Um estudo de estratégias de inversão de dados sísmicos via inversão da forma de onda completa no domínio da frequência
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Publicado em: |
Brasil
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Endereço do item: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28931 |
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ri-123456789-289312020-05-10T07:31:00Z Um estudo de estratégias de inversão de dados sísmicos via inversão da forma de onda completa no domínio da frequência Rêgo, Raphael Carvalho de Lucena Araújo, João Medeiros de Corso, Gilberto Costa, Carlos Alexandre N. da Henriques, Marcos Vinicius Cândido Inversão Otimização Regularização Cauchy Tikhonov CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::PETROLEO E PETROQUIMICA Full-Waveform Inversion is a powerful seismic imaging technique capable of recovering highresolution subsurface models from observed data. This inversion is a nonlinear problem formulated as a local optimization problem that seeks to minimize the objective function in an attempt to find values that fit the modeled and observed data. In order to minimize the nonlinearity problem, a multiscale inversion approach is used to mitigate the sensitivity of the problem to converging toward local minima. In this work, we studied the frequency domain Full-Wave Inversion strategies (frequency and small frequency band inversion) with the Marmousi model in the presence and absence of noise. Additionally, a hybrid regularization based on Cauchy and Tikhonov constraints was proposed, in order to balance smoothness and sparsity also in noise presence and absence situations. The tests showed a superiority in the use of frequency band inversion. Moreover, for Marmousi, the proposed hybrid regularization was able to satisfactorily invert the initial model and it is a good option for data inversions in the absence of noisy components while Tikhonov was better adjusted considering the noise used and the parameters of this work. A inversão da forma de onda completa (Full-Waveform Inversion) é uma poderosa técnica de imageamento sísmico capaz de recuperar modelos de subsuperfície com alta resolução a partir dos dados observados. Esta inversão é um problema não-linear formulado como um problema de otimização local que busca a minimização da função objetivo, na tentativa de encontrar valores que ajustem os dados modelado e observado. A fim de minimizar o problema da não linearidade, faz-se uso de uma abordagem de inversão multiescalas que mitiga a sensibilidade do problema em convergir para mínimos locais. Neste trabalho, foram estudadas estratégias de inversão da forma de onda completa no domínio da frequência (inversão por frequências e por bandas de frequência) com o modelo Marmousi na presença e na ausência de ruídos. Adicionalmente, foi proposta uma regularização híbrida baseada nas restrições de Cauchy e Tikhonov, no intuito de balancear suavidade e esparsidade também em situações de presença e ausência de ruídos. Os testes realizados mostraram uma superioridade na utilização da inversão por bandas de frequência. Além disso, para o Marmousi, a regularização híbrida proposta conseguiu inverter o modelo inicial de forma satisfatória e apresenta-se como uma boa opção para inversões de dados na ausência de componentes ruidosos enquanto a regularização de Tikhonov foi melhor ajustada considerando o ruído utilizado e as parametrizações deste trabalho. 2020-05-06T18:47:43Z 2020-05-06T18:47:43Z 2019-12-27 masterThesis RÊGO, Raphael Carvalho de Lucena. Um estudo de estratégias de inversão de dados sísmicos via inversão da forma de onda completa no domínio da frequência. 2019. 54f. Dissertação (Mestrado em Ciência e Engenharia de Petróleo) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019. https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28931 pt_BR Acesso Aberto application/pdf Brasil UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA E ENGENHARIA DE PETRÓLEO |
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Full-Waveform Inversion is a powerful seismic imaging technique capable of recovering highresolution subsurface models from observed data. This inversion is a nonlinear problem
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Full-Wave Inversion strategies (frequency and small frequency band inversion) with the
Marmousi model in the presence and absence of noise. Additionally, a hybrid regularization
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