Modelagem do mCSEM no domínio do tempo usando transformada discreta de Fourier

A modelagem do mCSEM é feita normalmente no domínio da frequência, desde sua formulação teórica até a análise dos resultados, devido às simplificações nas equações de Maxwell, possibilitadas quando trabalhamos em um regime de baixa frequência. No entanto, a abordagem através do domínio do tempo pode em princípio fornecer informação equivalente sobre a geofísica da subsuperfície aos dados no domínio da frequência. Neste trabalho, modelamos o mCSEM no domínio da frequência em modelos unidimensionais, e usamos a transformada discreta de Fourier para obter os dados no domínio do tempo. Simulamos ambientes geológicos marinhos com e sem uma camada resistiva, que representa um reservatório de hidrocarbonetos. Verificamos que os dados no domínio do tempo apresentam diferenças quando calculados para os modelos com e sem hidrocarbonetos em praticamente todas as configurações de modelo. Calculamos os resultados considerando variações na profundidade do mar, na posição dos receptores e na resistividade da camada de hidrocarbonetos. Observamos a influência da airwave, presente mesmo em profundidades oceânicas com mais de 1000m, e apesar de não ser possível uma simples separação dessa influência nos dados, o domínio do tempo nos permitiu fazer uma análise de seus efeitos sobre o levantamento. Como parte da preparação para a modelagem em ambientes 2D e 3D, fazemos também um estudo sobre o ganho de desempenho pelo uso do paralelismo computacional em nossa tarefa.

ABSTRACT: The mCSEM modelling is usually done in the frequency domain, from its theoretical formulation to the analysis of the results. However, the time domain approach is, in principle, capable of providing equivalent information about the geo-electric structure of the subsurface. In this work, we model frequency domain mCSEM data in 1-D environments, then we perform the discrete Fourier transform to obtain time domain results. We simulated marine geological environments with and without the resistive layer that represents the hydrocarbon reservoir. We verified that the time domain data are significantly different when calculated for models with and without hydrocarbons in almost all model configurations. We calculated the results considering variations in the sea depth, in the position of the receivers and in the resistivity of the hydrocarbon layer. We observed the influence of the airwave, even at sea depths greater than 1000m, and although a simple separation of this influence on data is not possible, the time domain allowed us to do an analysis of its effects on the survey. As part of the preparation for the 2-D and 3-D modelling, we also have studied the gain in performance from the use of parallel processing in our task.