Identificação automática das primeiras quebras em traços sísmicos por meio de uma rede neural direta

Apesar do avanço tecnológico ocorrido na prospecção sísmica, com a rotina dos levantamentos 2D e 3D, e o significativo aumento na quantidade de dados, a identificação dos tempos de chegada da onda sísmica direta (primeira quebra), que se propaga diretamente do ponto de tiro até a posição dos arranjos de geofones, permanece ainda dependente da avaliação visual do intérprete sísmico. O objetivo desta dissertação, insere-se no processamento sísmico com o intuito de buscar um método eficiente, tal que possibilite a simulação computacional do comportamento visual do intérprete sísmico, através da automação dos processos de tomada de decisão envolvidos na identificação das primeiras quebras em um traço sísmico. Visando, em última análise, preservar o conhecimento intuitivo do intérprete para os casos complexos, nos quais o seu conhecimento será, efetivamente, melhor aproveitado. Recentes descobertas na tecnologia neurocomputacional produziram técnicas que possibilitam a simulação dos aspectos qualitativos envolvidos nos processos visuais de identificação ou interpretação sísmica, com qualidade e aceitabilidade dos resultados. As redes neurais artificiais são uma implementação da tecnologia neurocomputacional e foram, inicialmente, desenvolvidas por neurobiologistas como modelos computacionais do sistema nervoso humano. Elas diferem das técnicas computacionais convencionais pela sua habilidade em adaptar-se ou aprender através de uma repetitiva exposição a exemplos, pela sua tolerância à falta de alguns dos componentes dos dados e pela sua robustez no tratamento com dados contaminados por ruído. O método aqui apresentado baseia-se na aplicação da técnica das redes neurais artificiais para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos, a partir do estabelecimento de uma conveniente arquitetura para a rede neural artificial do tipo direta, treinada com o algoritmo da retro-propagação do erro. A rede neural artificial é entendida aqui como uma simulação computacional do processo intuitivo de tomada de decisão realizado pelo intérprete sísmico para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos. A aplicabilidade, eficiência e limitações desta abordagem serão avaliadas em dados sintéticos obtidos a partir da teoria do raio.

Estudo de algoritmos para classificação de séries temporais: uma aplicação em qualidade de energia elétrica

Aborda a classificação automática de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão. A maioria dos sistemas de transmissão possuem três fases (A, B e C). Por exemplo, um curto-circuito entre as fases A e B pode ser identicado como uma falta\AB". Considerando a possibilidade de um curto-circuito com a fase terra (T), a tarefa ao longo desse trabalho de classificar uma série temporal em uma das 11 faltas possíveis: AT, BT, CT, AB, AC, BC, ABC, ABT, ACT, BCT, ABCT. Estas faltas são responsáveis pela maioria dos distúrbios no sistema elétrico. Cada curto-circuito é representado por uma seqüência (série temporal) e ambos os tipos de classificação, on-line (para cada curto segmento extraído do sinal) e off-line (leva em consideração toda a seqüência), são investigados. Para evitar a atual falta de dados rotulados, o simulador Alternative Transient Program (ATP) é usado para criar uma base de dados rotulada e disponibilizada em domínio público. Alguns trabalhos na literatura não fazem distinção entre as faltas ABC e ABCT. Assim, resultados distinguindo esse dois tipos de faltas adotando técnicas de pré-processamento, diferentes front ends (por exemplo wavelets) e algoritmos de aprendizado (árvores de decisão e redes neurais) são apresentados. O custo computacional estimado durante o estágio de teste de alguns classificadores é investigado e a escolha dos parâmetros dos classificadores é feita a partir de uma seleção automática de modelo. Os resultados obtidos indicam que as árvores de decisão e as redes neurais apresentam melhores resultados quando comparados aos outros classificadores.

