Southwest Research Institute está oferecendo novos dispositivos baseados em drones, técnicas de sensoriamento remoto para mapear e modelar digitalmente estruturas geológicas expostas, ou afloramentos, para entender melhor as estruturas subterrâneas associadas aos reservatórios de petróleo e água. Por meio da fotogrametria digital - reconstruindo objetos do mundo real em 3-D a partir de imagens digitais sobrepostas - o SwRI pode extrair informações geológicas precisas e confiáveis.

"Essas novas técnicas nos permitem criar afloramentos 'virtuais' ou modelos digitais de afloramento (DOMs), uma representação digital 3D da superfície do afloramento, "disse Adam Cawood, que recentemente se juntou ao SwRI após receber seu Ph.D. da University of Aberdeen (Reino Unido). "Estamos desenvolvendo novos aparelhos baseados em drones, técnicas de sensoriamento remoto para permitir modelagem 3D econômica e análise da superfície da Terra. As informações que extraímos desses modelos nos ajudarão a entender melhor as condições abaixo do solo. "

A técnica permite interpretação geológica baseada em computador e extração de dados onde o trabalho de campo convencional pode ser impraticável ou inseguro. As técnicas baseadas em drones têm o potencial de aumentar substancialmente a quantidade de dados geológicos que podem ser coletados nas localidades de campo.

Usando essa abordagem baseada em dados, Os geólogos SwRI serão capazes de capturar as propriedades estatísticas da falha, fraturar e dobrar redes para estudar configurações geológicas abaixo do solo. Isso vai melhorar a compreensão dos reservatórios de hidrocarbonetos, aqüíferos e locais potenciais para armazenamento geológico, como dióxido de carbono.

"Usando técnicas modernas de coleta e análise de dados, pretendemos melhorar a gestão e extração de recursos, e desbloquear totalmente o potencial das rochas abaixo de nossos pés, "disse Cawood, que está apresentando pesquisas coletadas por meio desta técnica em uma apresentação de pôster digital "Variações dependentes de escala nas propriedades e implicações da rede de fratura para a caracterização de reservatórios:um estudo analógico de carbonato fraturado, Northwest Montana "na Reunião Anual Virtual da Associação Americana de Geólogos de Petróleo (29 de setembro a 1º de outubro, 2020).

Usando drones para coleta de dados, Cawood, então, reconstrói digitalmente afloramentos e aplica análise estatística multivariada para prever a abundância natural da fratura, tanto na superfície quanto abaixo do solo. Essas fraturas são geralmente muito pequenas para serem identificadas usando dados de reflexão sísmica, mas muitas vezes são críticas para o armazenamento de fluidos e vias de fluxo em reservatórios de hidrocarbonetos e aquíferos. Ao analisar dados baseados em fotogrametria e verificados em campo usando estatísticas multivariadas para caracterizar os padrões de fratura, relacionamentos são desenvolvidos para prever a presença de fraturas onde elas não podem ser diretamente visualizadas em dados sísmicos.

Este esforço usa detecção automatizada de recursos para melhorar a eficiência, confiabilidade e velocidade da coleta de dados digitais. Os dados digitais são comparados e testados em relação às medições tradicionais para garantir que a extração automatizada forneça resultados robustos.

"Vemos esta técnica revolucionária como uma forma de complementar, em vez de substituir a coleta e análise de dados tradicionais com base em campo, "disse o Dr. David Ferrill, um geólogo SwRI e cientista do Instituto. "Esta nova abordagem aprimora nossas capacidades já robustas para geologia estrutural baseada em campo e análise estrutural quantitativa."