Desnosagem auto-supervisionada em baixas razões sinal-ruído: Uma aplicação sísmica durante a perfuração

Redes de denoising com máscara cega auto-supervisionadas superam o desafio de exigir alvos de treinamento limpos ao empregar uma máscara em dados brutos ruidosos para formar a entrada para o treinamento, enquanto utilizam a versão sem máscara como alvo da rede. A aplicação de tais redes mostrou considerável eficácia na supressão de ruídos aleatórios e coerentes em dados sísmicos. No entanto, como essas redes precisam descobrir o alvo (sinal limpo) por conta própria, elas enfrentam dificuldades em baixas razões sinal-ruído. Aquisições sísmicas durante a perfuração resultam em dados sísmicos de qualidade muito baixa porque a operação de perfuração introduz ruídos significativos que se propagam do local da plataforma. Devido à sua natureza consistente e de baixa frequência, é difícil projetar uma máscara de ruído para ocultar o ruído da plataforma da rede sem também ocultar informações úteis necessárias para prever o sinal. Contudo, ao reformular a tarefa de uma supressão de ruído para uma previsão de ruído e utilizando uma máscara para ocultar o sinal da rede, o ruído da plataforma pode ser previsto com precisão. Portanto, a diferença entre a previsão da rede e os dados brutos resulta em aglomerados de bit comum (equivalente a disparo, mas contínuo) com uma razão sinal-ruído significativamente maior devido à remoção do ruído da plataforma. Ilustrado em seis aglomerados de bit comum, essa metodologia invertida demonstra ser capaz de separar o ruído da plataforma e o sinal, mesmo em sua largura de banda compartilhada. O uso adicional de inteligência artificial explicável é investigado como um meio de evitar a etapa manual de criação da máscara de sinal, fornecendo resultados promissores. Este estudo estabelece a base para a supressão de ruídos consistentes de alta amplitude, como aqueles decorrentes de operações no local do poço, como procedimentos de injeção de fluidos para sequestro de carbono ou produção de energia geotérmica.