PROCESSAMENTO SÔNICO DE POÇO INACABADO EM TEMPO REAL IN-SITU

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Abstract

PROCESSAMENTO SÔNICO DE POÇO INACABADO EM TEMPO REAL IN-SITU. Os aspectos descritos no presente documento fornecem métodos e aparelhos para interpretação de dados de dispersão sônica de poço inacabado usando abordagens baseadas em aprendizado de máquina acionado por dados. Os conjuntos de dados de treinamento são gerados a partir de duas fontes possíveis. Primeiramente, a aplicação de métodos de interpretação automática de dipolo habilitados para aprendizado de máquina (MLADI) e/ou interpretação automática de quadrupolo habilitados para aprendizado de máquina (MLAQI) no processamento de dados de campo criará naturalmente um volume substancial de dados rotulados, isto é, pareando dados de dispersão com modos de dispersão rotulados por MLADI e MLAQI. Em seguida, também é possível gerar grande volume de dados de dispersão sintética a partir de parâmetros de modelo conhecidos. Esses dois tipos de dados rotulados podem ser usados separadamente ou em combinação para treinar modelos de rede neural. Esses modelos podem mapear dados de dispersão para dispersão modal com muito mais eficiência.