Defesa de Dissertação de Mestrado da aluna Gabrielle Brandemburg dos Anjos
Título da dissertação: Um método em aprendizado profundo para segmentação automática de breakouts em perfis de imagem
Resumo: Breakouts são zonas colapsadas nas paredes de poço causadas por falhas de compressão. A identificação dessas estruturas é fundamental para estimar a estabilidade do poço e para obter a magnitude da tensão horizontal máxima presente na formação rochosa. Tradicionalmente, os intérpretes caracterizam os breakouts manualmente em perfis de imagem de poço, o que pode ser considerado uma tarefa muito de morada e trabalhosa por conta do tamanho massivo dos dados. De vido à complexidade das estruturas de interesse e os diversos artefatos ruidosos no perfil de imagem, métodos tradicionais de processamento de imagem não são suficientes para solucionar essa tarefa de detecção. Nos últimos anos, soluções baseadas em aprendizado profundo tem se tornado cada vez mais promissoras para problemas de segmentação de objetos em imagens e ainda tem sido pouco explorada na interpretação de perfis. Este trabalho explora o uso de uma rede neural convolucional para realizar o treino supervisionado de um classificador pixel a pixel das regiões de breakouts em dados de perfil de imagem de poço. O modelo da arquitetura usado neste trabalho foi a DC-UNet, que é uma variação do modelo clássico da U-Net e consagrada na área de segmentação em imagens médicas. O modelo proposto atingiu uma média de 72.3% de FScore e resultados qualitativos com alguns casos de predição melhores que o ground truth. Após avaliação dos resultados, acreditamos que o trabalho representa um grande passo na evolução da caracterização automática de estruturas em perfis de imagem, já que foi capaz de detectar e distinguir breakouts de outras cavidades do poço, e segmentar as regiões de interesse.
Orientador:
Marcelo Gattass
Banca:
Alberto Barbosa Raposo
Rodrigo Surmas
Jan Jose Hurtado Jauregui
Cristina Nader Vasconcelos
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