BDTA USP - Detalhe do registro: Subsurface modeling using generative adversarial network
Raposo, Leonardo Azevedo Guerra (Orientador)
Paneiro, Gustavo André (coorient)
USP affiliated author: SANTOS, ARTHUR HENRIQUE RODRIGUES - EP
Subjects: REDES NEURAIS; MODELAGEM DE DADOS; SISMICIDADE
Abstract: Rede Generativa Adversária (GAN) é um modelo de rede composta de duas redes neurais distintas, i. e. discriminativa e geradora. A GAN, após treinada, é capaz de gerar modelos que reproduzem a distribuição de dados, inclusive espacialmente, dos modelos de treinamento. Em geociências, o uso da GAN foi bem-sucedido na geração de modelos não condicionados de propriedades de rocha por meio de imagens de treinamento, e em métodos probabilísticos de inversão sísmica. Nesse trabalho, a GAN é proposta não como uma técnica de reprodução de modelos de subsuperfície, mas uma técnica de reconstrução de modelos de subsuperfície onde há acesso uma escassa base de dados das propriedades de interesse, por exemplo, dados de poços. Como dados de treino para a rede, são usadas realizações geoestatísticas combinadAs com dados experimentais. A GAN é utilizada para reconstruir canais não estacionários e propriedades elásticas contínuas, como a velocidade de propagação da onda P, na presença de dados condicionantes ou não. Os exemplos apresentados mostram a capacidade da GAN em aprender a estrutura espacial dos dados a partir de realizações estocásticas, reproduzindo as principais estatísticas de primeira e segunda ordem e os padrões de continuidade espacial, como expresso por modelos de variograma (i. e. matriz de covariância espacial). Também é explorado o uso da GAN no método de inversão sísmica na tentativa de reproduzir estruturas não-estacionárias por meio de uma inversão simultânea dos dados sísmicos para modelos de fácies e impedâncias acústicas. Tal método visa produzir modelos de reservatórios geologicamente mais consistentes e confiáveis.