[pt] MAPEAMENTO DE EVENTOS SÍSMICOS BASEADO EM ALGORITMOS DE AGRUPAMENTO DE DADOS
| Ano de defesa: | 2016 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
MAXWELL
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26709&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26709&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26709 |
Resumo: | [pt] Neste trabalho apresentamos metodologias baseadas em algoritmos de agrupamento de dados utilizadas para processamento de dados sísmicos 3D. Nesse processamento, os voxels de entrada do volume são substituídos por vetores de características que representam a vizinhança local do voxel dentro do seu traço sísmico. Esses vetores são processados por algoritmos de agrupamento de dados. O conjunto de grupos resultantes é então utilizado para gerar uma nova representação do volume sísmico de entrada. Essa estratégia permite modelar a estrutura global do sinal sísmico ao longo de sua vizinhança lateral, reduzindo significativamente o impacto de ruído e demais anomalias presentes no dado original. Os dados pós-processados são então utilizados com duas finalidades principais: o mapeamento automático de horizontes ao longo do volume, e a produção de volumes de visualização destinados a enfatizar possíveis descontinuidades presentes no dado sísmico de entrada, particularmente falhas geológicas. Com relação ao mapeamento de horizontes, o fato de as amostras de entrada dos processos de agrupamento não conterem informação de sua localização 3D no volume permite uma classificação não enviesada dos voxels nos grupos. Consequentemente a metodologia apresenta desempenho robusto mesmo em casos complicados, e o método se mostrou capaz de mapear grande parte das interfaces presentes nos dados testados. Já os atributos de visualização são construídos através de uma função auto-adaptável que usa a informação da vizinhança dos grupos sendo capaz de enfatizar as regiões do dado de entrada onde existam falhas ou outras descontinuidades. Nós aplicamos essas metodologias a dados reais. Os resultados obtidos evidenciam a capacidade dos métodos de mapear mesmo interfaces severamente interrompidas por falhas sísmicas, domos de sal e outras descontinuidades, além de produzirmos atributos de visualização que se mostraram bastante úteis no processo de identificação de descontinuidades presentes nos dados. |