Aprimoramento dos dados de sísmica de alta resolução da Bacia de Bransfield (Antártica) utilizando aprendizado de máquina profundo (deep learning)

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Cunha, João Bruno Ferreira Alves
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Niterói
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://app.uff.br/riuff/handle/1/24765
Resumo: Antes de instalar qualquer infraestrutura no fundo do mar, como dutos, manifolds, cabos, plantas eólicas ou novos poços produtores, as companhias fazem levantamentos para fornecer informações precisas sobre o fundo do mar e os primeiros cem metros de geologia abaixo do fundo para engenheiros e geólogos submarinos. As aquisições sísmicas de ultra-alta-resolução, realizadas no passado com perfiladores de sub-fundo, foram armazenadas apenas como envelope sísmico (amplitude instantânea) em vez da forma de onda sísmica, e isso levou a um enorme passivo de dados sem informações de fase. Para recuperar a forma de onda sísmica de um envelope, apresentamos o algoritmo un-envelope baseado em duas redes neurais convolucionais profundas. Ele foi testado em dados reais na Bacia de Bransfield, na Antártica, e conseguiu uma reconstrução com pelo menos 90% de correspondência. O principal objetivo de recuperar a forma de onda sísmica completa de um dado envelope é o uso de atributos sísmicos nela. Computamos para dados de sub-fundo os atributos sísmicos: envelope, fase instantânea, frequência instantânea, cosseno da fase, RMS e TecVA. Realizamos, pela primeira vez nesse tipo de dados, uma inversão colorida para estender o espectro da sísmica de ultra alta resolução, usando uma linha sísmica adquirida no Atlântico Sul com um perfilador de sub-fundo e uma amostra perfilada com MSCL (multi-sensor core logger). O novo espectro de frequência a partir da inversão colorida evidencia a geologia, proporcionando um resultado melhor do que o obtido com o atributo de envelope sísmico. Também foi usada modelagem direta para calcular um traço sintético para amarrar a sísmica com os perfis multi-sensor core logger e assim extrapolar as informações da amostra geotécnica através da sísmica. Essa abordagem pode ser usada na modelagem numérica em estudos geotécnicos, fornecendo precisão vertical e exatidão nas interpretações sísmicas. O risco para instalações submarinas pode ser mitigado usando atributos de fase na detecção de um influxo raso de água ou gás.