[pt] APRENDIZADO REGENERATIVO AUTOSSUPERVISIONADO COM APLICAÇÕES EM PETROFÍSICA
[pt] A área de Reservatórios de Óleo e Gás coleta grandes volumes de dados para apoiar a tomada de decisões, a modelagem e a otimização da extração de hidrocarbonetos. No entanto, métodos tradicionais de análise, que se baseiam em modelos matemáticos e estatísticos clássicos, muitas vezes restringem...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:71665 |
| Acceso en línea: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=71665&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=71665&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.71665 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | [pt] REGRESSAO MULTIPLA [pt] APRENDIZADO REGENERATIVO [pt] MAPA AUTO ORGANIZAVEL [pt] APRENDIZADO PROFUNDO [en] STEPWISE MULTIPLE REGRESSION [en] REGENERATING LEARNING [en] SELF ORGANIZING MAP [en] DEEP LEARNING |
| Sumario: | [pt] A área de Reservatórios de Óleo e Gás coleta grandes volumes de dados para apoiar a tomada de decisões, a modelagem e a otimização da extração de hidrocarbonetos. No entanto, métodos tradicionais de análise, que se baseiam em modelos matemáticos e estatísticos clássicos, muitas vezes restringem a capacidade de extrair informações valiosas desses dados. Diante dos altos custos de aquisição e da complexidade dos dados, técnicas avançadas de aprendizado de máquina, como Aprendizado de Representações, Aprendizado Generativo e Aprendizado Regenerativo, surgem como alternativas para maximizar o aproveitamento da informação contida nos dados. Esta tese propõe uma nova metodologia autossupervisionada para aprendizado regenerativo bidirecional intermodalidades, utilizando Mapas Auto-organizáveis de Kohonen (ou rede SOM). O objetivo é permitir a associação, geração e regeneração de dados entre modalidades distintas, explorando inter-relações não lineares e lidando com dados potencialmente incompletos. A metodologia baseia-se em uma adaptação conceitual da rede SOM, transformando-a em uma memória heteroassociativa para mapeamentos entre espaços de dados de origem e de destino, com modalidades diferentes. Essa abordagem permite: (1) associar representações de modalidades distintas em uma mesma rede SOM, (2) gerar dados de menor complexidade a partir de dados mais complexos, (3) regerar dados complexos a partir de dados simples e (4) lidar com valores faltantes. A validação foi realizada em duas aplicações até então inéditas de geração/regeração bidirecional de dados na Petrofísica de Reservatórios. A aplicação Tipo-I é a predição multivariada de perfis convencionais a partir de perfis especiais de imagem acústica, e a aplicação Tipo-II é a regeração de perfis de imagem acústica a partir de um conjunto de perfis convencionais. Foram utilizados dados reais oriundos de poços perfurados em reservatórios carbonáticos altamente heterogêneos do pré-sal brasileiro. A metodologia demonstrou bom desempenho na geração e regeração bidirecionais de dados, permitindo a extração de informações valiosas de dados complexos e potencialmente incompletos. Os resultados evidenciaram a capacidade da rede SOM em explorar inter-relações entre modalidades e regerar dados coerentes, mesmo em cenários desafiadores. A metodologia mostrou-se capaz de lidar bem com dados com valores faltantes, inclusive com a capacidade de regerar imagens (aplicação Tipo-II) a partir de um número muito limitado de perfis convencionais. Outro produto da tese é um conjunto de métricas de avaliação das imagens obtidas para a aplicação Tipo-II, que são intuitivas para um intérprete petrofísico. A presente tese apresenta uma contribuição significativa para a área, ao permitir alavancar a extração de informações contidas nos diversos tipos de dados adquiridos na indústria de Óleo e Gás. A metodologia autossupervisionada baseada em SOM mostrou-se eficaz para aplicações de Aprendizado Regenerativo, que lhe confere potencial para reduzir custos, acelerar decisões em tempo real, aumentar a eficiência da utilização e integração dos dados. Ademais, a metodologia em questão pode ser estendida a outros contextos de mapeamento intermodalidades, ampliando seu impacto em diferentes áreas do conhecimento. |
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