Predição de qualidade de experiência em redes wimax em aplicações de video baseada em aspectos de qualidade de serviço

A crescente utilização dos serviços de telecomunicações principalmente sem fio tem exigido a adoção de novos padrões de redes que ofereçam altas taxas de transmissão e que alcance um número maior de usuários. Neste sentido o padrão IEEE 802.16, no qual é baseado o WiMAX, surge como uma tecnologia em potencial para o fornecimento de banda larga na próxima geração de redes sem fio, principalmente porque oferece Qualidade de Serviço (QoS) nativamente para fluxos de voz, dados e vídeo. A respeito das aplicações baseadas vídeo, tem ocorrido um grande crescimento nos últimos anos. Em 2011 a previsão é que esse tipo de conteúdo ultrapasse 50% de todo tráfego proveniente de dispositivos móveis. Aplicações do tipo vídeo têm um forte apelo ao usuário final que é quem de fato deve ser o avaliador do nível de qualidade recebida. Diante disso, são necessárias novas formas de avaliação de desempenho que levem em consideração a percepção do usuário, complementando assim as técnicas tradicionais que se baseiam apenas em aspectos de rede (QoS). Nesse sentido, surgiu a avaliação de desempenho baseada Qualidade de Experiência (QoE) onde a avaliação do usuário final em detrimento a aplicação é o principal parâmetro mensurado. Os resultados das investigações em QoE podem ser usados como uma extensão em detrimento aos tradicionais métodos de QoS, e ao mesmo tempo fornecer informações a respeito da entrega de serviços multimídias do ponto de vista do usuário. Exemplos de mecanismos de controle que poderão ser incluídos em redes com suporte a QoE são novas abordagens de roteamento, processo de seleção de estação base e tráfego condicionado. Ambas as metodologias de avaliação são complementares, e se usadas de forma combinada podem gerar uma avaliação mais robusta. Porém, a grande quantidade de informações dificulta essa combinação. Nesse contexto, esta dissertação tem como objetivo principal criar uma metodologia de predição de qualidade de vídeo em redes WiMAX com uso combinado de simulações e técnicas de Inteligência Computacional (IC). A partir de parâmetros de QoS e QoE obtidos através das simulações será realizado a predição do comportamento futuro do vídeo com uso de Redes Neurais Artificiais (RNA). Se por um lado o uso de simulações permite uma gama de opções como extrapolação de cenários de modo a imitar as mesmas situações do mundo real, as técnicas de IC permitem agilizar a análise dos resultados de modo que sejam feitos previsões de um comportamento futuro, correlações e outros. No caso deste trabalho, optou-se pelo uso de RNAs uma vez que é a técnica mais utilizada para previsão do comportamento, como está sendo proposto nesta dissertação.

Identificação e estimação de ruído em redes DSL: uma abordagem baseada em inteligência computacional

Este trabalho propõe a utilização de técnicas de inteligência computacional objetivando identificar e estimar a potencia de ruídos em redes Digital Subscriber Line ou Linhas do Assinante Digital (DSL) em tempo real. Uma metodologia baseada no Knowledge Discovery in Databases ou Descobrimento de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) para detecção e estimação de ruídos em tempo real, foi utilizada. KDD é aplicado para selecionar, pré-processar e transformar os dados antes da etapa de aplicação dos algoritmos na etapa de mineração de dados. Para identificação dos ruídos o algoritmo tradicional backpropagation baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) é aplicado objetivando identificar o tipo de ruído em predominância durante a coleta das informações do modem do usuário e da central. Enquanto, para estimação o algoritmo de regressão linear e o algoritmo híbrido composto por Fuzzy e regressão linear foram aplicados para estimar a potência em Watts de ruído crosstalk ou diafonia na rede. Os resultados alcançados demonstram que a utilização de algoritmos de inteligência computacional como a RNA são promissores para identificação de ruídos em redes DSL, e que algoritmos como de regressão linear e Fuzzy com regressão linear (FRL) são promissores para a estimação de ruídos em redes DSL.

