Aplicação de uma rede neural artificial simplificada para a identificação de gradação de depósitos turbidíticos

• Autor(a) principal: Manica, Rafael
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/238797
• topic: Redes neurais artificiais; Turbiditos; Depositos sedimentares; Modelos físicos; Artificial neuralnetworks; Graded deposits; Turbidities; Physical modeling

Redes Neurais Artificiais sãosistemas computacionaisinteligentes inspirados nosistema biológico humanoreproduzindo o cérebro na resolução detarefas.No contexto geológico, esta ferramenta foi adaptada e aplicada na identificaçãoe classificaçãoda gradação de depósitos turbidíticosao longo da vertical (gradação normal,inversae maciça). O método aplicado baseou-sesomente nas imagens digitaisdos depósitosgerados via simulação física de correntesde turbideze a rede neural foi idealizada, utilizando como dado de entrada a média e variância dos valores de pixels dessas imagens.A rede neural foi treinada(aprendizado), validada(verificaçãode eficiência)e utilizada para identificaros padrões. Osresultadosapresentaram uma eficiênciade acerto variando entre53-92% (média de 76%)para a gradação normal,52-99% (média de 73%)para a gradação maciça e38-76% (média de 53%)para a gradaçãoinversa.A metodologiasimplificada introduzida nesteestudoapresentou resultados coerentes,igualando-se aos métodos tradicionais de análise granulométrica eobservações visuais aos depósitose tendo a vantagem de reduzir asincertezase subjetividadesneste tipo de análise.Ainda, esta ferramenta pode ser aperfeiçoada e extrapoladaparaos diversos estudos geológicos de campo(afloramentos e testemunhos de sondagens)para auxiliar no entendimento dos fenômenos naturais.