatório.

“A ocorrência de espessuras variáveis de vulcânicos máficos no nível do reservatório apresenta desafios significativos para a interpretação dos dados sísmicos”, observou Pouliquen. Ela comentou que a interpretação anterior de uma anomalia particular, a Coolabah, modelou sua fonte como uma pilha de aproximadamente 2 km de espessura de vulcânicos altamente magnéticos a uma profundidade de cerca de 3 km. Trabalhos mais recentes sugeriram a possibilidade de uma interpretação alternativa: duas camadas mais finas delimitando uma sequência de carbonato. “Por isso, fizemos uma inversão de suscetibilidade com o VOXI e recuperamos a distribuição de suscetibilidade [figura 2 a, figura 2 b] que, de fato, sugeriu uma fonte mais complexa do que inicialmente interpretado”, destaca.

Figura 2b: o VOXI recuperou a distribuição de suscetibilidade sobre a Coolabah. O volume de suscetibilidade está recortado entre 3.000 m 7.000 m de profundidade.

Embora ainda não se tenha chegado a uma resposta definitiva, “a modelagem trouxe novas informações que ajudarão a avançar no processo de tomada de decisões. Esse é um exemplo em que uma abordagem de voxel é mais adequada do que uma abordagem baseada em camadas”, salienta.

Inversão de dados de domínio público no Golfo do México
Para ampliar, os próximos exemplos tem uma escala diferente e levam em conta grandes estudos regionais. Este trabalho destaca quantas informações úteis podem resultar de uma abordagem bastante simples e eficiente usando apenas dados amplamente disponíveis e com restrições limitadas. O segredo para isso é o uso de Gzz, significativamente menos sensível a erros na Moho presumida ou na profundidade do embasamento cristalino do que com a modelagem de Gz, assim como uma cobertura batimétrica suficiente, independente da gravidade. A técnica provou ser relativamente simples e de baixo custo. Pouliquen sugere que esse é um bom ponto de partida para qualquer nova bacia sedimentar, mesmo bacias bem compreendidas como o Golfo do México (figura 3).

Figura 3: modelo BB sobre o Golfo do México. A seção de cor no plano de fundo mostra um corte do modelo de densidade recuperado pelo VOXI. As polilinhas e os rótulos mostram o modelo de densidade de Bird. A curva de pontos pretos mostra a anomalia gravitacional observada. A linha preta fina é a anomalia calculada a partir do modelo original de Bird et al. atualizado com a nova batimetria. A linha cinza e os pontos mostram o Gzz observado e calculado.

Bacia oriental do Mar Negro
Esse foi um projeto conduzido pela empresa de exploração de bacias marítimas Geology Without Limit em colaboração com a University of Southampton. A Geosoft ajudou a configurar suas inversões do VOXI (figura 4). O objetivo do projeto era determinar os tipos de crosta e a geometria na Bacia do Mar Negro Oriental, com base na interpretação combinada de dados sísmicos de reflexão com refração e campos potenciais. Todos os resultados (sísmicos, de modelagem por gravidade em 2D, de interpretação magnética e do VOXI) foram integrados para produzir um mapa do tipo crustal.

A investigação não mostrou evidências de propagação da crosta oceânica na bacia, mas chegou à conclusão de presença de uma crosta continental diluída. A crosta nessa área foi caracterizada por uma densidade maior de rochas com propriedades magnéticas fracas.

No geral, a abordagem foi semelhante ao exemplo acima do Golfo do México, mas claramente com mais restrições de dados sísmicos, tanto para construir o modelo de densidade inicial quanto para a inversão no VOXI.

Margem da África Oriental: inversão de dados de domínio público

Esse caso usou um trabalho que começou como uma avaliação para um cliente da Geosoft. A ideia era mostrar o que pode ser feito usando dados de domínio público com o GM-SYS e o VOXI para produzir uma interpretação da profundidade do embasamento cristalino, tipos crustais, Convergência oceano-continente (COB, Continent-Ocean Boundary) e muito mais.

