Segmentação de fácies sísmicas com redes neurais
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Ramos, Gabriel de Oliveira | |
| Coorientador(a) (dc.contributor.advisor-co1) | Rigo, Sandro José | |
| Lattes Coorientador(a) (dc.contributor.advisor-co1Lattes) | http://lattes.cnpq.br/3914159735707328 | pt_BR |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/9281736089055094 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Lima, Gefersom Cardoso | |
| Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes) | http://lattes.cnpq.br/5002992163558159 | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2021-06-08T17:02:07Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2021-06-08T17:02:07Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2021-04-07 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | The interpretation of seismic data is important for the characterization of the shape of the sediments in a geological study area. Traditionally, this work is carried out by visually choosing points that represent the limits of seismic facies and executing a tool to make the inference of other limit points. This process requires a lot of manual labor and can allow some facies to go unidentified, making the resulting work less detailed than it could be. With the increase in the use of deep learning focused on image segmentation, its application in helping seismic interpretation can bring gains by decreasing manual work and the time spent when studying a geological area. Thus, in this work we made a study of the application of deep neural networks of the encoder-decode type for the identification of seismic facies separating lines. As a result, we created a neural network called DNFS, which is based on U-Net and StNet, has fewer parameters than these and is aimed at binary segmentation of seismic data. This type of segmentation allowed us to segment an arbitrary number of seismic facies just by focusing on the transition between them. To use binary segmentation we use a simple method of adapting the data sets on which we did the experiments. This adaptation uses black lines between the intersections of the seismic facies and white color for the rest of the labeled image. For the calculation of loss we use a function composed by the linear combination of the cross-entropy and Jaccard loss functions. To optimize the coefficient of the linear combination of the function that weighs the weight of cross-entropy and Jaccard loss in the loss value, we performed several experiments with the result that if the cross-entropy contributes 75 % and Jaccard loss with 25 %, we could obtain predictions with high fidelity of the separating lines between the seismic facies. We also carried out an extensive experimental evaluation and adjustments of the hyper-parameters and compared the results with the base networks U-Net and StNet applied on the same data sets. In the end, we obtained a neural network that can be trained in approximately 15 minutes and offers an index above 95% relative to the IoU metric on the StData-12 and Facies-Mark datasets. | en |
| Resumo (dc.description.resumo) | A interpretação de dados sísmicos é importante para a caracterização da forma dos sedimentos de uma área de estudo geológico. Tradicionalmente, esse trabalho é realizado escolhendo-se visualmente pontos que representem os limites de fácies sísmicas e executando-se uma ferramenta para realizar a inferência dos outros pontos limites. Esse processo requer uma grande quantidade de trabalho manual e pode permitir que algumas fácies não sejam identificadas, tornando o trabalho resultante menos detalhado do que poderia ser. Com o aumento do uso de aprendizagem profunda focada na segmentação de imagens, a sua aplicação no auxílio à interpretação sísmica pode trazer ganhos ao diminuir o trabalho manual e o tempo gasto ao se realizar o estudo de uma área geológica. Assim, nesse trabalho fizemos um estudo da aplicação de redes neurais profundas do tipo codificador-decodificar para a identificação das linhas separatórias de sismofácies. Como resultado, criamos uma rede neural chamada DNFS, a qual é baseada na U-Net e StNet, possui menos parâmetros que estas e é voltada a segmentação binária de dados sísmicos. Esse tipo de segmentação nos permitiu segmentar um número arbitrário de fácies sísmicas somente se focando na transição entre elas. Para usar a segmentação binária utilizamos um método simples de adaptação dos conjuntos de dados sobre os quais fizemos os experimentos. Essa adaptação utiliza linhas pretas entre as interseções das fácies sísmicas e cor branca para todo o restante da imagem rotulada. Para o cálculo de perda utilizamos uma função composta pela combinação linear das funções cross-entropy e Jaccard loss. Para otimizar o coeficiente da combinação linear da função que pondera o peso de cross-entropy e Jaccard loss no valor de perda, realizamos vários experimentos tendo como resultado que se a cross-entropy contribuir com 75% e Jaccard loss com 25%, poderíamos obter predições com alta fidelidade das linhas separatórias entre as fácies sísmicas. Também realizamos uma extensa avaliação experimental e ajustes dos hiperparâmetros e comparamos os resultados com as redes bases U-Net e StNet aplicadas sobre os mesmos conjuntos de dados. Ao final, obtivemos uma rede neural que pode se treinada em aproximadamente 15 minutos e oferece um índice acima de 95% relativo à métrica IoU sobre os conjuntos de dados StData-12 e Facies-Mark. | pt_BR |
| Agência de fomento (dc.description.sponsorship) | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/9808 | |
| Idioma (dc.language) | pt_BR | pt_BR |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| País da Instituição (dc.publisher.country) | Brasil | pt_BR |
| Departamento (dc.publisher.department) | Escola Politécnica | pt_BR |
| Sigla da Instituição (dc.publisher.initials) | Unisinos | pt_BR |
| Programa (dc.publisher.program) | Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada | pt_BR |
| Direitos de acesso ao documento (dc.rights) | openAccess | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Sísmica | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Interpretação | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Segmentação | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Rede neural | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Codificador-decodificador | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Seismic | en |
| Assunto (dc.subject) | Interpretation | en |
| Assunto (dc.subject) | Segmentation | en |
| Assunto (dc.subject) | Neural network | en |
| Assunto (dc.subject) | Encoder-decoder | en |
| Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq) | ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação | pt_BR |
| Título (dc.title) | Segmentação de fácies sísmicas com redes neurais | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | Dissertação | pt_BR |
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