Extractor

Esse módulo é utilizado para extrair a rede de poros e ligações a partir de: uma segmentação individualizada dos poros (Label Map Volume) realizada por um algoritmo de watershed, gerando uma rede uniescalar; ou por um mapa de porosidades (Scalar Volume), que gerará um modelo multiescalar com poros resolvidos e não-resolvidos.


Figura 1: Interface do módulo de Extração.

Após a extração, ficará disponível na interface do GeoSlicer: as tabelas de poros e gargantas e também os modelos de visualização da rede. As tabelas geradas serão os dados usados na etapa seguinte de simulação.


Figura 1: A esquerda Label Map utilizado como entrada na extração e a direita rede uniescalar extraída.


Figura 2: A esquerda Scalar Volume utilizado como entrada na extração e a direita rede multiescalar extraída, onde azul representa poros resolvidos, e rosa representa os poros não-resolvidos.

Escala de Cores:

Esferas (Poros):

Azul - Poro resolvido
Magenta - Poro não resolvido

Cilindros (Gargantas):

Verde - Garganta entre poros resolvidos
Amarelo - Garganta entre um poro resolvido e um não resolvido
Vermelho - Garganta entre poros não resolvidos

Simulation

Este módulo pode realizar diferentes tipos de simulações a partir dos resultados da tabela de poros e ligações (criada no módulo de Extração). As simulações incluem: One-phase, Two-phase, Mercury injection, explicados nas seções adiante.

Todas as simulações possuem os mesmos argumentos de entrada: A tabela de poros gerada a partir da extração da rede e quando o volume for multiescalar, o modelo subescala utilizado e sua parametrização.


Figura 1: Entrada da tabela de poros gerada com o módulo Extração.

One-phase

A simulação de uma fase, é utilizada principalmente para determinar a propriedade de permeabilidade absoluta (\(K_{abs}\)) da amostra.


Figura 2: Simulação de uma fase.

Três diferentes solvers podem ser usados para esse tipo de simulação:

pypardiso (recomendado) : rende os melhores resultados, convergindo mesmo em situações de raios muito discrepantes;
pyflowsolver : inclui uma opção de seleção do critério de parada, porém com performance menor que o pypardiso;
openpnm : opção mais tradicionalmente usada;


Figura 3: Opção pyflowsolver e critério de parada. As demais opções (pypardiso e openpnm) não possuem esse critério.

Quando os valores de condutividade são muito discrepantes para a mesma amostra, e essa amostra percola mais pela subescala, podemos ter problemas na convergência para a solução, por conta disso, adicionamos uma opção para poder limitar os valores em altas condutividades.


Figura 4: Opções de limitação dos valores de condutividade.

Além disso, a simulação de uma fase pode ser realizada em uma única direção, ou em múltiplas direções, a partir do parâmetro Orientation scheme.


Figura 5: Esquema de orientação utilizado.

Two-phase

A simulação de duas fases consiste em inicialmente injetar óleo na amostra e aumentar a pressão do mesmo afim de que esse invada praticamente todos os poros, num processo que é conhecido como drenagem (drainage). Após essa primeira etapa, substitui-se o óleo por água e novamente aumenta-se a pressão, de forma a permitir que a água invada alguns dos poros que antes estavam com óleo, expulsando o último, esse segundo processo é conhecido como embebição (imbibition). Ao medirmos a permeabilidade da rocha em relação a permeabilidade absoluta, em função da saturação de água durante esse processo, obtemos a curva conhecida como curva de permeabilidade relativa (\(K_{rel}\)).

Uma vez que cada rocha pode interagir físicamente ou quimicamente com o óleo e com a água de diferentes maneiras, precisamos de uma variedade bastante grande de parametros que permitam calibrar os resultados de forma a modelar e simplificar essa interação, afim de extrairmos algum significado físico das propriedades da rocha a partir da simulação. Abaixo, elencamos alguns parâmetros que podem ser encontrados na simulação de duas fases disponibilizada no GeoSlicer.

