CCES Unicamp

Leituras de vibrações e alto poder computacional permitem “ver” o fundo do mar

Para enxergar o que existe abaixo do fundo do mar, como o petróleo do pré-sal, cientistas aprenderam a “ler” vibrações que se propagam pelo solo e pelas rochas, como o capitão de um submarino lê o sonar ou um médico lê uma ultrassonografia. Mas, produzir imagens a partir da interpretação do modo como ondas geradas por explosões, impactos ou tremores penetram o leito marinho não é simples: requer instrumentos sofisticados e muita matemática.

No Brasil, pesquisas conduzidas pelo High Performance Geophysics Lab (Laboratório de Alta Performance em Geofísica – HPG), da Unicamp, desenvolvem métodos e tecnologias para tornar mais precisas essas leituras. Trabalhos do HPG publicados nos últimos anos, envolvendo a captura, processamento e interpretação dessas vibrações, já apresentam resultados e estão à disposição da Petrobras, alguns em pleno uso e outros em fase de testes. “Uma das maiores contribuições desses trabalhos diz respeito à redução de incertezas”, explica o pesquisador do HPG, Jorge Henrique Faccipieri Junior. “O caso do pré-sal é um exemplo. Nele, temos um ambiente geológico complexo, que exige um conjunto de técnicas avançadas de processamento sísmico”, completa.

O laboratório HPG está localizado no Centro de Estudos de Petróleo (Cepetro), e é coordenado pelos professores Martin Tygel (Cepetro) e Edson Borin (Instituto de Computação da Unicamp), pesquisadores responsáveis pela linha de pesquisa de Geofísica Computacional do Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID – CCES) da Fapesp.

Ainda segundo Faccipieri Junior, os trabalhos desenvolvidos pelo HPG permitem que as imagens geradas pelas vibrações que passam pelo subsolo sejam mais precisas, reduzindo o risco de erro na localização de poços, na determinação da profundidade do reservatório e na estimativa da quantidade de petróleo, por exemplo. “Erros na determinação dessas informações podem representar prejuízos na ordem de dezenas a centenas de milhões de reais”, alerta o cientista.

As vibrações que dão origem às imagens podem ter origem natural ou artificial. “Nossos estudos têm como foco dados coletados com fontes artificiais”, disse Faccipieri. “No caso dos dados do fundo do mar, a fonte da vibração é um canhão de ar comprimido; em terra, explosivos ou vibradores sísmicos”. Cada região a ser prospectada passa por centenas ou até milhares de ciclos de coleta de dados, e cada coleta envolve a detonação da fonte de vibração e o registro da resposta do meio, seja ele terra firme ou fundo do mar, por receptores.

“Quando o sinal se propaga, dependendo das propriedades físicas do meio, ele pode ser refletido ou transmitido”, explica o pesquisador. “Os sinais refletidos podem ser captados pelos receptores”. A diferença de tempo entre a emissão da onda e o retorno da vibração refletida é um dos fatores que permite construir imagens representativas do subsolo.

Um artigo assinado por Faccipieri e colegas, Stacking apertures and estimation strategies for reflection and diffraction enhancement, publicado no periódico Geophysics, em 2016, mostra maneiras de realçar reflexões ou difrações (desvios) de ondas pelo subsolo. “As reflexões fornecem as principais informações sobre as estruturas geológicas, suas formas e posições. As difrações são importantes para determinar com maior precisão as velocidades médias de propagação dessas ondas”, disse o pesquisador, acrescentando que é muito difícil distinguir os dois tipos de evento. “Nesse artigo, é proposta uma maneira de se realizar essa separação para posterior processamento”.

Além dessas dificuldades geofísicas, Faccipieri aponta que há dificuldades no tratamento dos dados levantados. “O processo de separação de reflexões e difrações demanda grande poder computacional e requer softwares otimizados, que executem tarefas em paralelo”. O grupo de pesquisa desenvolveu, então, técnicas especiais de processamento de dados para dar conta da tarefa, expostas no artigo PY-PITS: A Scalable Python Runtime System for the Computation of Partially Idempotent Tasks, apresentado em conferência, nos Estados Unidos, também em 2016.

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