[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.