[pt] O problema de Inversão Sísmica envolve a determinação das propriedades físicas da superfície a partir de dados amostrados na superfície. A construção de um modelo matemático da resposta da subsuperfície à excitação de uma fonte sísmica, tendo como parâmetros as propriedades físicas da subsuperfície, fornece um modelo sintético desta resposta para determinados valores dos parâmetros. Isto permite comparar dados amostrados e modelos sintético. A perturbação do modelo pela variação dos seus parâmetros pode aproximar dados amostrados e sintéticos e colocar o problema da Inversão como um problema de minimização de uma função de erro que os ajuste de forma adequada. Usualmente, os métodos que tentam minimizar a medida a medida de erro supõem um comportamento linear entre a perturbação do modelo e esta medida. Na maioria dos problemas geofísicos, esta medida apresenta um alto grau de não linearidade e uma grande quantidade de mínimos locais. Isto torna estes métodos baseados em aproximações lineares muito sensíveis à escolha de uma boa solução inicial, o que nem sempre está disponível. Como resolver este problema sem uma boa solução inicial? A teoria da Inferência Bayesiana oferece uma solução pelo uso de informação a priori sob o espaço dos parâmetros. O problema de Inversão volta então a ser um problema de otimização onde se precisa maximizar a probabilidade a posteriori dos parâmetros assumirem um certo valor dado que se obteve o resultado da amostragem dos dados. Este problema é resolvido pelo método do Simulated Annealing (SA), método de otimização global que faz uma busca aleatória direcionada no espaço de solução. Este método foi proposto por uma analogia entre o recozimento física de sólidos e problemas de otimização. O SA, na sua variante Very Fast Simulated Annealing (VFSA), é aplicado na solução de problemas de Inversão Sísmica 1 D para modelos acústico e elásticos gerados sinteticamente. A avaliação do desempenho do SA usando medidas de erro com diferentes normas é realizada para um modelo elástico adicionado de ruído aleatório. / [en] The seismic inverse problem involves determining the subsurface physical properties from data sampled at Earth`s surface. A mathematical model of the response of the subsurface excited by a seismic source, having physical properties as parameters, provides a synthetic model for this response. This makes possible to compare sampled and synthetic data. The perturbation in the model due to the variation of its parameters can approximate these data and states the inversion problem as the minimization of an error function that fits them adequately. Usually, the methods which attempt to minimize this error assume that a perturbation in the model is linearly relates with a perturbation in the measured response. Most geophysical inverse problems are highly nonlinear and are rife with local minima. Therefore these methods are very sensitive to the choice of the initial model and good starting solutions may not be available. What should be done, if there is no basis for an initial guess? The theory of Bayesian inference provides an answer to this question taking into account the prior information about the parameter space. The inverse problem can then be stated as an optimization problem whose goal is to maximize the posterior probability that the set of parameters has a certain value once given the result of the sample. This problem is solved by the Simulated Annealing method, a global optimization method that executes a oriented random search in the solution space. This method comes from an analogy between the physical annealing of solids and optimization problems. The Very Fast Simulated Annealing (VFSA), a variant of SA, is applied to the solution of 1 D seismic inverse problems generated synthetically by acoustic and alastic done by a elastic model with additive noise.

