Dissertações em Geofísica (Mestrado) - CPGF/IG
URI Permanente para esta coleçãohttps://repositorio.ufpa.br/handle/2011/4993
O Mestrado 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 Dissertações em Geofísica (Mestrado) - CPGF/IG por CNPq "CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA::ANALISE NUMERICA"
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Dissertação Acesso aberto (Open Access) Inversão em geofísica de poço: um estudo sobre ambiguidade(Universidade Federal do Pará, 1990-10-12) BUORO, Álvaro Bueno; SILVA, João Batista Corrêa da; http://lattes.cnpq.br/1870725463184491A ambiguidade na inversão de dados de geofísica de poço é estudada através da análise fatorial Q-modal. Este método é baseado na análise de um número finito de soluções aceitáveis, que são ordenadas, no espaço de soluções, segundo a direção de maior ambiguidade. A análise da variação dos parâmetros ao longo dessas soluções ordenadas permite caracterizar aqueles que são mais influentes na ambiguidade. Como a análise Q-modal é baseada na determinação de uma região de ambiguidade, obtida de modo empírico a partir de um número finito de soluções aceitáveis, é possível analisar a ambiguidade devida não só a erros nas observações, como também a pequenos erros no modelo interpretativo. Além disso, a análise pode ser aplicada mesmo quando os modelos interpretativos ou a relação entre os parâmetros não são lineares. A análise fatorial é feita utilizando-se dados sintéticos, e então comparada com a análise por decomposição em valores singulares, mostrando-se mais eficaz, uma vez que requer premissas menos restritivas, permitindo, desse modo, caracterizar a ambiguidade de modo mais realístico. A partir da determinação dos parâmetros com maior influência na ambiguidade do modelo é possível reparametrizá-lo, agrupando-os em um único parâmetro, redefinindo assim o modelo interpretativo. Apesar desta reparametrização incorrer na perda de resolução dos parâmetros agrupados, o novo modelo tem sua ambiguidade bastante reduzida.
