Migração 3-D Kirchhoff-Gaussian-Beam (KGB) pré-empilhamento no domínio da profundidade

O Feixe Gaussiano (FG) é uma solução assintótica da equação da elastodinâmica na vizinhança paraxial de um raio central, a qual se aproxima melhor do campo de ondas do que a aproximação de ordem zero da Teoria do Raio. A regularidade do FG na descrição do campo de ondas, assim como a sua elevada precisão em algumas regiões singulares do meio de propagação, proporciona uma forte alternativa na solução de problemas de modelagem e imageamento sísmicos. Nesta Tese, apresenta-se um novo procedimento de migração sísmica pré-empilhamento em profundidade com amplitudes verdadeiras, que combina a flexibilidade da migração tipo Kirchhoff e a robustez da migração baseada na utilização de Feixes Gaussianos para a representação do campo de ondas. O algoritmo de migração proposto é constituído por dois processos de empilhamento: o primeiro é o empilhamento de feixes (“beam stack”) aplicado a subconjuntos de dados sísmicos multiplicados por uma função peso definida de modo que o operador de empilhamento tenha a mesma forma da integral de superposição de Feixes Gaussianos; o segundo empilhamento corresponde à migração Kirchhoff tendo como entrada os dados resultantes do primeiro empilhamento. Pelo exposto justifica-se a denominação migração Kirchhoff-Gaussian-Beam (KGB). As principais características que diferenciam a migração KGB, durante a realização do primeiro empilhamento, de outros métodos de migração que também utilizam a teoria dos Feixes Gaussianos, são o uso da primeira zona de Fresnel projetada para limitar a largura do feixe e a utilização, no empilhamento do feixe, de uma aproximação de segunda ordem do tempo de trânsito de reflexão. Como exemplos são apresentadas aplicações a dados sintéticos para modelos bidimensionais (2-D) e tridimensionais (3-D), correspondentes aos modelos Marmousi e domo de sal da SEG/EAGE, respectivamente.

Análise de velocidade por otimização do semblance na reflexão sísmica

Este trabalho teve como objetivo geral desenvolver uma metodologia sistemática para a inversão de dados de reflexão sísmica em arranjo ponto-médio-comum (PMC), partindo do caso 1D de variação vertical de velocidade e espessura que permite a obtenção de modelos de velocidades intervalares, v_int,n, as espessuras intervalares, z_n, e as velocidades média-quadrática, v_RMS,n, em seções PMC individualizadas. Uma consequência disso é a transformação direta destes valores do tempo para profundidade. Como contribuição a análise de velocidade, foram desenvolvidos dois métodos para atacar o problema baseado na estimativa de velocidade intervalar. O primeiro método foi baseado na marcação manual em seções PMC, e inversão por ajuste de curvas no sentido dos quadrados-mínimos. O segundo método foi baseado na otimização da função semblance para se obter uma marcação automática. A metodologia combinou dois tipos de otimização: um Método Global (Método Price ou Simplex), e um Método Local (Gradiente de Segunda Ordem ou Conjugado), submetidos a informação à priori e vínculos. A marcação de eventos na seção tempo-distância faz parte dos processos de inversão, e os pontos marcados constituem os dados de entrada juntamente com as informações à priori do modelo a ser ajustado. A marcação deve, por princípio, evitar eventos que representem múltiplas, difrações e interseções, e numa seção pode ser feita mais de 50 marcações de eventos, enquanto que num mapa semblance não se consegue marcar mais de 10 eventos de reflexão. A aplicação deste trabalho é voltada a dados sísmicos de bacias sedimentares em ambientes marinhos para se obter uma distribuição de velocidades para a subsuperfície, onde o modelo plano-horizontal é aplicado em seções PMC individualizadas, e cuja solução pode ser usada como um modelo inicial em processos posteriores. Os dados reais da Bacia Marinha usados neste trabalho foram levantados pela PETROBRAS em 1985, e a linha sísmica selecionada foi a de número L5519 da Bacia do Camamu, e o PMC apresentado é a de número 237. A linha é composta de 1098 pontos de tiro, com arranjo unilateraldireito. O intervalo de amostragem é 4 ms. O espaçamento entre os geofones é 13,34 m com o primeiro geofone localizado a 300 m da fonte. O espaçamento entre as fontes é de 26,68 m. Como conclusão geral, o método de estimativa de velocidade intervalar apresentada neste trabalho fica como suporte alternativo ao processo de análise de velocidades, onde se faz necessário um controle sobre a sequência de inversão dos PMCs ao longo da linha sísmica para que a solução possa ser usada como modelo inicial ao imageamento, e posterior inversão tomográfica. Como etapas futuras, podemos propor trabalhos voltados direto e especificamente a análise de velocidade sísmica estendendo o caso 2D de otimização do semblance ao caso 3D, estender o presente estudo para o caso baseado na teoria do raio imagem com a finalidade de produzir um mapa continuo de velocidades para toda a seção sísmica de forma automática.

