Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2017 |
Autor(a) principal: |
Trindade, Juan de Medeiros |
Orientador(a): |
Callapino, German Garabito |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA E ENGENHARIA DE PETRÓLEO
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24877
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Resumo: |
No processamento de dados sísmicos, os dados são amostrados de forma irregular e muitas vezes com traços faltantes, em razão de restrições logísticas na distribuição dos geofones e fontes. Isso faz com que seja necessária uma regularização prévia desse dado, de modo a podermos dar prosseguimento as demais técnicas de processamento. Esses dados irregulares podem ser manipulados no domínio de Fourier e em seguida interpolados para malhas regulares por uma transformada inversa de Fourier, uma vez que uma estimativa correta dos coeficientes de Fourier reconstrói de forma eficiente o dado de entrada. Nesta dissertação serão apresentados os métodos de regularização sísmica MWNI (Minimum Weighted Norm Interpolation) e Matching Pursuit nos casos mais simples, considerando a interpolação em apenas uma dimensão espacial. Depois serão mostrados os resultados numéricos, obtidos pelas interpolações com uma e duas dimensões espaciais, de modo a validar os métodos; o resultado das reconstruções de uma seção sísmica (um tiro do dado Marmousi) com ambos os métodos na regularização 2D (com uma dimensão espacial); e por fim, a regularização 3D (com duas dimensões espaciais) de um dado sísmico completo do Marmousi e de um dado sísmico terrestre real. Serão analisadas as vantagens da regularização sísmica 3D em relação a regularização 2D e em seguida será feita uma comparação entre os métodos. Os testes numéricos mostram que o MWNI é mais rápido que o Matching Pursuit, porém esse produz resultados ligeiramente melhores. |