[pt] Dados sísmicos, utilizados principalmente na indústria de petróleo, costumam apresentar dimensões de dezenas de gigabytes e em alguns casos, centenas. Este trabalho apresenta propostas de manipulação destes dados que ajudem a contornar problemas enfrentados por aplicativos de processamento e interpretação sísmica ao trabalhar com arquivos deste porte. As propostas se baseiam em reorganização e compressão. O conhecimento do formato de utilização dos dados permite reestruturar seu armazenamento diminuindo o tempo gasto com a transferência entre o disco e a memória em até 90%. A compressão é utilizada para diminuir o espaço necessário para armazenamento. Para dados desta natureza os melhores resultados, em taxa de redução, são das técnicas de compressão com perda, entre elas as compressões por agrupamento. Neste trabalho apresentamos um algoritmo que minimiza o erro médio do agrupamento uma vez que o número de grupos tenha sido determinado. Em qualquer método desta categoria o grau de erro e a taxa de compressão obtidos dependem do número de grupos. Os dados sísmicos possuem uma coerência espacial que pode ser aproveitada para melhorar a compressão dos mesmos. Combinando-se agrupamento e o aproveitamento da coerência espacial conseguimos comprimir os dados com taxas variando de 7% a 25% dependendo do erro associado. Um novo formato é proposto utilizando a reorganização e a compressão em conjunto. / [en] Seismic data, used mainly in the petroleum industry, commonly present sizes of tens of gigabyte, and, in some cases, hundreds. This work presents propositions for manipulating these data in order to help overcoming the problems that application for seismic processing and interpretation face while dealing with file of such magnitude. The propositions are based on reorganization and compression. The knowledge of the format in which the data will be used allows us to restructure storage reducing disc- memory transference time up to 90%. Compression is used to save storage space. For data of such nature, best results in terms of compression rates come from techniques associated to information loss, being clustering one of them. In this work we present an algorithm for minimizing the cost of clustering a set of data for a pre-determined number of clusters. Seismic data have space coherence that can be used to improve their compression. Combining clustering with the use of space coherence we were able to compress sets of data with rates from 7% to 25% depending on the error associated. A new file format is proposed using reorganization and compression together.

[pt] O efeito causado por interfaces de topografias irregulares próximas à superfície nas reflexões de interesse provenientes de camadas mais profundas é um problema bem conhecido no processamento digital de dados sísmicos. Devido ao forte contraste de velocidades imposto por tais interfaces, estas reflexões perdem sua característica hiperbólica. Em conseqüência, o empilhamento CMP que possui como premissa básica reflexões aproximadamente hiperbólicas no sinal registrado, falha em seus objetivos de aumentar a razão sinal ruído da seção sísmica. Visando solucionar este problema, técnicas de pré-processamento se fazem necessárias de modo a recuperar completa ou parcialmente, o padrão hiperbólico destas reflexões. Neste contexto, este trabalho é dividido em duas partes. Na primeira, três algoritmos conhecidos para este fim, de diferentes níveis de precisão e de demanda computacional, são discutidos. A seguir um novo método, onde técnicas de traçamento de raios são integradas à mecanismos precisos de extrapolação do campo de ondas, é proposto. O seu desempenho é verificado no processamento de grupos de tiro comum e ponto médio comum sintéticos. Finalmente, estes resultados são comparados com outros obtidos de um dos algoritmos apresentados anteriormente, de forma a evidenciar as vantagens e limitações da técnica proposta. / [en] The effect of near surface interfaces with irregular topography on the target reflections from deeper layers is a well known problem in digital seismic data processing. Due to strong contrast of velocities imposed by such interfaces, theses reflections lose their hyperbolic characteristic. As a consequence, the CMP stack procedure, which main assumption is the hyperbolic shaped reflections, fails in its attempt to improve the signal to noise ratio of the seismic section. To overcome this difficulty, a preprocessing technique which recovers fully or partially the hyperbolic pattern of these reflections is necessary. In this context, this work is divided in two parts. First, three known different algorithms used for the solution of this problem, with distinct levels of precision and computational cost, are discussed. Following that, a new algorithm which integrates accurate wave field extrapolation mechanisms with ray tracing techniques, is proposed. The performance of the new method is demonstrated on synthetic common mid point gathers and common shot gathers. Finally, these results are then compared with those obtained from one of the algorithms previously described, in order to assess the limitations and advantages of the proposed technique.

