Defesa de Tese de Doutorado de Matheus de Castro Ribeiro – 16/04/2025, 14h, sala 310 do Instituto de Computação e por videoconferência
Link para defesa: https://meet.google.com/ahm-rvcz-qey
Nuclear Magnetic Resonance Reservoir Characterization Assisted by Computational Simulations
Resumo:
A Ressonância Magnética Nuclear (RMN) é uma ferramenta poderosa para caracterizar meios porosos, oferecendo entendimento sobre o comportamento de fluidos em espaços porosos. Este trabalho implementa simulações baseadas em imagens de experimentos de RMN utilizando o método Random Walk, com foco na caracterização de rochas reservatório via difusometria e relaxometria. Desafios computacionais são tratados por meio de paralelização massiva baseada em GPU e modelagem de dados para acesso otimizado à memória.
Na difusometria, o coeficiente de difusão aparente é analisado ao longo do tempo utilizando a técnica de Gradiente de Campo Pulsado (PFG). Os comportamentos assintóticos de curto e longo prazo são usadas para estimar a razão superfície-volume e a tortuosidade, correlacionando esses parâmetros com a permeabilidade absoluta em meios granulares sintéticos e imagens segmentadas de arenitos e carbonatos. Os resultados das simulações concordam bem com experimentos em arenitos, porém mostram desvios nos carbonatos, possivelmente devido à presença de heterogeneidades como a porosidade vugular.
Na relaxometria, investigamos o impacto de gradientes internos de campo magnético nos tempos de relaxação T2, influenciados por altos contrastes de susceptibilidade magnética. Para incorporar o mecanismo de relaxação difusiva, o fluxo de trabalho envolve o cálculo de mapas espaciais do campo magnético utilizando o método de elementos finitos baseado em imagens, seguido por simulações de Random Walk para modelar a dinâmica dos spins. Simulações realizadas em imagens segmentadas de modelos sinterizados de esferas de vidro com inclusões de óxidos de ferro e arenitos revelam desafios na interpretação de T2 como indicador do tamanho de poros. Além disso, distribuições quantitativas de gradientes internos obtidas de simulações multi-τ de RMN mostram uma concordância variada com os dados experimentais, falhando em capturar gradientes internos de maior magnitude associados a poros menores. Por fim, propomos uma abordagem para incorporar os efeitos de difusão restrita na análise.
Abstract:
Nuclear Magnetic Resonance (NMR) is a powerful tool for characterizing porous media, offering insights into fluid behavior in pore spaces. This work implements image-based simulations of NMR experiments using the Random Walk method, focusing on reservoir rock characterization via diffusometry and relaxometry. Computational challenges are addressed through GPU-based massive parallelization and data modeling for optimized memory access.
In diffusometry, the apparent diffusion coefficient is analyzed over time using the Pulsed-Field Gradient NMR technique. Short- and long-time asymptotics estimate surface-to-volume ratio and tortuosity, correlating these parameters with permeability in synthetic granular media and segmented images of sandstones and carbonates. Simulation results agree well with experiments for sandstones but show deviations in carbonates, possibly due to heterogeneities such as vugular porosity.
In relaxometry, we investigate the impact of internal magnetic gradients on T2 relaxation times, influenced by high magnetic susceptibility contrasts. To incorporate the diffusive relaxation mechanism, the workflow involves computing spatial magnetic field maps using an image-based finite element method, followed by random walk simulations to model spin dynamics. Simulations performed on segmented images of sintered glass bead models with iron oxide inclusions and sandstone reveal the challenges in interpreting T2 as a pore size indicator. Also, quantitative internal gradients distributions from multi-τ NMR simulations show mixed agreement with experimental data, failing to capture high-magnitude internal gradients linked to smaller pores. Last, we propose an approach to incorporate the effects of restricted diffusion into the analysis.
Banca examinadora:
Prof. Ricardo Leiderman, UFF – Presidente
Prof. André Maues Brabo Pereira, UFF
Prof. Jefferson Gonçalves Filgueiras, UFF
Prof. Luiz Fernando Bez, UFF
Prof. Ivan dos Santos Oliveira Júnior, CBPF
Dr. Etelvino Henrique Novotny, Embrapa