Atualmente, temos disponível no GeoSlicer dois algoritmos para realizar a simulação de duas fases, a primeira delas é a do PNFlow que é um algoritmo padrão utilizado, implementado em C++, e a segunda é um algoritmo próprio desenvolvido pela LTrace em linguagem Python.

Salvar/Carregar tabela de seleção de parâmetros

Para facilitar a reprodução de simulações que rodam no mesmo conjunto de parâmetros, a interface possui opções para salvar/carregar os parâmetros a partir de tabelas que são salvas junto ao projeto. Dessa forma, ao calibrar o conjunto de parâmetros, o usuário pode guardar essas informações para uma outra análise posterior, ou usar esses mesmos parâmetros em outra amostra.


Figura 6: Opções para salvar/carregar tabelas de seleção de parâmetros.

Fluid properties

Nessa seção é possível alterar os parâmetros dos fluidos (água e óleo) utilizados na simulação:


Figura 7: Entrada dos parâmetros dos fluidos (água e óleo).

Contact angle options

Uma das principais propriedades que afetam a interação de um líquido com um sólido é a molhabilidade, essa pode ser determinada a partir do ângulo de contato formado pelo primeiro quando em contato com o último. Assim, se o ângulo de contato for próximo de zero há uma forte interação que "prende" o líquido ao sólido, já quando o ângulo de contato é próximo a 180º, a interação do líquido com a superfície é fraca e esse pode escoar com mais facilidade pela mesma.


Figura 8: Representação visual do conceito de molhabilidade e ângulo de contato.

Modelamos os ângulos de contato a partir de duas distribuições usadas em momentos distintos: a Initial contact angle que controla o ângulo de contato dos poros antes da invasão por óleo; e a Equilibrium contact angle que controla o ângulo de contato após a invasão por óleo. Além das distribuições base utilizadas em cada caso, há uma opção para adicionar uma segunda distribuição para cada uma delas, assim cada poro é atrelado a uma das duas distribuições, com o parâmetro "Fraction" sendo usado para determinar qual a porcentagem de poros vão seguir a segunda distribuição em relação a primeira.


Figura 9: Parâmetros das distribuições de ângulo de contato.

Cada distribuição de ângulos, seja primária ou secundária, inicial ou de equilíbrio, tem uma série de parâmetros que a descreve:

Model: permite modelar as curvas de histerese entre ângulos de avanço/recuo a partir dos ângulos intrínsicos:
- Equal angles: ângulos de avanço/recuo idênticos ao ângulo intrinsico;
- Constant difference: diferença constante dos ângulos de avanço/recuo em relação ao ângulo intrínsico;
- Morrow curve: curvas de avanço/recuo determinadas pelas curvas de Morrow;


Figura 10: Curvas para cada um dos modelos de ângulo de contato implementados no GeoSlicer. Imagem retirada de N. R. Morrow, 1975 (https://doi.org/10.2118/75-04-04).

Contact angle distribution center: Define o centro da distribuição de ângulo de contato;
Contact angle distribution range: Alcance da distribuição (center-range/2, center+range/2), com o ângulo mínimo/máximo sendo 0º/180º, respectivamente;
Delta, Gamma: Parâmetros da distribuição de Weibull truncada, se um número negativo é escolhido, usa uma distribuição uniforme; Se números positivos são escolhidos, usa a seguinte distribuição de probabilidades: \(p(\tilde\theta)=\frac{\gamma}{\delta}\frac{\tilde\theta^{\gamma-1}e^{-\tilde\theta^\gamma/\delta}}{1-e^{-1/\delta}}\) onde \(\tilde\theta\in[\theta_{min},\theta_{max}]\). Algumas ideias de parâmetros para essa distribuição são gráficados abaixo:


Figura 11: Distribuição de Weibull.

