Diseño de un algoritmo que permita la reconstrucción de imágenes sísmicas en 3d a partir de datos comprimidos

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dc.contributor.advisorMartínez Silva, Ana Beatriz
dc.contributor.advisorAbreo Carrillo, Sergio Alberto
dc.contributor.authorZuluaga Quintero, Amat Duban
dc.contributor.authorGonzález Quintero, Milton Andrey
dc.date.accessioned2024-03-03T19:26:56Z
dc.date.available2012
dc.date.available2024-03-03T19:26:56Z
dc.date.created2012
dc.date.issued2012
dc.description.abstractEste artículo presenta la implementación de un algoritmo en Matlab que realiza la reconstrucción de un sismograma en tres dimensiones (3D) a partir de un número reducido de muestras adquiridas de manera aleatoria (tomando muy pocos datos, aproximadamente un 30% de la información utilizada con las técnicas tradicionales de adquisición), usando la técnica de muestreo comprimido (Compressive Sampling). Esta técnica se fundamenta en que las señales muestreadas deben ser poco densas (Sparse) en algún dominio especifico, (Wavelet y Curvelet). Estas señales pueden ser muestreadas por debajo de la frecuencia de muestreo requerida por el teorema de Shannon-Nyquist. Para hacer la reconstrucción de la imagen sísmica en 3D se utiliza una herramienta computacional que resuelve problemas de optimización mediante el uso del método de punto interior para mínimos cuadrados con regularización . El algoritmo de optimización es usado para reconstruir los coeficientes de la señal poco densa, y luego se aplica una transformación inversa para obtener el sismograma 3D reconstruido. Al final de este artículo se muestra una comparación del sismograma 3D reconstruido con los sismogramas originales, de modo que se pueda verificar la eficiencia de esta implementación y su posible aplicación a futuro en el proceso de adquisición de trazas sísmicas.
dc.description.abstractenglishThis paper presents the implementation of an algorithm in Matlab to perform the reconstruction of a seismogram in three dimensions (3D) from a small number of samples randomly acquired (using few data about 30% of the information used to traditional acquisition techniques), using the compressed sampling technique. This technique is based on the concept that the signals to be sampled must be sparse in a specific domain (Wavelet and Curvelet). These signals can be sampled without satisfy the Shannon-Nyquist theorem. In order to do the reconstruction of the 3D seismic image it can be used a computational tool that resolves optimization problems through the interior point method of least squares 1 regularized. The optimization algorithm is used to reconstruct the signal sparse coefficients, and then it can be applied an inverse transformation to obtain the reconstructed 3D seismogram. At the end of this paper there is a comparison among the reconstructed 3D seismogram with the original seismograms, in order to verify the efficiency in this implementation and the possible future application in the acquisition process of seismic traces.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electrónico
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/20.500.14071/26513
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
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/4.0
dc.subjectCurvelet
dc.subjectMínimos Cuadrados
dc.subjectMuestreo Comprimido
dc.subjectNormalización
dc.subjectOptimización
dc.subjectPoca Densidad
dc.subjectWavelet.
dc.subject.keywordCurvelet
dc.subject.keywordLeast squares
dc.subject.keywordCompressed sample
dc.subject.keyword1 regularization
dc.subject.keywordOptimization
dc.subject.keywordsparse
dc.subject.keywordWavelet.
dc.titleDiseño de un algoritmo que permita la reconstrucción de imágenes sísmicas en 3d a partir de datos comprimidos
dc.title.englishDesign of an algorithm that allows the reconstruction of seismic images in 3-d from compressed data3.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Electrónica