Wave equation depth migration using complex Padé approximation

Propomos um novo método de migração em profundidade baseado na solução da equação da onda com densidade constante no domínio da freqüência. Uma aproximação de Padé complexa é usada para aproximar o operador de evolução aplicado na extrapolação do campo de ondas. Esse método reduz as imprecisões e instabilidades devido às ondas evanescentes e produz imagens com menos ruídos numéricos que aquelas obtidas usando-se a aproximação de Padé real para o operador exponencial, principalmente em meios com fortes variações de velocidades. Testes em dados de afastamento nulo do modelo de sal SEG/EAGE e nos dados de tiro comum 2-D Marmousi foram realizados. Os resultados obtidos mostram que o método de migração proposto consegue lidar com fortes variações laterais e também tem uma boa resposta para refletores com mergulhos íngremes. Os resultados foram comparados àqueles resultados obtidos com os métodos split-step Fourier (SSF), phase shift plus interpolarion (PSPI) e Fourier diferenças-finitas (FFD).

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.

Migração com amplitude verdadeira em meios bidimensionais (2-D) e introdução ao caso 2,5-D

Nos últimos anos tem-se verificado através de várias publicações um interesse crescente em métodos de migração com amplitude verdadeira, com o objetivo de obter mais informações sobre as propriedades de refletividade da subsuperfície da terra. A maior parte desses trabalhos tem tratado deste tema baseando-se na aproximação de Born, como em Bleistein (1987) e Bleistein et al. (1987), ou na aproximação do campo de ondas pela teoria do raio como Hubral et al. (1991), Schleicher et al. (1993) e Martins et al. (1997). Considerando configurações arbitrárias de fontes e receptores, as reflexões primárias compressionais podem ser imageadas em reflexões migradas no domínio do tempo ou profundidade de tal modo que as amplitudes do campo de ondas migrado são uma medida do coeficiente de reflexão dependente do ângulo de incidência. Para realizar esta tarefa, vários algoritmos têm sido propostos nos últimos anos baseados nas aproximações de Kirchhoff e Born. Essas duas abordagens utilizam um operador integral de empilhamento de difrações ponderado que é aplicado aos dados da seção sísmica de entrada. Como resultado obtém-se uma seção migrada onde, em cada ponto refletor, tem-se o pulso da fonte com amplitude proporcional ao coeficiente de reflexão naquele ponto. Baseando-se na aproximação de Kirchhoff e na aproximação da teoria do raio do campo de ondas, neste trabalho é obtida a função peso para modelos bidimensionais (2-D) e dois e meio dimensionais (2,5-D) que é aplicada a dados sintéticos com e sem ruído. O resultado mostra a precisão e estabilidade do método de migração em 2-D e 2,5-D como uma ferramenta para a obtenção de informações importantes da subsuperfície da terra, que é de grande interesse para a análise da variação da amplitude com o afastamento (ângulo). Em suma, este trabalho apresenta expressões para as funções peso 2-D e 2,5-D em função de parâmetros ao longo de cada ramo do raio. São mostrados exemplos da aplicação do algoritmo de migração em profundidade a dados sintéticos 2-D e 2,5-D obtidos por modelamento sísmico através da teoria do raio usando o pacote Seis88 (Cervený e Psencík, 1988) e os resultados confirmaram a remoção do espalhamento geométrico dos dados migrados mesmo na presença de ruído. Testes adicionais foram realizados para a análise do efeito de alongamento do pulso na migração em profundidade (Tygel et al., 1994) e a aplicação do empilhamento múltiplo (Tygel et al., 1993) para a estimativa de atributos dos pontos de reflexão - no caso o ângulo de reflexão e a posição do receptor.

