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Orientador: Alexandre Campane Vidal Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências Resumo: A caracterização de reservatórios carbonáticos é um trabalho complexo devido a alta heterogeneidade dessas rochas. Com as recentes descobertas dos reservatórios barremianos/aptianos pertencentes a fase rifte da Bacia de Santos, observa-se a importância de novos estudos que auxiliem a interpretação e caracterização destes reservatórios. Com este propósito, foram estudadas sucessões carbonáticas aflorantes da Formação Morro do Chaves, Bacia de Sergipe-Alagoas, análogas aos reservatórios da Bacia de Santos. A caracterização destas rochas foi realizada através do estudo de afloramentos para avaliar aspectos de escala mais ampla e descrição petrográfica para identificação de características em micro-escala, visando a identificação das potenciais fácies reservatório com base nos dados petrofísicos. O espaço poroso foi caracterizado utilizando imagens de tomografia computadorizada de raios-x, determinando a heterogeneidade, anisotropia e volume elementar representativo das amostras. Para a utilização dos dados de tomografia, é proposto um novo método de segmentação de imagens tridimensionais baseado na rede neural de Self-Organizing Maps. A partir dos resultados, foram determinados o valor da porosidade absoluta e conectividade do espaço poroso, validando o método como uma ferramenta consistente para a análise quantitativa e qualitativa do espaço poroso em rochas heterogêneas Abstract: The carbonate reservoir characterization is a complex activity due to the high heterogeneity of these rocks. The recent Barremian/Aptian reservoirs discoveries belonging to the rift phase of the Santos Basin, shows the importance of further studies to assist the reservoirs interpretation and characterization. For this purpose, outcropping carbonate successions of Morro do Chaves Formation in Sergipe-Alagoas Basin were studied, analogous to Santos Basin reservoirs. The rock characterization was developed through the study of outcrops to evaluate aspects of larger scale and petrographic description to assess micro-scale characteristics in order to identify of potential reservoir facies based on petrophysical data. The pore space was characterized using x-ray computed tomography images, determining the heterogeneity, anisotropy and representative elementary volume of the samples. For the tomography data, a new method is proposed for three-dimensional image segmentation based on neural network Self-Organizing Maps. From the results, we determined the absolute value of porosity and pore space connectivity, validating the method as a consistent tool for quantitative and qualitative analysis of the pore space in heterogeneous rocks Mestrado Geologia e Recursos Naturais Mestra em Geociências