Structural constraints for image-based inversion methods

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: MACIEL, Jonathas da Silva lattes
Orientador(a): COSTA, Jessé Carvalho lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Geofísica
Departamento: Instituto de Geociências
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/9021
Resumo: Esta tese apresenta duas metodologias de regularização estrutural para os métodos de análise de velocidade com migração e inversão conjunta com migração: regularização gradiente cruzado e filtragem com operadores morfológicos. Na análise de velocidade com migração, a regularização de gradiente cruzado tem como objetivo vincular os contrates de velocidade com o mapa de refletividade, através da paralelização dos vetores gradiente de velocidade com os vetores gradiente da imagem. Propõe-se uma versão com gradiente cruzado das funções objeto de minimização: Differential Semblance, Stack Power e Partial Stack Power. Combina-se a função Partial Stack Power com sua versão de gradiente cruzados, com o objetivo de aumentar gradativamente a resolução do modelo de velocidade, sem comprometer o ajuste das componentes de longo comprimento de onda do modelo de velocidade. Na inversão conjunta com migração propõe-se aplicar os operadores morfológicos de erosão e dilatação, no pré-condicionamento do modelo de velocidade em cada iteração. Os operadores usam o mapa de refletividade para delimitar as regiões com mesmo valor de propriedade física. Eles homogenizam a camada geológica e acentuam o contraste de velocidade nas bordas. Os vínculos estruturais não apenas irão reduzir a ambiguidade na estimativa do modelo de velocidade, mas tornará os métodos de inversão com migração mais estáveis, reduzindo artefatos, delineando soluções geologicamente plausíveis e acelerando a convergência da função objeto de minimização.