Classificação de padrões em imagens sísmicas utilizando inteligência artificial
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/19668 |
Resumo: | The classification of regions most likely to accumulate hydrocarbons is a procedure that involves a specialized analysis of geophysical and geological data from sedimentary basins. Part of the analysis of these data is performed through the interpretation of data obtained with the seismic reflection method, being a step that requires a considerable amount of time, in addition to being a laborious task, even for an experienced interpreter. Detecting areas conducive to the accumulation of hydrocarbons ("plays and leads") from the point of view of computer vision is an emerging theme that demands enormous challenges. The objective of this work was to evaluate alternative approaches for the automatic classification of regions that present the possibility of accumulation of hydrocarbons, using machine learning techniques to identify patterns in seismic images. In this sense, Artificial Neural Networks (RNA), Convolutional Neural Networks (CNN) and semantic segmentation with a U-Net architecture. A database of seismic images from the Sergipe-Alagoas Basin (northeastern Brazil) was used as input images for training, validation and testing. Performance indicators such as accuracy, precision, recall, F1-Score, and IoU were used to assess the network during the training and validation phase. The results were quite satisfactory, mainly involving CNN and U-Net, and the latter showed a more significant result. |
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Classificação de padrões em imagens sísmicas utilizando inteligência artificialImagem sísmicaReconhecimento de padrõesAprendizado de máquinaSeismic imagingPattern recognitionMachine learningCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICAThe classification of regions most likely to accumulate hydrocarbons is a procedure that involves a specialized analysis of geophysical and geological data from sedimentary basins. Part of the analysis of these data is performed through the interpretation of data obtained with the seismic reflection method, being a step that requires a considerable amount of time, in addition to being a laborious task, even for an experienced interpreter. Detecting areas conducive to the accumulation of hydrocarbons ("plays and leads") from the point of view of computer vision is an emerging theme that demands enormous challenges. The objective of this work was to evaluate alternative approaches for the automatic classification of regions that present the possibility of accumulation of hydrocarbons, using machine learning techniques to identify patterns in seismic images. In this sense, Artificial Neural Networks (RNA), Convolutional Neural Networks (CNN) and semantic segmentation with a U-Net architecture. A database of seismic images from the Sergipe-Alagoas Basin (northeastern Brazil) was used as input images for training, validation and testing. Performance indicators such as accuracy, precision, recall, F1-Score, and IoU were used to assess the network during the training and validation phase. The results were quite satisfactory, mainly involving CNN and U-Net, and the latter showed a more significant result.NenhumaA classificação de regiões com maior probabilidade de acúmulo de hidrocarbonetos é um procedimento que envolve uma análise especializada de dados geofísicos e geológicos das bacias sedimentares. Parte da análise desses dados é realizada através da interpretação de dados obtidos com o método de sísmica de reflexão, sendo uma etapa que requer uma quantidade de tempo considerável, além de ser uma tarefa trabalhosa, mesmo para um intérprete experiente. Detectar zonas propícias a acumulação de hidrocarbonetos (“plays e leads”) sob o ponto de vista da visão computacional é um tema emergente que demanda enormes desafios. O objetivo deste trabalho foi avaliar abordagens alternativas para a classificação automática de regiões que apresentem a possibilidade de acúmulo de hidrocarbonetos, a partir do uso de técnicas de aprendizado de máquina para a identificação de padrões em imagens sísmicas. Nesse sentido, foram utilizados Redes Neurais Artificiais (RNA), Redes Neurais Convolucionais (CNN) e segmentação semântica com uma arquitetura do tipo U-Net. Foi empregado um banco de imagens sísmicas provenientes da Bacia de Sergipe-Alagoas (nordeste do Brasil) como imagens de entrada para treinamento, validação e teste. Indicadores de desempenho tais como acurácia, precisão, recall, F1-Score, erro e IoU foram utilizados para avaliar a rede durante a fase de treinamento e validação. Os resultado se mostraram bastante satisfatórios, principalmente envolvendo a CNN e a U-Net, e esta última apresentou um resultado mais significativo.Universidade Federal da ParaíbaBrasilEngenharia MecânicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUFPBSantos, Moisés Dantas doshttp://lattes.cnpq.br/3757588041168856Souza, José Fabrício Lima de2021-03-01T03:15:51Z2020-02-142021-03-01T03:15:51Z2019-12-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/19668porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2021-07-02T23:30:26Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/19668Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2021-07-02T23:30:26Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
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