[pt] A inversão sísmica é uma etapa essencial na modelagem e caracterização de reservatórios que permite a estimativa de propriedades da subsuperfície a partir dos dados de reflexão sísmica. os métodos convencionais usualmente possuem um alto custo computacional ou apresentam problemas relativos à não-linearidade e à forte ambiguidade do modelo de inversão sísmica. Recentemente, com a generalizaçãodo aprendizado de máquina na geofísica, novos métodos de inversão sísmica surgiram baseados nas técnicas de aprendizado profundo. Entretanto, a aplicação prática desses métodos é limitada devido a ausência de uma abordagem probabilística capaz de lidar com as incertezas inerentes ao problema da inversão sísmica e/ou a necessidade de dados de treinamento completos e representativos. Para superar essas limitações, um novo método é proposto para inverter dados de reflexão sísmica diretamente para modelos da subsuperfície de alta resolução. O método proposto explora a capacidade das redes neurais convolucionais em extrair representações significativas e complexas de dados espacialmente estruturados, combinada à simulação estocástica geoestatística. Em abordagem auto-supervisionada, modelos físicos são incorporados no sistema de inversão com o objetivo de potencializar o uso das medições indiretas e imprecisas, mas amplamente distribuídas do método sísmico. As realizações geradas com simulação geoestatística fornecem informações adicionais com maior resolução espacial do que a originalmente encontrada nos dados sísmicos. Quando utilizadas como entrada do sistema de inversão, elas permitem a geração de múltiplos modelos alternativos da subsuperfície. Em resumo, o método proposto é capaz de: (1) quantificar as incertezas das previsões, (2) modelar a relação complexa e não-linear entre os dados observados e o modelo da subsuperfície, (3) estender a largura de banda sísmica nas extremidades baixa e alta do espectro de parâmetros de frequência, e (4) diminuir a necessidade de dados de treinamento anotados. A metodologia proposta é inicialmente descrita no domínio acústico para inverter modelos de impedância acústica a partir de dados sísmicos pós-empilhados. Em seguida, a metodologia é generalizada para o domínio elástico para inverter a partir de dados sísmicos pré-empilhados modelos de velocidade da onda P, da velocidade da onda S e de densidade. Em seguida, a metodologia proposta é estendida para a inversão sísmica petrofísica em um fluxo de trabalho simultâneo. O método foi validado em um caso sintético e aplicado com sucesso a um caso tridimensional de um reservatório brasileiro real. Os modelos invertidos são comparados àqueles obtidos a partir de uma inversão sísmica geoestatística iterativa. A metodologia proposta permite obter modelos similares, mas tem a vantagem de gerar soluções alternativas em maior número, permitindo explorar de forma mais efetiva o espaço de parâmetros do modelo quando comparada à inversão sísmica geoestatística iterativa. / [en] Seismic inversion allows the prediction of subsurface properties from seismic reflection data and is a key step in reservoir modeling and characterization. Traditional seismic inversion methods usually come with a high computational cost or suffer from issues concerning the non-linearity and the strong non-uniqueness of the seismic inversion model. With the generalization of machine learning in geophysics, deep learning methods have been proposed as efficient seismic inversion methods. However, most of them lack a probabilistic approach to deal with the uncertainties inherent in the seismic inversion problems and/or rely on complete and representative training data, which is often scarcely available. To overcome these limitations, we introduce a novel seismic inversion method that explores the ability of deep convolutional neural networks to extract meaningful and complex representations from spatially structured data, combined with geostatistical stochastic simulation to efficiently invert seismicn reflection data directly for high-resolution subsurface models. Our method incorporates physics constraints, sparse direct measurements, and leverages the use of imprecise but widely distributed indirect measurements as represented by the seismic data. The geostatistical realizations provide additional information with higher spatial resolution than the original seismic data. When used as input to our inversion system, they allow the generation of multiple possible outcomes for the uncertain model. Our approach is fully unsupervised, as it does not depend on ground truth input-output pairs. In summary, the proposed method is able to: (1) provide uncertainty assessment of the predictions, (2) model the complex non-linear relationship between observed data and model, (3) extend the seismic bandwidth at both low and high ends of the frequency parameters spectrum, and (4) lessen the need for large, annotated training data. The proposed methodology is first described in the acoustic domain to invert acoustic impedance models from full-stack seismic data. Next, it is generalized for the elastic domain to invert P-wave velocity, S-wave velocity and density models from pre-stack seismic data. Finally, we show that the proposed methodology can be further extended to perform petrophysical seismic inversion in a simultaneous workflow. The method was tested on a synthetic case and successfully applied to a real three-dimensional case from a Brazilian reservoir. The inverted models are compared to those obtained from a full iterative geostatistical seismic inversion. The proposed methodology allows retrieving similar models but has the advantage of generating alternative solutions in greater numbers, providing a larger exploration of the model parameter space in less time than the geostatistical seismic inversion.

