Banca de QUALIFICAÇÃO: YURI SHALOM DE FREITAS BEZERRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : YURI SHALOM DE FREITAS BEZERRA
DATA : 26/01/2018
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de visualização do Lab. de Física do Petróleo/DFTE
TÍTULO:

 Regularização e interpolação multidimensional de dados sísmicos usando os algoritmos Matching Pursuit, MWNI e ALFT


PALAVRAS-CHAVES:
Processamento Sísmico, Regularização Sísmica, Interpolação Multidimensional, Transformada de Fourier, Matching Pursuit


PÁGINAS: 81
RESUMO:

Um dos grandes desafios no imageamento sísmico esta na aquisição dos dados, pois estes são frequentemente amostrados de forma irregular com muitos tiros e traços faltantes, em razão de restrições logísticas na distribuição de geofones. Isto ocasiona um grave problema de cobertura de estruturas da subsuperfície de interesse, além de dificultar a aplicação de processos para tratar e modificar os dados para uma melhor interpretação dessas estruturas. Assim, regularização e interpolação são essenciais para obter melhores resultados e facilitar as posteriores etapas do processamento de dados sísmicos. A teoria da reconstrução de Fourier faz uso da propriedade que dados irregularmente amostrados, com posições faltando, tem uma representação regular no domínio de Fourier. Ao encontrar o espectro que melhor sintetiza o dado em amostragem regular no domínio original, este pode ser reconstruído de forma a preencher os espaços vazios. Técnicas baseadas na transformada de Fourier apresentam os melhores resultados devido a capacidade de capturar tanto amplitude quanto continuidade corretas dos eventos. O algoritmo Minimum Weighted Norm Interpolation (MWNI) estima os coeficientes de Fourier que sintetizam as posições espaciais do dado através da inversão regularizada de uma grade regular desejada. Ao contrario dos algoritmos Matching Pursuit e Anti-Leakage Fourier Transform (ALFT) que usam um procedimento iterativo para calcular o espectro de dados amostrados de forma irregular para uma grade regular. Todos os citados são de banda limitada e interpolam além da sobreposição de replicas no espectro (aliasing), mas os dois últimos têm a desvantagem de serem computacionalmente dispendiosos. Todos têm a capacidade de regularizar conjuntos de dados esparsos e lidar com regularização sísmica multidimensional. Nesta tese é proposta a implementação e teste comparativo dos algoritmos citados. Exemplos de regularização com funções harmônicas 1D e 2D exemplificam como é realizada a regularização em dado sísmico, pois ao tomar essas funções como uma aproximação para as fatias (slices) de frequências temporais do domínio f-x ou f-xy para 1D e 2D, respectivamente, se demonstra como é realizada a interpolação nas coordenadas espaciais. Os resultados mostram a capacidade desses algoritmos para regularizar conjuntos de dados muito esparsos. Também é apresentado um exemplo de regularização 2D para uma seção sísmica sintética, com resultados satisfatórios. Foram feitas aplicações práticas desses algoritmos a regularização 3D dos dados Marmousi, que simula (sintético) dado sísmicos marinho 2D e ao levantamento real de dados sísmicos terrestres 2D da bacia do Parnaíba. ALFT e Matching Pursuit têm resultados semelhantes em todos os exemplos e aplicações feitos, com uma ligeira vantagem para ALFT. Ambos são superiores ao MWNI, com destaque as aplicações, onde ficou claro que o MWNI não conseguiu se equiparar aos outros dois, como havia conseguido nos exemplos das funções 1D e 2D. Contudo, seu tempo computacional é muito menor e por isso ainda é uma opção para regularização 5D. O Matching Pursuit se mostrou uma alternativa ao ALFT, pois tem resultados semelhantes e um custo computacional menor que a metade do ALFT.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1347984 - GERMAN GARABITO CALLAPINO
Interno - 004.056.634-04 - LIACIR DOS SANTOS LUCENA - UFRN
Externo ao Programa - 349753 - ALVARO BARROCA NETO
Externo ao Programa - 1379465 - GILBERTO CORSO
Externo à Instituição - MARCOS VINICIUS CANDIDO HENRIQUES - UFERSA
Notícia cadastrada em: 12/01/2018 16:27
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