A exploração de gás é uma tarefa complexa e demorada, que requer um grande investimento de tempo e recursos. Os métodos tradicionais de interpretação sísmica são muitas vezes imprecisos e ineficientes, principalmente em áreas com alvos pouco evidentes ou com baixa razão sinal/ruído.
A invenção consiste em um algoritmo de inteligência artificial que utiliza redes neurais recorrentes para identificar assinaturas sísmicas de acúmulo de gás. A invenção trata os dados sísmicos como um conjunto de traços, que são sinais unidimensionais. Isso permite que a invenção use redes neurais recorrentes, que são mais adequadas para o processamento de dados temporais, pois são capazes de aprender padrões de longo alcance, o que é essencial para identificar assinaturas sísmicas de gás, que podem se estender por vários traços.
Além disso, a metodologia proposta não requer a existência de anomalias sísmicas, o que a torna mais precisa e eficiente. Essas características são vantajosas se comparadas com métodos tradicionais.
A invenção funciona em três etapas: primeiro, os dados sísmicos são pré-processados para remover ruído e normalizar os valores das amplitudes. Em seguida, a rede neural é treinada com um conjunto de dados rotulados, que contém traços de dados sísmicos com e sem assinaturas de gás. Por último, a rede neural é usada para detectar assinaturas sísmicas de gás em novos dados sísmicos. Esta patente utiliza deep learning para aperfeiçoar o processo.
Título da patente:
Método detector de assinaturas de reservatórios de gás em levantamentos sísmicos
Número do Depósito:
BR 10 2020 010867 0
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