[pt] A confiabilidade dos dados coletados diretamente ao longo do caminho de poços de petróleo é maior que a confiabilidade de dados sísmicos e, por isto, os primeiros podem ser utilizados para ajustar o volume de aquisição sísmica. Este trabalho propõe um ajuste dos volumes de amplitudes sísmicas através de uma algoritmo de três passos. O primeiro passo é a identificação de feições comuns através de um algoritmo de reconhecimento de padrões. O segundo passo consiste em gerar e otimizar uma malha alinhada às feições de interesse do dado sísmico voluméletrico através de um novo algoritmo baseado em processamento de imagens e inteligência computacional. E o terceiro e último passo é a realização de uma deformação volumétrica pontoa- ponto usando interpolação por funções de base radial para registrar o volume sísmico aos poços. A dissertação apresenta ainda resultados de implementações 2D e 3D dos algoritmos propostos de forma a permitir algumas conclusões e sugestões para trabalhos futuros. / [en] Data acquired directly from borehole are more reliable than seismic data, and then, the first can be used to adjust the second. This work proposes the correction of a volume of seismic amplitudes through a three step algorithm. The first step is the identification of common features in both sets using a pattern recognition algorithm. The second step consists of the generation and the optimization of a mesh aligned with the features in the volumetric data using a new algorithm based on image processing and computational intelligence. The last step is the seismic-to-well registration using a point-to-point volumetric deformation achieved by a radial basis function interpolation. The dissertation also presents some results from 2D and 3D implementations allowing conclusions and suggestions for future work.

[pt] Este trabalho propõe uma técnica chamada de Opacidade 3D para visualização volumétrica de dados sísmicos. O grande desafio da visualização volumétrica é definir uma função de transferência multidimensional que melhor se adapte ao dado que se deseja visualizar. Será apresentada uma função de transferência que utiliza três tabelas de cores 1D para compor a uma tabela de cores 3D. O trabalho de Silva[30] sobre opacidade 2D serviu de motivação para o desenvolvimento da técnica de opacidade 3D e ao longo deste trabalho são feitas comparações entre ambos. São apresentados exemplos reproduzindo a opacidade 2D e outros mostrando como a técnica proposta pode auxiliar no estudo de determinados eventos sísmicos. / [en] This work proposes a 3D opacity technique for the volume rendering of seismic data. The greater challenge of volume rendering is to define a multidimensional transfer function better adapted to the data to be visualized. This work presents a transfer function that uses three 1D color tables to compose a 3D color table. The work from Silva[30] about 2D opacity has served as a motivation for the development of the 3D opacity technique and, hence, some comparisons are made between them. Some examples are presented in order to reproduce the 2D opacity technique and to show how the proposed technique can improve the visualization of specific seismic events.

