| Summary: | A aquisicção de grandes volumes de dados durante uma campanha sísmica exige, necessariamente, mais tempo para o controlo de qualidade (QC). No entanto, o tempo de QC não pode ser extendido devido a limitações do tempo de operação, tendo de ser feito mais rápido, o que pode comprometer a qualidade. A alternativa, alocar mais pessoas e recursos para QC e melhorar a eficiência, leva a aumentos de custo e à necessidade de maiores embarcações. Além disso, o QC tradicional requer tempo de análise após a aquisição, atrasando a desmobilização da embarcação, aumentando assim os custos da aquisição. A solução proposta passou pelo desenvolvimento de um QC automático em tempo real eficiente, testando a Comparação Espetral e o Atributo Razão Sinal-Ruído - ferramentas desenvolvidas no software SPW, usado para processamento de dados sísmicos. Usando este software foi testada a deteção e identificação de dados de fraca qualidade através das ferramentas de QC automáticas e os seus parâmetros ajustados para incluir pelo menos todos os maus registos encontrados manualmente. Foi também feita a deteção e identificação de vários problemas encontrados durante uma campanha de aquisição, tais como fortes ondulações e respetiva direção, o ruído de esteira provocado pelas hélices da embarcação e consequente Trouser’s Effect e mau funcionamento das fontes ou dos recetores. A deteção antecipada destes problemas pode permitir a sua resolução atempada, não comprometendo a aquisição dos dados. Foram feitos vários relatórios para descrever problemas encontrados durante os testes de versões beta do software SPW e os mesmos reportados à equipa da Parallel Geoscience, que atualizou o software de forma a preencher os requisitos necessários ao bom funcionamento do QC em tempo real. