3 resultados para Data Driven Modeling

em Universidade Federal do Pará


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Este trabalho apresenta resultados práticos de uma atenção sistemática dada ao processamento e à interpretação sísmica de algumas linhas terrestres do conjunto de dados do gráben do Tacutu (Brasil), sobre os quais foram aplicadas etapas fundamentais do sistema WIT de imageamento do empilhamento CRS (Superfície de Reflexão Comum) vinculado a dados. Como resultado, esperamos estabelecer um fluxograma para a reavaliação sísmica de bacias sedimentares. Fundamentado nos atributos de frente de onda resultantes do empilhamento CRS, um macro-modelo suave de velocidades foi obtido através de inversão tomográfica. Usando este macro-modelo, foi realizado uma migração à profundidade pré- e pós-empilhamento. Além disso, outras técnicas baseadas no empilhamento CRS foram realizadas em paralelo como correção estática residual e migração de abertura-limitada baseada na zona de Fresnel projetada. Uma interpretação geológica sobre as seções empilhadas e migradas foi esboçada. A partir dos detalhes visuais dos painéis é possível interpretar desconformidades, afinamentos, um anticlinal principal falhado com conjuntos de horstes e grábens. Também, uma parte da linha selecionada precisa de processamento mais detalhado para evidenciar melhor qualquer estrutura presente na subsuperfície.

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O processamento de voz tornou-se uma tecnologia cada vez mais baseada na modelagem automática de vasta quantidade de dados. Desta forma, o sucesso das pesquisas nesta área está diretamente ligado a existência de corpora de domínio público e outros recursos específicos, tal como um dicionário fonético. No Brasil, ao contrário do que acontece para a língua inglesa, por exemplo, não existe atualmente em domínio público um sistema de Reconhecimento Automático de Voz (RAV) para o Português Brasileiro com suporte a grandes vocabulários. Frente a este cenário, o trabalho tem como principal objetivo discutir esforços dentro da iniciativa FalaBrasil [1], criada pelo Laboratório de Processamento de Sinais (LaPS) da UFPA, apresentando pesquisas e softwares na área de RAV para o Português do Brasil. Mais especificamente, o presente trabalho discute a implementação de um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o Português do Brasil, utilizando a ferramenta HTK baseada em modelo oculto de Markov (HMM) e a criação de um módulo de conversão grafema-fone, utilizando técnicas de aprendizado de máquina.

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O método de empilhamento Superfície de Reflexão Comum (SRC) foi originalmente introduzido como um método data-driven para simular seções afastamento-nulo a partir de dados sísmicos de reflexão pré-empilhados 2-D adquiridos ao longo de uma linha de aquisição reta. Este método está baseado em uma aproximação de tempos de trânsito hiperbólica de segunda ordem parametrizada com três atributos cinemáticos do campo de onda. Em dados terrestres, os efeitos topográficos desempenham um papel importante no processamento e imageamento de dados sísmicos. Assim, esta característica tem sido considerada recentemente pelo método SRC. Neste trabalho apresentamos uma revisão das aproximações de tempos de trânsito SRC que consideram topografia suave e rugosa. Adicionalmente, nós revemos também a aproximação de tempos de trânsito Multifoco para o caso da topografia rugosa. Por meio de um exemplo sintético simples, nós fornecemos finalmente as primeiras comparações entre as diferentes expressões de tempos de trânsito.