[pt] Neste trabalho apresentamos metodologias baseadas em algoritmos de agrupamento de dados utilizadas para processamento de dados sísmicos 3D. Nesse processamento, os voxels de entrada do volume são substituídos por vetores de características que representam a vizinhança local do voxel dentro do seu traço sísmico. Esses vetores são processados por algoritmos de agrupamento de dados. O conjunto de grupos resultantes é então utilizado para gerar uma nova representação do volume sísmico de entrada. Essa estratégia permite modelar a estrutura global do sinal sísmico ao longo de sua vizinhança lateral, reduzindo significativamente o impacto de ruído e demais anomalias presentes no dado original. Os dados pós-processados são então utilizados com duas finalidades principais: o mapeamento automático de horizontes ao longo do volume, e a produção de volumes de visualização destinados a enfatizar possíveis descontinuidades presentes no dado sísmico de entrada, particularmente falhas geológicas. Com relação ao mapeamento de horizontes, o fato de as amostras de entrada dos processos de agrupamento não conterem informação de sua localização 3D no volume permite uma classificação não enviesada dos voxels nos grupos. Consequentemente a metodologia apresenta desempenho robusto mesmo em casos complicados, e o método se mostrou capaz de mapear grande parte das interfaces presentes nos dados testados. Já os atributos de visualização são construídos através de uma função auto-adaptável que usa a informação da vizinhança dos grupos sendo capaz de enfatizar as regiões do dado de entrada onde existam falhas ou outras descontinuidades. Nós aplicamos essas metodologias a dados reais. Os resultados obtidos evidenciam a capacidade dos métodos de mapear mesmo interfaces severamente interrompidas por falhas sísmicas, domos de sal e outras descontinuidades, além de produzirmos atributos de visualização que se mostraram bastante úteis no processo de identificação de descontinuidades presentes nos dados. / [en] We present clustering-based methodologies used to process 3D seismic data. It firstly replaces the volume voxels by corresponding feature samples representing the local behavior in the seismic trace. After this step samples are used as entries to clustering procedures, and the resulting cluster maps are used to create a new representation of the original volume data. This strategy finds the global structure of the seismic signal. It strongly reduces the impact of noise and small disagreements found in the voxels of the entry volume. These clustered versions of the input seismic data can then be used in two different applications: to map 3D horizons automatically and to produce visual attribute volumes where seismic faults and any discontinuities present in the data are highlighted. Concerning the horizon mapping, as the method does not use any lateral similarity measure to organize horizon voxels into clusters, the methodology is very robust when mapping difficult cases. It is capable of mapping a great portion of the seismic interfaces present in the data. In the case of the visualization attribute, it is constructed by applying an auto-adaptable function that uses the voxel neighboring information through a specific measurement that globally highlights the fault regions and other discontinuities present in the original volume. We apply the methodologies to real seismic data, mapping even seismic horizons severely interrupted by various discontinuities and presenting visualization attributes where discontinuities are adequately highlighted.

[pt] Atributos de curvatura são uma importante ferramenta para visualização e interpretação de feições estruturais em dados sísmicos. Tais medidas podem realçar falhas e fraturas sutis que não estavam evidentes no dado de amplitude, fornecendo ao intérprete informações importantes para a construção do modelo geológico da área de interesse. Neste trabalho é apresentado um método para estimar atributos de curvatura volumérica em dados sísmicos empilhados. A partir do dado de amplitude, é computado um atributo identificador de horizonte, o qual permite que horizontes sísmicos sejam representados como superfícies de nível. Dessa maneira, o gradiente desse atributo fornece uma representação coerente do campo de normais do volume. Fórmulas para o cálculo de curvatura em superfícies implícitas são usadas para obter vários atributos de curvatura úteis na delineação e predição de importantes feições estratigráficas. Testes realizados com dados sintéticos e reais mostram que o método proposto é capaz de fornecer estimativas coerentes de atributos de curvatura a um baixo custo de processamento. São avaliados três atributos identificadores de horizontes: fase instantânea, derivada vertical e atributo de ridges. / [en] Curvature attributes are powerful tools for visualization and interpretation of structural features in seismic data. Such measures may highlight faults and subtle fractures that were not evident in amplitude data, providing important information to the interpreter to build the geological model of the area of interest. This paper presents a method for estimating volumetric curvature attributes in post-stack seismic data. Using amplitude volume, an horizon identifier attribute is computed, in order to represent seismic horizons as level surfaces. Thus, the gradient of this attribute provides a coherent estimate of volumetric normal field. Formulas for the calculation of curvature in implicit surfaces are used to compute several curvature attributes useful in the delineation and prediction of important stratigraphic features. Tests with synthetic and real data show that the proposed method is able to provide consistent estimates of attributes of curvature at low cost processing. Three horizon identifer attributes are evaluated: instantaneous phase, vertical derivative and ridge attribute.

