IMAGEAMENTO HIPERESPECTRAL E GERAÇÃO DE MODELOS PREDITIVOS DA CONCENTRAÇÃO DE CARBONO ORGÂNICO TOTAL EM FOLHELHOS BETUMINOSOS

Vol 20, 2023. - 155683
Anais / Proceedings XX SBSR
Favorite this paper
How to cite this paper?
Abstract

O uso do imageamento hiperespectral em modelos preditivos para a parametrização de variáveis geoquímicas e geológicas é um conhecimento inovador na geologia de petróleo. Com sucesso, pode reduzir os custos em processos de análise de testemunhos de rocha. O presente estudo aborda um testemunho de rocha de folhelhos betuminosos do Grupo Horn River, Canadá, e objetiva avaliar a possibilidade de predição do Carbono Orgânico Total (COT) por meio de dados de imageamento hiperespectral na região do infravermelho. Desta forma, foi desenvolvido um código baseado no método Máquina de Vetores de Suporte para gerar as predições. Os valores preditos de COT apresentaram um erro de 1,11\% dos valores reais de COT. A análise de sensibilidade do modelo indica influência das assinaturas espectrais dos hidrocarbonetos. O modelo foi aplicado a todos os pixels da imagem hiperespectral do testemunho de rocha e mostrou a variabilidade do COT em 2 dimensões. Os resultados indicam grande potencial dos dados de imageamento hiperespectral para predições geoquímicas em folhelhos betuminosos

Share your ideas or questions with the authors!

Did you know that the greatest stimulus in scientific and cultural development is curiosity? Leave your questions or suggestions to the author!

Sign in to interact

Have a question or suggestion? Share your feedback with the authors!

Institutions
  • 1 Departamento de Geologia e Recursos Naturais - Instituto de Geociências, Unicamp.
  • 2 Departamento de Geologia e Recursos Naturais - Instituto de Geociências, Unicamp / Serviço Geológico Brasileiro - CPRM
Track
  • 26. Hyperspectral remote sensing
Keywords
imageamento hiperespectral; hidrocarbonetos; Máquina de Vetores de Suporte