Aplicação da transformada Curvelet no processamento de dados sísmicos
| Ano de defesa: | 2019 |
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Niterói
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Resumo: | O método sísmico é uma das ferramentas mais utilizadas na investigação em subsuperfície, seja para aplicação terrestre ou marinha. Devido a limites operacionais e questões inerentes do meio-físico da aquisição, há uma série de ruídos que são registrados junto ao sinal. Em específico, o método sísmico terrestre apresenta um problema característico de ruído coerente gerado durante a aquisição, causado pela propagação de ondas de superfície como o ground-roll. O presente trabalho visa demonstrar a aplicação da técnica de filtragem no domínio da transformada curvelet (TC), utilizando o truncamento Bayes para remoção de ruídos aleatórios e coerente. Sendo a TC uma ferramenta de análise de multiresolução de caráter direcional formada por elementos anisotrópicos nas escalas mais finas. A metodologia para remoção de ruídos é aplicada em conjunto ao método proposto de representação visual dos coeficientes curvelet em função da escala e orientação do mesmo. Primeiramente em dados sintéticos, para demonstrar a remoção de ruídos aleatórios e coerentes de caráter controlados. Em seguida, a metodologia é inserida ao fluxo de processamento da linha sísmica pré-empilhada 31-81 ao norte do estado do Alasca, disponibilizada pelo Serviço Geológico do Estados Unidos (USGS). Nesta aplicação a TC foi utilizada dentro de um fluxo de processamento com o objetivo de remoção do ruído ground-roll. |
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Santos, Felipe da Cruz Pimentel MoreiraSantos, Marco Antônio CetaleSilva, Denis Lage Ferreira daDi Bartolo, LeandroLupinacci, Wagner Moreira2021-12-09T20:59:23Z2021-12-09T20:59:23Z2019SANTOS, Felipe da Cruz Pimentel Moreira. Aplicação da transformada Curvelet no processamento de dados sísmicos. Dissertação (Mestrado em Dinâmica dos Oceanos e da Terra)-Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2019. Orientador: Wagner Moreira Lupinacci.https://app.uff.br/riuff/handle/1/23874Aluno de MestradoO método sísmico é uma das ferramentas mais utilizadas na investigação em subsuperfície, seja para aplicação terrestre ou marinha. Devido a limites operacionais e questões inerentes do meio-físico da aquisição, há uma série de ruídos que são registrados junto ao sinal. Em específico, o método sísmico terrestre apresenta um problema característico de ruído coerente gerado durante a aquisição, causado pela propagação de ondas de superfície como o ground-roll. O presente trabalho visa demonstrar a aplicação da técnica de filtragem no domínio da transformada curvelet (TC), utilizando o truncamento Bayes para remoção de ruídos aleatórios e coerente. Sendo a TC uma ferramenta de análise de multiresolução de caráter direcional formada por