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Título: INVERSION OF PARAMETERS IN SEISMIC DATA BY GENETIC ALGORITHMS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): SHELLY CRISTIANE DAVILA MEDEIROS

Colaborador(es):  MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - Orientador
Número do Conteúdo: 8622
Catalogação:  05/07/2006 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=8622@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8622@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8622

Resumo:
This dissertation investigates the use of Genetic Algorithms applied to seismic data with the objective of obtaining physical parameters and seismic attributes that would facilitate the characterization of rocks in terrestrial subsoil. The seismic data has been extensively utilized in the field of petroleum exploration. The applications involving seismic are not restrained to the search for new petroleum reserves, but are also used to project new wells and to improve the production of existing petroleum reservoirs. The survey of seismic data allows the analysis of extended areas of the subsurface at an affordable price relative to other techniques. However, the interpretation of the data with the objective of obtaining relevant and accurate information is not an easy task. For that, several seismic inversion techniques are being developed. This work consists in evaluating an alternative that uses Genetic Algorithms to invert parameters from seismic data. There are 3 main stages in this work. Initially, the theme of seismic exploration and the technique of Genetic Algorithms have been studied. On the second stage a model has been defined, using Genetic Algorithms, which aims, in this case, to minimize an error measurement, obtaining objective parameters. Finally, a system from the proposed model has been implanted and the study of cases with synthetic seismic data has been executed to evaluate its performance. The process of optimizing has been compared to the process of random search and the results obtained by the model have always been superior.

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