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dc.contributor.advisorNascimento, Erick Giovani Sperandio-
dc.contributor.authorCampos, Luan Rios-
dc.date.accessioned2021-06-22T20:31:52Z-
dc.date.available2021-06-22T20:31:52Z-
dc.date.issued2020-12-09-
dc.identifier.citationCAMPOS, Luan Rios. Aplicação e análise de deep learning para a geração de modelos iniciais de velocidade a partir de sismogramas. Orientador: Erick Giovani Sperandio Nascimento. 2020. 87 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial) – Centro Universitário SENAI CIMATEC, Salvador, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1115-
dc.description.abstractO estudo de subsuperfícies é um processo fundamental para a indústria de óleo e gás por fornecer um maior entendimento das estruturas presentes em uma determinada região. Isto pode auxiliar as empresas deste setor industrial em uma identificação mais precisa de Regiões com presença de hidrocarbonetos, por exemplo. Entretanto, estudar estas áreas requer o processamento de uma grande quantidade de dados, obtidos durante o processo de aquisição sísmica. [...]pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherCentro Universitário SENAI CIMATECpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.uri"Todos os direitos reservados. É permitida a reprodução parcial ou total desta obra, desde que citada a fonte e que não seja para venda ou qualquer fim comercial."pt_BR
dc.subjectAprendizado profundopt_BR
dc.subjectGeofísicapt_BR
dc.subjectEstimação de modelo de velocidadept_BR
dc.subjectAnálise de dado sísmicopt_BR
dc.titleAplicação e análise de deep learning para a geração de modelos iniciais de velocidade a partir de sismogramaspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.publisher.departamentCentro Universitário SENAI CIMATECpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação Stricto Sensu do Centro Universitário SENAI CIMATECpt_BR
dc.publisher.initialsSENAI CIMATECpt_BR
dc.subject.cnpqEngenhariaspt_BR
dc.subject.cnpqInterdisciplinarpt_BR
dc.contributor.refereesMoreira, Davidson Martins-
dc.contributor.refereesSilva Neto, Antônio José da-
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado (PPG MCTI)

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