Instituição de defesa: CBPF - Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas

Resumo: Re%exões múltiplas são um ruído de tratamento complexo e computacionalmente caro no imageamento sísmico, o qual é ferramenta fundamental para diversas atividades econômicas, como a indústria de óleo e gás. No presente trabalho, investigamos a criação de modelos de aprendizado de máquina para remoção de múltiplas internas e de superfície livre de imagens sísmicas. Um simulador foi implementado para gerar imagens sísmicas com e sem múltiplas em diversos cenários geológicos. A seguir, redes neurais de diferentes tipos foram avaliadas e testadas em cenários geológicos não vistos durante o treinamento. Os resultados demonstram o treinamento adequado de diversos tipos de redes neurais, com modelos capazes de remover as múltiplas com erro absoluto médio de 7, 91.10−4 quando aplicados a imagens sísmicas simuladas.

Área:

Data da defesa: 17/01/2024

Banca: Ana Paula Oliveira Muller; B. Coutinho dos Santos