Identificação de ambientes de sedimentação na Área Metropolitana de Belém a partir de perfis de poço

Esta dissertação apresenta um estudo realizado com base em padrões associados à forma das curvas de perfis geofísicos de poços perfurados para captação de água subterrânea na Região Metropolitana de Belém. O objetivo do estudo foi o reconhecimento de depósitos cenozóicos, bem como a identificação de seus ambientes de sedimentação. Para isto, foram utilizados os perfis de Raios-Gama, Resistência Elétrica e Potencial Espontâneo corridos em 21 poços, cobrindo a profundidade máxima de 300 m. O estudo permitiu identificar dois pacotes de sedimentos: um até a profundidade de 160 m, contendo bastante argila e finas camadas de areia, e o outro abaixo de 160 m, com espessas camadas arenosas. Esses pacotes foram correlacionados com seqüências deposicionais do Cenozóico Inferior descritas por Rossetti (2000), as quais correspondem às formações Pirabas, Barreiras e aos sedimentos Pós-Barreiras e Holocênicos. No pacote superior, a forma das curvas dos perfis mostra padrões que podem ser associados a seqüências transgressivas e regressivas, enquanto no pacote inferior a forma das curvas sugere um ambiente de centro de canal. O estudo demonstra que a metodologia empregada para o reconhecimento dos ambientes de sedimentação pode ser considerada satisfatória quando não há nenhuma outra informação geológica adicional disponível.

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.