Migração FD 3D em profundidade usando aproximação de Padé complexa

A implementação convencional do método de migração por diferenças finitas 3D, usa a técnica de splitting inline e crossline para melhorar a eficiência computacional deste algoritmo. Esta abordagem torna o algoritmo eficiente computacionalmente, porém cria anisotropia numérica. Esta anisotropia numérica por sua vez, pode levar a falsos posicionamentos de refletores inclinados, especialmente refletores com grandes ângulos de mergulho. Neste trabalho, como objetivo de evitar o surgimento da anisotropia numérica, implementamos o operador de extrapolação do campo de onda para baixo sem usar a técnica splitting inline e crossline no domínio frequência-espaço via método de diferenças finitas implícito, usando a aproximação de Padé complexa. Comparamos a performance do algoritmo iterativo Bi-gradiente conjugado estabilizado (Bi-CGSTAB) com o multifrontal massively parallel solver (MUMPS) para resolver o sistema linear oriundo do método de migração por diferenças finitas. Verifica-se que usando a expansão de Padé complexa ao invés da expansão de Padé real, o algoritmo iterativo Bi-CGSTAB fica mais eficientes computacionalmente, ou seja, a expansão de Padé complexa atua como um precondicionador para este algoritmo iterativo. Como consequência, o algoritmo iterativo Bi-CGSTAB é bem mais eficiente computacionalmente que o MUMPS para resolver o sistema linear quando usado apenas um termo da expansão de Padé complexa. Para aproximações de grandes ângulos, métodos diretos são necessários. Para validar e avaliar as propriedades desses algoritmos de migração, usamos o modelo de sal SEG/EAGE para calcular a sua resposta ao impulso.

Chemical and mineralogical characterization of portuguese ceramic tiles in the historic center of São Luís do Maranhão (Brazil): an approximation of the mineralogy and firing temperature of the raw materials

Nesse trabalho, foram caracterizados, pela primeira vez, azulejos históricos portugueses do Centro Histórico de São Luís (CHSL) do Maranhão. A caracterização foi realizada através dos ensaios de microscopia ótica, difração de raios X (DRX) e análise química, visando ao uso dessa informação para a determinação das possíveis matérias-primas utilizadas na sua fabricação, bem como a provável temperatura de queima desses materiais. Os resultados mostraram que a microestrutura desses materiais é constituída por poros de tamanhos variados, apresentando incrustações de calcita e grãos de quartzo de tamanhos inferiores a 500 µm, distribuídos numa matriz de cor rosa-amarelo, onde foram identificadas, por DRX, as fases minerais calcita, gelhenita, wollastonita, quartzo e amorfo. A partir da informação obtida, é possível inferir que as matérias-primas originais estiveram constituídas, provavelmente, por mistura de argilas caoliníticas (Al₂O₃•2SiO,₂•2H₂O), ricas em carbonatos de cálcio e quartzo ou misturas de argilas caoliniticas, quartzo e calcita. Essas matérias-primas originais não atingiram a temperatura de cocção de 950ºC.

Aeroelastic stability analysis using linear matrix inequalities

The present work describes an alternative methodology for identification of aeroelastic stability in a range of varying parameters. Analysis is performed in time domain based on Lyapunov stability and solved by convex optimization algorithms. The theory is outlined and simulations are carried out on a benchmark system to illustrate the method. The classical methodology with the analysis of the system's eigenvalues is presented for comparing the results and validating the approach. The aeroelastic model is represented in state space format and the unsteady aerodynamic forces are written in time domain using rational function approximation. The problem is formulated as a polytopic differential inclusion system and the conceptual idea can be used in two different applications. In the first application the method verifies the aeroelastic stability in a range of air density (or its equivalent altitude range). In the second one, the stability is verified for a rage of velocities. These analyses are in contrast to the classical discrete analysis performed at fixed air density/velocity values. It is shown that this method is efficient to identify stability regions in the flight envelope and it offers promise for robust flutter identification.

Discovering promising regions to help global numerical optimization algorithms

We have developed an algorithm using a Design of Experiments technique for reduction of search-space in global optimization problems. Our approach is called Domain Optimization Algorithm. This approach can efficiently eliminate search-space regions with low probability of containing a global optimum. The Domain Optimization Algorithm approach is based on eliminating non-promising search-space regions, which are identifyed using simple models (linear) fitted to the data. Then, we run a global optimization algorithm starting its population inside the promising region. The proposed approach with this heuristic criterion of population initialization has shown relevant results for tests using hard benchmark functions.

