Attenuation of seismic migration smile artifacts with deep learning

Zwartjes, Paul; Zwartjes, P. M.

doi:10.1016/j.aiig.2022.11.002

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“…O dado sísmico oferece inúmeras oportunidades de aplicação de ferramentas baseadas em machine learning e IA, incluindo o processamento (e.g., Zoo & Zwartjes, 2022), a inversão (e.g., Wang et al, 2023), e a interpretação sísmica (e.g., Fei et al, 2023). As soluções atuais são excelentes na captura de padrões gerais de refletores, mas ainda não respondem bem a padrões sísmicos ambíguos ou não-geológicos.…”

Section: Processamento E Interpretação Sísmicaunclassified

Machine learning, inteligência artificial (IA), e a caracterização da subsuperfície: aplicações, possibilidades e riscos

Berton

2023

Lat. Am. J. Energy Res.

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Soluções computacionais baseadas em machine learning e inteligência artificial (IA) têm sido adaptadas para o processamento e interpretação das informações de subsuperfície. Diante do que pode se tornar uma revolução tecnológica, é necessário pensar nos prováveis impactos das novas soluções para as atividades relacionadas à caracterização de reservatórios e sistemas petrolíferos. A IA já prova ter utilidade na indústria de óleo e gás ao lidar com grandes volumes de dados geológicos de padrão homogêneo, poupando o usuário humano de tarefas repetitivas. Essa característica faz com que os programas sejam úteis para o aumento de eficiência e da segurança do trabalho, mas da forma como funcionam atualmente, eles estão longe de serem capazes de lidar com a frequente complexidade geológica que pode representar riscos ou oportunidades em subsuperfície. Nem mesmo os melhores programas de IA são capazes de solucionar problemas inerentes aos dados indiretos, como a baixa resolução sísmica ou a baixa representatividade de poços. Tampouco conseguem encontrar soluções plausíveis para situações geológicas complexas. As novas soluções tecnológicas devem ser vistas como ferramentas para facilitar a vida dos profissionais de subsuperfície. Como qualquer ferramenta, sua existência tem propósitos específicos que não abrangem toda a complexidade dos sistemas geológicos. As interpretações geológicas derivadas de programas baseados em machine learning e IA devem ser avaliadas como aproximações geoestatísticas, não como a representação total da realidade construída a partir de múltiplos processos naturais. Essa característica faz com que os profissionais das geociências sigam sendo essenciais para aplicar as ferramentas de IA corretamente e filtrar as informações produzidas por elas.

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