[pt] Esta dissertação investiga o uso de Algoritmos Genéticos aplicados em dados sísmicos com o objetivo de obter parâmetros físicos e atributos sísmicos que auxiliem na caracterização das rochas de um subsolo terrestre. Os dados sísmicos têm sido extensamente empregados no setor de exploração de petróleo. As aplicações envolvendo sísmica não se restringem na busca por novas reservas de petróleo, mas também são usadas para projetar novos poços e melhorar a produção dos reservatórios de petróleo. O levantamento de dados sísmicos permite analisar extensas áreas da subsuperfície com custo praticável em relação a outras técnicas. Entretanto, a interpretação desses dados com o objetivo de obter informações relevantes e acuradas não é uma tarefa simples. Para isto, várias técnicas de inversão sísmica vêm sendo desenvolvidas. Este trabalho consistiu em avaliar uma alternativa que emprega Algoritmos Genéticos para inverter parâmetros a partir de dados sísmicos. Existem 3 etapas principais neste trabalho. Primeiramente, foram estudados o tema da exploração sísmica e a técnica de Algoritmos Genéticos. Na segunda etapa foi definido um modelo, usando Algoritmos Genéticos, que busca, neste caso, minimizar uma medida de erro, para obtenção dos parâmetros objetivos. Finalmente, foi implementado um sistema a partir do modelo proposto e realizados os estudos de casos com dados sísmicos sintéticos para avaliar o seu desempenho. O modelo baseado em Algoritmos Genéticos foi avaliado submetendo-se seus resultados a um especialista e comparando-os com os da busca aleatória. Os resultados obtidos se mostraram consistentemente satisfatórios e sempre superiores aos da busca exaustiva. / [en] This dissertation investigates the use of Genetic Algorithms applied to seismic data with the objective of obtaining physical parameters and seismic attributes that would facilitate the characterization of rocks in terrestrial subsoil. The seismic data has been extensively utilized in the field of petroleum exploration. The applications involving seismic are not restrained to the search for new petroleum reserves, but are also used to project new wells and to improve the production of existing petroleum reservoirs. The survey of seismic data allows the analysis of extended areas of the subsurface at an affordable price relative to other techniques. However, the interpretation of the data with the objective of obtaining relevant and accurate information is not an easy task. For that, several seismic inversion techniques are being developed. This work consists in evaluating an alternative that uses Genetic Algorithms to invert parameters from seismic data. There are 3 main stages in this work. Initially, the theme of seismic exploration and the technique of Genetic Algorithms have been studied. On the second stage a model has been defined, using Genetic Algorithms, which aims, in this case, to minimize an error measurement, obtaining objective parameters. Finally, a system from the proposed model has been implanted and the study of cases with synthetic seismic data has been executed to evaluate its performance. The process of optimizing has been compared to the process of random search and the results obtained by the model have always been superior.

[pt] A indústria eletrônica tem apresentado uma demanda crescente pela fabricação de aparelhos onde o baixo consumo de energia é uma das características mais importantes. Como exemplo, temos os telefones celulares, os computadores pessoais portáteis e os implantes biomédicos. Este trabalho investiga o projeto e o layout de células analógicas de consumo mil vezes menos (micropower) que os circuitos convencionais. As células desenvolvidas tanto podem ser usadas em aplicações analógicas quanto em circuitos híbridos formados por blocos digitais e blocos analógicos em um mesmo circuito integrado (mixed-mode). O trabalho desenvolvido envolveu 7 etapas principais: o estudo da operação do transistor MOS polarizado na região de inversão fraca comparado com a região de inversão forte; o estudo de estruturas básicas com dois transitores operando na inversão fraca; a conversão dos parâmetros de fabricante para a simulação das células; estudo de células analógicas a e seu projeto para baixo consumo; simulação das células e comparação com células comerciais; estudo da variação dos parâmetros de fabricação; estudo de técnicas de layout para células analógicas. Inicialmente o trabalho apresenta um resumo do estado da arte em projetos de circuitos integrados analógicos