DEFESA DE TESE DE DOUTORADO
Título: REDES NEURAIS PROFUNDAS APLICADAS NA ANÁLISE LITOESTRATIGRÁFICA SEDIMENTAR
Daniel Theisges dos Santos
Banca:
Mauro Roisenberg (Orientador)
Marivaldo dos Santos Nascimento (Co-orientador)
Wagner Moreira Lupinacci
Maurício Edgar Stivanello
Rafael de Santiago
Resumo:
A determinação de litofácies e da forma e extensão dos estratos são etapas importantes para a caracterização de reservatórios. No caso de afloramentos, onde as rochas estão expostas, o mapeamento e o acesso em afloramentos com ampla continuidade lateral e vertical pode ser difícil devido à sua posição geográfica. Quando as rochas não estão expostas utiliza-se perfis de poços, no entanto as curvas de perfil do poço nem sempre são suficientes para determinar a litologia, pois algumas vezes os sinais são semelhantes para diferentes litologias. Este trabalho tem por objetivo aplicar o estudo de arquiteturas de Deep Learning para identificar litofácies em imagens de afloramento capturadas por Veículo Aéreo Não-Tripulado (VANTR) e identificar padrões de litofácies em perfis de poços. Para afloramentos, arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais de Segmentação foram utilizadas como identificar automaticamente os estratos aflorantes em um conjunto de imagens VANTR de afloramentos com sistemas turbidíticos do Grupo Itararé (Bacia do Paraná, Brasil). Já para perfis de poços, Redes Neurais Recorrentes foram utilizadas para aprender dependências de longo prazo entre etapas de tempo de dados de sequência e aplicadas em um conjunto de poços da Formação Rio Bonito (Bacia do Paraná, Brasil). Ambos os estudos mostraram bons desempenhos dos métodos propostos quando comparados a outros métodos tradicionais.
Segue o link da sala que será utilizada durante a defesa:
Friday, October 21 · 2:00 – 5:15pm
Google Meet joining info
Video call link: https://meet.google.com/vmz-afjj-vuz
