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Filtragem SVD para atenuação de ruídos coerentes: aplicação em dados sísmicos rasos e profundos da Bacia do Parnaíba

Manenti, Rafael Rodrigues 09 April 2018 (has links)
Submitted by Júlio Leão Brandão (jlbrandao@ufba.br) on 2018-08-21T17:08:00Z No. of bitstreams: 1 tese-versao-final.pdf: 16301429 bytes, checksum: f3c4e7b98f047f2f5de6f18af2dd6df0 (MD5) / Approved for entry into archive by NUBIA OLIVEIRA (nubia.marilia@ufba.br) on 2018-08-29T13:44:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tese-versao-final.pdf: 16301429 bytes, checksum: f3c4e7b98f047f2f5de6f18af2dd6df0 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-29T13:44:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese-versao-final.pdf: 16301429 bytes, checksum: f3c4e7b98f047f2f5de6f18af2dd6df0 (MD5) / XXX
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Compressão de dados sísmicos com perda controlada / Seismic data compression with loss control

Pedro Henrique Ribeiro da Silva 14 February 2014 (has links)
Neste trabalho apresentamos um novo método de compressão, com perda controlada de dados, que tem a vantagem de ter uma taxa significativa de compressão sem introduzir nenhuma perda superior a um parâmetro escolhido pelo usuário. Esta abordagem é uma abordagem mista, pois usa técnicas de compactação de dados tanto com perda quanto sem perda. Isto quer dizer que conseguimos um método que alia as vantagens da alta compressão, sem introduzir distorções indesejáveis nos dados. Mostramos como a massa de dados utilizada nos nossos estudos é obtida e a sua importância na prospecção de depósitos de hidrocarbonetos. É apresentado um levantamento bibliográfico com técnicas de compressão aplicadas a dados sísmicos tipicamente utilizadas em aplicações comerciais. Por fim, apresentamos os resultados da compressão utilizando o método em conjuntos de dados sísmicos reais. Para 1% de erro, os arquivos de dados sísmicos compactados passaram a ter algo próximo a 25% de seus tamanhos originais, o que representa um fator de compressão de aproximadamente 4 / This work presents a new compression method with controlled loss of data, which has the advantage of having a significant compression ratio without introducing to the data a loss higher than a parameter chosen by the user. This approach is a mixed approach, as it uses lossy and lossless data compression techniques. This means that we have achieved a method that combines the advantages of high compression without introducing undesirable distortions in the data. We show how the mass of data used in our studies is obtained and its importance in the exploration of hydrocarbon deposits. A literature review is presented with compression techniques applied to seismic data typically used in commercial applications. Finally, we present the results of compression using the method on real seismic data sets. For 1% error, the archives of seismic data now have close to 25% of their original size, which represents a compression factor of about 4
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Compressão de dados sísmicos com perda controlada / Seismic data compression with loss control

Pedro Henrique Ribeiro da Silva 14 February 2014 (has links)
Neste trabalho apresentamos um novo método de compressão, com perda controlada de dados, que tem a vantagem de ter uma taxa significativa de compressão sem introduzir nenhuma perda superior a um parâmetro escolhido pelo usuário. Esta abordagem é uma abordagem mista, pois usa técnicas de compactação de dados tanto com perda quanto sem perda. Isto quer dizer que conseguimos um método que alia as vantagens da alta compressão, sem introduzir distorções indesejáveis nos dados. Mostramos como a massa de dados utilizada nos nossos estudos é obtida e a sua importância na prospecção de depósitos de hidrocarbonetos. É apresentado um levantamento bibliográfico com técnicas de compressão aplicadas a dados sísmicos tipicamente utilizadas em aplicações comerciais. Por fim, apresentamos os resultados da compressão utilizando o método em conjuntos de dados sísmicos reais. Para 1% de erro, os arquivos de dados sísmicos compactados passaram a ter algo próximo a 25% de seus tamanhos originais, o que representa um fator de compressão de aproximadamente 4 / This work presents a new compression method with controlled loss of data, which has the advantage of having a significant compression ratio without introducing to the data a loss higher than a parameter chosen by the user. This approach is a mixed approach, as it uses lossy and lossless data compression techniques. This means that we have achieved a method that combines the advantages of high compression without introducing undesirable distortions in the data. We show how the mass of data used in our studies is obtained and its importance in the exploration of hydrocarbon deposits. A literature review is presented with compression techniques applied to seismic data typically used in commercial applications. Finally, we present the results of compression using the method on real seismic data sets. For 1% error, the archives of seismic data now have close to 25% of their original size, which represents a compression factor of about 4
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Uma metodologia para a determinação da precisão numérica necessária á implementação do algoritmo RTM

BARROS, Abner Corrêa 31 January 2014 (has links)
Submitted by Nayara Passos (nayara.passos@ufpe.br) on 2015-03-11T17:12:54Z No. of bitstreams: 2 TESE Abner Correa Barros.pdf: 14913537 bytes, checksum: 00c434893f2196bab70791b8218a2bbe (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T13:03:45Z (GMT) No. of bitstreams: 2 TESE Abner Correa Barros.pdf: 14913537 bytes, checksum: 00c434893f2196bab70791b8218a2bbe (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T13:03:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE Abner Correa Barros.pdf: 14913537 bytes, checksum: 00c434893f2196bab70791b8218a2bbe (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014 / Cenpes, Petrobras, Finep. / Nestes últimos anos, com o início da prospecção de petróleo em regioões com litologias complexas, tem se observado um crescente interesse no uso do algoritmo Reverse Time Migration(RTM) como solução para o imageamento sísmico. Devido ao seu elevado custo computacional, o algoritmo RTM exige o uso de sistemas computacionais de alto desempenho, os quais demandam investimentos elevados em infraestrutura, o que normalmente representa também um aumento substancial no consumo de energia. Neste cenário, o desenvolvimento de coprocessadores aritméticos de alto desempenho, implementados por meio dos Field Programmable Gate Arrays(FPGAs), passou a ser considerado uma alternativa viável no objetivo de aumentar o a capacidade de processamento de sistemas computacionais já existentes, com impactos positivos tanto nos investimentos em infra-estrutura quanto no consumo de energia. Entretanto, o desenvolvimento destes coprocessadores normalmente exige um estudo prévio minucioso das características do algoritmo a ser implementado e do conjunto de dados a ser processado, a fim de determinar a precisão numérica mnima que deve ser empregada em sua implementação. O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia que permita identificar a precisão numérica mínima necessária à implementação do algoritmo RTM, baseado nos fenômenos físicos envolvidos na propagação da onda sísmica e nas litologias prováveis da região a ser imageada. Para chegar a este objetivo foi desenvolvido um método analítico, capaz de predizer a atenuação esperada para as ondas sísmicas durante os processos de modelagem e migração presentes no algoritmo RTM. Esse método foi baseado em uma nova abordagem no tratamento da atenuação por espalhamento geométrico para modelos com múltiplas camadas, denominada de Raio Efetivo. Como estudo de caso de validação dessa metodologia, foram feitas predições e analisados os resultados de imageamento de diversos modelos sintéticos propostos por um especialista em geologia, os quais eram formados apenas por camadas horizontais, planas e paralelas. Além desses modelos mais simples, foi também utilizado um modelo reconhecidamente complexo, conhecido como modelo de marmousi. Os resultados obtidos em todos os estudos se mostraram dentro de uma margem de segurança de 1 bit de precisão.

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