CMOS e, introduz o conceito da operação do transistor MOS em inversão fraca (weak inversion). O estudo de estruturas básicas, tais como espelhos de corrente, é o passo seguinte para a compreensão das limitações da operação dos transistores na fraca inversão e a análise de suas vantagens e desvantagens. A conversão dos parâmetros de processos fornecido pelo fabricante, do SPICE nível 2 para o SMASH nível 5, é um passo importante para uma simulação mais fiel do transistor real operando na região de inversão fraca, usando o novo modelo EKV (desenvolvido pela Escola Politécnica Federal de Lausanne - EPFL). O desenvolvimento dos blocos funcionais analógicas, tais como amplificadores operacionais, tece como estratégia de trabalho partir de especificações de células existentes em bibliotecas de fabricantes comerciais com tecnologia reconhecida sobre o assunto, e tentar reproduzir as suas características através do projeto de células dedicadas. Foram avaliadas algumas topologias de uma mesma célula com o objetivo de realizar a comparação entre elas. As medidas de desempenho das células para a comparação com as comerciais, foram realizadas com o uso de arquivos hierárquicos de simulação, visando a redução da quantidade de arquivos. Foi realizado um estudo de como a variação do processo de fabricação pode afetar o desempenho das células projetadas por análise de Montecarlo. São mostradas técnicas de layout de células analógicas que visam reduzir o descasamento entre transistores, faro este que poderia levar o circuito a apresentar comportamento diferente daquele especificado inicialmente. Os resultados alcançados demonstraram ser possível o desenvolvimento de células analógicas de baixo consumo. Através do uso da técnica de operação do transistor na região de inversão fraca, obteve-se desempenho comparável aos circuitos comerciais, tornando possível a criação de uma biblioteca de células analógicas mais ampla sem a necessidade da dependência do know-how dos fabricantes comerciais. / [en] Low power supply consumption hás become one of the main issue in eletronic industry for many product áreas such as cellular telephones, portable personal computers and biomedical implants. The aim of this work is to investigate the main drawbacks involved in the design of CMOS analog cells biased in weak inversion. Biasing a cell in weak inversion makes it possible to archieve a power consumption that is one thousandth lower than common analog cells designed to operate in strong inversion. This work has involved the following subject: a study of models for MOS transistors operating in weak inversion and strong inversion regions; a methodology to convert LEVEL 2 Spice model to EKV model; study of basic analog cell blocks suitable to low power mixed mode IC design; design methodology for low power analog cells; comparison between these cells and some commercial ones; study of analog layout techniques. Firstly, this work reviews the state-of-art of analog cell design including MOS transistor operation and modeling in the weak inversion region. Secondly we discuss the operation of some basic structures, such as current mirors and differential amplifiers, biased in weak inversion. This study helped us to understand the benefits and drawbacks involved in working with MOS transistors biased in this region. Next we describe a methodology to convert process parameters suppied by the foundries, usually LEVEL 2 Spice model, to the EKV model that was developed by EPFL (Swiss Federal Institute of Technology - Lausanne). Since EKV model is continuous in all regions, we expect to archieve better agreement between simulation results and manufacturing results. In order to test and validate the design methodology we chose to develop first a set of cells for this foundry comforming to a foundry with expertise in low voltage analog cell design. These tests were carried ou through standardized hierarchical simulation files in order to decrease the total number of simulatiom files required. Finally, we present some techniques for the layout of analog cells that improve circuit sensibility to transistor mismatching and process variation. The work shows us that it is feasible to design low power analog circuit using MOS transistors operating in weak inversion region. The methodology was even able to synthesize cells that are similar in performance to commercial ones. Therefore, it is possible to develop a çow power analog cell library which is suitable to designing application specific integrated circuits.

