[R-br] geoestatistica

Quarta Agosto 28 11:02:18 BRT 2013

Ok, Obrigado Elias!
Já vi estudos utilizando o Ensemble Kalman Filter, liderados pelo Emerick (
https://sites.google.com/site/aemerick/) que, pelo que me lembro, utilizam
dados dinâmicos de produção para obter uma distribuição a posteriori de
propriedades de reservatório. Mas não tenho familiaridade suficiente com o
trabalho dele para saber se ou como ele inclui dados estáticos, amostras de
testemunhos e perfis de poço, normalmente utilizados na geostatística
clássica.

Abs

Em 27 de agosto de 2013 18:11, Elias Teixeira Krainski <
eliaskrainski em yahoo.com.br> escreveu:

>
> Especificamente sobre petróleo, veja
> http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.30.4850
> e mais coisas em
> http://www.math.ntnu.no/ure/refs.html
>
> Certa vez vi uma apresentação num congresso de alguem que trabalhava numa
> petrolífera. O grande problema era a necessidade de predição em alta
> resolução. Nesta direção há três abordagens desenvolvidas recentemente
>  1 - process convolution models (Higdon, 1998; Xia and Gelfand, 2005)
>  2 - predictive process, or fixed-rank Kriging, models (Banerjee et al.,
> 2008; Cressie and Johannesson, 2008),
>  3 - stochastic partial differential equation models of Lindgren et al.
> (2011).
>
>  D. Higdon. A process-convolution approach to modelling temperatures in
> the North Atlantic Ocean. Environmental and Ecological Statistics,
> 5(2):173–190, 1998
>
>  G. Xia and A. Gelfand. Stationary process approximation for the analysis
> of large spatial datasets. ISDS Discussion Paper 2005-24, Duke University,
> Durham, NC, 2005
>
>  S. Banerjee, A. E. Gelfand, A. O. Finley, and H. Sang. Gaussian
> predictive process models for large spatial datasets. Journal of the Royal
> Statistical Society, Series B, 70(4):825–848, 2008.
>
>  N. A. C. Cressie and G. Johannesson. Fixed rank kriging for very large
> spatial data sets. Journal ofthe Royal Statistical Society, Series B,
> 70(1):209–226, 2008
>
>  Lindgren, H. Rue, and J. Lindstr ̈om. An explicit link between Gaussian
> fields and Gaussian Markov random fields: The stochastic partial
> differential equation approach (with discussion).Journal of the Royal
> Statistical Society. Series B. Statistical Methodology, 73(4):423–498,
> September 2011.
>
> Att.
> Elias
>
>
> On 27/08/13 21:01, Marcelo Albuquerque wrote:
>
>   Interessante!
>  Por acaso você conhece algum artigo em que se aplique esta abordagem
> Bayesiana da geostatística a um reservatório de petróleo ou a uma jazida
> mineral?
>
>  Abs,
>  marcelo
>
>
> Em 27 de agosto de 2013 04:20, Elias T Krainski <
> eliaskrainski em yahoo.com.br> escreveu:
>
>>  Alem desses materiais de abordagem classica sugeridos, se vc e'
>> estatistica, consulte livros com a abordagem 'Model Based':
>> 1 - verossimilhantista:
>>
>> http://www.springer.com/earth+sciences+and+geography/book/978-0-387-32907-9
>> 2 - bayesiana:
>>
>> http://www.amazon.com/Hierarchical-Modeling-Monographs-Statistics-Probability/dp/158488410X
>>
>> Att.
>> Elias
>>
>>
>> On 08/27/2013 03:07 AM, Helder Gramacho wrote:
>>
>>  Anderson Medeiros tem postagem onde informa material didático sobre o
>> tema:
>>
>>  http://andersonmedeiros.com/apostilas-geoestatistica/
>>
>>  att,
>>
>>
>> Em 26 de agosto de 2013 19:57, Gilbert Queiroz <
>> gilbert_queiroz em yahoo.com.br> escreveu:
>>
>>>  Vai no site do INPE - DPI e baixa o livro do Gilberto Câmara.
>>> Abs.
>>>
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>>>  Quem poderia prestar ajudapara Geoestatística, não para comandos do R,
>>> mas conceitualmente?
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