Como no caso do Golfo do México, os modelos de densidade construídos em GM-SYS 2D foram comparados com o modelo de densidade produzido pelo VOXI (figura 5). A interpretação final da COB incorporou os resultados de modelos em 2D, modelos em 3D e interpretação de anomalias em malha, bem como o trabalho de autores anteriores na área de interesse.

Figura 5: anomalia gravimétrica ar livre por satélite (Gz) sobre a margem da África Oriental. O polígono verde mostra a área do modelo de inversão. Os perfis cinza mostram a localização dos perfis de gravidade modelados, e a linha vermelha indica o perfil OBS (Makris et al., 2012).

Ao usar dados de domínio público, o baixo custo foi um fator importante nesse caso. A inversão regional foi de grande escala: cerca de 10 milhões de células no modelo. No entanto, tratava-se de uma abordagem flexível: outras opções de foco eram possíveis, dependendo dos dados de entrada (Gz ou Gzz) e restrições. “Escolhemos uma compensação entre o tempo de computação e a resolução, portanto, uma das limitações é o tamanho de célula do voxel”, comenta Pouliquen.

Sistema de fendas no Okavango: inversão de vetores de magnetização regional em grande escala
Todos os exemplos anteriores dependiam principalmente da gravidade. No entanto, um importante avanço tecnológico do VOXI é o MVI. Um bom exemplo é a recente entrega da Geosoft de uma inversão regional do MVI para os Serviços Geológicos do Botsuana. Com uma grande área para inverter (a malha ultrapassou 35 milhões de células em volume), o desafio era entender o sistema da bacia do Okavango.

A solução foi utilizar o recurso de computação de alto desempenho no Microsoft Azure, o serviço da extensão VOXI Earth Modelling baseado em nuvem. Essa modelagem foi feita usando malha retangular com células de corte cartesiano na superfície. O tamanho da tarefa foi impressionante: demorou 11 horas para ser executada, com pelo menos 576 núcleos e 4032 GB de RAM. No entanto, há uma vantagem especial no uso da MVI em relação à inversão de suscetibilidade convencional. A inversão de suscetibilidade convencional assume que não há magnetização remanente e que a magnetização induzida está na mesma direção que o campo da Terra. Ambas as suposições são frequentemente violadas na geofísica de exploração prática.

Imagiologia da base de sal: uso de dados de gravidade
Pouliquen encerrou a apresentação com um debate sobre outra aplicação altamente útil da inversão de dados gravitacionais: a definição da base do sal.

Dados sísmicos geralmente fazem um bom trabalho na definição do topo do sal. E, onde o corpo de sal é fino e tabular, muitas vezes é possível gerar a imagem da base do sal também. No entanto, há a dificuldade para gerar a imagem da base do sal, onde os limites do sal não são relativamente planos. Na parte em que há contraste de densidade suficiente entre o sal e os sedimentos subjacentes, a gravidade, principalmente a gravidade de alta resolução, pode desempenhar um papel importante na definição dessa interface.

Pouliquen descreveu uma abordagem específica desenvolvida pela Geosoft para abordar a inversão da base do sal usando gravidade: VALEM, ou Voxel Assisted Layered Earth Model. “É uma abordagem realmente híbrida que combina todos os elementos dos modelos do voxel e da geologia em camadas”, destaca. Uma vantagem é que o VALEM está totalmente integrado ao GM-SYS 3D, por isso, funciona o tempo todo em um único ambiente. Ele aproveita os fluxos de trabalho do GM-SYS para simplificar e acelerar o processo de modelagem inversa e usa restrições de pré-construção específicas de sal no VOXI.

Esses casos e exemplos recentes mostram “como os exploradores de petróleo e gás podem aproveitar o melhor dos dois mundos e combinar essas abordagens para otimizar sua estratégia de modelagem. E, finalmente, reduzir a incerteza em seu fluxo de trabalho de exploração”, comemora Pouliquen.