Determinação de uma fonte de contaminantes no estuário do Rio Macaé através da técnica de problemas inversos

Um grande desafio da atualidade é a preservação dos recursos hídricos, bem como o correto manejo dos mesmos, frente à expansão das cidades e às atividades humanas. A qualidade de um corpo hídrico é usualmente avaliada através da análise de parâmetros biológicos, físicos e químicos. O comportamento de tais parâmetros pode convenientemente ser simulado através de modelos matemáticos e computacionais, que surgem assim como uma ferramenta bastante útil, por sua capacidade de geração de cenários que possam embasar, por exemplo, tomadas de decisão. Nesta tese são discutidas técnicas de estimação da localização e intensidade de uma fonte de contaminante conservativo, hipoteticamente lançado na região predominantemente fluvial de um estuário. O lançamento aqui considerado se dá de forma pontual e contínua e a região enfocada compreendeu o estuário do Rio Macaé, localizado na costa norte do Rio de Janeiro. O trabalho compreende a solução de um problema direto, que consiste no transporte bidimensional (integrado na vertical) desse contaminante hipotético, bem como a aplicação de técnicas de problemas inversos. Para a solução do transporte do contaminante, aqui modelada pela versão 2D horizontal da equação de advecção-difusão, foram utilizados como métodos de discretização o Método de Elementos Finitos e o Método de Diferenças Finitas. Para o problema hidrodinâmico foram utilizados dados de uma solução já desenvolvida para estuário do Rio Macaé. Analisada a malha de acordo com o método de discretização, foram definidas a geometria do estuário e os parâmetros hidrodinâmicos e de transporte. Para a estimação dos parâmetros propostos foi utilizada a técnica de problemas inversos, com o uso dos métodos Luus-Jaakola, Algoritmo de Colisão de Partículas e Otimização por Colônia de Formigas para a estimação da localização e do método Seção Áurea para a estimação do parâmetro de intensidade da fonte. Para a definição de uma fonte, com o objetivo de propor um cenário experimental idealizado e de coleta de dados de amostragem, foi realizada a análise de sensibilidade quanto aos parâmetros a serem estimados. Como os dados de amostragem de concentração foram sintéticos, o problema inverso foi resolvido utilizando-os com e sem ruído, esse introduzido de forma artificial e aleatória. Sem o uso de ruído, os três métodos mostraram-se igualmente eficientes, com uma estimação precisa em 95% das execuções. Já com o uso de dados de amostragem com ruídos de 5%, o método Luus-Jaakola mostrou-se mais eficiente em esforço e custo computacional, embora todos tenham estimado precisamente a fonte em 80% das execuções. Considerando os resultados alcançados neste trabalho tem-se que é possível estimar uma fonte de constituintes, quanto à sua localização e intensidade, através da técnica de problemas inversos. Além disso, os métodos aplicados mostraram-se eficientes na estimação de tais parâmetros, com estimações precisas para a maioria de suas execuções. Sendo assim, o estudo do comportamento de contaminantes, e principalmente da identificação de fontes externas, torna-se uma importante ferramenta para a gestão dos recursos hídricos, possibilitando, inclusive, a identificação de possíveis responsáveis por passivos ambientais.

Problemas inversos em engenharia financeira: regularização com critério de entropia

Esta dissertação aplica a regularização por entropia máxima no problema inverso de apreçamento de opções, sugerido pelo trabalho de Neri e Schneider em 2012. Eles observaram que a densidade de probabilidade que resolve este problema, no caso de dados provenientes de opções de compra e opções digitais, pode ser descrito como exponenciais nos diferentes intervalos da semireta positiva. Estes intervalos são limitados pelos preços de exercício. O critério de entropia máxima é uma ferramenta poderosa para regularizar este problema mal posto. A família de exponencial do conjunto solução, é calculado usando o algoritmo de Newton-Raphson, com limites específicos para as opções digitais. Estes limites são resultados do princípio de ausência de arbitragem. A metodologia foi usada em dados do índice de ação da Bolsa de Valores de São Paulo com seus preços de opções de compra em diferentes preços de exercício. A análise paramétrica da entropia em função do preços de opções digitais sínteticas (construídas a partir de limites respeitando a ausência de arbitragem) mostraram valores onde as digitais maximizaram a entropia. O exemplo de extração de dados do IBOVESPA de 24 de janeiro de 2013, mostrou um desvio do princípio de ausência de arbitragem para as opções de compra in the money. Este princípio é uma condição necessária para aplicar a regularização por entropia máxima a fim de obter a densidade e os preços. Nossos resultados mostraram que, uma vez preenchida a condição de convexidade na ausência de arbitragem, é possível ter uma forma de smile na curva de volatilidade, com preços calculados a partir da densidade exponencial do modelo. Isto coloca o modelo consistente com os dados do mercado. Do ponto de vista computacional, esta dissertação permitiu de implementar, um modelo de apreçamento que utiliza o princípio de entropia máxima. Três algoritmos clássicos foram usados: primeiramente a bisseção padrão, e depois uma combinação de metodo de bisseção com Newton-Raphson para achar a volatilidade implícita proveniente dos dados de mercado. Depois, o metodo de Newton-Raphson unidimensional para o cálculo dos coeficientes das densidades exponenciais: este é objetivo do estudo. Enfim, o algoritmo de Simpson foi usado para o calculo integral das distribuições cumulativas bem como os preços do modelo obtido através da esperança matemática.

