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Título: Remoção de ruídos sísmicos utilizando transformada de wavelet 1D e 2D com software em desenvolvimento
Autor(es): Ecco, Daniel
Palavras-chave: Remoção do ruído de rolamento superficial;Transformada wavelet;Wavelet daubechies;Autoresolução;linguagem java;Produto tensorial;Removing of surface bearing noise;Wavelet transform;Wavelet daubechies;Auto-resolution;Java language;Tensor product
Data do documento: 5-Abr-2011
Editor: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citação: ECCO, Daniel. Remoção de ruídos sísmicos utilizando transformada de wavelet 1D e 2D com software em desenvolvimento. 2011. 85 f. Dissertação (Mestrado em Pesquisa e Desenvolvimento em Ciência e Engenharia de Petróleo) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2011.
Resumo: In the Hydrocarbon exploration activities, the great enigma is the location of the deposits. Great efforts are undertaken in an attempt to better identify them, locate them and at the same time, enhance cost-effectiveness relationship of extraction of oil. Seismic methods are the most widely used because they are indirect, i.e., probing the subsurface layers without invading them. Seismogram is the representation of the Earth s interior and its structures through a conveniently disposed arrangement of the data obtained by seismic reflection. A major problem in this representation is the intensity and variety of present noise in the seismogram, as the surface bearing noise that contaminates the relevant signals, and may mask the desired information, brought by waves scattered in deeper regions of the geological layers. It was developed a tool to suppress these noises based on wavelet transform 1D and 2D. The Java language program makes the separation of seismic images considering the directions (horizontal, vertical, mixed or local) and bands of wavelengths that form these images, using the Daubechies Wavelets, Auto-resolution and Tensor Product of wavelet bases. Besides, it was developed the option in a single image, using the tensor product of two-dimensional wavelets or one-wavelet tensor product by identities. In the latter case, we have the wavelet decomposition in a two dimensional signal in a single direction. This decomposition has allowed to lengthen a certain direction the two-dimensional Wavelets, correcting the effects of scales by applying Auto-resolutions. In other words, it has been improved the treatment of a seismic image using 1D wavelet and 2D wavelet at different stages of Auto-resolution. It was also implemented improvements in the display of images associated with breakdowns in each Auto-resolution, facilitating the choices of images with the signals of interest for image reconstruction without noise. The program was tested with real data and the results were good
metadata.dc.description.resumo: Na atividade exploratória de hidrocarbonetos a grande incógnita é a localização das jazidas. Grandes esforços são empreendidos na tentativa de melhor identificá-las, localizá-las e, ao mesmo tempo, otimizar a relação custo-benefício da extração de Petróleo. Os métodos sísmicos são os mais utilizados pelo fato de serem indiretos, isto é, sondam as camadas de subsuperfície sem invadi-las. O sismograma é a representação do interior da Terra e de suas estruturas através de um arranjo convenientemente disposto dos dados obtidos por meio da sísmica de reflexão. Um grande problema nessa representação é a intensidade e variedade de ruídos presentes no sismograma, como o ruído de rolamento superficial que contamina os sinais relevantes e pode mascarar as informações desejadas, trazidas por ondas espalhadas em regiões mais profundas das camadas geológicas. Desenvolvemos uma ferramenta para suprimir estes ruídos que usa transformadas Wavelets 1D e 2D. O programa, em linguagem Java, faz a separação das imagens Sísmicas considerando as direções (horizontal, vertical e mistas ou locais) e faixas de comprimentos de ondas que formam essas imagens, usando Wavelets de Daubechies, Autoresolução que duplica o comprimento das ondas e Produto Tensorial das bases de Wavelets. Desenvolvemos a opção, em uma mesma imagem, de usar o produto tensorial de Wavelets de dimensão 2 ou produto tensorial de Wavelets de dimensão 1 pelas identidades. Neste último caso, temos a Decomposição em Wavelets de um sinal bidimensional em uma única direção. Esta decomposição permite alongar numa determinada direção as Wavelets bidimensionais, corrigindo efeitos de escalas ao aplicarmos Autoresoluções. Em outras palavras, aperfeiçoamos o tratamento de uma imagem sísmica, usandoWavelet 1D eWavelet 2D em etapas diferentes de Autoresoluções. Também implementamos melhorias na visualização das imagens associadas às decomposições em cada Autoresolução, facilitando as escolhas das imagens com os sinais de interesse para reconstrução da imagem sem os ruídos. O programa foi testado com dados reais e os resultados obtidos foram de boa qualidade
URI: http://repositorio.ufrn.br:8080/jspui/handle/123456789/12940
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