[pt] O mapeamento manual de falhas em dados sísmicos tridimensionais é uma tarefa que consome muito tempo do intérprete. Uma grande quantidade de atributos sísmicos tem sido proposta para realçar medidas de descontinuidades associadas com as falhas. Entretanto, as falhas vistas através desses atributos aparecem mais como tendências do que como superfícies contínuas bem definidas, o que torna difícil a automatização da construção de modelos de falhas. Esta tese explora técnicas de Aprendizado Competitivo aplicadas aos problemas de extração e visualização de falhas em dados sísmicos. A estratégia proposta parte de um atributo de falha previamente calculado e consiste de três etapas. Na primeira, os dados tridimensionais uniformemente amostrados do atributo de falha são convertidos em um grafo com uso do algoritmo de aprendizado competitivo Growing Neural Gas. Na segunda etapa, o grafo sofre um processo de segmentação de forma a extrair um conjunto de subgrafos, cada um compatível com uma superfície de falha. Na terceira etapa, é utilizado o algoritmo Malhas Neurais Abertas para construir uma malha triangular para cada uma das superfícies identificadas. Malhas Neurais Abertas é um algoritmo de Aprendizado Competitivo que é proposto nesta tese, o qual constrói uma malha a partir de uma função de probabilidades com topologia de uma superfície aberta sem buracos. Exemplos com dados bidimensionais e tridimensionais, sintéticos e reais, são apresentados. Outra aplicação de Aprendizado Competitivo introduzida nesta tese é a geração de malhas geológicas, isto é, malhas que podem ser utilizadas na simulação do comportamento de fluidos em subsuperfície. / [en] Manual fault mapping from 3D seismic data is a time-consuming task. A plethora of seismic attributes has been proposed to enhance the discontinuity measures associated with faults. However, faults viewed through these attributes appear more like trends than well-defined, continuous surfaces, posing obstacles to the automation of the fault modeling process. This thesis explores the use of Competitive Learning techniques in fault extraction and visualization. The proposed strategy starts with a pre-computed fault attribute and consists of three steps. In the first, the uniformly sampled 3D fault attribute data are converted into a graph using Growing Neural Gas, a Competitive Learning algorithm. In the second step, the graph is submitted to a segmentation process in order to extract a set of subgraphs, each one compatible with a fault surface. In the third step, the Open Neural Meshes algorithm is used to build a triangulated mesh for each previously identified surface. Open Neural Meshes is a Competitive Learning algorithm proposed in this thesis, which builds a mesh from a probability function with no-hole open surface topology. Examples with 2D and 3D, synthetic and real data are presented. Another Competitive Learning application introduced in this thesis is the generation of geologic meshes. These meshes can be used to simulate fluid flows in subsurface reservoirs.

[pt] A sísmica é uma importante ferramenta utilizada no processo de exploração de petróleo e gás natural. A partir dos estudos sísmicos é possível obter informações referentes a probabilidade de encontrar situações favoráveis a acumulação de hidrocarbonetos. O presente trabalho visa integrar os dados adquiridos através deste método geofísico a um modelo de simulação de canais baseados em esqueletos em um ambiente deposicional turbidítico, e também apresentar a modelagem de tais canais condicionados a localização de um poço. / [en] The use of seismic data is an important tool in oil and gas research. It can show us the probability of having a high concentration of hydrocarbon in a possible reservoir. This work intends to condition skeleton-based modeling of channels reservoir in a turbidite system to seismic data. We also present such modeling process constraint by a well previously defined.