Aplicação de sensores virtuais na inferência da temperatura de banho no processo de fabricação de alumínio primário

As indústrias buscam a todo o momento reduzir seus gastos operacionais para aumentar seus lucros e sua competitividade. Uma boa gestão é o fator mais importante, porém uma boa gestão é feita com auxílio de ferramentas que permitam o acesso às informações relevantes para o processo, que tenham bastante influência na tomada de decisões estratégicas, com o menor custo possível. O uso de sensores virtuais tem sido aplicado cada vez mais nas indústrias. Por ser flexível, ele pode ser adaptado a qualquer tipo de medição, promovendo uma redução de custos operacionais sem comprometer, e em alguns casos até melhorar, a qualidade da informação gerada. Como estão totalmente baseados em software, não estão sujeitos a danos físicos como os sensores reais, além de permitirem uma melhor adaptação a ambientes hostis e de difícil acesso. A razão do sucesso destes tipos de sensores é a utilização de técnicas de inteligência computacional, as quais têm sido usadas na modelagem de vários processos não lineares altamente complexos. Atualmente, muitas indústrias já utilizam com sucesso os sensores virtuais, e este trabalho explora a sua utilização, em conjunto com as Redes Neurais Artificiais, em um processo químico em uma importante indústria de alumínio brasileira cujo controle é muito difícil pois é muito difícil extrair medidas da planta dada sua natureza corrosiva e cujas medições exigem certo custo operacional além de estarem sujeitas a ruídos. A aplicação dos sensores virtuais poderá reduzir os intervalos de medições bem como os custos operacionais. Ao longo deste trabalho será apresentada a metodologia de como projetar o sensor virtual utilizando o processo químico como estudo de caso, seguindo a literatura recomendada.

Metodologias de inteligência computacional aplicadas ao problema de previsão de carga a curto prazo

Diversas atividades de planejamento e operação em sistemas de energia elétrica dependem do conhecimento antecipado e preciso da demanda de carga elétrica. Por este motivo, concessionárias de geração e distribuição de energia elétrica cada vez mais fazem uso de tecnologias de previsão de carga. Essas previsões podem ter um horizonte de curtíssimo, curto, médio ou longo prazo. Inúmeros métodos estatísticos vêm sendo utilizados para o problema de previsão. Todos estes métodos trabalham bem em condições normais, entretanto deixam a desejar em situações onde ocorrem mudanças inesperadas nos parâmetros do ambiente. Atualmente, técnicas baseadas em Inteligência Computacional vêm sendo apresentadas na literatura com resultados satisfatórios para o problema de previsão de carga. Considerando então a importância da previsão da carga elétrica para os sistemas de energia elétrica, neste trabalho, uma nova abordagem para o problema de previsão de carga via redes neurais Auto-Associativas e algoritmos genéticos é avaliada. Três modelos de previsão baseados em Inteligência Computacional são também apresentados tendo seus desempenhos avaliados e comparados com o sistema proposto. Com os resultados alcançados, pôde-se verificar que o modelo proposto se mostrou satisfatório para o problema de previsão, reforçando assim a aplicabilidade de metodologias de inteligência computacional para o problema de previsão de cargas.

Deconvolução de perfis de poço através de rede neural recorrente

Para a indústria do petróleo, a interpretação dos perfis de poço é a principal fonte de informação sobre a presença e quantificação de hidrocarbonetos em subsuperfície. Entretanto, em duas situações as novas tecnologias, tanto em termos do processo construtivo das ferramentas, quanto da transmissão dos dados não têm justificativa econômica, ensejando a utilização de um conjunto de perfis convencionais: reavaliações de campos maduros e avaliações de campos marginais. Os procedimentos de aquisição dos perfis convencionais podem alterar o valor da propriedade física bem como a localização dos limites verticais de uma camada rochosa. Este é um antigo problema na geofísica de poço – o paradoxo entre a resolução vertical e a profundidade de investigação de uma ferramenta de perfilagem. Hoje em dia, isto é contornado através da alta tecnologia na construção das novas ferramentas, entretanto, este problema ainda persiste no caso das ferramentas convencionais como, a ferramenta de raio gama natural (GR). Apresenta-se, neste trabalho, um novo método para atenuar as alterações induzidas no perfil pela ferramenta, através da integração do clássico modelo convolucional do perfil com as redes neurais recorrentes. Assume-se que um perfil de poço pode ser representado através da operação de convolução em profundidade entre a variação da propriedade física da rocha (perfil ideal) e uma função que representa a alteração produzida sobre a propriedade física, chamada como resposta vertical da ferramenta. Assim, desenvolve-se um processamento iterativo dos perfis, o qual atua na forma da operação de deconvolução, composto por três redes neurais recorrentes. A primeira visa estimar a resposta vertical da ferramenta; a segunda procura definir os limites verticais de cada camada rochosa e a última é construída para estimar o valor real da propriedade física. Este processamento é iniciado com uma estimativa externa tanto para o perfil ideal, quanto para a resposta vertical da ferramenta. Finalmente, mostram-se as melhorias na resolução vertical e na avaliação da propriedade física produzida por esta metodologia em perfis sintéticos e em perfis reais da formação Lagunillas, bacia do Lago Maracaibo, Venezuela.

