Remoção de ruídos sísmicos utilizando transformada de wavelet 1D e 2D com software em desenvolvimento

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

05/04/2011

RESUMO

Na atividade exploratória de hidrocarbonetos a grande incógnita é a localização das jazidas. Grandes esforços são empreendidos na tentativa de melhor identificá-las, localizá-las e, ao mesmo tempo, otimizar a relação custo-benefício da extração de Petróleo. Os métodos sísmicos são os mais utilizados pelo fato de serem indiretos, isto é, sondam as camadas de subsuperfície sem invadi-las. O sismograma é a representação do interior da Terra e de suas estruturas através de um arranjo convenientemente disposto dos dados obtidos por meio da sísmica de reflexão. Um grande problema nessa representação é a intensidade e variedade de ruídos presentes no sismograma, como o ruído de rolamento superficial que contamina os sinais relevantes e pode mascarar as informações desejadas, trazidas por ondas espalhadas em regiões mais profundas das camadas geológicas. Desenvolvemos uma ferramenta para suprimir estes ruídos que usa transformadas Wavelets 1D e 2D. O programa, em linguagem Java, faz a separação das imagens Sísmicas considerando as direções (horizontal, vertical e mistas ou locais) e faixas de comprimentos de ondas que formam essas imagens, usando Wavelets de Daubechies, Autoresolução que duplica o comprimento das ondas e Produto Tensorial das bases de Wavelets. Desenvolvemos a opção, em uma mesma imagem, de usar o produto tensorial de Wavelets de dimensão 2 ou produto tensorial de Wavelets de dimensão 1 pelas identidades. Neste último caso, temos a Decomposição em Wavelets de um sinal bidimensional em uma única direção. Esta decomposição permite alongar numa determinada direção as Wavelets bidimensionais, corrigindo efeitos de escalas ao aplicarmos Autoresoluções. Em outras palavras, aperfeiçoamos o tratamento de uma imagem sísmica, usandoWavelet 1D eWavelet 2D em etapas diferentes de Autoresoluções. Também implementamos melhorias na visualização das imagens associadas às decomposições em cada Autoresolução, facilitando as escolhas das imagens com os sinais de interesse para reconstrução da imagem sem os ruídos. O programa foi testado com dados reais e os resultados obtidos foram de boa qualidade

ASSUNTO(S)

remoção do ruído de rolamento superficial transformada wavelet wavelet daubechies autoresolução linguagem java produto tensorial engenharias removing of surface bearing noise wavelet transform wavelet daubechies auto-resolution java language tensor product

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