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Malhas Numéricas a partir de Imagens Sísmicas Karl Apaza Agüero Paulo Roma Cavalcanti Antonio Oliveira Claudio Esperança COPPE – Sistemas - UFRJ

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Malhas Numéricas a partir de Imagens Sísmicas

Karl Apaza AgüeroPaulo Roma Cavalcanti

Antonio OliveiraClaudio Esperança

COPPE – Sistemas - UFRJ

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Objetivo

Confecção de malhas numéricas a partir de imagens sísmicas.

Integra diversas técnicas: • Processamento de imagens.• Modelagem física.• Otimização.• Geometria Computacional.

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Métodos sísmicos

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Baseiam-se na emissão de ondas na superfície da terra ou do mar.

Método de reflexão:●Aquisição. ●Processamento.● Interpretação.

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Abordagem Tradicional

Sísmica Modelo geométrico Malha

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Modelo geométrico = Conjunto de curvas e superfícies

● Horizontes: superfícies de separação entre camadas geológicas

● Falhas: descontinuidades causadas por deslizamento de camadas Modelo geométrico

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Proposta

Sísmica Malha

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Gerar malhas diretamente a partir de imagens sísmicas.

Suprimir a criação de um modelo geométrico intermediário.

Extrair horizontes e falhas diretamente da malha. Malha

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Aplicações

Imagens digitais podem ser utilizadas para obter malhas para processos computacionais.• Na indústria petrolífera, decisões podem

ser tomadas a partir de simulações de processos geológicos que utilizam malhas numéricas geradas a partir de dados sísmicos.

• Imagens do cérebro humano permitem obter malhas para simulação do fluxo do sangue em suas artérias.

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Método

Realçar as características de interesse.

● Técnicas de processamento de imagens.

Gerar um reticulado inicial de átomos em função das características de interesse.

● Modelo de forças entre átomos.● Algoritmo de Reticulado pseudo-regular.

Minimizar a função de energia potencial total.

● Modelo de forças entre átomos.● Método do gradiente descendente.

Minimizar a função de energia potencial total.

● Modelo de forças entre átomos.● Método do gradiente descendente.

Visualização Volumétrica

Imagem Sísmica

Dados Sísmicos

Realce de Características

de Interesse

Geração de ReticuladoInicial de Átomos

Minimizaçãode Energia Potencial

Conexão de Átomos

Malha Alinhada Simulação

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Átomos

Um átomo é um ponto na imagem sujeito a forças exercidas pelos seus vizinhos.

Área de influência é função de uma distância limite D.

Uma função de força inter-atômica deve satisfazer certas condições:

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Interação entre átomos

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Propriedades

Ser nula a partir de uma distância pré-definida, limitando a zona de influência de um átomo.

Ser uma função contínua da distância inter-atômica.

Ser repulsiva (positiva) para evitar átomos muito próximos.

Ser atrativa (negativa) para evitar grandes espaços vazios, quando os átomos estiverem muito distantes.

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Distância Nominal

A distância nominal d é a distância na qual as forças de repulsão passam a ser forças de atração.

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Modelo de Força

Força de interação entre átomos é uma função polinomial, definida por partes :

d

xxu

ji

11

d: distância nominal de um átomo.

, distância normalizada.

u

uuuuf5.10

5.104

5

8

19

8

9 32

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Potencial Escalar

Para usar técnicas de minimização:• força pode ser definida pelo negativo do

gradiente de um potencial escalar.

duufu )()(

u

uuuuu5.10

5.1016

5

24

19

8

9

256

153 43

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Energia Potencial Atômica

A energia potencial atômica A é o somatório ponderado da energia associada a cada átomo no sistema.

A energia de um átomo é o somatório das forças exercidas sobre ele pelos seus vizinhos:

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n

i

n

j j

ji

n xd

xxxxxAA

1 121 2

1,...,,

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Energia Potencial da Imagem

A energia potencial da imagem B é o somatório dos campos potenciais associados aos pixels da imagem que contenham átomos.

O campo potencial de um ponto b(xi) é função

do valor do pixel (nível de cinza) associado à imagem.

n

iin xbxxxBB

121 ,...,,

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Energia Potencial da Imagem

O valor do campo potencial b(xi) está no intervalo [-1,0]

O valor do campo potencial depende do tipo de estruturação final dos átomos:• Na Triangulação de Delaunay:

• b(x) = (pixel/255)-1,

• o que faz com que o nível branco (255) produza o potencial 0 e o nível preto (0) produza o potencial -1.