Detecção de refletores sísmicos por rede neural discreta

As redes neurais artificiais têm provado serem uma poderosa técnica na resolução de uma grande variedade de problemas de otimização. Nesta dissertação é desenvolvida uma nova rede neural, tipo recorrente, sem realimentação (self-feedback loops) e sem neurônios ocultos, para o processamento do sinal sísmico, para fornecer a posição temporal, a polaridade e as amplitudes estimadas dos refletores sísmicos, representadas pelos seus coeficientes de reflexão. A principal característica dessa nova rede neural consiste no tipo de função de ativação utilizada, a qual permite três possíveis estados para o neurônio. Busca-se estimar a posição dos refletores sísmicos e reproduzir as verdadeiras polaridades desses refletores. A idéia básica desse novo tipo de rede, aqui denominada rede neural discreta (RND), é relacionar uma função objeto, que descreve o problema geofísico, com a função de Liapunov, que descreve a dinâmica da rede neural. Deste modo, a dinâmica da rede leva a uma minimização local da sua função de Liapunov e consequentemente leva a uma minimização da função objeto. Assim, com uma codificação conveniente do sinal de saída da rede tem-se uma solução do problema geofísico. A avaliação operacional da arquitetura desta rede neural artificial é realizada em dados sintéticos gerados através do modelo convolucional simples e da teoria do raio. A razão é para explicar o comportamento da rede com dados contaminados por ruído, e diante de pulsos fonte de fases mínima, máxima e misturada.

Estimativa dos perfis de permeabilidade e de porosidade utilizando rede neural artificial

A permeabilidade e a porosidade são duas das mais importantes propriedades petrofísicas para a qualificação dos reservatórios de óleo e gás. A porosidade está relacionada à capacidade de armazenamento de fluidos e a permeabilidade, com a capacidade de produção destes fluidos. Suas medidas são, normalmente, realizadas em laboratório, através de testemunhos da rocha. Esses processos têm custos elevados e nem todos os poços são testemunhados. As estimativas da permeabilidade e da porosidade são de fundamental importância para os engenheiros de reservatório e geofísicos, uma vez que seus valores podem definir a completação ou não de um poço petrolífero. O perfil de porosidade e sua relação com o perfil de densidade, é bem conhecida na geofísica de poço. No entanto, existem poucas relações quantitativas e/ou qualitativas entre a porosidade e a permeabilidade, como por exemplo as relações de Kozeny. Sendo assim, este trabalho busca o estabelecimento do perfil de permeabilidade e do perfil de porosidade, a partir de informações do perfil de densidade. Para tanto, buscamos a relação entre a propriedade física da rocha (densidade) e as propriedades petrofísicas: permeabilidade e porosidade, utilizando como metodologia à técnica de redes neurais artificiais, como a rede neural artificial com função de base radial. A obtenção da permeabilidade e da porosidade a partir da rede neural artificial, que possui como entrada a informação da densidade possibilita um menor custo para a aquisição dessas importantes informações petrofísicas, permite ao intérprete de perfis de poço optar ou não pela exploração de uma unidade estudada, além de uma visão mais completa do reservatório. Os procedimentos para a estimativa da permeabilidade e da porosidade estão direcionados para uma única formação, mas os intérpretes de perfis poderão aplicar a diretriz apresentada no programa de rede neural artificial com função de base radial, utilizando a estimativa dessas propriedades petrofísicas para outras formações, inclusive de outros campos petrolíferos. Portanto, recomenda-se a utilização de um conjunto de dados completo, com quantidade de dados suficientes de um mesmo poço, a fim de viabilizar corretamente a melhor interpretação.