[pt] Modelos baseados em redes neurais profundas como as Redes Neurais Convolucionais proporcionaram avanços significativos em diversas áreas da computação. No entanto, essa tecnologia é ainda pouco aplicada à predição de qualidade sísmica, que é uma atividade relevante para exploração de hidrocarbonetos. Ser capaz de, rapidamente, classificar o ruído presente em aquisições de dados sísmicos permite aceitar ou rejeitar essas aquisições de forma eficiente, o que além de economizar recursos também melhora a interpretabilidade dos dados. Neste trabalho apresenta-se um dataset criado a partir de 6.918 aquisições manualmente classificadas pela percepção de especialistas e pesquisadores, que serviu de base para o treinamento, validação e testes de um classificador, também proposto neste trabalho, baseado em uma rede neural convolucional. Em resultados empíricos, observou-se-se um F1 Score de 95,58 porcento em uma validação cruzada de 10 folds e 93,56 porcento em um conjunto de holdout de teste. / [en] Deep Learning based models, such as Convolutional Neural Networks
(CNNs), have led to significant advances in several areas of computing applications.
Nevertheless, this technology is still rarely applied to seismic quality
prediction, which is a relevant task in hydrocarbon exploration. Being able
to promptly classify noise in common shot gather(CSG) acquisitions of seismic
data allows the acceptance or rejection of those aquisitions, not only
saving resources but also increasing the interpretability of data. In this work,
we introduce a real-world classification dataset based on 6.918 common shot
gather, manually labeled by perception of specialists and researches. We use
it to train a CNN classification model for seismic shot-gathers quality prediction.
In our empirical evaluation, we observed an F1 Score of 95,58 percent in
10 fold cross-validation and 93,56 percent in a Holdout Test.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:51974 |
| Date | 24 March 2021 |
| Creators | EDUARDO BETINE BUCKER |
| Contributors | SERGIO COLCHER |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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