MÉTODO PARA OBTER UM MODELO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA ESTIMATIVA DE CARBONO ORGÂNICO TOTAL (COT) A PARTIR DE DADOS HIPERESPECTRAIS DE AMOSTRAS DE ROCHA

Classificação IPC

Resumo técnico

MÉTODO PARA OBTER UM MODELO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA ESTIMATIVA DE CARBONO ORGÂNICO TOTAL (COT) A PARTIR DE DADOS HIPERESPECTRAIS DE AMOSTRAS DE ROCHA. A presente invenção revela um método para estimar o carbono orgânico total (COT) de amostras de rocha de maneira automática e sem utilização de técnicas destrutivas. A técnica aqui descrita compreende obtenção de dados hiperespectrais de amostras de rocha e o treinamento e utilização de algoritmos de aprendizado de máquina, entre eles redes neurais artificiais (RNA), para estimar o COT com base nos dados hiperespectrais obtidos. O método aqui descrito pode ser aplicado em amostras de rocha de diferentes bacias sedimentares, desde que os algoritmos sejam treinados com amostras de todas as bacias. O método proposto demonstrou sem generalizável para outras amostras de rocha pertencentes à bacia ou bacias sedimentares utilizadas no treinamento dos algoritmos. O método proposto elimina a subjetividade do analista humano e otimiza o tempo e recursos dispendidos na estimativa de COT convencional.