[pt] Dados sísmicos, utilizados principalmente na indústria de
petróleo,
costumam apresentar dimensões de dezenas de gigabytes e em
alguns casos,
centenas. Este trabalho apresenta propostas de manipulação
destes dados que
ajudem a contornar problemas enfrentados por aplicativos
de processamento e
interpretação sísmica ao trabalhar com arquivos deste
porte. As propostas se
baseiam em reorganização e compressão. O conhecimento do
formato de
utilização dos dados permite reestruturar seu
armazenamento diminuindo o
tempo gasto com a transferência entre o disco e a memória
em até 90%. A
compressão é utilizada para diminuir o espaço necessário
para armazenamento.
Para dados desta natureza os melhores resultados, em taxa
de redução, são das
técnicas de compressão com perda, entre elas as
compressões por
agrupamento. Neste trabalho apresentamos um algoritmo que
minimiza o erro
médio do agrupamento uma vez que o número de grupos tenha
sido
determinado. Em qualquer método desta categoria o grau de
erro e a taxa de
compressão obtidos dependem do número de grupos. Os dados
sísmicos
possuem uma coerência espacial que pode ser aproveitada
para melhorar a
compressão dos mesmos. Combinando-se agrupamento e o
aproveitamento da
coerência espacial conseguimos comprimir os dados com
taxas variando de 7%
a 25% dependendo do erro associado. Um novo formato é
proposto utilizando a
reorganização e a compressão em conjunto. / [en] Seismic data, used mainly in the petroleum industry,
commonly present
sizes of tens of gigabyte, and, in some cases, hundreds.
This work presents
propositions for manipulating these data in order to help
overcoming the
problems that application for seismic processing and
interpretation face while
dealing with file of such magnitude. The propositions are
based on reorganization
and compression. The knowledge of the format in which the
data will
be used allows us to restructure storage reducing disc-
memory transference time
up to 90%. Compression is used to save storage space. For
data of such nature,
best results in terms of compression rates come from
techniques associated to
information loss, being clustering one of them. In this
work we present an
algorithm for minimizing the cost of clustering a set of
data for a pre-determined
number of clusters. Seismic data have space coherence that
can be used to
improve their compression. Combining clustering with the
use of space
coherence we were able to compress sets of data with rates
from 7% to 25%
depending on the error associated. A new file format is
proposed using reorganization
and compression together.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:11337 |
| Date | 19 February 2008 |
| Creators | FLAVIA MEDEIROS DOS ANJOS |
| Contributors | EDUARDO SANY LABER |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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