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Título: REDES CONVOLUCIONAIS APLICADAS À CLASSIFICAÇÃO DE RUÍDO SÍSMICO
Autor: EDUARDO BETINE BUCKER
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  SERGIO COLCHER - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 51974
Catalogação:  24/03/2021 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=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:
Modelos baseados em redes neurais profundas como as Redes Neurais Convolucionais proporcionaram avanços significativos em diversas áreas da computação. No entanto, essa tecnologia é ainda pouco aplicada à predição de qualidade sísmica, que é uma atividade relevante para exploração de hidrocarbonetos. Ser capaz de, rapidamente, classificar o ruído presente em aquisições de dados sísmicos permite aceitar ou rejeitar essas aquisições de forma eficiente, o que além de economizar recursos também melhora a interpretabilidade dos dados. Neste trabalho apresenta-se um dataset criado a partir de 6.918 aquisições manualmente classificadas pela percepção de especialistas e pesquisadores, que serviu de base para o treinamento, validação e testes de um classificador, também proposto neste trabalho, baseado em uma rede neural convolucional. Em resultados empíricos, observou-se-se um F1 Score de 95,58 porcento em uma validação cruzada de 10 folds e 93,56 porcento em um conjunto de holdout de teste.

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