[pt] A interpretação de imagens sísmicas é uma tarefa essencial em diversas
áreas das geociências, sendo um método amplamente utilizado na exploração de
hidrocarbonetos. Porém, sua interpretação exige um investimento significativo
de recursos, e nem sempre é possível obter um resultado satisfatório.
A literatura mostra um número crescente de métodos de Deep Learning,
DL, para detecção de horizontes, falhas e potenciais reservatórios de hidrocarbonetos, porém, os modelos para detecção de reservatórios de gás apresentam dificuldades de desempenho de generalização, ou seja, o desempenho
fica comprometido quando utilizados em imagens sísmicas de novas explorações
campanhas. Este problema é especialmente verdadeiro para levantamentos terrestres 2D, onde o processo de aquisição varia e as imagens apresentam muito
ruído.
Este trabalho apresenta três métodos para melhorar o desempenho de
generalização de modelos DL de indicação de gás natural em imagens sísmicas
2D, para esta tarefa são utilizadas abordagens provenientes de Machine Learning, ML e DL. A pesquisa concentra-se na análise de dados para reconhecer
padrões nas imagens sísmicas para permitir a seleção de conjuntos de treinamento para o modelo de inferência de gás com base em padrões nas imagens
alvo. Esta abordagem permite uma melhor generalização do desempenho sem
alterar a arquitetura do modelo DL de inferência de gás ou transformar os
traços sísmicos originais.
Os experimentos foram realizados utilizando o banco de dados de diferentes campos de exploração localizados na bacia do Parnaíba, no Nordeste do
Brasil. Os resultados mostram um aumento de até 39 por cento na indicação correta
do gás natural de acordo com a métrica de recall. Esta melhoria varia em cada
campo e depende do método proposto utilizado e da existência de padrões
representativos dentro do conjunto de treinamento de imagens sísmicas.
Estes resultados concluem com uma melhoria no desempenho de generalização do modelo de inferência de gases DL que varia até 21 por cento de acordo
com a pontuação F1 e até 15 por cento de acordo com a métrica IoU. Estes resultados demonstram que é possível encontrar padrões dentro das imagens sísmicas
usando uma abordagem não supervisionada, e estas podem ser usadas para recomendar o conjunto de treinamento DL de acordo com o padrão na imagem
sísmica alvo; Além disso, demonstra que o conjunto de treinamento afeta diretamente o desempenho de generalização do modelo DL para imagens sísmicas. / [en] Interpreting seismic images is an essential task in diverse fields of geosciences, and it s a widely used method in hydrocarbon exploration. However,
its interpretation requires a significant investment of resources, and obtaining
a satisfactory result is not always possible.
The literature shows an increasing number of Deep Learning, DL, methods to detect horizons, faults, and potential hydrocarbon reservoirs, nevertheless, the models to detect gas reservoirs present generalization performance
difficulties, i.e., performance is compromised when used in seismic images from
new exploration campaigns. This problem is especially true for 2D land surveys
where the acquisition process varies, and the images are very noisy.
This work presents three methods to improve the generalization performance of DL models of natural gas indication in 2D seismic images, for this
task, approaches that come from Machine Learning, ML, and DL are used.
The research focuses on data analysis to recognize patterns within the seismic
images to enable the selection of training sets for the gas inference model based
on patterns in the target images. This approach allows a better generalization
of performance without altering the architecture of the gas inference DL model
or transforming the original seismic traces.
The experiments were carried out using the database of different exploitation fields located in the Parnaíba basin, in northeastern Brazil. The results
show an increase of up to 39 percent in the correct indication of natural gas according
to the recall metric. This improvement varies in each field and depends on the
proposed method used and the existence of representative patterns within the
training set of seismic images.
These results conclude with an improvement in the generalization performance of the DL gas inference model that varies up to 21 percent according to the F1
score and up to 15 percent according to the IoU metric. These results demonstrate
that it is possible to find patterns within the seismic images using an unsupervised approach, and these can be used to recommend the DL training set
according to the pattern in the target seismic image; Furthermore, it demonstrates that the training set directly affects the generalization performance of
the DL model for seismic images.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:66272 |
| Date | 21 March 2024 |
| Creators | LUIS FERNANDO MARIN SEPULVEDA |
| Contributors | MARCELO GATTASS |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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