Contact angle correlation: Escolhe como o ângulo de contato será correlacionado ao raio dos poros: Positive radius define maiores ângulos de contato para raios maiores; Negative radius faz o oposto, atribuindo maiores ângulos para raios menores; Uncorrelated significa independência entre ângulos de contato com o raio do poro;
Separation: Se o modelo escolhido for constant difference, define a separação entre ângulos de avanço e recuo;

Outros parâmetros estão definidos apenas para a segunda distribuição:

Fraction: Um valor entre 0 e 1 que controla qual a fração dos poros usará a segunda distribuição ao invés da primeira;
Fraction distribution: Define se a fração será determinada pela quantidade de poros ou volume total;
Correlation diameter: Se a Fraction correlation for escolhida como Spatially correlated, define a distância mais provável de encontrar poros com mesma distribuição de ângulo de contato;
Fraction correlation: Define como a fração para a segunda distribuição será correlacionada, se correlacionada espacialmente, para maiores poros, menores poros ou aleatória;

Modo de Execução

O usuário pode escolher entre dois modos de execução para realizar a simulação bifásica:

Local: Executa a simulação diretamente na máquina do usuário. Nesse modo, o usuário pode definir a opção de simulação Max subprocesses, que controla quantos subprocessos de thread única serão executados em paralelo. O valor recomendado é cerca de dois terços do total de núcleos de CPU disponíveis para um desempenho otimizado sem sobrecarregar o sistema.
Remoto: Envia a simulação para ser executada em um cluster de computação configurado. Nesse modo, o usuário especifica o opção Number of jobs em que a simulação será dividida. Ideal para testes de sensibilidade muito grandes. A interface à direita mostrará o progresso da simulação, e o usuário também pode clicar em Open para inspeção dos resultados parciais antes da conclusão.


Figura 12a: Seleção do modo de execução para a simulação bifásica.


Figure 12b: Opções do job enviado a cluster.

Essa flexibilidade permite que o usuário aproveite o processamento local para execuções de testes menores ou utilize recursos de computação em cluster para simulações mais complexas ou de grande escala.

Simulation options

Essa seção de parâmetros é dedicada a controlar os parâmetros relacionados a própria simulação.


Figura 13: Parâmetros da simulação.

Minimum SWi: Define o valor mínimo de SWi, interrompendo o ciclo de drenagem quando o valor de Sw é atingido (SWi pode ser maior se a água ficar presa);
Final cycle Pc: Interrompe o ciclo quando essa pressão capilar é alcançada;
Sw step length: Passo de Sw utilizado antes de verificar o novo valor de permeabilidade;
Inject/Produce from: Define por quais lados o fluido será injetado/produzido ao longo do eixo z, o mesmo lado pode tanto injetar como também produzir;
Pore fill: Determina qual mecanismo domina cada evento de preenchimento de poro individual;
Lower/Upper box boundary: Poros com distância relativa no eixo Z da borda até este valor do plano são considerados poros "à esquerda"/"à direita", respectivamente;
Subresolution volume: Considera que o volume contém essa fração de espaço poroso em subresolução que está sempre preenchido com água;
Plot first injection cycle: Se selecionado, o primeiro ciclo, injeção de óleo em um meio totalmente saturado de água, será incluído no gráfico de saída. A simulação será executada, independentemente da opção estar selecionada ou não;
Create animation node: Cria um nó de animação que pode ser usado na aba "Cycles Visualization";
Keep temporary files: Mantém os arquivos .vtu na pasta de arquivos temporários do GeoSlicer, um arquivo para cada etapa da simulação;
Max subprocesses: Quantidade máxima de subprocessos single-thread que devem ser executados; O valor recomendado para uma máquina ociosa é 2/3 do total de núcleos;
Number of jobs: número de jobs em que a simulação será dividida no cluster;

Uma vez que temos uma vasta quantidade de parâmetros que podem ser modificados para modelar o experimento a partir da simulação, se torna útil variarmos tais parâmetros de forma mais sistemática para uma análise aprofundada da sua influência nos resultados obtidos.

