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Título: INVERSÃO SÍSMICA ACÚSTICA DETERMINÍSTICA UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): MARCELO GOMES DE SOUZA

Colaborador(es):  MARCELO GATTASS - Orientador
Número do Conteúdo: 34647
Catalogação:  02/08/2018 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

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=34647@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34647@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34647

Resumo:
A inversão sísmica é o processo de transformar dados de Sísmica de Reflexão em valores quantitativos de propriedades petroelásticas das rochas. Esses valores, por sua vez, podem ser correlacionados com outras propriedades ajudando os geocientistas a fazer uma melhor interpretação que resulta numa boa caracterização de um reservatório de petróleo. Existem vários algoritmos tradicionais para Inversão Sísmica. Neste trabalho revisitamos a Inversão Colorida (Impedância Relativa), a Inversão Recursiva, a Inversão Limitada em Banda e a Inversão Baseada em Modelos. Todos esses quatro algoritmos são baseados em processamento digital de sinais e otimização. O presente trabalho busca reproduzir os resultados desses algoritmos através de uma metodologia simples e eficiente baseada em Redes Neurais e na pseudo-impedância. Este trabalho apresenta uma implementação dos algoritmos propostos na metodologia e testa sua validade num dado sísmico público que tem uma inversão feita pelos métodos tradicionais.

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