Teses em Geofísica (Doutorado) - CPGF/IG
URI Permanente para esta coleçãohttps://repositorio.ufpa.br/handle/2011/2357
O Doutorado Acadêmico pertente a o Programa de Pós-Graduação em Geofísica (CPGF) do Instituto de Geociências (IG) da Universidade Federal do Pará (UFPA).
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Navegando Teses em Geofísica (Doutorado) - CPGF/IG por CNPq "CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA"
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Tese Acesso aberto (Open Access) Inversão de velocidades por otimização global usando a aproximação superfície de reflexão comum com afastamento finito(Universidade Federal do Pará, 2016-08-25) MESQUITA, Marcelo Jorge Luz; CRUZ, João Carlos Ribeiro; http://lattes.cnpq.br/8498743497664023A literatura geofísica recente tem mostrado que a construção de um modelo inicial mais realístico possível é a forma mais apropriada de se reduzir complicações do problema mal posto da inversão da forma da onda completa, e de fornecer as condições necessárias de convergência da função objetivo em direção ao mínimo global. Modelos otimizados são úteis como estimativas iniciais para métodos mais sofisticados de inversão e migração. Desenvolvo um método de inversão de velocidade da onda P usando dados sísmicos pré-empilhados para grandes afastamentos e baseado em medidas de coerência. A estratégia de inversão proposta é totalmente automática, baseada no cálculo do semblance e regida pela aproximação de tempo de trânsito paraxial, o chamado método da Superfície de Reflexão Comum com Afastamento Finito. Ela é realizada em dois passos, a princípio, usando raios imagens e o conhecimento de um modelo de velocidades conhecido a priori, determino as interfaces refletoras em profundidade a partir de seção migrada em tempo. A seguir, o modelo em profundidade gerado é usado como entrada na parametrização do modelo de velocidades, o qual é feito camada por camada. A estratégia de inversão é baseada na análise dos semblances calculados em cada ponto médio comum pelo método da Superfície de Reflexão Comum com Afastamento Finito. Para iniciar a inversão no segundo passo, a aproximação paraxial é feita pelo traçamento de raios no modelo de velocidades em profundidade obtido no primeiro passo. Usando a média aritmética dos semblances calculados em todos os pontos médios comuns como função objetivo, camada após camada, o algoritmo de otimização global Very Fast Simulated Annealing é aplicado para obter a convergência da função objetivo em direção ao máximo global. Ao aplicar a estratégia de inversão em dados sintéticos e reais, mostro a robustez do algoritmo de inversão proposto, produzindo modelos de velocidades da onda P otimizados a partir de dados pré-empilhados.Tese Acesso aberto (Open Access) Seismic amplitude analysis and quality factor estimation based on redatuming(Universidade Federal do Pará, 2015-04-25) OLIVEIRA, Francisco de Souza; FIGUEIREDO, José Jadsom Sampaio de; http://lattes.cnpq.br/1610827269025210A correção de amplitude é uma tarefa importante para corrigir a dissipação de energia sísmica por espalhamento geometrico ou atenuação durante a propagação da onda acústica / elástica em sólidos. Neste trabalho, propomos uma forma de estimar o fator de qualidade dos dados de reflexão sísmica, com uma metodologia baseada na combinação do método de deslocamento da frequência de pico (PFS) e do operador de redatumação. A contribuição deste trabalho está em corrigir os tempos de trânsito quando o meio é formado por muitas camadas. Em outras palavras, a correção da tabela de tempo de trânsito utilizada no método PFS é realizada utilizando um operador de redatumação. A operação proposta, é realizada de forma iterativa, com isto, permitindo estimar o fator de qualidade Q, camada por camada de um modo mais preciso. A operação de redatumação é usada para simular a aquisição de dados em novos níveis, evitando distorções produzidas por irregularidade próximas da superfície relacionadas com a geometria ou com as propriedades de heterogeneidade do meio. Propomos uma aplicação do operador de redatumação Kirchhoff em verdadeira ampilitude (TAKR) em meios homogêneos e comparamos com o operador de redatumação Kirchhoff convencional (KR) restrito ao caso de afastamento nulo. Nossa metodologia é baseada na combinação do método de deslocamento da frequência de pico e o operador de redatumação (TAKR com peso igual a 1). Aplicação em dados sintéticos e em dados reais sísmico (Viking Graben) e GPR(Siple Dome) demonstra a viabilidade de nossa análise.Tese Acesso aberto (Open Access) Solução da equação de Archie com algoritmos inteligentes(Universidade Federal do Pará, 2011) SILVA, Carolina Barros da; ANDRADE, André José Neves; http://lattes.cnpq.br/8388930487104926A equação de Archie é um marco histórico da Avaliação de Formação por ser a primeira relação envolvendo as propriedades físicas das rochas e as suas propriedades petrofísicas possibilitando a identificação e a quantificação de hidrocarbonetos em subsuperfície. A saturação de água é a solução da equação de Archie obtida a partir da medida da resistividade e da estimativa da porosidade da formação. No entanto, a solução da equação de Archie é não trivial, na dependência do conhecimento prévio da resistividade da água de formação e dos expoentes de Archie (cimentação e saturação). Esta tese apresenta um conjunto de algoritmos inteligentes inéditos, que possibilitam a solução da equação de Archie. Uma variação da rede neural competitiva, denominada como rede neural bicompetitiva realiza o zoneamento do poço, delimitando as camadas reservatório. Para cada camada reservatório, um novo algoritmo genético, com uma estratégia evolutiva baseada na reprodução de fungos produz estimativas para os parâmetros de porosidade da matriz (densidade, tempo de trânsito e porosidade neutrônica), que aliados a um novo modelo de rocha produzem estimativas realistas da porosidade, considerando os efeitos da argilosidade. Uma nova rede neural competitiva denominada como rede competitiva angular realiza a interpretação do Gráfico de Pickett fornecendo as informações da resistividade da água de formação e do expoente de cimentação. Todos os resultados da metodologia aqui apresentada são obtidos com dados sintéticos e perfis convencionais.