DETERMINISTIC ACOUSTIC SEISMIC INVERSION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: MARCELO GOMES DE SOUZA
Orientador(a): MARCELO GATTASS lattes
Banca de defesa: MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO, MARCELO GATTASS, HELIO CORTES VIEIRA LOPES
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
Programa de Pós-Graduação: PPG EM INFORMÁTICA
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34647@1
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Resumo: A inversão sísmica é o processo de transformar dados de Sísmica de Reflexão em valores quantitativos de propriedades petroelásticas das rochas. Esses valores, por sua vez, podem ser correlacionados com outras propriedades ajudando os geocientistas a fazer uma melhor interpretação que resulta numa boa caracterização de um reservatório de petróleo. Existem vários algoritmos tradicionais para Inversão Sísmica. Neste trabalho revisitamos a Inversão Colorida (Impedância Relativa), a Inversão Recursiva, a Inversão Limitada em Banda e a Inversão Baseada em Modelos. Todos esses quatro algoritmos são baseados em processamento digital de sinais e otimização. O presente trabalho busca reproduzir os resultados desses algoritmos através de uma metodologia simples e eficiente baseada em Redes Neurais e na pseudo-impedância. Este trabalho apresenta uma implementação dos algoritmos propostos na metodologia e testa sua validade num dado sísmico público que tem uma inversão feita pelos métodos tradicionais.
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