Foto: Divulgação/Brasil Mineral
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Ciências de dados para analisar rochas

Com o uso da técnica, geólogo pode se dedicar à interpretação da deposição da rocha, ao invés de etapas mecânicas, como contar pontos na lâmina

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Os geólogos Rafael Rubo, da Petrobras, e Cleyton Carneiro, professor da Escola Politécnica da USP, desenvolvem trabalho que utiliza Ciências de Dados para analisar rochas em regiões de interesse e identificar suas características minerais. Cleyton foi o orientador de doutorado de Rafael na Poli e, sob a tutela do professor Afonso Paiva, os dois fizeram parte do MBA em Ciências de Dados oferecido pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos. 

O objetivo do trabalho ao usar técnicas de Ciências de Dados é organizar e interpretar informações obtidas a partir de rochas. “Nós analisamos as lâminas de rocha em microscópio de luz transmitida. Essa atividade é chamada de petrografia óptica. Analisando as lâminas, identificamos algumas feições da rocha, que vão orientar tanto a exploração de óleo e gás quanto a produção. Estudamos a porosidade que tem na rocha, que é onde vão estar o óleo e o gás, os fluidos que ficam nos poros da rocha”, explica Rafael.

Durante o doutorado, o geólogo criou o termo “petrografia digital” ao usar métodos de aprendizado de máquina supervisionados para analisar as informações obtidas nas rochas. Rubo aproveitou o MBA para aplicar métodos não supervisionados aos mesmos dados. “Temos essa lacuna na formação acadêmica e eu vejo que o MBA possibilitou essa organização e trouxe um cardápio de novas técnicas, e você pode utilizar cada uma delas para um contexto, para um determinado problema”, conta.

A petrografia óptica fornece dados sobre a textura, a mineralogia, o litotipo e os processos de dissolução e compactação pelos quais a rocha passou. Com estes dados é possível contar a história geológica da bacia sedimentar de onde a rocha analisada foi extraída. “O trabalho envolve a aquisição dessas imagens e a sua análise com auxílio de algoritmos de aprendizado de máquina. Aplicamos diferentes tipos de modelos preditivos para poder analisar automaticamente essas imagens. Assim, ganhamos tempo na etapa de análise petrográfica, ampliamos a quantidade de informação que extraímos da imagem e damos mais tempo para o geólogo se dedicar a uma atividade de interpretação daquele dado. Então, o geólogo deixa de fazer um serviço mecânico, como a contagem de pontos na lâmina, algo que pode ser automatizado, e ele passa a se dedicar a essa etapa de interpretação da deposição da rocha”, comenta.

O conhecimento e a interpretação geológica de bacias sedimentares possibilita que elas sejam compreendidas com mais precisão. “A partir dessas informações cruzadas, é possível saltar de escala. Por exemplo, uma propriedade que foi caracterizada lá na análise petrográfica na sequência pode ser compreendida no contexto de um poço e depois buscamos transferir isso para o contexto do reservatório. E, a partir daí, conseguimos, por exemplo, calcular o volume de petróleo dos reservatórios, quanto eu tenho de óleo recuperável. São informações muito importantes para a indústria”, salienta Cleyton, que, durante o MBA, aplicou os conhecimentos em Ciências de Dados para buscar e apresentar fatores que indicassem similaridade entre poços de petróleo.

Recentemente, no Brasil, a camada Pré-sal teve destaque pela grande quantidade de petróleo nos reservatórios. Os pesquisadores comentam que o fato de ter a descoberta, não quer dizer que exista óleo em qualquer poço que se perfure abaixo da camada de sal. “Para isso, é necessária uma exploração, que realiza diversas caracterizações do reservatório em diferentes escalas, que vão viabilizar o posicionamento perfeito de um poço para que ele seja otimizado tanto do ponto de vista de produção quanto de custos. A exploração não termina quando você encontra, ‘descobre’ o pré-sal, por exemplo. A exploração permanece por um tempo para delimitar os reservatórios, para identificar até que ponto é econômico”, ilustra Rafael.

Cleyton explica que em toda a cadeia a Ciência de dados é necessária, pois no âmbito geológico, da caracterização das rochas, as atividades sempre foram muito interpretativas. As técnicas vêm para sistematizar algo que era intuitivo e, agora, podemos classificar minerais com aprendizado de máquina e reduzir o viés interpretativo do petrógrafo.

Criado pelo CeMEAI e pelo ICMC-USP em 2019, o MBA em Ciências de Dados já capacitou mais de 300 profissionais de variadas áreas. O curso possibilita que os alunos tenham acesso a técnicas de ponta, com disciplinas oferecidas por um corpo docente recheado de referências nacionais e internacionais no setor. “Atualmente, Ciências de Dados é uma área cada vez mais interdisciplinar, agregando novas tecnologias em aplicações que vão de ciências sociais à indústria do petróleo. Os trabalhos desenvolvidos pela dupla são uma prova de como esse MBA tem um papel importante não só na formação de cientistas de dados, mas também como os seus ensinamentos podem ser aplicados com sucesso em outras áreas do conhecimento na obtenção de resultados científicos sólidos”, resume o professor Afonso, pesquisador do CeMEAI e orientador de Cleyton e Rafael no MBA.

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