Detecção de falhas geológica em dados sísmico usando semivariograma e aprendizado de máquina

Abstract

O método direto de identificação de reservatórios de petróleo envolve altos custos para a indústria petrolífera, esse método consiste na perfuração de poços, isso faz com que tenham uma crescente busca por métodos indiretos que possam identificar uma região onde esse hidrocarboneto possa está armazenado. O método indireto mais utilizado é a sísmica de reflexão. As falhas geológicas são um dos fatores extremamente importantes para a identificação de estruturas de aprisionamento assim como na compressão do fluxo de fluídos em um reservatório. Com isso, objetivo deste trabalho é desenvolver um método usando a função Semivariograma como descritores de característica e aprendizado de máquina, que auxilie o intérprete na geração de um modelo que melhor representa a estrutura geológica para detecção de falhas em dados sísmicos. O método obteve resultados de acurácia igual a 95,2%, sensibilidade igual a 95,22% e especificidade igual a 96,49%.