Influência dos parâmetros na geração de modelos categóricos com simulação plurigaussiana truncada hierárquica

Abstract

A simulação pluriGaussiana truncada hierárquica (HTPG) é um método que utiliza múltiplas variáveis Gaussianas latentes para a geração dos modelos e facilita a definição da regra de truncagem, sendo eficaz para áreas de alta complexidade geológica. Como os outros métodos Gaussianos truncados, sua aplicação requer a definição prévia de diversos parâmetros, destacando-se a regra de truncagem, o mapeamento da variabilidade espacial para as variáveis latentes, a atribuição de dados Gaussianos aos locais amostrados e os limites de truncagem. Esta dissertação investiga a aplicabilidade da técnica HTPG, com foco na análise do papel dos modelos de tendência na geração dos limites de truncagem, que para considerar a não estacionariedade categórica, precisam variar localmente. Dois estudos de caso são apresentados: o primeiro aborda um depósito de fosfato laterítico, onde é avaliado o impacto que diferentes abordagens para gerar as proporções locais têm no modelo categórico resultante, com destaque para os modelos baseados em curvas de proporção vertical (VPC), que incorporam as características da geologia do depósito. O segundo estudo apresenta um reservatório de óleo e gás sintético, onde o modelo de tendência categórico foi gerado a partir de dados sísmicos como informação secundária. Os resultados de HTPG foram comparados com SIS e SIS+MAPS, indicando uma boa precisão do método. Os dois estudos indicam que a aplicação da técnica HTPG deve ser realizada com cautela. Além da definição da regra de truncagem, é fundamental avaliar e validar as proporções locais usadas para ajustar os limites de truncagem, demonstrando o quanto este parâmetro influencia o modelo final.

The hierarchical truncated pluriGaussian simulation (HTPG) is a method that utilizes multiple latent Gaussian variables to generate models and facilitates the definition of the truncation rule, making it effective for areas with high geological complexity. Like other truncated Gaussian methods, its application requires the prior definition of several parameters, including the truncation rule, the mapping of spatial variability for the latent variables, the assignment of Gaussian data to sampled locations, and the truncation thresholds. This dissertation investigates the applicability of the HTPG technique, focusing on analyzing the role of trend models in generating truncation thresholds, which must vary locally to account for categorical non-stationarity. Two case studies are presented: the first one involves a lateritic phosphate deposit, where the impact of different approaches for generating local proportions on the resulting categorical model are evaluated, highlighting models based on vertical proportion curves (VPC), which incorporate characteristics of the deposit’s geology. The second case study features a synthetic oil and gas reservoir, where the categorical trend model was generated using seismic data as secondary information. The results of the HTPG method were compared to SIS and SIS+MAPS, demonstrating good accuracy. Both studies indicate that applying the HTPG technique must be performed with caution. In addition to defining the truncation rule, it is essential to evaluate and validate the local proportions used to adjust the truncation thresholds, demonstrating how significantly this parameter influences the final model.