INVERSÃO ACÚSTICA DE DADOS SÍSMICOS PÓS-EMPILHAMENTO ATRAVÉS DE REDES NEURAIS RECORRENTES
Autor
Caio Graco Pereira Santos
Resumo
Através inversão sísmica, obtém-se a distribuição das propriedades do reservatório para a construção de um modelo geológico. O volume de impedâncias corresponde a informações petrofísicas. Através de relações entre os dados reais e os invertidos, um dado de alta freqüência, obtido em poços, poderá ser expandido para uma área maior, correspondente ao levantamento sísmico. A Rede Neural Recorrente mostrou-se útil na inversão das refletividades de um modelo 1-D. O Sistema Fuzzy Recorrente teve um desempenho melhor que a rede neural recorrente simples, tendo aproximado de maneira mais eficiente dados com pouca ocorrência no conjunto de dados de treino. A aplicação em um dado sísmico real da rede neural recorrente resultou em um dado invertido com qualidade equivalente àquele obtido com o método de inversão através banda limitada de freqüências. Isto comprovou a potencialidade da aplicação desta ferramenta na inversão de dados pós-empilhamento.
Abstract
The seismic inversion data supports the geological model building. The acoustic impedance volume corresponds to pretrophysical proprieties. Using real data and inverse based data relationships, the hard data from well could be extended for the entire seismic survey area. The Recurrent Neural Network was successful at the 1D reflectivity inversion process. The Recurrent Fuzzy System got better results, inverting the less occurred synthetic models. The RNN was applied to real data seismic inversion, obtaining a equivalent result of the band limited impedance inversion.
