Detección del ruido de dispersión en datos sísmicos multicomponente usando aprendizaje automático

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dc.contributor.advisorAgudelo Zambrano, William Mauricio
dc.contributor.advisorSánchez Galvis, Iván Javier
dc.contributor.authorQuintero Santander, Holger Giovanni
dc.contributor.evaluatorCabrera Zambrano, Francisco H.
dc.contributor.evaluatorAbreo Carrillo, Sergio Alberto
dc.date.accessioned2022-11-22T13:48:15Z
dc.date.available2022-11-22T13:48:15Z
dc.date.created2022-11-21
dc.date.issued2022-11-21
dc.description.abstractLa generación de imágenes sísmicas de estructuras complejas en zonas montañosas es uno de los principales desafíos de la exploración sísmica terrestre. Las señales de reflexión deseadas son enmascaradas por las ondas sísmicas dispersadas por heterogeneidades cerca de la superficie logrando que las ondas se superpongan en frecuencia y los filtros convencionales sean poco precisos, por ello, se propone unmétodo de clasificación de datos sintéticos de onda sísmica dispersada, los cuales se procesarán a través de unmétodo de aprendizaje automático. Para esto se modelarán las ondas dispersadas mediante un modelado numérico 2D. Se seleccionarán ciertos atributos sísmicos para resaltar la información geofísica de los datos tales como: frecuencia, velocidad de propagación, polarización, entre otros. Una vez con los atributos seleccionados junto con un algoritmo de clasificación, los datos se dividirán en grupos automáticamente y a partir de esto se inferirá la relación señal-ruido.
dc.description.abstractenglishThe generation of seismic images of complex structures in mountainous areas is one of the main challenges of terrestrial seismic exploration. The desired reflection signals are masked by the seismic waves dispersed by heterogeneities near the surface, making the waves overlap in frequency and conventional filters being imprecise, therefore, a method of classification of dispersed seismic wave synthetic data is proposed. which will be processed through an automatic learning method. For this, the scattered waves will be modeled by means of a 2D numerical modeling. Certain seismic attributes will be selected to highlight the geophysical information of the data such as: frequency, propagation speed, polarization, among others. Once with the selected attributes along with a classification algorithm, the data will be automatically divided into groups and from this the signal-to-noise ratio will be inferred.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Geofísica
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12204
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Geofísica
dc.publisher.schoolEscuela de Física
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectDispersión
dc.subjectEstrato somero
dc.subjectAprendizaje automático
dc.subjectModelado numérico
dc.subjectAtributo sísmico
dc.subject.keywordScattering
dc.subject.keywordNear-Surface
dc.subject.keywordMachine Learning
dc.subject.keywordNumerical Modeling
dc.subject.keywordSeismic Attribute
dc.titleDetección del ruido de dispersión en datos sísmicos multicomponente usando aprendizaje automático
dc.title.englishDetection of Back-scattering in multicomponent seismic data using machine learning
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
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