Identificação de danos estruturais via método de Monte Carlo com cadeias de Markov

O presente trabalho apresenta um estudo referente à aplicação da abordagem Bayesiana como técnica de solução do problema inverso de identificação de danos estruturais, onde a integridade da estrutura é continuamente descrita por um parâmetro estrutural denominado parâmetro de coesão. A estrutura escolhida para análise é uma viga simplesmente apoiada do tipo Euler-Bernoulli. A identificação de danos é baseada em alterações na resposta impulsiva da estrutura, provocadas pela presença dos mesmos. O problema direto é resolvido através do Método de Elementos Finitos (MEF), que, por sua vez, é parametrizado pelo parâmetro de coesão da estrutura. O problema de identificação de danos é formulado como um problema inverso, cuja solução, do ponto de vista Bayesiano, é uma distribuição de probabilidade a posteriori para cada parâmetro de coesão da estrutura, obtida utilizando-se a metodologia de amostragem de Monte Carlo com Cadeia de Markov. As incertezas inerentes aos dados medidos serão contempladas na função de verossimilhança. Três estratégias de solução são apresentadas. Na Estratégia 1, os parâmetros de coesão da estrutura são amostrados de funções densidade de probabilidade a posteriori que possuem o mesmo desvio padrão. Na Estratégia 2, após uma análise prévia do processo de identificação de danos, determina-se regiões da viga potencialmente danificadas e os parâmetros de coesão associados à essas regiões são amostrados a partir de funções de densidade de probabilidade a posteriori que possuem desvios diferenciados. Na Estratégia 3, após uma análise prévia do processo de identificação de danos, apenas os parâmetros associados às regiões identificadas como potencialmente danificadas são atualizados. Um conjunto de resultados numéricos é apresentado levando-se em consideração diferentes níveis de ruído para as três estratégias de solução apresentadas.

Problemas direto e inverso de processos de separação em leito móvel simulado mediante mecanismos cinéticos de adsorção

Diversas aplicações industriais relevantes envolvem os processos de adsorção, citando como exemplos a purificação de produtos, separação de substâncias, controle de poluição e umidade entre outros. O interesse crescente pelos processos de purificação de biomoléculas deve-se principalmente ao desenvolvimento da biotecnologia e à demanda das indústrias farmacêutica e química por produtos com alto grau de pureza. O leito móvel simulado (LMS) é um processo cromatográfico contínuo que tem sido aplicado para simular o movimento do leito de adsorvente, de forma contracorrente ao movimento do líquido, através da troca periódica das posições das correntes de entrada e saída, sendo operado de forma contínua, sem prejuízo da pureza das correntes de saída. Esta consiste no extrato, rico no componente mais fortemente adsorvido, e no rafinado, rico no componente mais fracamente adsorvido, sendo o processo particularmente adequado a separações binárias. O objetivo desta tese é estudar e avaliar diferentes abordagens utilizando métodos estocásticos de otimização para o problema inverso dos fenômenos envolvidos no processo de separação em LMS. Foram utilizados modelos discretos com diferentes abordagens de transferência de massa, com a vantagem da utilização de um grande número de pratos teóricos em uma coluna de comprimento moderado, neste processo a separação cresce à medida que os solutos fluem através do leito, isto é, ao maior número de vezes que as moléculas interagem entre a fase móvel e a fase estacionária alcançando assim o equilíbrio. A modelagem e a simulação verificadas nestas abordagens permitiram a avaliação e a identificação das principais características de uma unidade de separação do LMS. A aplicação em estudo refere-se à simulação de processos de separação do Baclofen e da Cetamina. Estes compostos foram escolhidos por estarem bem caracterizados na literatura, estando disponíveis em estudos de cinética e de equilíbrio de adsorção nos resultados experimentais. De posse de resultados experimentais avaliou-se o comportamento do problema direto e inverso de uma unidade de separação LMS visando comparar os resultados obtidos com os experimentais, sempre se baseando em critérios de eficiência de separação entre as fases móvel e estacionária. Os métodos estudados foram o GA (Genetic Algorithm) e o PCA (Particle Collision Algorithm) e também foi feita uma hibridização entre o GA e o PCA. Como resultado desta tese analisouse e comparou-se os métodos de otimização em diferentes aspectos relacionados com o mecanismo cinético de transferência de massa por adsorção e dessorção entre as fases sólidas do adsorvente.