Para isso o usuário pode selecionar o botão "Multi" disponível em grande parte dos parâmetros, ao clicar em Multi, três caixas aparecem com opções de início, fim e passo, que podem ser usadas para rodar diversas simulações em uma tabela linearmente distribuída dos valores desses parâmetros. Se mais de um parâmetro é escolhido com múltiplos valores, simulações rodam com todas as combinações de parâmetros possíveis, isso pode aumentar consideravelmente a quantidade de simulações e o tempo para executar.

Ao finalizar a execução do conjunto de simulações, o usuário pode realizar análises para entender as relações entre os resultados das simulações com os parâmetros escolhidos na aba Krel EDA.

Mercury injection

Além das simulações de uma e duas fases, também temos disponível nesse módulo uma simulação do experimento de intrusão de Mercúrio.


Figura 14: Simulação de intrusão de Mercúrio.

A intrusão de mercúrio é um experimento no qual mercúrio líquido é injetado em uma amostra de rocha reservatório sob vácuo, com pressão crescente. O volume de mercúrio invadindo a amostra é medido em função da pressão de mercúrio. Uma vez que o ângulo de contato do mercúrio líquido com o vapor de mercúrio é aproximadamente independente do substrato, é possível utilizar modelos analíticos, como o modelo do feixe de tubos, para calcular a distribuição do tamanho dos poros da amostra.

O ensaio de intrusão de mercúrio é relativamente acessível e sua principal relevância no contexto do PNM reside na capacidade de executar a simulação em uma amostra para a qual os resultados experimentais de curvas de Pressão Capilar por Intrusão de Mercúrio (MICP) estão disponíveis. Isso permite a comparação dos resultados para validar e calibrar a rede de poros extraída da amostra, que será usada nas simulações de uma e duas fases.

Para facilitar as análises da atribuição dos raios dos poros sub-resolução, o código presente no GeoSlicer produzirá como saída, além dos gráficos obtidos pela simulação no OpenPNM, os gráficos das distribuições de raios de poros e gargantas e também das distribuições de volumes, separando em poros resolvidos (que não se alteram pela atribuição da subescala) e poros não resolvidos. Dessa forma, o usuário pode conferir se o modelo de subescala foi aplicado corretamente.

Modelo Subscala

No caso da rede multiescalar, como os raios da subescala não podem ser determinados a partir da própria imagem, por estarem fora da resolução, é necessário definir um modelo para atribuição desses raios. Algumas opções disponíveis atualmente são:

Fixed radius: Todos os raios da subresolução tem o mesmo tamanho escolhido na interface;
Leverett Function - Sample Permeability: Atribui uma pressão de entrada com base na curva de J Leverett com base na permeabilidade da amostra;
Leverett Function - Permeability curve: Também utiliza a curva de J Leverett mas com uma curva definida para a permeabilidade ao invés de um valor;
Pressure Curve e Throat Radius Curve: Atribui os raios da subresolução com base na curva obtida por um experimento de injeção de mercúrio. Pode ser utilizado o dado da pressão de entrada pela fração do volume, ou então o raio equivalente em função da fração de volume;

O modelo de subescala escolhido não tem impacto nas simulações de redes uniescalares, uma vez que todos os raios já estão determinados.

Kabs REV

O módulo Pore Network Kabs REV permite executar simulações de uma única fase (permeabilidade absoluta) em múltiplos cortes do volume utilizando a rede de poros.

Ele pode ser usado para avaliar a qualidade na previsão da medida de permeabilidade absoluta, afim de descobrir qual o mínimo tamanho de volume necessário para suprimir o erro devido ao tamanho finito.

kabsrev

Input: Espera como entrada um mapa de porosidades gerado a partir do módulo Microporosity por segmentação. Caso a entrada seja um mapa de porosidade considerará o modelo multiescala. Também é permitido que o input seja um LabelMap gerado através do módulo Segment Inspector, nesse caso será considerado um modelo de escala simples, e o campo das propriedades Subscala pode ser ignorado.

Parâmetros (Parameters)

Number of lengths: número de amostras de comprimento (ou cortes) a serem consideradas na simulação;
Min. length fraction (%): fração mínima de comprimento, em porcentagem, para definição dos cortes;

Os demais parâmetros são equivalentes aos do módulo que realiza a simulação de permeabilidade absoluta. Leia mais no módulo PNM Simulation.