[pt] A inversão sísmica é o processo de transformar dados de Sísmica de Reflexão em valores quantitativos de propriedades petroelásticas das rochas. Esses valores, por sua vez, podem ser correlacionados com outras propriedades ajudando os geocientistas a fazer uma melhor interpretação que resulta numa boa caracterização de um reservatório de petróleo. Existem vários algoritmos tradicionais para Inversão Sísmica. Neste trabalho revisitamos a Inversão Colorida (Impedância Relativa), a Inversão Recursiva, a Inversão Limitada em Banda e a Inversão Baseada em Modelos. Todos esses quatro algoritmos são baseados em processamento digital de sinais e otimização. O presente trabalho busca reproduzir os resultados desses algoritmos através de uma metodologia simples e eficiente baseada em Redes Neurais e na pseudo-impedância. Este trabalho apresenta uma implementação dos algoritmos propostos na metodologia e testa sua validade num dado sísmico público que tem uma inversão feita pelos métodos tradicionais. / [en] Seismic inversion is the process of transforming Reflection Seismic data into quantitative values of petroleum rock properties. These values, in turn, can be correlated with other properties helping geoscientists to make a better interpretation that results in a good characterization of an oil reservoir.There are several traditional algorithms for Seismic Inversion. In this work we revise Color Inversion (Relative Impedance), Recursive Inversion, Bandwidth Inversion and Model-Based Inversion. All four of these algorithms are based on digital signal processing and optimization. The present work seeks to reproduce the results of these algorithms through a simple and efficient methodology based on Neural Networks and pseudo-impedance. This work presents an implementation of the algorithms proposed in the methodology and tests its validity in a public seismic data that has an inversion made by the traditional methods.

[pt] A inversão temporal é um método bem conhecido de se obter focalização de ondas. Quando usado em ondas dispersivas, como ondas acústicas de Lamb, a têcnica compensa a dispersão de cada modo fornecendo um sinal focalizado no tempo. O operador de inversão temporal em um meio fechado é dependente da geometria e características físicas do meio. A capacidade de focalização da técnica pode ser usada para detectar variações na condição de contorno de meio. A variação da função de transferência do meio, especialmente na fase de cada componente em frequência, causa perda da qualidade de focalização, degradando o sinal de inversão temporal recebido. Nesse trabalho propõe-se o uso da técnica da inversão temporal para detectar a variação na tração externa aplicada à uma placa metálica. Foram feitos experimentos com dois transdutores de ultra-som espaçados sobre uma placa de alumínio utilizados no modo transmissão-recepção a fim de excitar ondas de Lamb por um pulso de banda larga. Uma tração londitudinal é aplicada à placa e o sinal de inversão temporal é observado. Como o sinal recebido na condição de tração inicial possui forma bem definida, a análise da sensibilidade é facilitada. O sinal transmitido é filtrado a fim de fornecer um sinal de inversão temporal com espectro mais amplo melhorando a qualidade de foco e sensibilidade à tração. A sensibilidade à tração é comprovada e medida experimentalmente. A fase do espectro do sinal observada indica a variação no percurso da onda guiada devido ao tracionamento imposto. O valor e instante de pico sofrem variação em função da variação de tração. Mostra-se que a sensibilidade do sinal de inversão temporal pode ser usado como um indicador de variação do estado de tensão do meio. / [en] The time reversal process is a well-known method of obtaining focused waves. When used at Lamb guided acoustic waves it permits compensating the dispersion of each propagation mode providing a time recompressed focused signal. The time reversal operator in a closed medium is very dependent on the geometry and physical characteristics of the medium. The good focusing capability of the process can be used to detect changes in medium boundary conditions. The mismatch of the impulse response transfer function of the medium, especially in the phase of its frequency components, causes loss in the focusing quality, and so degrades the received signal shape. In this work it is proposed the use of the time reversal technique to detect the variation on the external applied traction in a plate structure. Experiments were performed in transmission-reception mode for two fixed ultrasonic transducers spaced in an aluminum plate where Lamb waves have been excited by a wideband pulse. A variable longitudinal traction is applied to the plate and the received time reversal signal is observed. As the received signal with no traction difference has a well-defined shape, the analysis of the process traction sensitivity is simplified. Digital filtering in the frequency domain was used at the transmitted time reversed signal in order to receive a broader spectrum signal, enhancing the process focus quality and stress sensitivity. The external traction sensitivity was verified. The observed phase spectrum variation indicated a wave path change, caused by the deformation of the plate. The peak value has been decreased for the applied traction and returned to it maximum value as the traction difference was removed. Also, the group delay has changed during the traction process. A model for the peak position has been proposed and compared with the measured experiments. The results show that the high sensibility of the time reversal signal technique due to changes of the geometry of the closed medium can be used as strain variation pointer.

