Resumo: O foco do presente trabalho foi desenvolver uma metodologia para comparar dados probabilísticos de duas tecnologias, simulação numérica de reservatórios e sísmica 4D. A primeira parte deste estudo apresenta a metodologia proposta, que pode ser vista com uma ferramenta de diagnóstico para comparar, guiar e melhor compreender as informações da simulação e da sísmica. Neste trabalho a comparação entre os dois conjunto de dados foi feita nos domínios da pressão e da saturação. Assim, múltiplos mapas de mudanças dinâmicas (mapas de mudança de pressão e saturação de água) obtidos de múltiplos modelos de simulação e de uma inversão sísmica sintética probabilística foram os dados de entrada da metodologia, que gera um "mapa diagnóstico" que permite quantificar a concordância entre dados de simulação e sísmica. A informação obtida deste "mapa diagnóstico" foi então aplicada para selecionar os melhores modelos de simulação usando os dados da sísmica 4D, em regiões onde a sísmica era mais precisa que a simulação. Foi mostrado que os mapas selecionados dos modelos de simulação honraram melhor a resposta esperada que os mapas iniciais. Na segunda parte deste estudo, uma comparação entre a metodologia proposta e uma metodologia tradicional foi realizada. Considerou-se que a metodologia tradicional usa dados probabilísticos da simulação e determinísticos da sísmica. Assim, foi avaliado a informação adicional que a integração sísmica probabilística no fluxograma de modelagem de reservatório poderia trazer. Embora resultados satisfatórios tenham sido observados em ambas as metodologias, o procedimento proposto mostrou-se mais robusto que o método tradicional. A terceira parte deste trabalho foi realizada para identificar o método mais acurado para calcular a distribuição de probabilidade de um conjunto de dados. A estimativa das distribuições de probabilidade da sísmica e da simulação é requerida no passo um da metodologia proposta. Assim, o objetivo deste estudo foi garantir que a metodologia desenvolvida neste trabalho usasse a ferramenta estatística mais adequada. O estimador kernel de densidade de probabilidade foi o método mais acurado entre os três estudados. A quarta e última parte desta dissertação apresenta um estudo complementar da metodologia desenvolvida na parte um. O objetivo desta última parte foi avaliar a robustez da metodologia proposta quando diferentes qualidades de dados da simulação e da sísmica estão disponíveis, ou seja, a aplicabilidade da metodologia em diferentes casos (sintéticos). Apesar das partes dois e três do presente trabalho terem mostrado resultados significantes, é importante destacar que a principal contribuição do presente trabalho foi o "mapa diagnóstico", que integra com um perspectiva inovadora dados probabilísticos de modelos de simulação da sísmica 4D Ver menos

Abstract: The focus of this work was to develop a methodology to compare probabilistic data from two technologies, numeric reservoir simulation and 4D seismic. The first part of this study presents the proposed methodology that can be seen as a diagnostic tool to compare, guide and better understand simulation and seismic information. In this work the comparison between the two data sets was done in the pressure and saturation domain. So, multiple dynamic change maps (water saturation and pressure change maps) yielded from multiple simulation models and from probabilistic synthetic seismic inversion were the input of the methodology, which generates a "diagnostic map" that allows quantifying the agreement between simulation and seismic data. The information acquired from this "diagnostic map" was then applied to select the best simulation models using 4D seismic data, in regions where seismic was more precise than simulation. It was shown that the selected dynamic change maps from simulation models better matched the expected answer than the initial ones. In the second part of this study, a comparison between the proposed methodology and a traditional methodology was performed. It was considered that the traditional methodology uses probabilistic information from simulation and deterministic from seismic. Thus, the additional information that a probabilistic seismic integration in reservoir modelling workflow could bring was evaluated. Although satisfactory results were observed in both methodologies, proposed procedure showed to be more robust than the traditional method. The third part was performed to quantify which method was the most accurate to calculate the probability distribution of a certain data set. The estimation of probability distributions from seismic and simulation data sets was required in step one of the proposed methodology. Thus, the goal of the third part was to guarantee that the methodology developed in this work had used the most appropriate statistical tool. It was found that the kernel density estimator was the most accurate among the three methods studied. The fourth and last part of this dissertation presents a complementary study of the methodology developed in the first part. The aim of this last part was to evaluate the robustness of the proposed methodology when different qualities of simulation and seismic data were available, in other words, the applicability of the methodology in different (synthetic) cases. Despite parts two and three of the present work had shown significant results, it is important to highlight that the main contributions of this work is the "diagnostic map", which integrate probabilistic data from simulation models and from 4D seismic from an innovative perspective Ver menos