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[en] CLUSTERING AND VISUALIZATION OF SEISMIC DATA USING VECTOR QUANTIZATION / [pt] AGRUPAMENTO E VISUALIZAÇÃO DE DADOS SÍSMICOS ATRAVÉS DE QUANTIZAÇÃO VETORIAL

[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.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:6392
Date28 April 2005
CreatorsERNESTO MARCHIONI FLECK
ContributorsCARLOS EDUARDO PEDREIRA
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

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