No dia 8 de outubro, Oxaala e GAIA – UFBA apresentou no X Simpósio Brasileiro de Geofísica uma solução inovadora para a interpretação sísmica: um plugin de IA que utiliza Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para detectar automaticamente falhas em dados sísmicos 3D. Marcamos presença apresentando o SeisBAI – uma suíte híbrida de código aberto para análise sísmica que está revolucionando a forma como pesquisadores e a indústria do petróleo realizam suas análises!

Agradecemos a todos que visitaram nosso pôster e se juntaram a nós nesta jornada rumo a análises sísmicas mais eficientes e inovadoras!

Por que o SeisBAI é a solução ideal para suas pesquisas e projetos na indústria do petróleo? 🤔

O SeisBAI foi desenvolvido com foco em três pilares: performance, flexibilidade e inovação, que o tornam a ferramenta perfeita para atender às demandas da pesquisa acadêmica e da indústria do petróleo:

1. Performance imbatível: A combinação de Python e C++ garante um desempenho excepcional e a otimização para GPUs modernas permite a renderização rápida e eficiente de dados sísmicos, mesmo os mais complexos, essencial para a análise de grandes volumes de dados na indústria do petróleo. 🧠

2. Flexibilidade e personalização: Cada projeto geofísico, seja na pesquisa ou na indústria, possui suas particularidades. O SeisBAI oferece uma plataforma aberta e plugins acessíveis, permitindo a personalização do fluxo de trabalho e a adaptação da ferramenta às suas necessidades específicas. 🧱

3. Inovação constante: O SeisBAI está na vanguarda da tecnologia em geofísica. Nossa suíte incorpora algoritmos de última geração, incluindo redes neurais com mais de 75 milhões de parâmetros otimizados para a detecção precisa de falhas, crucial para a identificação de reservatórios e a avaliação de riscos na indústria do petróleo.

4. Sísmica 3D: SeisBAi proporciona interpolações utilizando um método híbrido (DBSCAN e Redes Neurais com atenção) para análise e reconstrução de horizontes de bacias com estruturas geológicas complexas, garantindo resultados precisos e confiáveis em cenários desafiadores, como os encontrados na exploração de petróleo em águas profundas. ➡️

Com SeisBAI, você pode:

✅ Visualizar dados sísmicos em 3D e 2D com renderização de alta performance (VisPy) otimizada para GPUs.
✅ Detectar e segmentar falhas automaticamente com algoritmos convolucionais de última geração.
✅ Reconstruir horizontes sísmicos 3D com precisão.
✅ Criar dados sísmicos sintéticos para testar e validar seus modelos.
✅ Monitorar em tempo real o uso de recursos de hardware (RAM e GPU).

Explore o SeisBAI e eleve suas análises sísmicas a um novo nível!
Poster: https://lnkd.in/d3-9WF5V

Parceria: Grupo de Estudo e Aplicação de Inteligência Artificial em Geofísica (GAIA-UFBA), Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia de Geofísica do Petróleo (INCT-GP) e Oxaala Tecnologias LTDA.

Interpretação Automática de Falhas em Dados Sísmicos 3D Utilizando Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

Apresentamos o Plugin de IA no produto SeisBAi – CNNs para Detecção Automática de Falhas: Acelerando a Interpretação Sísmica e a Exploração de Hidrocarbonetos

Contexto:

A identificação precisa de falhas geológicas é um passo crucial na exploração de hidrocarbonetos, influenciando diretamente a compreensão da dinâmica de reservatórios e a otimização da produção. Tradicionalmente, esse processo é realizado manualmente, demandando tempo e expertise especializada.

Nossa Solução:

Desenvolvemos um plugin de IA que automatiza a detecção de falhas, aumentando a eficiência e a precisão da interpretação sísmica. A CNN, baseada na arquitetura U-Net e treinada com dados sísmicos sintéticos, é capaz de analisar dados 3D e identificar as descontinuidades que caracterizam as falhas.

Os resultados obtidos com dados reais do F3 Block, no Mar do Norte, demonstram a eficácia do plugin. A CNN exibiu um desempenho excepcional na identificação de falhas, especialmente em áreas com descontinuidade lateral acentuada dos refletores. Além disso, a rede demonstrou uma habilidade notável na diferenciação entre descontinuidades associadas às falhas e aquelas relacionadas às anticlinais, um desafio frequente na interpretação sísmica. O modelo se destacou na identificação precisa das falhas mais proeminentes no dado sísmico, particularmente aquelas associadas à plataforma carbonática e à região sobrejacente ao diápiro de sal, áreas que exibem refletores de alta qualidade (boa continuidade e amplitude). Contudo, a zona do diápiro de sal, marcada por baixa densidade e um forte contraste de impedância com as rochas circundantes, apresentou um desafio. O modelo interpretou esse contraste como falhas em grande parte do contorno do corpo salino, indicando a necessidade de refinamento para melhor diferenciar essas feições geológicas.

Impacto:

Acreditamos que este plugin otimizará processos de interpretação sísmica, proporcionando:

• Aumento da eficiência: Automatizando a detecção de falhas, liberando tempo para outras tarefas.
• Maior precisão: Reduzindo a subjetividade e os erros inerentes à interpretação manual.
• Otimização da exploração: Contribuindo para uma análise mais eficiente de dados sísmicos e a otimização da exploração de hidrocarbonetos.

Solução inovadora que utiliza o poder da Inteligência Artificial para otimizar a exploração de hidrocarbonetos.

🪨 Falhas Geológicas: A Chave para a Descoberta de Reservatórios 🪨

As falhas geológicas são estruturas cruciais que controlam a migração e o aprisionamento de hidrocarbonetos. Identificá-las com precisão é essencial para a compreensão da dinâmica de reservatórios e a otimização da produção.

🧠 IA a Serviço da Geofísica e Industria do Petroleo e Gás: Automatizando a Interpretação Sísmica 🧠

Desenvolvemos uma metodologia baseada em Redes Neurais Convolucionais (CNNs), algoritmos de Inteligência Artificial capazes de “aprender” padrões complexos em imagens. Nossa CNN, treinada com dados sísmicos sintéticos, detecta automaticamente falhas em dados 3D com precisão e eficiência.

💡 Resultados Impactantes: 💡

• Precisão Inédita: A CNN demonstrou um desempenho excepcional na identificação de falhas, superando as técnicas tradicionais de interpretação.
• Eficiência: Automatiza a detecção de falhas, liberando geofísicos para tarefas mais estratégicas.
• Redução de Custos: Otimiza o tempo e os recursos na exploração de hidrocarbonetos.

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Interpretação Automática de Falhas em Dados Sísmicos 3D Utilizando Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

Poster: http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.10218.53448