Renderização Volumétrica e Realidade Virtual aplicada a Problemas de Percolação na Indústria do Petróleo
No processo da recuperação do petróleo, a heterogeneidade das rochas exerce um impacto enorme na forma como os líquidos se movem no reservatório, definindo quanto petróleo pode ser recuperado. A fim de estudar esta variabilidade, a teoria da percolação, que descreve fenômenos envolvendo geometria e conectividade é um modelo muito útil. Os resultados da simulação de percolação são de caráter tridimensional e não têm nenhum significado físico até que sejam visualizados em imagens ou animações. Embora ferramentas poderosas e sofisticadas de visualização tenham sido desenvolvidas, estas transformam grandes volumes de dados em imagens 2D. A fim de interpretarmos os dados como eles aparecem no mundo real, técnicas de realidade virtual baseadas principalmente em estereoscopia podem ser usadas. Neste trabalho, propomos uma ferramenta interativa, denominada ZSweepVR, baseada em técnicas de realidade virtual, que permite uma melhor compreensão dos dados volumétricos gerados por simulações de percolação dinâmica. O sistema desenvolvido tem a capacidade de renderizar imagens utilizando duas técnicas diferentes: renderização de superfícies e renderização de volumes. A renderização de superfície é realizada utilizando diretivas OpenGL, enquanto que a renderização volumétrica
é realizada pelo algoritmo de renderização volumétrica direta ZSweep. No caso da renderização volumétrica, implementamos algoritmos para gerar imagens estéreo. Nós também propomos melhorias no algoritmo original de percolação dinâmica visando melhorar sua eficiência. Aplicamos as ferramentas desenvolvidas a dados de campos maduros, obtendo resultados satisfatórios. O uso de imagens estereoscópicas e volumétricas trouxe contribuições valiosas para a interpretação e análise da formação dos aglomerados na percolação, o que certamente pode levar a decisões melhores sobre a exploração e recuperação de petróleo.
Renderização Volumétrica e Realidade Virtual aplicada a Problemas de Percolação na Indústria do Petróleo
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DOI: 10.22533/at.ed.373211712
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Palavras-chave: Realidade Virtual, Visualização Cientifica, Renderização Volumétrica, Percolação, Indústria do Petróleo, ZSweep
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Keywords: Virtual Reality, Scientific Visualization, Volumetric Rendering, Percolation, Oil Industry, ZSweep
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Abstract:
In the recovering process of oil, rock heterogeneity has a huge impact on how fluids move in the field, defining how much oil can be recovered. In order to study this variabi- lity, percolation theory, which describes phenomena involving geometry and connectivity are the bases, is a very useful model. Result of percolation is tridimensional data and have no physical meaning until visualized in form of images or animations. Although a lot of powerful and sophisticated visualization tools have been developed, they focus on generation of planar 2D images. In order to interpret data as they would be in the real world, virtual reality techniques using stereo images could be used. In this work we propose an interactive and helpful tool, named ZSweepVR, based on virtual reality techniques that allows a better comprehension of volumetric data generated by simulation of dynamic percolation. The developed system has the ability to render images using two different techniques: surface rendering and volume rendering. Surface rendering is accomplished by OpenGL directives and volume rendering is accomplished by the ZSweep direct volume rendering engine. In the case of volumetric rendering, we implemented an algorithm to generate stereo images. We also propose enhancements in the original percolation algorithm in order to get a better performance. We applied our developed tools to a mature field database, obtaining satisfactory results. The use of stereoscopic and volumetric images brought valuable contributions for the interpretation and clustering formation analysis in percolation, what certainly could lead to better decisions about the exploration and recovery process in oil fields.
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Número de páginas: 102
- Carlos Magno de Lima
