Algoritmos de otimização global com aplicação a construção de imagens sísmicas

• Processo: 06/03360-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2007
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2008
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: Martin Tygel
• Beneficiário: Emerson Alexandre de Oliveira Lima
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Otimização global Propagação das ondas Imageamento sísmico
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Geofisica Computacional | Imageamento Sismico | Metodo Crs | Otimizacao Global | Propagacao De Ondas | Otimização Contínua Global

Resumo

O método CRS (Common-Reflection-Surface) foi desenvolvido na tese de Doutoramento de Müller em 1999 e tem tido aceitação crescente de uso em todo mundo como uma alternativa aos métodos convencionais de obtenção de imagem de estruturas subterrâneas complexas mediante análise sísmica. De fato, o método CRS fornece uma melhor relação sinal-ruído obtendo informações mais apuradas sobre a topologia das zonas refletoras subterrâneas em comparação com o método clássico de análise AVO. Recentemente, diversos grupos de pesquisa em todo mundo têm percebido que o método CRS tem como principal desvantagem, a criação de "zonas fantasmas" de reflexão (denominadas worms) que em algumas situações, tais como flutuações extremas de curvatura da zona refletora, podem levar a conclusões erradas sobre a real topologia destas camadas. Neste projeto de pesquisa, propomos uma abordagem baseada em Otimização Global para obtenção dos parâmetros CRS - atualmente obtidos mediante técnicas de Otimização Local - para melhoria da relação sinal-ruído nestas zonas de flutuação de curvatura da camada refletora - que, conforme pesquisas preliminares têm indicado - parecem resolver o problema do aparecimento dos worms. Tal abordagem também tem como vantagem a possibilidade de generalização para o caso de imageamento tridimensional.