Doutoranda: Lenita de Souza Fioriti
Orientador: Cleyton de Carvalho Carneiro
Resumo: A determinação de fácies a partir do perfil de imagem acústica com alta resolução considera a variação das texturas, estruturas e heterogeneidades da rocha observada na imagem e, a partir do conhecimento geológico da área e a experiência do intérprete, gera a associação visual entre a litofácies e a image facies (Bal et al., 2001). Modelos de aprendizado de máquinas que buscam extrair padrões em imagem fornecem uma importante ferramenta para a geração de produtos que auxiliam na correlação rocha x perfil. O objetivo da pesquisa é desenvolver uma sistemática para classificar image facies de forma automatizada a partir de aprendizado profundo. Os artefatos correspondem a feições não geológicas presentes nos perfis de imagem e podem ser considerados como ruídos estruturados. Dessa forma, pretende-se modelar esses artefatos a fim de investigar a sua influência na classificação de unidades litológicas. Uma vez que o registro geológico das rochas carbonáticas é complexo e heterogêneo, é necessário desenvolver uma sistemática de pré-processamento específica para imagens acústicas que seja capaz de representar essa diversidade espacial. As possíveis interferências interpretativas e suas respectivas proveniências serão analisadas.