Agrupamento e visualização de dados sísmicos através de quantização vetorial

Abstract

This work suggests the use of a new method of seismic data clustering that can aid in the visualizati on of seismic maps. Seismic data have asymmetric distributions. They 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.Palavras chaves-Agrupamento de dados, m apas s ísmicos, mediana, quantização vetorial, tratamento de distribuições assimétricas. I. INTRODUÇÃOA determinação da dimensão de reservatórios de petróleo é um importante desafio para a indústria de hidrocarbonetos. Em geral, a estrutura destes reservatórios é geologicamente complexa devido, entre outros fatores, às descontinuidades das estruturas que unem as áreas de grande concentração de petróleo. Os maiores desafios acontecem quando ocorrem estruturas de pequenas espessuras [1]. Tradicionalmente, uma ferramenta essencial para o dimensionamento dos reservatórios são os m apas sísmicos que realçam as formas geológicas encontradas. Com o aumento da potencialidade dos recursos computacionais, a evolução dos mapas de dados sísmicos adquiriu novas possibilidades e pode ser resumida da seguinte forma: (a) Mapas que evidenciam, e m cores, contrastes de faixas de valores dos dados sísmicos atribuídas pelo geofísico. Nestes casos, os mapas dependem do conhecimento do intérprete que determina faixas associadas a cores para a definição de estruturas. O sucesso da pesquisa depende de c onsiderável tempo de dedicação de um profissional altamente qualificado; (b) Mapas que mostram formas geológicas resultantes de processos de agrupamento de dados sísmicos, realizados através de técnicas de inteligência computacional. A opção b tem mostrado melhores resultados [2]. No entanto, os grupos formados por vezes não atendem satisfatoriamente às necessidades de visualização das formas geológicas mais complexas desejadas pelos geofísicos. O entendimento da não satisfação está relacionado às características dos dados sísmicos pouco consideradas nas suas classificações pelos métodos existentes [3] [4] [5]. Em um método de agrupamento de dados sísmicos, espera-se que um tratamento do sinal determine, pelo menos, formas estruturais (falhas, bordas, dunas, diques...) e formas estratigráficas (canais, lobos, leques, barras,...). A média e a mediana são dois estimadores de posição possíveis. A escolha de um destes estimadores pode influenciar na determinação dos grupos estudados. Normalmente, os dados sísmicos distribuem-se assimetricamente e uma conseqüência desta assimetria é a desigualdade de valores entre a média e a mediana da distribuição dos dados. ...

Um Modelo de Localização para Distribuição de Vacinas Contra a Covid-19 no Município do Rio de Janeiro

“…Esses vetores ou pontos foram divididos em grupos com o mesmo número de pontos mais próximos a eles, obtendo assim seu ponto centroide e outros agrupamentos. Os pontos de dados foram representados pelo índice de seu centroide mais próximo, resultando em dados com baixos erros referentes a ocorrências comuns, já os dados raros, possuem alto erro (FLECK, 2004). A Figura 1 apresenta as três fases nas quais o estudo foi desenvolvido.…”