Seletividade espacial de cor do potencial cortical provocado visual pseudoaleatório

A seletividade espacial para cor tem sido investigada usando métodos eletrofisiológicos invasivos e não invasivos, e métodos psicofísicos. Em eletrofisiologia cortical visual não invasiva este tópico foi investigado usando métodos convencionais de estimulação periódica e extração de respostas por promediação simples. Novos métodos de estimulação (apresentação pseudo-aleatória) e extração de respostas corticais não invasivas (correlação cruzada) foram desenvolvidos e ainda não foram usados para investigar a seletividade espacial de cor de respostas corticais. Este trabalho objetivou introduzir esse novo método de eletrofisiologia pseudoaleatória para estudar a seletividade espacial de cor. Foram avaliados 14 tricromatas e 16 discromatópsicos com acuidade visual normal ou corrigida. Os voluntários foram avaliados pelo anomaloscópio HMC e teste de figuras de Ishihara para caracterizar a visão de cores quanto à presença de tricromacia. Foram usadas redes senoidais, 8º de ângulo visual, vermelho-verde para 8 frequências espaciais entre 0,2 a 10 cpg. O estímulo foi temporalmente modulado por uma sequência-m binária em um modo de apresentação de padrão reverso. O sistema VERIS foi usado para extrair o primeiro e o segundo slice do kernel de segunda ordem (K2.1 e K2.2, respectivamente). Após a modelagem da resposta às frequências espaciais com função de diferença de gaussianas, extraiu-se a frequência espacial ótima e banda de frequências com amplitudes acima de ¾ da amplitude máxima da função para servirem como indicadores da seletividade espacial da função. Também foi estimada a acuidade visual cromática pelo ajuste de uma função linear aos dados de amplitude a partir da frequência espacial do pico de amplitude até a mais alta frequência espacial testada. Em tricromatas, foi encontrada respostas cromáticas no K2.1 e no K2.2 que apresentaram seletividade espacial diferentes. Os componentes negativos do K2.1 e do K2.2 apresentaram sintonia passa-banda e o componente positivo do K2.1 apresentou sintonia passa-baixa. A acuidade visual estimada de todos os componentes estudados foi próxima àquelas encontradas por Mullen (1985) e Kelly (1983). Diferentes componentes celulares podem estar contribuindo para a geração do VECP pseudoaleatório. Este novo método se candidata a ser uma importante ferramenta para a avaliação não invasiva da visão de cores em humanos.

Métodos de otimização global aplicados na busca dos parâmetros SRC

O método de empilhamento por Superfície de Reflexão Comum (SRC) produz seções simuladas de afastamento nulo (AN) por meio do somatório de eventos sísmicos dos dados de cobertura múltipla contidos nas superfícies de empilhamento. Este método não depende do modelo de velocidade do meio, apenas requer o conhecimento a priori da velocidade próxima a superfície. A simulação de seções AN por este método de empilhamento utiliza uma aproximação hiperbólica de segunda ordem do tempo de trânsito de raios paraxiais para definir a superfície de empilhamento ou operador de empilhamento SRC. Para meios 2D este operador depende de três atributos cinemáticos de duas ondas hipotéticas (ondas PIN e N), observados no ponto de emergência do raio central com incidência normal, que são: o ângulo de emergência do raio central com fonte-receptor nulo (β₀) , o raio de curvatura da onda ponto de incidência normal (R_PIN) e o raio de curvatura da onda normal (R_N). Portanto, o problema de otimização no método SRC consiste na determinação, a partir dos dados sísmicos, dos três parâmetros (β₀, R_PIN, R_N) ótimos associados a cada ponto de amostragem da seção AN a ser simulada. A determinação simultânea destes parâmetros pode ser realizada por meio de processos de busca global (ou otimização global) multidimensional, utilizando como função objetivo algum critério de coerência. O problema de otimização no método SRC é muito importante para o bom desempenho no que diz respeito a qualidade dos resultados e principalmente ao custo computacional, comparado com os métodos tradicionalmente utilizados na indústria sísmica. Existem várias estratégias de busca para determinar estes parâmetros baseados em buscas sistemáticas e usando algoritmos de otimização, podendo estimar apenas um parâmetro de cada vez, ou dois ou os três parâmetros simultaneamente. Levando em conta a estratégia de busca por meio da aplicação de otimização global, estes três parâmetros podem ser estimados através de dois procedimentos: no primeiro caso os três parâmetros podem ser estimados simultaneamente e no segundo caso inicialmente podem ser determinados simultaneamente dois parâmetros (β₀, R_PIN) e posteriormente o terceiro parâmetro (R_N) usando os valores dos dois parâmetros já conhecidos. Neste trabalho apresenta-se a aplicação e comparação de quatro algoritmos de otimização global para encontrar os parâmetros SRC ótimos, estes são: Simulated Annealing (SA), Very Fast Simulated Annealing (VFSA), Differential Evolution (DE) e Controlled Rando Search - 2 (CRS2). Como resultados importantes são apresentados a aplicação de cada método de otimização e a comparação entre os métodos quanto a eficácia, eficiência e confiabilidade para determinar os melhores parâmetros SRC. Posteriormente, aplicando as estratégias de busca global para a determinação destes parâmetros, por meio do método de otimização VFSA que teve o melhor desempenho foi realizado o empilhamento SRC a partir dos dados Marmousi, isto é, foi realizado um empilhamento SRC usando dois parâmetros (β₀, R_PIN) estimados por busca global e outro empilhamento SRC usando os três parâmetros (β₀, R_PIN, R_N) também estimados por busca global.