Aldair Celso Sebastião Meireles Patrocínio
Resumo
Este trabalho aborda a técnica de Full Waveform Inversion (FWI), que utiliza informações de amplitude e tempo de trânsito de sinais sísmicos para gerar imagens da subsuperfície terrestre. Apesar de apresentar vantagens em relação a outras estratégias de imageamento encontradas na literatura, a FWI é muito sensível à presença de ruídos, o que pode dificultar a interpretação dos resultados. Uma alternativa para mitigar esse problema é a aplicação de regularização no processo inverso, embora sua eficácia não seja garantida em todos os casos. O objetivo principal desta dissertação é analisar o ajuste de ruídos no processo de inversão sísmica por FWI e avaliar o impacto da regularização do tipo Variação Total (TV) na obtenção de modelos de subsuperfície.
Foram realizados experimentos numéricos com diferentes níveis de ruído e aplicação de regularização de TV. Os resultados demonstraram que a regularização nem sempre melhora a estabilidade ou a qualidade dos modelos, podendo, em alguns casos, não eliminar artefatos nem aprimorar a interpretação final.Conclui-se que a escolha da regularização deve ser feita de forma criteriosa, considerando as características dos dados e o contexto do problema, pois sua aplicação pode não ser suficiente para garantir soluções mais realistas em todos os cenários.
Abstract
This work addresses the Full Waveform Inversion (FWI) technique, which uses amplitude and travel-time information from seismic signals to generate images of the Earth’s subsurface. Although it presents advantages over other imaging strategies found in the literature, FWI is highly sensitive to the presence of noise, which can hinder the interpretation of results. One alternative to mitigate this issue is the application of regularization in the inversion process, although its effectiveness is not guaranteed in all cases. The main objective of this dissertation is to analyze noise adjustment in the seismic inversion process using FWI and to evaluate the impact of Total Variation (TV) regularization on the quality of subsurface models. Numerical experiments were conducted with different noise levels and the application of TV regularization. The results showed that regularization does not always improve the stability or quality of the models and, in some cases, may fail to eliminate artifacts or enhance final interpretation. It is concluded that the choice of regularization must be made carefully, taking into account the characteristics of the data and the context of the problem, as its application may not always lead to more realistic solutions in every scenario.
