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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: CONVOLUTIONAL NETWORKS APPLIED TO SEISMIC NOISE CLASSIFICATION Autor: EDUARDO BETINE BUCKER
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
SERGIO COLCHER - ADVISOR
Nº do Conteudo: 51974
Catalogação: 24/03/2021 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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=51974@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51974@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.51974
Resumo:
Título: CONVOLUTIONAL NETWORKS APPLIED TO SEISMIC NOISE CLASSIFICATION Autor: EDUARDO BETINE BUCKER
Nº do Conteudo: 51974
Catalogação: 24/03/2021 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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=51974@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51974@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.51974
Resumo:
Deep Learning based models, such as Convolutional Neural Networks
(CNNs), have led to significant advances in several areas of computing applications.
Nevertheless, this technology is still rarely applied to seismic quality
prediction, which is a relevant task in hydrocarbon exploration. Being able
to promptly classify noise in common shot gather(CSG) acquisitions of seismic
data allows the acceptance or rejection of those aquisitions, not only
saving resources but also increasing the interpretability of data. In this work,
we introduce a real-world classification dataset based on 6.918 common shot
gather, manually labeled by perception of specialists and researches. We use
it to train a CNN classification model for seismic shot-gathers quality prediction.
In our empirical evaluation, we observed an F1 Score of 95,58 percent in
10 fold cross-validation and 93,56 percent in a Holdout Test.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |