Introdução à formação
O Curso de Formação em Geoestatística – Utilização de Software para Análise Geoespacial proporciona uma introdução prática e abrangente aos métodos estatísticos de análise de dados espaciais, especificamente adaptada às aplicações de geociências na exploração de petróleo e gás. Os participantes aprenderão a combinar os programas Excel e R para realizar análises de dados geoespaciais, desde a visualização básica de dados até técnicas avançadas, como simulação de Monte Carlo, krigagem e agrupamento.
Este curso de formação da Coventry Academy permite que os participantes ultrapassem as limitações dos programas comerciais prontos a utilizar, capacitando-os para recorrer a ferramentas de código aberto ou de baixo custo a fim de realizar análises geoespaciais personalizadas. Ao integrar dados de várias fontes, considerar a incerteza e estabelecer relações entre medições e propriedades dos reservatórios, os participantes adquirem as competências necessárias para tomar decisões fundamentadas na exploração, avaliação de reservatórios e planeamento da produção. Os exercícios práticos com conjuntos de dados reais garantem que os participantes não só compreendam os conceitos teóricos, como também adquiram proficiência prática na aplicação de métodos estatísticos a dados espaciais.
Os principais resultados do curso incluem a compreensão dos princípios geoestatísticos, o domínio do tratamento de dados no Excel e no R e a aplicação de métodos avançados, como lógica difusa, modelação numérica de fácies e algoritmos generativos, a desafios de análise espacial.
Principais áreas de enfoque deste curso:
- Fundamentos de geoestatística e suas aplicações na exploração de petróleo e gás
- Introdução ao Excel e ao R para análise e visualização de dados espaciais
- Integração de dados provenientes de diversas fontes e gestão da incerteza
- Utilização de variogramas, semivariogramas e krigagem para previsão geoestatística
- Aplicação da simulação de Monte Carlo e da análise de agrupamentos na avaliação de reservatórios
- Técnicas avançadas, incluindo estatística bayesiana, cadeias de Markov e lógica difusa
- Exercícios práticos de importação, análise e visualização de dados de perfilagem de poços e dados espaciais
- Utilização de pacotes do R e ferramentas do Excel para análises geoespaciais personalizadas
