Uso de Redes Adversárias Geradoras Condicionais para Construção de Modelos
de Velocidades Sísmicas
Nome: MARCUS VINICIUS DE OLIVEIRA SARAIVA
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 27/10/2022
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| THOMAS WALTER RAUBER | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| ANTÔNIO COSME DEL REY | Examinador Externo |
| AVELINO FORECHI SILVA | Examinador Externo |
| MARCOS DE CARVALHO MACHADO | Examinador Externo |
| RENATO ANTÔNIO KROHLING | Examinador Interno |
| THOMAS WALTER RAUBER | Orientador |
Resumo: Na indústria de petróleo e gás um modelo de velocidades sísmicas acurado é essencial no decorrer das etapas
de processamento sísmico, caracterização de reservatórios e cálculo de volume de hidrocarbonetos.
A modelagem de velocidade por inversão do campo de onda completo, do inglês Full Waveform Inversion (FWI) é
uma técnica iterativa avançada que fornece um modelo de velocidades sísmicas intervalares de alta resolução,
embora com um custo computacional elevado devido às simulações numéricas baseadas na equação da onda
necessárias em cada iteração. Este trabalho propõe um método de geração de modelos de velocidades sísmicas
intervalares tão detalhados quanto os obtidos por meio da FWI, porém utilizando uma fração do tempo e dos
recursos computacionais gastos com a modelagem tradicional, utilizando a FWI. Para tanto, foram empregadas
Redes Adversárias Geradoras Condicionais, do inglês conditional Generative Adveersarial Networks (cGAN), do tipo
pix2pix, utilizando dados tridimensionais. O treinamento desta rede foi realizado com três entradas condicionantes,
Amplitude Sísmica, Velocidade Média Tomográfica e o grid de Tempo Duplo de Trânsito, a saída desejada é o dado
de velocidades sísmicas de alta resolução oriundo da FWI. Dados sísmicos reais foram utilizados para treinar e
validar a arquitetura de rede proposta e três métricas de avaliação foram adotadas como critérios de qualidade
(Análise Visual, o Erro Percentual Absoluto Médio e a Medida do Índice de Similaridade Estrutural). Com base nessas
métricas os resultados do conjunto de validação sugerem que a cGAN foi capaz de gerar modelos de velocidades
sísmicas de alta resolução, equiparáveis aos modelos gerados pela FWI, permitindo extrair dos dados de entrada as
principais estruturas geológicas e variações laterais de velocidade. Os resultados experimentais indicam que o
método proposto tem potencial para aumentar a velocidade dos processos de caracterização geofísica de
reservatórios, economizando tempo e recursos computacionais.