Aperfeiçoamento do algoritmo algébrico sequencial para a identificação de variações abruptas de impedância acústica via otimização

Neste trabalho são utilizados a técnica baseada na propagação de ondas acústicas e o método de otimização estocástica Luus-Jaakola (LJ) para solucionar o problema inverso relacionado à identificação de danos em barras. São apresentados o algoritmo algébrico sequencial (AAS) e o algoritmo algébrico sequencial aperfeiçoado (AASA) que modelam o problema direto de propagação de ondas acústicas em uma barra. O AASA consiste nas modificações introduzidas no AAS. O uso do AASA resolve com vantagens o problema de identificação de danos com variações abruptas de impedância. Neste trabalho são obtidos, usando-se o AAS-LJ e o AASA-LJ, os resultados de identificação de cinco cenários de danos. Três deles com perfil suave de impedância acústica generalizada e os outros dois abruptos. Além disso, com o objetivo de simular sinais reais de um experimento, foram introduzidos variados níveis de ruído. Os resultados alcançados mostram que o uso do AASA-LJ na resolução de problemas de identificação de danos em barras é bastante promissor, superando o AAS-LJ para perfis abruptos de impedância.

Identificação de danos estruturais utilizando dados no domínio do tempo provenientes de ensaios de vibração

O presente trabalho aborda o problema de identificação de danos em uma estrutura a partir de sua resposta impulsiva. No modelo adotado, a integridade estrutural é continuamente descrita por um parâmetro de coesão. Sendo assim, o Modelo de Elementos Finitos (MEF) é utilizado para discretizar tanto o campo de deslocamentos, quanto o campo de coesão. O problema de identificação de danos é, então, definido como um problema de otimização, cujo objetivo é minimizar, em relação a um vetor de parâmetros nodais de coesão, um funcional definido a partir da diferença entre a resposta impulsiva experimental e a correspondente resposta prevista por um MEF da estrutura. A identificação de danos estruturais baseadas no domínio do tempo apresenta como vantagens a aplicabilidade em sistemas lineares e/ou com elevados níveis de amortecimento, além de apresentar uma elevada sensibilidade à presença de pequenos danos. Estudos numéricos foram realizados considerando-se um modelo de viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada. Para a determinação do posicionamento ótimo do sensor de deslocamento e do número de pontos da resposta impulsiva, a serem utilizados no processo de identificação de danos, foi considerado o Projeto Ótimo de Experimentos. A posição do sensor e o número de pontos foram determinados segundo o critério D-ótimo. Outros critérios complementares foram também analisados. Uma análise da sensibilidade foi realizada com o intuito de identificar as regiões da estrutura onde a resposta é mais sensível à presença de um dano em um estágio inicial. Para a resolução do problema inverso de identificação de danos foram considerados os métodos de otimização Evolução Diferencial e Levenberg-Marquardt. Simulações numéricas, considerando-se dados corrompidos com ruído aditivo, foram realizadas com o intuito de avaliar a potencialidade da metodologia de identificação de danos, assim como a influência da posição do sensor e do número de dados considerados no processo de identificação. Com os resultados obtidos, percebe-se que o Projeto Ótimo de Experimentos é de fundamental importância para a identificação de danos.