elementos anisotrópicos nas escalas mais finas. A metodologia para remoção de ruídos é aplicada em conjunto ao método proposto de representação visual dos coeficientes curvelet em função da escala e orientação do mesmo. Primeiramente em dados sintéticos, para demonstrar a remoção de ruídos aleatórios e coerentes de caráter controlados. Em seguida, a metodologia é inserida ao fluxo de processamento da linha sísmica pré-empilhada 31-81 ao norte do estado do Alasca, disponibilizada pelo Serviço Geológico do Estados Unidos (USGS). Nesta aplicação a TC foi utilizada dentro de um fluxo de processamento com o objetivo de remoção do ruído ground-roll.CAPESThe seismic method is one of the most used tools in subsurface prospection, whether for land or marine applications. Due to operational limits and inherent issues of the acquisition physical medium, there are a number of noises that are recorded with the signal. Specifically, the land seismic method presents a characteristic problem of coherent noise generated during the acquisition, caused by the propagation of surface waves such as the ground-roll. The present work aims to demonstrate the application of a filtering technique in the domain of the curvelet transform (TC), using Bayes threshold, for random and coherent noise attenuation. The TC is a multiresolution analysis tool with directional character, formed by anisotropic elements in the finer scales. The methodology for noise removal is applied in conjunction with the proposed method of visual representation of the curvelet coefficients according to it scale and orientation. Firstly in synthetic data to demonstrate the removal of noises in a controlled environment with random and coherent behaviours.After, the methodology is inserted into the seismic flow of the pre-stacked seismic line 31-81 north of the state of Alaska, made available by the United States Geological Survey (USGS). In this application the CT was used within a processing workflow with the purpose of noise attenuatin90f.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessAplicação da transformada Curvelet no processamento de dados sísmicosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisGround-rollTransformada CurveletProcessamento sísmicoAtenuação de ruídosGeociênciasGround-rollCurvelet TransformSeismic processingNoise attenuationmestrado acadêmicoUniversidade Federal FluminenseDepartamento de Geologia e GeofísicaPrograma de Pós-Graduação em Dinâmica dos Oceanos e da Terra2019Niterói, RJNiteróiporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFFLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866https://app.uff.br/riuff/bitstream/1/23874/3/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD53ORIGINAL313 - DISSERT - Felipe Cruz 2019.pdf313 - DISSERT - Felipe Cruz 