ELABORAÇÃO DA INTERPRETAÇÃO AUTOMÁTICA DE FRATURAS NOS PERFIS DE IMAGEMUTILIZANDO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

A Inteligência Artificial (IA) abrange diversos subconjuntos, com destaque para o aprendizado de máquina (Machine Learning - ML), que possui grande potencial na indústria de petróleo e gás, especialmente na análise e interpretação de dados. A indústria de petróleo enfrenta desafios tecnológicos significativos, dada a sua complexidade, onde a análise da formação geológica por perfilagem petrofísica de poço desempenha um papel fundamental para a melhoria da avaliação dessas formações. A minimização de danos e redução de custos na etapa de perfuração de poços é uma atividade de grande importância. A identificação de fraturas naturais e induzidas é essencial para compreender os reservatórios, e tanto a IA, como o ML, podem analisar as características qualitativas e quantitativas das formações geológicas. O objetivo deste trabalho consiste em automatizar a interpretação de falhas por perfis de imagem usando da Inteligência Artificial, aprimorando a eficiência, a precisão e a velocidade desses processos. A linguagem de programação Python e a ferramenta Jupyter Notebook foram utilizadas para desenvolver o programa de IA, onde se coletou dados e imagens, que foram processados e analisados usando bibliotecas como OpenCV, Numpy e Sklearn.svm. Os resultados obtidos demonstram a eficácia da IA na identificação de fraturas em diferentes tipos de perfis de imagem, incluindo imagens acústicas e resistivas. A Inteligência Artificial conseguiu identificar com precisão fraturas naturais, fraturas de baixa amplitude, fraturas internas e outros eventos geológicos. No entanto, o sucesso da IA depende da qualidade e quantidade dos dados de treinamento. O desafio originado da complexidade geológica e a resolução das imagens ainda precisam ser superados. A aplicação da IA na interpretação automática de fraturas em imagens na indústria de petróleo oferece melhorias significativas na eficiência e rapidez do processo, contribuindo para a compreensão das características das formações rochosas. O resultado obtido neste trabalho reflete a inovação da técnica e a sua importância para a agilidade dos processos, diminuindo etapas para o interprete do perfil de imagem.