Cycles Visualization

Esse módulo serve para controlar e visualizar as simulações de permeabilidade relativa criadas no módulo Pore Network Simulation com a opção "Create animation node" ativada.


Figura 1: Entrada do nó de animação para visualização.

Ao selecionar o nó de animação, aparecerá na visualização 3D um modelo dos poros e ligações com setas nas regiões de inlet/outlet, indicando o sentido das invasões. Além disso os gráficos na seção "Information" mostraram as curvas do Krel e algumas informações extras.


Figura 3: Curvas de permeabilidade relativa para o ciclo.

A partir da seção parâmetros na interface, o usuário pode então controlar a animação.


Figura 3: Interface de seleção de parâmetros.

Show zero log Krel: Coloca um valor não-nulo para os pontos na escala logarítmica;
Animations step: Seleciona um passo de tempo específico na animação;
Run animation: Atualiza incrementalmente o passo da simulação de forma automática;
Loop animation: Executa a atualização em loop, voltando ao início sempre que chegar ao fim;
Animation speed: Escolhe a velocidade da atualização automática;

Krel EDA

EDA

Para facilitar a análise do conjunto de simulações e entender como os diferentes parâmetros afetam os resultados obtidos, foi criado o módulo do Krel EDA.

Após rodar diversas simulações usando o módulo Pore Network Simulation o usuário pode colocar como entrada a tabela com os resultados obtidos nesse módulo, para assim visualizar os gráficos da nuvem de curvas, e também fazer um pós-processamento dos seus resultados.


Figura 1: Entrada do módulo Krel EDA.

Diversas ferramentas foram criadas para facilitar essas análises a partir de gráficos interativos.

Krel curves dispersion

Ao selecionar o tipo de visualização como "Krel curves dispersion", será mostrado o gráfico de dispersão das curvas de krel das várias simulações, com a respectiva média dessas curvas.

É possível escolher, através das caixas seletoras localizadas logo acima do gráfico, quais tipos de curva serão mostrados: curvas de drenagem ou embibição e curvas de água e óleo separadamente.


Figura 2: Nuvem de curvas Krel.

Para entender como se dá a distribuição dessas curvas conforme algum dos parâmetros, pode ser selecionado em "Curves color scale" uma escala de cores para as curvas.

Filtragem e adição de curvas de referência

Também é possível filtrar a nuvem de curvas para mostrar apenas uma parte dos dados a partir do colapsável nomeado "Simulation filters":


Figura 3: Nuvem de curvas Krel filtradas e com curva de referência.

Ali é possível adicionar um filtro com base em algum parâmetro, e também adicionar uma curva de referência, que pode ser o dado experimental por exemplo, para comparação.

Crossed error

Esse tipo de visualização é indicado para comparar a correlação entre os erros nas medidas com algum parâmetro indicado pela escala de cores. A interface permite selecionar o erro de qual medida nos eixos x e y, e também qual parâmetro será indicado na escala de cores.


Figura 4: Parâmetros da visualização de erro cruzado.

Crossed parameters

Esse tipo de visualização serve para comparar a correlação entre os parâmetros com o erro indicado pela escala de cores. A interface permite selecionar qual parâmetro será colocado nos eixos x e y, e também qual erro será indicado na escala de cores.


Figura 5: Parâmetros da visualização de parâmetros cruzados.

Parameters and Result correlation

Nessa visualização, o usuário pode checar as correlações entre os resultados obtidos da simulação com os parâmetros colocados como entrada no algoritmo, assim pode-se saber quais dos parâmetros mais afetam os resultados.


Figura 6: Correlação entre parâmetros e resultados.

Parameters and Error correlation

Da mesma forma, pode-se querer olhar para as correlações existentes entre os parâmetros e os erros da simulação. Esse tipo de visualização demonstra essa matriz de correlação.


Figura 7: Correlação entre parâmetros e erros.

