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Questão de Geologia — Geologia Geral — FUNRIO 2017

GeologiaGeologia Geral
Código
qq268293
Banca
FUNRIO
Órgão
PPSA
Ano
2017
Nível
Médio
A modelagem inversa é uma técnica matemática cujo objetivo é determinar propriedades físicas de subsuperfície de uma região terrestre que tenha produzido um determinado registro sísmico. Algumas das propriedades que são invertidas incluem velocidade acústica, formação e densidades de fluidos, impedância da onda P, razão de Poisson, compressibilidade da formação, rigidez de cisalhamento, porosidade e saturação de fluido. Tal modelagem tem sido muito útil para os geofísicos e pode ser categorizada em dois grandes tipos: inversão determinística e estocástica. Assinale a única afirmativa válida para essas inversões:
  1. Aos métodos de inversão estocástica produzem um resultado que é a média de todos os modelos de propriedades com “bom ajuste”, considerado como o valor esperado (expected value).
  2. Bos métodos de inversão estocástica, introduzem a baixa freqüência, dando assim aparência de tendências. A tendência da baixa frequência ausente é então modelada e adicionada ao resultado de impedância relativa, de modo que o resultado da inversão é uma tendência modelada, uma impedância relativa.
  3. Cmétodos de inversão determinística são usados para gerar modelos que ultrapassam a resolução sísmica, como usado na simulação de fluxo de reservatório, e assim não exageram as conectividades dos reservatórios, como resultado dos efeitos de lobos laterais da wavelet.
  4. Dmétodos de inversão estocástica sempre geram apenas uma realização para soluções de impedância não-únicas.
  5. Emétodos de inversão determinística aplicam técnicas de simulação de possíveis modelos de propriedade de rocha usando o dado sísmico. Isso tem muitas vantagens técnicas para uso em modelos de reservatório e análise de incertezas: ele remove os efeitos de ajuste, modela a incerteza e pode ser calculado em escala fina.
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GabaritoA — os métodos de inversão estocástica produzem um resultado que é a média de todos os modelos de propriedades com “bom ajuste”, considerado como o valor esperado (expected value).

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