2019.pdfapplication/pdf16650852https://app.uff.br/riuff/bitstream/1/23874/1/313%20-%20DISSERT%20-%20Felipe%20Cruz%202019.pdf44b49c82020d37a0e676cef352efa4d0MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://app.uff.br/riuff/bitstream/1/23874/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD521/238742021-12-09 17:59:24.059oai:app.uff.br:1/23874TElDRU7Dh0EgREUgRElTVFJJQlVJw4fDg08gTsODTy1FWENMVVNJVkEKCkNvbSBhIGFwcmVzZW50YcOnw6NvIGRlc3RhIGxpY2Vuw6dhLCB2b2PDqiAobyBhdXRvciAoZXMpIG91IG8gdGl0dWxhciBkb3MgZGlyZWl0b3MgZGUgYXV0b3IpIGNvbmNlZGUgYW8gUmVwb3NpdMOzcmlvIApJbnN0aXR1Y2lvbmFsIG8gZGlyZWl0byBuw6NvLWV4Y2x1c2l2byBkZSByZXByb2R1emlyLCAgdHJhZHV6aXIgKGNvbmZvcm1lIGRlZmluaWRvIGFiYWl4byksIGUvb3UgZGlzdHJpYnVpciBhIApzdWEgcHVibGljYcOnw6NvIChpbmNsdWluZG8gbyByZXN1bW8pIHBvciB0b2RvIG8gbXVuZG8gbm8gZm9ybWF0byBpbXByZXNzbyBlIGVsZXRyw7RuaWNvIGUgZW0gcXVhbHF1ZXIgbWVpbywgaW5jbHVpbmRvIG9zIApmb3JtYXRvcyDDoXVkaW8gb3UgdsOtZGVvLgoKVm9jw6ogY29uY29yZGEgcXVlIG8gRGVwb3NpdGEgcG9kZSwgc2VtIGFsdGVyYXIgbyBjb250ZcO6ZG8sIHRyYW5zcG9yIGEgc3VhIHB1YmxpY2HDp8OjbyBwYXJhIHF1YWxxdWVyIG1laW8gb3UgZm9ybWF0byAKcGFyYSBmaW5zIGRlIHByZXNlcnZhw6fDo28uCgpWb2PDqiB0YW1iw6ltIGNvbmNvcmRhIHF1ZSBvIERlcG9zaXRhIHBvZGUgbWFudGVyIG1haXMgZGUgdW1hIGPDs3BpYSBkZSBzdWEgcHVibGljYcOnw6NvIHBhcmEgZmlucyBkZSBzZWd1cmFuw6dhLCBiYWNrLXVwIAplIHByZXNlcnZhw6fDo28uCgpWb2PDqiBkZWNsYXJhIHF1ZSBhIHN1YSBwdWJsaWNhw6fDo28gw6kgb3JpZ2luYWwgZSBxdWUgdm9jw6ogdGVtIG8gcG9kZXIgZGUgY29uY2VkZXIgb3MgZGlyZWl0b3MgY29udGlkb3MgbmVzdGEgbGljZW7Dp2EuIApWb2PDqiB0YW1iw6ltIGRlY2xhcmEgcXVlIG8gZGVww7NzaXRvIGRhIHN1YSBwdWJsaWNhw6fDo28gbsOjbywgcXVlIHNlamEgZGUgc2V1IGNvbmhlY2ltZW50bywgaW5mcmluZ2UgZGlyZWl0b3MgYXV0b3JhaXMgCmRlIG5pbmd1w6ltLgoKQ2FzbyBhIHN1YSBwdWJsaWNhw6fDo28gY29udGVuaGEgbWF0ZXJpYWwgcXVlIHZvY8OqIG7Do28gcG9zc3VpIGEgdGl0dWxhcmlkYWRlIGRvcyBkaXJlaXRvcyBhdXRvcmFpcywgdm9jw6ogZGVjbGFyYSBxdWUgCm9idGV2ZSBhIHBlcm1pc3PDo28gaXJyZXN0cml0YSBkbyBkZXRlbnRvciBkb3MgZGlyZWl0b3MgYXV0b3JhaXMgcGFyYSBjb25jZWRlciBhbyBEZXBvc2l0YSBvcyBkaXJlaXRvcyBhcHJlc2VudGFkb3MgCm5lc3RhIGxpY2Vuw6dhLCBlIHF1ZSBlc3NlIG1hdGVyaWFsIGRlIHByb3ByaWVkYWRlIGRlIHRlcmNlaXJvcyBlc3TDoSBjbGFyYW1lbnRlIGlkZW50aWZpY2FkbyBlIHJlY29uaGVjaWRvIG5vIHRleHRvIApvdSBubyBjb250ZcO6ZG8gZGEgcHVibGljYcOnw6NvIG9yYSBkZXBvc2l0YWRhLgoKQ0FTTyBBIFBVQkxJQ0HDh8ODTyBPUkEgREVQT1NJVEFEQSBURU5IQSBTSURPIFJFU1VMVEFETyBERSBVTSBQQVRST0PDjU5JTyBPVSBBUE9JTyBERSBVTUEgQUfDik5DSUEgREUgRk9NRU5UTyBPVSBPVVRSTyAKT1JHQU5JU01PLCBWT0PDiiBERUNMQVJBIFFVRSBSRVNQRUlUT1UgVE9ET1MgRSBRVUFJU1FVRVIgRElSRUlUT1MgREUgUkVWSVPDg08gQ09NTyBUQU1Cw4lNIEFTIERFTUFJUyBPQlJJR0HDh8OVRVMgCkVYSUdJREFTIFBPUiBDT05UUkFUTyBPVSBBQ09SRE8uCgpPIERlcG9zaXRhIHNlIGNvbXByb21ldGUgYSBpZGVudGlmaWNhciBjbGFyYW1lbnRlIG8gc2V1IG5vbWUgKHMpIG91IG8ocykgbm9tZShzKSBkbyhzKSBkZXRlbnRvcihlcykgZG9zIGRpcmVpdG9zIAphdXRvcmFpcyBkYSBwdWJsaWNhw6fDo28sIGUgbsOjbyBmYXLDoSBxdWFscXVlciBhbHRlcmHDp8OjbywgYWzDqW0gZGFxdWVsYXMgY29uY2VkaWRhcyBwb3IgZXN0YSBsaWNlbsOnYS4KRepositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202021-12-09T20:59:24Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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