[pt] Este trabalho propõe um algoritmo para o problema da deconvolução sísmica em picos esparsos. Intitulado LaWie, este algoritmo é baseado na combinação do Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) e a modelagem de blocos usada no filtro de Wiener. A deconvolução é feita traço a traço para estimar o perfil de refletividade e a wavelet original que deu origem as amplitudes sísmicas. Este trabalho apresenta o resultado do método no dataset sintético do Marmousi2, onde existe um ground truth para comparações objetivas. Além disso, também apresenta os resultados no dataset real Netherlands Offshore F3 Block e mostra a aplicabilidade do algoritmo proposto para não apenas delinear o perfil de refletividades como também para ressaltar características como fraturas neste dado. / [en] This work proposes an algorithm for solving the seismic sparse-spike deconvolution problem. Entitled LaWie, this algorithm is based on the combination of Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) and the block modeling used in the Wiener filter. Deconvolution is done trace by trace to estimate the reflectivity profile and the convolution wavelet that originated the seismic amplitudes. This work presents the results in the synthetic dataset of Marmousi2, where there is a ground truth for objective comparisons. Also, this work presents the results in a real dataset, Netherlands Offshore F3 Block, and shows the applicability of the proposed algorithm to outline the reflectivity profile and highlight characteristics such as fractures in this data.

[pt] Dados de amplitude sísmica compõem o conjunto de insumos do trabalho de interpretação geofísica. À medida que a qualidade dos sensores sísmicos evoluem, há aumento importante tanto na resolução quanto no espaço ocupado para armazenamento. Neste contexto, as tarefas de deconvolução e inversão sísmicas se tornam mais custosas, em tempo de processamento ou em espaço ocupado, em memória principal ou secundária. Partindo do pressuposto de que é possível assumir, por aproximação, que traços de amplitudes sísmicas são o resultado da fusão entre um conteúdo oscilatório – um pulso gerado por um tipo de explosão, em caso de aquisição marítima – e a presença esparsa de contrastes de impedância e variação de densidade de rocha, pretende-se, neste trabalho, apresentar contribuições quanto à forma de realização de duas atividades em interpretação geofísica: a deconvolução e a inversão de refletividades em picos esparsos. Tomando como inspiração trabalhos em compressão volumétrica 3D e 4D, modelagem esparsa, otimização em geofísica, segmentação de imagens e visualização científica, apresenta-se, nesta tese, um conjunto de métodos que buscam estruturas fundamentais e geradoras das amplitudes: (i) uma abordagem para segmentação e seleção de traços sísmicos como representantes de todo o dado, (ii) uma abordagem para separação de amplitudes em ondaleta e picos esparsos de refletividade via deconvolução e (iii) uma outra para confecção de um operador linear – um dicionário – capaz de representar, parcial e aproximadamente, variações no conteúdo oscilatório – emulando alguns efeitos do subsolo –, com o qual é possível realizar uma inversão de refletividades. Por fim, apresentase um conjunto de resultados demonstrando a viabilidade das abordagens, o ganho eventual se aplicadas – incluindo a possibilidade de compressão – e a abertura de oportunidades de trabalhos futuros mesclando geofísica e computação. / [en] Seismic amplitude data are part of the input in a geophysical interpretation pipeline. As seismic sensors evolve, resolution and occupied storage space grows. In this context, tasks as seismic deconvolution and inversion become more expensive, in processing time or in – main or secondary – memory. Assuming that, approximately, seismic amplitude traces result from a fusion between an oscillatory content – a pulse generated by a kind of explosion, in the case of marine acquisition – and the sparse presence of impedance constrasts and rock density variation, this work presents contributions to the way of doing two geophysical interpretation activities: deconvolution and inversion, both targeting sparse-spike refletivity extraction. Inspired by works in 3D and 4D volumetric compression, sparse modeling, optimization applied to geophysics, image segmentation and scientific visualization, this thesis presents a set of methods that try to fetch fundamental features that generate amplitude data: (i) an approach for seismic traces segmentation and selection, electing them as representatives of the whole data, (ii) an enhancement of an approach for separation of amplitudes into wavelet and sparse-spike reflectivities via deconvolution, and (iii) a way to generate a linear operator – a dictionary – partially and approximately capable of representing variations on the wavelet shape, emulating some effects of the subsoil, from which is possible to accomplish a reflectivity inversion. By the end, it is presented a set of results that demonstrate the viability of such approaches, the possible gain when they are applied – including compression – and some opportunities for future works mixing geophysics and computer science.

