ࡱ> -/,bjbjUU >?? AAAAAUUUU a U 0mmmmmmmm:VAmmmmmAAmmmmmmAmAmmmmmmmgUmm0 m2m2m2Am,mmmmmmmmmmmm mmmm2mmmmmmmmm :Resumo: O foco deste trabalho est na simulao computacional de ensaios de laboratrio de Ressonncia Magntica Nuclear (NMR), uma tcnica petrofisica utilizada para estudar as propriedades das rochas de reservatrio, utilizando como base as respostas dos prtons das molculas de fluido que saturam o espao poroso da formao. Porosidade, distribuio de tamanho de poros, curvas de presso capilar e molhabilidade so exemplos de entregveis petrofsicos que podem ser acessados por meio dos ensaios NMR, tanto no laboratrio como em testes de campo, no prprio reservatrio. A simulao computacional do decaimento magntico associado a um teste NMR utiliza mtodos de caminhantes aleatrios (Random Walk), e a precisa reproduo computacional do fenmeno permite fazer manipulaes computacionais impossveis de se realizar no laboratrio e com as quais possvel melhorar as estimativas dos parmetros de interesse. Um desses parmetros a relaxatividade superficial, um valor considerado tradicionalmente constante e que resulta fundamental para fazer estimativas da distribuio dos tamanhos de poro presentes na amostra a partir do decaimento magntico do ensaio NMR. Este trabalho utiliza heursticas baseadas em algoritmos genticos para resolver o problema inverso de determinar essa relaxatividade, e o mtodo proposto consegue obter uma estimativa dela como uma funo de tamanho de poro, melhorando o ajuste dos parmetros da simulao aos resultados medidos no laboratrio. O mtodo proposto validado com testes numricos sintticos e do laboratrio, obtendo uma melhoria considervel nas estimativas em praticamente todos os casos. Todos os mtodos computacionais envolvidos so descritos ao longo de cada capitulo, assim como as ferramentas de processamento de imagens necessrias para particionar o espao poroso das amostras. Palavras-chave: Ressonncia magntica nuclear (NMR); Petrofisica digital; Fsica de rochas; Caminhantes aleatrios; Meios porosos; Heursticas; Problemas inversos. Abstract: This work focuses on the simulation of laboratory Nuclear Magnetic Resonance tests, a petrophysical technique that studies the reservoir rock properties based on the response of the proton fluid molecules residing in the formation pore space. Porosity, Pore size distribution, capillary pressure curves and wettability are examples of petrophysical deliverables that can be estimated through NMR tests, executed in the laboratory and field. The computer simulation of a NMR test uses Random Walkers and a precise estimate of the magnetic decay allows other computer manipulations that are impossible to execute in a laboratory, such as the improvement of the input simulation parameters. One of these parameters is the surface relaxivity, a value that is fundamental to perform pore size estimates and has been widely considered as constant inside the formation. This work uses heuristic techniques based on genetic algorithms to solve the inverse problem of estimating this relaxivity. Our proposed method obtains a better estimate than the constant value assumption, adjusting the simulation to laboratory measurements. We get a considerable improvement in all cases, from numerical validation to real laboratory measurements. All computer methods are described in every chapter, and the image processing techniques to construct image pore partitioning are also described. Keywords: Nuclear Magnetic Ressonance; Digital petrophysics; Rock physics; Random Walk; Porous media; Heuristic methods; Inverse problems. =L]fʹ~i(hM$'h"CJOJQJ^JaJmH sH .hM$'h"5CJOJQJ\^JaJmH sH hM$'h"mH sH hM$'h"5\mH sH h"CJ^JaJ hM$'h"CJOJQJ^JaJ hM$'h"CJOJQJ^JaJ&hM$'h"5CJOJQJ\^JaJ hM$'h"hM$'h"5\ <=\]gdegde$a$gdM$'<P1h:p". 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