• No Diagrama de Voronoi:• b(x) = -pixel/255,

• o que faz com que o nível branco (255) produza o potencial -1 e o nível preto (0) produza o potencial 0.

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Energia Potencial Total A energia potencial total P é dada pela soma

ponderada da energia potencial atômica e a energia potencial da imagem:

O fator de escala ß determina a contribuição relativa de A e B.• ß=0 os átomos formam um reticulado regular que não

necessariamente está alinhada às características de interesse da imagem.

• ß=1 os átomos são sensíveis apenas às características da imagem, obtendo-se um reticulado altamente irregular.

Depende do tipo de estruturação final dos átomos.

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BxAxxxxPP ii )()(1,...,, 321

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Realce

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Dimensões: 220 x 220 pixels Dimensões: 206 x 198 pixels

Características de interesse podem ser simples de detectar! Ou não?

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Detector de Sobel

Identificar as características de interesse da imagem.

Detector de Sobel: • diferenciação da

imagem• suavização da

imagem

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Detector de Sobel

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Atributo de caos

O atributo de caos realça mudanças (gradiente) ao longo das camadas de reflexão.

A partir das mudanças, a orientação dominante é calculada usando análise de componentes principais.• Adicionar os gradientes dentro de

uma matriz de covariância.• Decompor nos seus autovetores e

autovalores.

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Atributo de caos Camadas suaves e não

quebradas têm uma direção dominante:

Camadas curvas têm duas direções:

Uma falha com regiões irregulares têm gradientes apontando em todas as direções:

As falhas são obtidas usando uma máscara vertical ou uma máscara ortogonal na orientação dominante.

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Atributo de caos: máscara de 6 x 10

12

minmax

midJ

minmax mid

minmax mid

minmax mid

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Operadores Morfológicos

Para o realce das características de interesse são usados os operadores morfológicos de dilatação e erosão.

Permitem o espaçamento ou adelgaçamento das características de interesse.

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Dilatação: máscara de 3 x 9

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Tipos de Reticulados

Retangular

Hexagonal

Pseudo-Regular

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Reticulado Inicial

O reticulado inicial de átomos deve ter as seguintes características:

• minimizar localmente a energia potencial atômica,• ser altamente regular, • ser consistente com a função de distância nominal.

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Função de Distância Nominal

Para uma função de distância nominal constante, é fácil gerar um reticulado regular inicial de pontos que cumpra as propriedades mencionadas.

Um reticulado retangular é a escolha mais simples. Um reticulado hexagonal é uma solução melhor

para um reticulado inicial de pontos.

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Função de Distância Nominal

O reticulado é altamente regular mesmo com características finas em 2D e 3D.

Para uma função de distância não constante pode-se usar um reticulado pseudo-regular de átomos, adaptado de métodos desenvolvidos para refinamento de malhas de Delaunay.

Baseia-se no fator r/d, que mede a razão entre o raio r do circuncírculo do triângulo de Delaunay e a distância nominal, d, do átomo na posição do circuncentro.

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Imagem sísmica

Função de distância nominal dmin = 7 (pixels pretos)

dmax = 14 (pixels brancos)

Construa uma fila de prioridade de triângulos. Posicione um átomo nos 4 cantos da imagem e

outro numa posição pseudo-aleatória longe dos cantos.

Compute a triangulação de Delaunay das posições dos átomos e adicione os triângulos na fila de prioridade segundo o fator r/d

Enquanto a fila não estiver vazia • Obtenha e remova o primeiro triângulo t da

fila (maior r/d)• Crie um novo átomo xi na posição do

circuncentro do triângulo t• Se xi estiver dentro dos limites da imagem

• Adicione xi na triangulação de Delaunay.

• Compute a nova triangulação de Delaunay, e adicione os triângulos na fila de prioridade se r/d(xi) > c.

• Remova da fila de prioridade os triângulos que foram destruídos pela atualização da triangulação de Delaunay.

Defina o reticulado inicial de átomos com os vértices da Triangulação de Delaunay final.

Algoritmo: Reticulado

pseudo-regular de

átomos

2D: c = 0.760 3D: c = 0.803

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Minimização da função de energia

Após a geração do reticulado inicial, os átomos devem ser movidos para uma configuração que minimize a energia potencial total P.