[pt] A acoustoelasticidade estuda a variação da velocidade de ondas elásticas em corpos sujeitos a um estado de tensão inicial. A teoria da acoustoelasticidade consiste-se de um relação não-linear entre tensão e deformação que rege a resposta dinâmica de uma onda elástica sobreposta à pré deformação inicial. A teoria da acoustoelasticidade aplicada a ondas guiadas é um ramo de estudo extremamente novo. Seu desenvolvimento teórico para ondas de Lamb foi concluída em 2012, o que permitiu o cálculo da variação da velocidade em função da tensão. Ondas de Lamb são ondas elástica que propagam-se em placas de faces paralelas obedecendo às condições de contorno nas superfícies. Essas ondas são a princípio dispersivas. Modelagem por elementos finitos (MEF) é uma ferramenta útil para a análise das ondas ultrassônicas. A fim de abordar o efeito acoustoelástico utilizando método de elementos finitos pode-se utilizar as constantes elásticas eficazes. Por meio dessas é possível montar um tensor de rigidez anisotrópico equivalente, que por sua vez pode ser utilizado como a entrada de rigidez do material em softwares comerciais. O processo de inversão temporal é um método bem conhecido para a obtenção de ondas acústicas focalizadas no tempo e no espaço. No caso de ondas de Lamb, o uso de sinais de inversão temporal compensa a dispersão de cada modo de propagação, recomprime e focaliza a onda na posição de leitura. Nesta tese, o novo ramo da acoustoelasticidade em ondas de Lamb foi analisado e seu estado da arte revisado. A possibilidade de utilizar constantes elásticas eficazes para determinação da dependência da velocidade com a tensão e os erros nesta aproximação foram investigados. O uso do programa de elementos finitos Ansysr foi validado para propagação de ondas de Lamb monomodo em uma placa submetida a tração uniaxial. Em seguida, simulações de propagação de ondas de Lamb multimodais acoustoelásticas foram realizadas através do software e o efeito da carregamento na focalização foi analisado numericamente. Finalmente, experimentos foram realizadas em uma placa de alumínio carregada longitudinalmente. A viabilidade e limitações da utilização das características de focalização por inversão temporal a fim de medir a tensão são apontadas. / [en] The acoustoelasticity studies the variation of the elastic waves velocity in bodies subject to an initial stress state. The acoustoelastic theory consists of non-linear relationship between stress and strain that rules the dynamic response superimposed to the initial pre-deformation. The acoustoelastic theory applied to guided waves is a very new branch of study. The theoretical development of this theory for Lamb waves was completed in 2012, which enabled the calculation of velocity variation as a function of stress. Lamb waves are elastic waves that propagate in plates obeying the boundary conditions on the surface. These waves are a priori dispersive. Finite Element Method (FEM) is an useful tool for ultrasonic waves propagation analysis. In order to address the acoustoelastic effect employing FEM one can use the effective elastic constants. By these effective constants it is possible to assemble an equivalent anisotropic stiffness tensor, which can be the material stiffness input in commercial software. The time reversal process is a well-known method for obtaining focused acoustic waves in both time and space. In the case of Lamb waves, the use of time-reversed signals compensates the dispersion of each propagation mode, recompressing the wave and producing a focused signal at the reception position. In this thesis the new branch of acoustoelasticity for Lamb waves is thoroughly analyzed and its state of the art is reviewed. The possibility of using effective elastic constants for determination of the velocity dependence on stress and the errors in this approximation are investigated. The use of FEM in Ansysr is validated for single mode under uniaxial tensile stress. Then, the simulations of wideband multi-mode acoustoelastic Lamb waves is carried out in the numerical software, the time-reversal focusing ability is verified and the effect of uniaxial load on the focus is investigated. Finally, experiments were performed in an aluminum plate longitudinally loaded. The feasibility of using the time reversal focus characteristics in order to measure the strain is concluded and its limitations are pointed out.