Identificação de danos estruturais a partir do modelo de superfície de resposta

A identificação de danos estruturais é uma questão de fundamental importância na engenharia, visto que uma estrutura está sujeita a processos de deterioração e a ocorrência de danos durante a sua vida útil. A presença de danos compromete o desempenho e a integridade estrutural, podendo colocar vidas humanas em risco e resultam em perdas econômicas consideráveis. Técnicas de identificação de danos estruturais e monitoramento de estruturas fundamentadas no ajuste de um Modelo de Elementos Finitos (MEF) são constantes na literatura especializada. No entanto, a obtenção de um problema geralmente mal posto e o elevado custo computacional, inerente a essas técnicas, limitam ou até mesmo inviabilizam a sua aplicabilidade em estruturas que demandam um modelo de ordem elevada. Para contornar essas dificuldades, na formulação do problema de identificação de danos, pode-se utilizar o Modelo de Superfície de Reposta (MSR) em substituição a um MEF da estrutura. No presente trabalho, a identificação de danos estruturais considera o ajuste de um MSR da estrutura, objetivando-se a minimização de uma função de erro definida a partir das frequências naturais experimentais e das correspondentes frequências previstas pelo MSR. Estuda-se o problema de identificação de danos estruturais em uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada, considerando as frequências naturais na formulação do problema inverso. O comportamento de uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada na presença de danos é analisado, com intuito de se verificar as regiões onde a identificação dos mesmos pode apresentar maior dificuldade. No processo de identificação de danos, do presente trabalho, são avaliados os tipos de superfícies de resposta, após uma escolha apropriada do tipo de superfície de resposta a ser utilizado, determina-se a superfície de resposta considerando os dados experimentais selecionados a partir do projeto ótimo de experimentos. A utilização do método Evolução Diferencial (ED) no problema inverso de identificação de danos é considerado inerente aos resultados numéricos obtidos, a estratégia adotada mostrou-se capaz de localizar e quantificar os danos com elevada acurácia, mostrando a potencialidade do modelo de identificação de danos proposto.

Solução de problemas inversos de transferência radiativa em meios heterogêneos unidimensionais e uma e duas camadas utilizando o algoritmo dos vagalumes

Esta tese apresenta um estudo sobre modelagem computacional onde são aplicadas meta-heurísticas de otimização na solução de problemas inversos de transferência radiativa em meios unidimensionais com albedo dependente da variável óptica, e meios unidimensionais de duas camadas onde o problema inverso é tratado como um problema de otimização. O trabalho aplica uma meta-heurística baseada em comportamentos da natureza conhecida como algoritmo dos vagalumes. Inicialmente, foram feitos estudos comparativos de desempenho com dois outros algoritmos estocásticos clássicos. Os resultados encontrados indicaram que a escolha do algoritmo dos vagalumes era apropriada. Em seguida, foram propostas outras estratégias que foram inseridas no algoritmo dos vagalumes canônico. Foi proposto um caso onde se testou e investigou todas as potenciais estratégias. As que apresentaram os melhores resultados foram, então, testadas em mais dois casos distintos. Todos os três casos testados foram em um ambiente de uma camada, com albedo de espalhamento dependente da posição espacial. As estratégias que apresentaram os resultados mais competitivos foram testadas em um meio de duas camadas. Para este novo cenário foram propostos cinco novos casos de testes. Os resultados obtidos, pelas novas variantes do algoritmo dos vagalumes, foram criticamente analisados.

Aplicação de Inteligência Computacional para a Solução de Problemas Inversos de Transferência Radiativa em Meios Participantes Unidimensionais

Esta pesquisa consiste na solução do problema inverso de transferência radiativa para um meio participante (emissor, absorvedor e/ou espalhador) homogêneo unidimensional em uma camada, usando-se a combinação de rede neural artificial (RNA) com técnicas de otimização. A saída da RNA, devidamente treinada, apresenta os valores das propriedades radiativas [ω, τ0, ρ1 e ρ2] que são otimizadas através das seguintes técnicas: Particle Collision Algorithm (PCA), Algoritmos Genéticos (AG), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e Busca Tabu (BT). Os dados usados no treinamento da RNA são sintéticos, gerados através do problema direto sem a introdução de ruído. Os resultados obtidos unicamente pela RNA, apresentam um erro médio percentual menor que 1,64%, seria satisfatório, todavia para o tratamento usando-se as quatro técnicas de otimização citadas anteriormente, os resultados tornaram-se ainda melhores com erros percentuais menores que 0,04%, especialmente quando a otimização é feita por AG.

