Técnicas Inteligentes para Inversão e Integração de Dados Sísmicos 3D (UFSC/FEESC/Petrobras)
Descrição: O objetivo deste projeto é estudar, implementar e avaliar um modelo neural capaz de realizar a inversão acústica em 3D visando à geração da impedância da onda compressional a partir de um sismograma de referência. Uma série de técnicas e ferramentas de Inteligência Artificial tem sido extensivamente pesquisadas, descritas e propostas para serem aplicadas no problema da inversão sísmica. Dentre elas podemos citar: a metodologia Bayesiana de inversão sísmica (Loures & Moraes, 1999), (Loures & Moraes, 2001), (Gunning & Glinsky, 2004); Algoritmos Genéticos também tem sido aplicados no problema de inversão sísmica (Stoffa & Sen, 1991), (Medeiros, 2005). Também há uma série de artigos mostrando que as Redes Neurais Artificiais podem ser utilizadas para a inversão de dados sísmicos (Santos, 2008), (Röth & Tarantola, 1992), (Nunnari, Bertucco, & Ferrucci, 2001), (Calderón-Macías, Sen, and Stoffa, 1997), (Calderón-Macías, Sen, & Stoffa, 1998), (Calderón-Macías, Sen, & Stoffa, 2000). Especial atenção será dada à questão da extensão do modelo para a integração de dados sísmicos em 3D procurando a manutenção da correlação vertical e horizontal dos atributos obtidos.
Situação: Concluído.
Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) .
Integrantes: Mauro Roisenberg – Coordenador / Cassio Rodrigo Conti – Integrante / Márcio Valério Weck Pereira – Integrante / Fernando Bordignon – Integrante / Leandro Passos de Figueiredo – Integrante / Rodrigo Exterkotter – Integrante / Gláucia de Pádua da Silva – Integrante.
Financiador(es): Centro de Pesquisa e Desenvolvimento Leopoldo Américo Miguêz de Mello – Cooperação.
Número de produções C, T & A: 3 / Número de orientações: 1.
Anos: 2011-2012.