[pt] Na área de exploração e produção de petróleo são alocados grandes investimentos para conseguir diminuir os riscos associados à baixos níveis de produção, que podem ser minimizados mediante a acertada caracterização do reservatório de petróleo. Uma valiosa fonte de informação pode ser extraída de dados sísmicos 3D, obtidos do campo em estudo. O custo econômico de aquisição de esta base de dados para o reservatório completo é relativamente baixo, se comparado com uma amostragem direta por meio de perfurações de poços. Embora, a relação entre os dados sísmicos e as propriedades de reservatório seja considerada ambígua, esta deve ser integrada com informação confiável, como aquela obtida mediante perfilagem de poços. Fazendo uso dos abundantes dados sísmicos e das escassas, mas, precisas medições em perfurações existentes, foi desenvolvido neste trabalho um sistema baseado no algoritmo de Programação Genética (PG) para caracterizar geologicamente um reservatório de petróleo. PG é uma técnica de computação evolucionária capaz de estimar relações não lineares entre um conjunto de entrada e de saída, mediante uma expressão simbólica explícita. Para extrair informação adicional nos registros sísmicos são calculados atributos sísmicos, que facilitam a identificação de características estratigráficas ou estruturais do subsolo representadas indiretamente pela sísmica. Adicionalmente, é utilizado o método de inversão sísmica para o cálculo da impedância acústica, que é uma variável auxiliar derivada de sísmica calibrada com perfis de poço. Os atributos sísmicos junto com a impedância acústica servirão para a estimação de propriedades geológicas. Esta metodologia de trabalho foi testada em um reservatório real de grande complexidade geológica. Por meio de PG, foi representada satisfatoriamente a relação entre dados derivados da sísmica e a porosidade do campo, demostrando assim que PG é uma alternativa viável para a caracterização geológica de reservatórios. Posteriormente, foi realizada uma clusterização do campo baseada em características geofísicas que permitiram a construção de estimadores por PG especializados para cada zona. / [en] In the field of oil exploration and production a great deal of investment is allocated in reducing the risks associated to low production levels that can be minimized through an accurate oil reservoir characterization. A valuable source of information can be extracted from 3D seismic data, obtained from the studied reservoir. The economic cost of the acquisition of this data base for the whole reservoir is relatively low, if compared to the direct sampling method of well drilling. Being that the relationship between seismic data and reservoir properties is considered ambiguous, it must be integrated with reliable information, such as that obtained by well logging. Making use of abundant seismic data and scarce, yet accurate, measurements from the existing drillings, it was developed in this study a system based in the algorithm of Genetic Programming (GP), to geologically characterize an oil reservoir. GP is an evolutionary computational technique capable of estimating the non-linear relationships between input and output parameter, through an explicit symbolic expression. In order to extract additional information from seismic records, seismic attributes are calculated, which facilitate tasks of identifying stratigraphic and structural characteristics of the subsurface, represented indirectly by seismic data. Moreover, a seismic inversion method is used to estimate the acoustic impedance, an auxiliary variable derived from seismic data calibrated by well logs. The seismic attributes along with the acoustic impedance will be used to estimate geological properties. This workflow was tested on a real reservoir, thus presenting geological complexity. Through GP, the relationship between seismic derived data and the field porosity was represented satisfactorily, demonstrating that GP is a viable alternative for geologic reservoir characterization. Afterwards, the reservoir was divided in clusters according to geophysical properties, this allowed the construction of GP based estimators for each zone.