Results selfcorrelation

Para entender como os resultados se correlacionam entre si, ou seja, como a permeabilidade está sendo afetada pela saturação ou pela pressão obtidas na simulação, pode-se olhar para a matriz de autocorrelação dos resultados, apresentada nessa visualização.


Figura 8: Matriz de autocorrelação dos resultados.

Higher order interactions

Na análise estatística, podemos também querer entender como são os coeficientes de confiabilidade da correlação, que representam interações de ordens mais altas do que a correlação. Estão disponíveis 3 tipos de visualização para interpretar essas dependência de ordem mais altas: "Second order interactions", "Second order interactions list", "Third order interactions list".


Figura 9: Interações de segunda ordem.

Import

A aba Import pode ser usada para trazer resultados de uma tabela experimental (por exemplo) com curvas de krel, ao selecionar as colunas correspondentes a saturação, permeabilidade da água, permeabilidade do óleo e o ciclo, o usuário pode salvar uma tabela para ser usada no módulo EDA.


Figura 10: Aba Import.

Production Prediction

Esse módulo pode ser usado para estimar a quantidade de óleo que pode efetivamente ser extraído para uma dada amostra a partir da curva de permeabilidade relativa, usando a equação de Buckley-Leverett.

Single Krel

A primeira opção disponível usa a curva de permeabilidade relativa construída para uma única simulação de duas fases.


Figura 1: Parâmetros do módulo de produção.

Na interface, além da tabela com os resultados da simulação o usuário pode escolher os valores de viscosidade da água e do óleo que serão usados na estimativa, além de um fator de suavização da curva de krel.


Figura 2: Curva de estimativa de produção para simulação única.

Os gráficos gerados correspondem então a curva da estimativa de produção de óleo (em volume produzido) com base na quantidade de água injetada. E abaixo a curva de permeabilidade relativa com indicação da onda de choque estimada.

Teste de sensibilidade

A outra opção pode ser usada quando múltiplas curvas de permeabilidade relativa são geradas.

Nesse caso uma nuvem de curvas será gerada e o algoritmo calcula também as previsões: otimista, pessimista e neutra.


Figura 3: Curva de estimativa de produção para o teste de sensibilidade.

Fluxos

Simulação de Permeabilidade Absoluta (Kabs)

Simulação Kabs em escala única

Video: Fluxo para simulação de permeabilidade absoluta.

O fluxo abaixo permite simular e obter um estimado da permeabilidade absoluta, em uma amostra de escala única, considerando todos os poros como resolvidos:

Carregue o volume no qual deseja executar a simulação;
Realize a Segmentação Manual utilizando um dos segmentos para designar a região porosa da rocha;
Separe os segmentos utilizando a aba Inspector, delimitando assim a região de cada um dos poros;
Utilize a aba Extraction para obter a rede de poros e ligações a partir do volume LabelMap gerado;
Na aba Simulation para rodar a simulação de Kabs;

Simulação de Permeabilidade Relativa (Krel)

Simulação única de Krel (animação)

Video: Fluxo para simulação de permeabilidade relativa com animação.

O fluxo abaixo permite simular e obter uma animação dos processos de Drenagem e Embibição:

Carregue o volume no qual deseja executar a simulação;
Realize a Segmentação Manual utilizando um dos segmentos para designar a região porosa da rocha;
Separe os segmentos utilizando a aba Inspector, delimitando assim a região de cada um dos poros;
Utilize a aba Extraction para obter a rede de poros e ligações a partir do volume LabelMap gerado;
Na aba Simulation;
Marque a opção "Create animation node" na caixa "Simulation options" e clique no botão "Apply";
Ao finalizar a simulação, vá até a aba "Cycles Visualization" e selecione o nó de animação para visualizar o ciclo e a curva gerada;

Teste de Sensibilidade

Video: Fluxo para Teste de Sensibilidade (variando parâmetros para múltiplas simulações Krel).

