Aspirante a dev

• Sep 2021 - Present

Bolsista de Iniciação Científica PIBIC/CNPq

• Aug 2020 - Sep 2021

Título do projeto- Cálculo de funções de autocorrelação de cauda de onda P com arranjos sísmicos (RSISNE)Descrição- Funções de autocorrelação (ACFs) podem ser usadas para determinar a estrutura de refletividade abaixo de uma estação sismográfica. Tipicamente, registros de ruído sísmico de ambiente ou microtremores tem sido considerados, mas as respostas de refletividade obtidas são geralmente difusas e/ou de difícil interpretação. Mais recentemente, tem sido sugerido que o uso da cauda da onda P telessísmica mostra resultados mais promisórios. No entanto, como o efeito dos processos de ruptura na fonte (função fonte) estão misturados (convolvidos) no sismograma com a resposta de refletividade do meio de propagação, os efeitos da função fonte precisam removidos antes de sua interpretação. Arranjos sísmicos de larga abertura, como a Rede Sismográfica do Nordeste (RSisNE), podem ser aproveitados para esse fim. O propósito deste projeto de pesquisa é calcular a autocorrelação de cauda de onda P telessísmica para várias estações sismográficas da Rede Sismográfica do Nordeste (RSisNE) removendo os efeitos da função fonte através de um processamento conjunto de todos os elementos do arranjo sísmico.Habilidades Adquiridas- Uso do sistema operativo Unix (para MacOS). - Uso de software de processamento de dados sismológicos (Seismic Analysis Code). - Compreensão de técnicas avançadas de processamento de sinais (filtragem, branqueamento de espectro, empilhamento de fase, autocorrelação). - Interpretação de sismogramas e funções de autocorrelação. - Elaboração de resumos e apresentações para divulgação de pesquisas.

Bolsista de Iniciação Científica PIBITI/CNPq

• Aug 2019 - Jul 2020

Título do projeto- Algoritmos genéticos aplicados a inversão completa das formas de ondaDescrição- A Inversão completa das formas de onda (FWI) tenta estimar as velocidades do subsolo com melhor precisão e resolução em comparação com os métodos convencionais. Para ser bem sucedido, o método precisa dados de entrada que são ricos em baixas frequências e possivelmente caracterizados por grandes distâncias entre a fonte e o receptor. A solução correta do problema inverso por meio de métodos locais é facilitado se o modelo inicial está no “vale” da função custo global mínimo. Nós exploramos a possibilidade de relaxar este requisito usando algoritmos genéticos, um método de otimização estocástica.Habilidades Adquiridas- Aprendizado de técnicas de optimização baseadas em algoritmos genéticos - desenvolvimento de códigos de computador para cálculo numérico.

Bolsista de Iniciação Científica PIBITI UFRN (IT)

• Feb 2019 - Jul 2019

Título do projeto- Inversão completa das formas de onda baseada em otimização sem derivadaDescrição- Ao longo do último século a exploração sísmica se desenvolveu inicialmente focalizando a atenção em modelos simplificados e usando conceitos da Ótica Geométrica tais como Reflexão, Refração e Traçado de Raios. Entretanto, para meios geológicos heterogêneos e complexos é imprescindível levar em consideração o caráter ondulatório dos fenômenos sísmicos em toda a sua plenitude. Isto significa descrever e quantificar estes fenômenos através de Equações de Onda, que são equações a derivadas parciais englobando automaticamente todos os efeitos observados com as ondas, incluindo espalhamentos (scatterings), diferenças de fase, interferências, difrações, etc.- A solução do problema direto da equação de onda, no qual se supõe conhecidas as características do modelo geológico, além da fonte, e se procura determinar o sinal sísmico em qualquer ponto, é possível de ser obtida numericamente com o emprego de computadores. Difícil é a solução do problema inverso, no qual se tenta estimar as características do modelo geológico a partir dos sinais sísmicos medidos em alguns pontos da superfície. Trata-se de um problema considerado mal posto, do ponto de vista matemático, com muitas incógnitas e um número limitado de dados. Em anos recentes a abordagem denominada Inversão Completa das Formas de Onda (FWI) mostrou progressos notáveis principalmente graças a um esforço considerável de pesquisa e desenvolvimento por parte das companhias, universidades e grupos de pesquisa e à utilização de supercomputadores.Habilidades Adquiridas- Aprendizado de técnicas de optimização livres de derivadas;- desenvolvimento de códigos de computador para cálculo numérico.