[pt] Neste trabalho apresentamos os aspectos da visualização volumétrica de horizontes em dados sísmicos 3D. Consideramos as abordagens de visualização volumétrica direta e indireta. Na abordagem direta investigamos o problema da seleção de horizontes usando funções de transferência. Apresentamos a técnica de opacidade 2D, que busca aumentar a capacidade de seleção dos horizontes para visualização. Comparamos a utilização dos atributos de fase instantânea, fase ajustada e fase desenrolada como segunda dimensão, enquanto a primeira é a amplitude sísmica. Ainda na abordagem direta, mostramos que o gradiente da amplitude sísmica não aproxima bem os vetores normais nos horizontes sísmicos. Sugerimos o gradiente da fase instantânea como solução para este problema. Na abordagem de visualização volumétrica indireta introduzimos uma modelagem de otimização para o problema de rastreamento de horizontes. Sugerimos um método heurístico baseado em uma estratégia gulosa para encontrar soluções que são boas aproximações para os horizontes mesmo na presença de estruturas geológicas complexas. / [en] This work presents aspects of volume visualization of seismic horizons in 3-D seismic data. We consider both the direct and indirect approaches of volume visualization. In the direct approach we investigate the problem of selecting horizons using transfer functions. We present the 2-D opacity technique, which seeks to increase the ability to select horizons for visualization. We compare the use of instantaneous phase, adjusted phase and unwrapped phase as the second dimension, while seismic amplitude is the first dimension. Also in the direct approach, we show that the seismic amplitude gradient is not a good approximation for the normal vectors in seismic horizons. We suggest the gradient of instantaneous phase as a solution to this problem. In the indirect volume visualization approach we introduce a new optimization model to overcome the seismic horizon tracking problem. We present a heuristic method based on a greedy strategy to find solutions that are good approximations of the horizon of interest, even for complex geological structures.

[pt] Nesta tese é proposto um novo método de agrupamento de dados sísmicos para a visualização em mapas sísmicos. Os dados sísmicos (sinal + ruído) têm distribuições assimétricas. A classificação dos dados sísmicos é, atualmente, realizada através de métodos que induzem as referências dos grupos propostos às suas médias. No entanto, a média é sensível aos ruídos e aos outliers e as classificações com este estimador estão sujeitas a distorções nos resultados. Embora outros trabalhos sugiram o uso da mediana nos casos em que as distribuições são assimétricas - devido ao fato deste estimador ser robusto aos ruídos e aos outliers - em nenhum foi encontrado um método que induza as referências dos grupos propostos às medianas no tratamento dos dados sísmicos. O método proposto incluí um algoritmo que induz as referências dos grupos propostos às suas medianas. O tratamento iterativo dos dados sísmicos através da aplicação de uma função não linear adequada ao gradiente descendente gera resultados cujos erros médios quadráticos são inferiores aos dos resultados dos métodos que induzem à média. Um parâmetro existente no algoritmo, a constante de não linearidade, determina a maneira como os dados são induzidos, a partir da média, na direção da mediana. A convergência aos resultados requer poucas iterações no método proposto. O método proposto é uma ferramenta para o dimensionamento de reservatórios de petróleo e serve para a determinação de diferenças entre as propriedades de estruturas geológicas similares. / [en] This thesis suggests the use of a new method of seismic data clustering that can aid in the visualization of seismic maps. Seismic data are primarily made of signal and noise and, due to its dual composition, have asymmetric distributions. Seismic data are traditionally classified by methods that lead the proposed groups` references to their mean values. The mean value is, however, sensitive to noise and outliers and the classification methods that make use of this estimator are, consequently, subjected to generating distorted results. Although other works have suggested the use of the median in cases where the distributions are asymmetric - due to the fact that the estimator is robust with respect to noise and outliers - none have proposed a method that would lead the groups` references to the median while treating seismic data. The method proposed in this work includes, therefore, an algorithm that leads the groups` references to their medians. The iterative treatment of seismic data through the use of a non-linear function that is adequate for the gradient descent generates results with meansquare errors inferior to those of results generated by the use of the mean value. The algorithm`s non- linearity constant determines how the seismic data are led from the mean value towards the median. The proposed method requires little iteration for the results to converge. The proposed method can, therefore, be used as a tool in the sizing of petroleum reservoirs and can also be used to determine the differences between similar geological structures.