O fluxo abaixo permite que o usuário simule e obtenha uma nuvem de curvas de Krel na qual ele pode fazer diferentes análises para determinar as propriedades que são mais sensíveis:

Carregue o volume no qual deseja executar a simulação;
Realize a Segmentação Manual utilizando um dos segmentos para designar a região porosa da rocha;
Separe os segmentos utilizando a aba Inspector, delimitando assim a região de cada um dos poros;
Utilize a aba Extraction para obter a rede de poros e ligações a partir do volume LabelMap gerado;
Na aba Simulation, escolha a tabela de poros, no seletor Simulation selecione "Two-phase";
Selecione múltiplos valores para alguns parâmetros clicando no botão "Multi" (como fizemos para o centro das distribuições dos ângulos de contato no vídeo) - Você pode encontrar mais informações sobre os parâmetros na seção "Two-phase";
(Opcional) Salve os parâmetros selecionados usando a seção "Save parameters";
Clique no botão "Apply" para rodar as várias simulações;
Ao finalizar a execução, vá até a aba "Krel EDA" e selecione a tabela de parâmetros gerada para fazer diferentes análises usando os recursos de visualização da interface (nuvem de curvas, correlações de parâmetros e resultados, etc);

Estimativa de Produção

Video: Fluxo da estimativa de produção.

O fluxo abaixo permite que o usuário simule e obtenha uma nuvem de curvas de Krel, em uma amostra de escala única:

Carregue o volume no qual deseja executar a simulação;
Realize a Segmentação Manual utilizando um dos segmentos para designar a região porosa da rocha;
Separe os segmentos utilizando a aba Inspector, delimitando assim a região de cada um dos poros;
Utilize a aba Extraction para obter a rede de poros e ligações a partir do volume LabelMap gerado;
Selecione múltiplos valores para alguns parâmetros clicando no botão "Multi" (como fizemos para o centro das distribuições dos ângulos de contato no vídeo) - Você pode encontrar mais informações sobre os parâmetros na seção "Two-phase";
(Opcional) Salve os parâmetros selecionados usando a seção "Save parameters";
Clique no botão "Apply" para rodar as várias simulações;
Ao finalizar a execução, vá até a aba "Production Prediction" e selecione a tabela de parâmetros gerada na simulação; Duas opções são disponíveis nessa interface:
- A primeira delas "Single Krel" é uma análise de cada simulação individual;
- A segunda "Sensitivity test" é uma estimativa da produção levando em conta todas as simulações feitas;

Simulação de Intrusão por Mercúrio

Simulação de MICP

O fluxo abaixo permite simular o experimento de Intrusão por Mercúrio na amostra:

Carregue o volume no qual deseja executar a simulação;
Realize a Segmentação Manual utilizando um dos segmentos para designar a região porosa da rocha;
Separe os segmentos utilizando a aba Inspector, delimitando assim a região de cada um dos poros;
Utilize a aba Extraction para obter a rede de poros e ligações a partir do volume LabelMap gerado;
Na aba Simulation, escolha a tabela de poros, no seletor Simulation selecione Mercury injection;
Ao finalizar a simulação, os resultados podem ser visualizados na tabela gerada ou então nos gráficos criados;

Video: Fluxo para simulação de intrusão de mercúrio.

Geração de relatórios

Video: Execução do fluxo completo do PNM para geração de relatório.

O fluxo abaixo permite rodar um fluxo completo do PNM, realizando simulações de Kabs, Krel e MICP; Os resultados podem ser visualizados em uma interface web:

Carregue o volume no qual deseja executar a simulação;
Realize a Segmentação Manual utilizando um dos segmentos para designar a região porosa da rocha;
Separe os segmentos utilizando a aba Inspector, delimitando assim a região de cada um dos poros;
Utilize a aba Microtom e selecione "PNM Complete Workflow";
Selecione ou crie uma tabela de seleção de parâmetros do "Teste de Sensibilidade" clicando no botão "Edit";
Clique em "Apply" para rodar o fluxo;
Ao finalizar a simulação, clique no botão "Open Report Locally" para abrir o relatório.