Algorithms for automatic segmentation of bovine embryos produced

In vitro production has been employed in bovine embryos and quantification of lipids is fundamental to understand the metabolism of these embryos. This paper presents a unsupervised segmentation method for histological images of bovine embryos. In this method, the anisotropic filter was used in the differents RGB components. After pre-processing step, the thresholding technique based on maximum entropy was applied to separate lipid droplets in the histological slides in different stages: early cleavage, morula and blastocyst. In the postprocessing step, false positives are removed using the connected components technique that identify regions with excess of dye near pellucid zone. The proposed segmentation method was applied in 30 histological images of bovine embryos. Experiments were performed with the images and statistical measures of sensitivity, specificity and accuracy were calculated based on reference images (gold standard). The value of accuracy of the proposed method was 96% with standard deviation of 3%.

Using Threads to Overcome Synchronization Delays in Parallel Multiple Progressive Alignment Algorithms

Sao Paulo State Research Foundation-FAPESP

Pareto Frontier for the time-energy cost vector to an Earth-Moon transfer orbit using the patched-conic approximation

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

A radial basis function network (RBFN) for function approximation

A radial basis function network (RBFN) circuit for function approximation is presented. Simulation and experimental results show that the network has good approximation capabilities. The RBFN was a squared hyperbolic secant with three adjustable parameters amplitude, width and center. To test the network a sinusoidal and sine function,vas approximated.

Comparative study between powers of sigmoid functions, MLP-backpropagation and polynomials in function approximation problems

Function approximation is a very important task in environments where the computation has to be based on extracting information from data samples in real world processes. So, the development of new mathematical model is a very important activity to guarantee the evolution of the function approximation area. In this sense, we will present the Polynomials Powers of Sigmoid (PPS) as a linear neural network. In this paper, we will introduce one series of practical results for the Polynomials Powers of Sigmoid, where we will show some advantages of the use of the powers of sigmiod functions in relationship the traditional MLP-Backpropagation and Polynomials in functions approximation problems.

A comparison about evolutionary algorithms for optimum-path forest clustering optimization

In this paper we deal with the problem of boosting the Optimum-Path Forest (OPF) clustering approach using evolutionary-based optimization techniques. As the OPF classifier performs an exhaustive search to find out the size of sample's neighborhood that allows it to reach the minimum graph cut as a quality measure, we compared several optimization techniques that can obtain close graph cut values to the ones obtained by brute force. Experiments in two public datasets in the context of unsupervised network intrusion detection have showed the evolutionary optimization techniques can find suitable values for the neighborhood faster than the exhaustive search. Additionally, we have showed that it is not necessary to employ many agents for such task, since the neighborhood size is defined by discrete values, with constrain the set of possible solution to a few ones.

OntoSDM: an approach to improve quality on spatial data mining algorithms

The increase in new electronic devices had generated a considerable increase in obtaining spatial data information; hence these data are becoming more and more widely used. As well as for conventional data, spatial data need to be analyzed so interesting information can be retrieved from them. Therefore, data clustering techniques can be used to extract clusters of a set of spatial data. However, current approaches do not consider the implicit semantics that exist between a region and an object’s attributes. This paper presents an approach that enhances spatial data mining process, so they can use the semantic that exists within a region. A framework was developed, OntoSDM, which enables spatial data mining algorithms to communicate with ontologies in order to enhance the algorithm’s result. The experiments demonstrated a semantically improved result, generating more interesting clusters, therefore reducing manual analysis work of an expert.

Evaluation of operational SSM/I ice-concentration algorithms

The United States National Ice Center (NIC) provides weekly ice analyses of the Arctic and Antarctic using information from ice reconnaissance, ship reports and high-resolution satellite imagery. In cloud-covered areas and regions lacking imagery, the higher-resolution sources are augmented by ice concentrations derived from Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) Special Sensor Microwave/Imager (SSMII) passive-microwave imagery. However, the SSMII-derived ice concentrations are limited by low resolution and uncertainties in thin-ice regions. Ongoing research at NIC is attempting to improve the utility of these SSMII products for operational sea-ice analyses. The refinements of operational algorithms may also aid future scientific studies. Here we discuss an evaluation of the standard operational ice-concentration algorithm, Cal/Val, with a possible alternative, a modified NASA Team algorithm. The modified algorithm compares favorably with CallVal and is a substantial improvement over the standard NASA Team algorithm in thin-ice regions that are of particular interest to operational activities.