| Summary: | Os modelos de subsuperfície inferidos a partir de dados de reflexão sísmica permitem avaliar espacialmente as propriedades petro-elásticas de reservatório (por exemplo, densidade, impedâncias acústica e elástica) que são essenciais para uma boa caracterização e modelação de reservatórios de hidrocarbonetos. Os modelos invertidos gerados a partir de metodologias geoestatísticas e da integração de dados de logs de poços com dados de reflexão sísmica, dentro de uma grelha de reservatório, permitem ainda avaliar e quantificar, localmente, a incerteza espacial associada. O principal objetivo desta dissertação de mestrado consiste na comparação e discussão dos diversos resultados obtidos através da aplicação de diferentes metodologias de inversão sísmica geoestatística com multi-distribuições e modelos de continuidade espacial locais, de forma a gerar modelos próximos da realidade, em condições de não-estacionaridade, que permitam uma melhor caracterização da geologia de subsuperfície. Dentro das várias aproximações de inversão geoestatística existentes, para a elaboração desta tese foram utilizadas a Inversão Estocástica Global e a Inversão Elástica Global recorrendo ao algoritmo de simulação sequencial direta para a geração dos modelos elásticos de sub-superfície. Esta tese baseia-se na realização de 6 ensaios distintos, para cada uma das metodologias de inversão referidas, segundo multi-distribuições e modelos de continuidade locais (zonalidades) previamente definidas a um conjunto de dados sintéticos altamente não estacionários. No conjunto de dados disponíveis foram integrados dados de impedâncias (acústica e elástica) de 32 poços, bem como dados de reflexão sísmica post-stack. Os resultados mostram que a divisão da malha do reservatório em diferentes zonas tem um grande impacto na convergência dos diferentes métodos de inversão geoestatística utilizados no âmbito desta tese.
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