Análise dos problemas direto e inverso em um modelo de evolução populacional através de transformações integrais e inferência bayesiana

Modelos de evolução populacional são há muito tempo assunto de grande relevância, principalmente quando a população de estudo é composta por vetores de doenças. Tal importância se deve ao fato de existirem milhares de doenças que são propagadas por espécies específicas e conhecer como tais populações se comportam é vital quando pretende-se criar políticas públicas para controlar a sua proliferação. Este trabalho descreve um problema de evolução populacional difusivo com armadilhas locais e tempo de reprodução atrasado, o problema direto descreve a densidade de uma população uma vez conhecidos os parâmetros do modelo onde sua solução é obtida por meio da técnica de transformada integral generalizada, uma técnica numérico-analítica. Porém a solução do problema direto, por si só, não permite a simulação computacional de uma população em uma aplicação prática, uma vez que os parâmetros do modelo variam de população para população e precisam, portanto, ter seus valores conhecidos. Com o objetivo de possibilitar esta caracterização, o presente trabalho propõe a formulação e solução do problema inverso, estimando os parâmetros do modelo a partir de dados da população utilizando para tal tarefa dois métodos Bayesianos.

Know thy neighbour: A normative theory of synaptic depression

Synapses exhibit an extraordinary degree of short-term malleability, with release probabilities and effective synaptic strengths changing markedly over multiple timescales. From the perspective of a fixed computational operation in a network, this seems like a most unacceptable degree of added variability. We suggest an alternative theory according to which short-term synaptic plasticity plays a normatively-justifiable role. This theory starts from the commonplace observation that the spiking of a neuron is an incomplete, digital, report of the analog quantity that contains all the critical information, namely its membrane potential. We suggest that a synapse solves the inverse problem of estimating the pre-synaptic membrane potential from the spikes it receives, acting as a recursive filter. We show that the dynamics of short-term synaptic depression closely resemble those required for optimal filtering, and that they indeed support high quality estimation. Under this account, the local postsynaptic potential and the level of synaptic resources track the (scaled) mean and variance of the estimated presynaptic membrane potential. We make experimentally testable predictions for how the statistics of subthreshold membrane potential fluctuations and the form of spiking non-linearity should be related to the properties of short-term plasticity in any particular cell type.

Image reconstruction by an alternating minimisation

This paper focuses on the problem of incomplete data in the applications of the circular cone-beam computed tomography. This problem is frequently encountered in medical imaging sciences and some other industrial imaging systems. For example, it is crucial when the high density region of objects can only be penetrated by X-rays in a limited angular range. As the projection data are only available in an angular range, the above mentioned incomplete data problem can be attributed to the limited angle problem, which is an ill-posed inverse problem. This paper reports a modified total variation minimisation method to reduce the data insufficiency in tomographic imaging. This proposed method is robust and efficient in the task of reconstruction by showing the convergence of the alternating minimisation method. The results demonstrate that this new reconstruction method brings reasonable performance. (C) 2010 Elsevier B.V. All rights reserved.

基于弹性参数分析的碳酸盐岩储层预测方法研究

Prediction of Carbonate Reservoir Based on the Elastic Parameter Analysis Zhang Guangzhi (Solid Geophysics) Directed by Professor Liu Hong Abstract With the exploration and development of Puguang Oilfield, oil-gas exploration of carbonate rock in China has shown good prospects. Research on earthquake prediction methods for carbonate reservoir becomes the key of oil and gas exploration. Starting with analysis of geological characteristics of carbonate rock, prestack AVO inversion method, prestack elastic impedance inversion and parameter calculation method and seismic attribute extraction and optimization method were studied based on the analysis of rock physics in this work. First, variation characteristic and law of carbonate rock reservoir parameters were studied based on experimental data of rock physics, log data, analysis assay data, mud logging data and seismic data, so as to lay a foundation for the further reservoir identification and description. Then, the structure, type and propagation law of seismic wave field were analyzed through seismic forward modeling of the reservoir, and contact between information from log and geology data with elastic parameters, such as compressional wave and shear wave velocity and density were established, so as to provide a standard for reservoir identification and hydrocarbon detection using seismic reflection characteristics of the research area. Starting with the general concept of inverse problem, through analysis of Zoeppritz equation, three kinds of pre-stack inversion methods were derived and analyzed in detail, the AVO 3-parameter inversion based on Bayesian theory, the prestack AVO waveform inversion method and the simultaneous inversion method, based on the statistical hypothesis of inversion parameters and observation data and the Gauss distribution assumption of noise. The three methods were validated by model data and real data. Then, the elastic wave impedance inversion method of carbonate reservoir was investigated and the method of elastic parameter extraction from elastic impedance data was put forward. Based on the analysis of conventional methods of seismic attribute extraction and optimization, the time-frequency attributes and the wavelet attributes with time and amplitude feature were presented, and the prestack seismic attribute calculation method which can characterize the reservoir rock and fluid characteristic was presented. And the optimization of seismic attribute using the nonlinear KPCA method was also put forward. A series of seismic prediction technologies for carbonate reservoir were presented based on analysis of rock physics and seismic forward simulation technology. Practical application of these technologies was implemented in A oil field of Southern China and good effect has been achieved. Key words: carbonate rock; reservoir prediction; rock physics, prestack seismic inversion; seismic attribute