O método do Gradiente (Steepest Descent Algorithm - SDA) é usado para minimizar a função de energia potencial total, que pode possuir vários mínimos locais.

A busca é repetida até que o mínimo mais adequado seja encontrado.

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Otimizador do Reticulado de Átomos

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A tolerância Є permite controlar as iterações até que o decremento em P seja insignificante.

Imagem sísmica

Perturbação = 0.2 x d

Obter o reticulado inicial x1, x2, ...,

xn

Computar a energia potencial total do reticulado inicial P

Fazer {

• P0 = P

• Perturbar x1, x2, ..., xn

• Fazer{

• Pi = P

• Executar um passo do Método do Gradiente

} Enquanto Pi – P > Є |Pi|

} Enquanto P0 – P > Є |P0|

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Triangulação de Delaunay O reticulado de átomos

otimizado é estruturada via triangulação de Delaunay ou diagrama de Voronoi.

Triangulação de Delaunay e Diagrama de Voronoi tendem a criar bordas (em 2D) e faces (em 3D) alinhadas às características da imagem.

A triangulação de Delaunay sempre conecta os átomos com seus vizinhos mais próximos.

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Triangulação de Delaunay

316 átomos

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Diagrama de Voronoi

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O diagrama de Voronoi conecta os circuncentros dos triângulos de Delaunay.

Os átomos ficam mais concentrados junto à fronteira das características de interesse.

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Diagrama de

Voronoi

652 átomos

Reticulado

inicialdmin= 5

dmax = 10

Reticulado

otimizado

Pert. = 0.2 x d

Diagrama

de Voronoi

sobre o

reticulado

otimizado

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Resultados

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Triangulação de Delaunay

495 átomosdmin = 10 (pixels pretos)

dmax = 20 (pixels brancos)Perturbação = 0.1 x d

Diagrama de Voronoi

775 átomosdmin = 8 (pixels pretos)

dmax = 16 (pixels brancos)Perturbação = 0.1 x d

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Resultados

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Sobel

3 x 3

Dilatação

3 x 3Cérebro

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Resultados

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Malha renderizadacor do pixel = circuncentros

de triângulos

Reticulado otimizadodmin = 3 (pixels pretos)

dmax = 9 (pixels brancos)Perturbação = 0.2 x d

Malha1700 átomos

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Resultados

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Triangulação de Delaunay gerada

sobre o Volume Sísmico do

Campo Stratton, no Sul do Texas.

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Conclusões

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O realce de características de interesse é fundamental no método apresentado para que o otimizador de pontos produza bons resultados.

Nos resultados constata-se que o método alinha a malha adequadamente às características de interesse para imagens suaves em níveis de cinza.

Os parâmetros usados no pré-processamento da imagem devem ser estudados mais adequadamente, para que permitam uma automatização no realce dos horizontes e falhas em imagens sísmicas pouco nítidas.

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Conclusões

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No resto do método, os parâmetros apresentados nos resultados são aplicáveis a maioria das imagens.

Se a imagem de entrada não permitir obter regiões fechadas, talvez porque tenha sido filtrada inapropriadamente, o método não será capaz de fechar os "buracos".

O método implementado pode ser usado para segmentar imagens em geral.

O número de átomos do reticulado deve ser grande o suficiente para garantir que a maioria deles se alinhem às características de interesse.

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Sugestões

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Existem algoritmos de visualização volumétrica [Silva2004] que ajudam a realçar de modo apropriado características geológicas de interesse na sísmica.

Por outro lado, pode-se melhorar a qualidade da malha através de uma fase de pós-processamento.

O método implementa um modelo de forças que praticamente é independente do minimizador de energia, o que significa que o método pode ser estendido usando outros modelos de forças.

Etapa direta de segmentação da malha gerada.

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Referências

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[Hale2001] “Atomic images – A Method for Meshing Digital Images”. Proceedings of the 10th International Meshing Roundtable, pp. 185-196. 2001.

[Hale2002] “Atomic meshes: from seismic imaging to reservoir simulation”. Proceedings of the 8th European Conference on the Mathematics of Oil Recovery. 2002.

[Jalba2004] “CPM: A Deformable Model for Shape Recovery and Segmentation Based on Charged Particles”. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2004.

[Silva2004] “Visualização Volumétrica de Horizontes em Dados Sísmicos 3D”. Tese de Doutorado. PUC-Rio . 2004.