Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia robusta para a quantificação de dois fluidos imiscíveis – água e óleo – em meios porosos sintéticos, utilizando técnicas avançadas de Ressonância Magnética Nuclear (RMN). O objetivo é aprimorar a caracterização da distribuição multifásica de fluidos por meio da integração de imagens de alta resolução por RMN com análise estatística petrofísica rigorosa.
A metodologia foi estruturada em três etapas principais: (1) produção de amostras porosas sintéticas por sinterização de microesferas de vidro sodocálcico, selecionadas por sua semelhança físico – química com rochas reservatório naturais; (2) saturação controlada das amostras sob condições de vácuo e pressão, simulando a disposição de fluidos em ambientes subsuperficiais; e (3) identificação e quantificação dos fluidos por imagem de RMN, explorando mecanismos de contraste por deslocamento químico e relaxação para distinguir com precisão a distribuição de óleo e água na rede de poros.
A quantificação foi realizada por meio de um algoritmo de processamento de imagem desenvolvido em Python, que analisa histogramas de intensidade de pixels extraídos de imagens ponderadas em T2. Essa abordagem permitiu determinar com alta precisão a proporção relativa dos fluidos, com margem média de erro inferior a10%, demonstrando elevada acurácia e reprodutibilidade.
Os resultados validam a eficácia da metodologia proposta, oferecendo uma base sólida para aplicações em engenharia de reservatórios, remediação ambiental e ciência de materiais. Além disso, este estudo evidencia o potencial da integração entre técnicas de imagem física e ferramentas computacionais para o avanço do entendimento do escoamento multifásico em meios porosos complexos, ao mesmo tempo em que aponta os desafios para sua adaptação em contextos industriais em tempo real.
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