消除采集脚印的处理方法研究

Seismic technique is in the leading position for discovering oil and gas trap and searching for reserves throughout the course of oil and gas exploration. It needs high quality of seismic processed data, not only required exact spatial position, but also the true information of amplitude and AVO attribute and velocity. Acquisition footprint has an impact on highly precision and best quality of imaging and analysis of AVO attribute and velocity. Acquisition footprint is a new conception of describing seismic noise in 3-D exploration. It is not easy to understand the acquisition footprint. This paper begins with forward modeling seismic data from the simple sound wave model, then processes it and discusses the cause for producing the acquisition footprint. It agreed that the recording geometry is the main cause which leads to the distribution asymmetry of coverage and offset and azimuth in different grid cells. It summarizes the characters and description methods and analysis acquisition footprint’s influence on data geology interpretation and the analysis of seismic attribute and velocity. The data reconstruct based on Fourier transform is the main method at present for non uniform data interpolation and extrapolate, but this method always is an inverse problem with bad condition. Tikhonov regularization strategy which includes a priori information on class of solution in search can reduce the computation difficulty duo to discrete kernel condition disadvantage and scarcity of the number of observations. The method is quiet statistical, which does not require the selection of regularization parameter; and hence it has appropriate inversion coefficient. The result of programming and tentat-ive calculation verifies the acquisition footprint can be removed through prestack data reconstruct. This paper applies migration to the processing method of removing the acquisition footprint. The fundamental principle and algorithms are surveyed, seismic traces are weighted according to the area which occupied by seismic trace in different source-receiver distances. Adopting grid method in stead of accounting the area of Voroni map can reduce difficulty of calculation the weight. The result of processing the model data and actual seismic demonstrate, incorporating a weighting scheme based on the relative area that is associated with each input trace with respect to its neighbors acts to minimize the artifacts caused by irregular acquisition geometry.

数据驱动型多次波衰减方法的研究

In the practical seismic profile multiple reflections tend to impede the task of even the experienced interpreter in deducing information from the reflection data. Surface multiples are usually much stronger, more broadband, and more of a problem than internal multiples because the reflection coefficient at the water surface is much larger than the reflection coefficients found in the subsurface. For this reason most attempts to remove multiples from marine data focus on surface multiples, as will I. A surface-related multiple attenuation method can be formulated as an iterative procedure. In this essay a fully data-driven approach which is called MPI —multiple prediction through inversion (Wang, 2003) is applied to a real marine seismic data example. This is a pretty promising scheme for predicting a relative accurate multiple model by updating the multiple model iteratively, as we usually do in a linearized inverse problem. The prominent characteristic of MPI method lie in that it eliminate the need for an explicit surface operator which means it can model the multiple wavefield without any knowledge of surface and subsurface structures even a source signature. Another key feature of this scheme is that it can predict multiples not only in time but also in phase and in amplitude domain. According to the real data experiments it is shown that this scheme for multiple prediction can be made very efficient if a good initial estimate of the multiple-free data set can be provided in the first iteration. In the other core step which is multiple subtraction we use an expanded multi-channel matching filter to fulfil this aim. Compared to a normal multichannel matching filter where an original seismic trace is matched by a group of multiple-model traces, in EMCM filter a seismic trace is matched by not only a group of the ordinary multiple-model traces but also their adjoints generated mathematically. The adjoints of a multiple-model trace include its first derivative, its Hilbert transform and the derivative of the Hilbert transform. The third chapter of the thesis is the application for the real data using the previous methods we put forward from which we can obviously find the effectivity and prospect of the value in use. For this specific case I have done three group experiments to test the effectiveness of MPI method, compare different subtraction results with fixed filter length but different window length, invest the influence of the initial subtraction result for MPI method. In terms of the real data application, we do fine that the initial demultiple estimate take on a great deal of influence for the MPI method. Then two approaches are introduced to refine the intial demultiple estimate which are first arrival and masking filter respectively. In the last part some conclusions are drawn in terms of the previous results I have got.