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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MODELAGEM DE OBJETOS GEOLÓGICOS: IA PARA DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE FALHAS E GERAÇÃO DE MALHAS DE QUADRILÁTEROS Autor: AXELLE DANY JULIETTE POCHET
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCELO GATTASS - ORIENTADOR
HELIO CORTES VIEIRA LOPES - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 35861
Catalogação: 14/12/2018 Liberação: 17/12/2018 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35861@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35861@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35861
Resumo:
Título: MODELAGEM DE OBJETOS GEOLÓGICOS: IA PARA DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE FALHAS E GERAÇÃO DE MALHAS DE QUADRILÁTEROS Autor: AXELLE DANY JULIETTE POCHET
HELIO CORTES VIEIRA LOPES - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 35861
Catalogação: 14/12/2018 Liberação: 17/12/2018 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35861@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35861@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35861
Resumo:
A exploração segura de reservatórios de petróleo necessita uma boa modelagem numérica dos objetos geológicos da sub superfície, que inclui entre outras etapas: interpretação sísmica e geração de malha. Esta tese apresenta um estudo nessas duas áreas. O primeiro estudo é uma contribuição para interpretação de dados sísmicos, que se baseia na detecção automática de falhas sísmicas usando redes neurais profundas. Em particular, usamos Redes Neurais Convolucionais (RNCs) diretamente sobre mapas de amplitude sísmica, com a particularidade de usar dados sintéticos para treinar a rede com o objetivo final de classificar dados reais. Num segundo estudo, propomos um novo algoritmo para geração de malhas bidimensionais de quadrilaterais para estudos geomecânicos, baseado numa abordagem inovadora do método de quadtree: definimos novos padrões de subdivisão para adaptar a malha de maneira eficiente a qualquer geometria de entrada. As malhas obtidas podem ser usadas para simulações com o Método de Elementos Finitos (MEF).
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
