Estudo sísmico avançado na Bacia do Congo, em colaboração com a Beicip‑Franlab, identifica novas áreas de reservatório na formação Pinda.
A Etu Energias, em parceria com a consultora francesa Beicip‑Franlab, finalizou um estudo de caracterização sísmica avançada na Bacia do Congo, offshore Angola, focalizado na Formação Pinda. O objetivo foi identificar oportunidades adicionais de reservatório num esquema geológico maduro e cada vez mais complexo.
Metodologia multidisciplinar
O projectos combinou interpretação sísmica tridimensional, modelação petrofísica, modelação de bacia e análise sedimentológica, assegurando uma abordagem integrada do subsistema geológico.
Inversão sísmica elástica
A aplicação da inversão sísmica elástica baseada no modelo de Aki‑Richards permitiu optimizar as impedâncias P e S, melhorar a discriminação litológica, avaliar indirectamente a porosidade e reduzir ruído e anomalias AVO.
Classificação litológica
A análise discriminante utilizou as impedâncias obtidas para classificar a litologia em três dimensões, distinguindo carbonatos limpos de carbonatos argilosos e atribuindo probabilidades associadas, fortalecendo a gestão da incerteza.
Identificação de porosidade
A porosidade foi inferida a partir de tendências de impedância diferenciadas por litologia, constituindo informação crucial na decisão de perfuração.
Limitações técnicas e mitigação
O estudo encontrou desafios, nomeadamente a existência de apenas um poço a percorrer todo o reservatório, a necessidade de modelação de velocidade de shear (VS) e a disparidade de resolução entre dados sísmicos e logs. A estratégia bayesiana e modelos a priori reduziram estas incertezas.
Resultados chaves
– Identificação de áreas com qualidade superior de reservatório;
– Mapeamento de heterogeneidades litológicas;
– Detecção de potenciais zonas de acumulação;
– Suporte reforçado à localização de novos poços.
A iniciativa evidencia a capacidade técnica da Etu Energias e realça o papel estratégico de parcerias internacionais na atenuação do risco exploratório. Num panorama de activos maduros e maior complexidade geológica, a petrolífera angolana demonstra que a diferenciação competitiva depende da capacidade de transformar dados em decisões informadas.
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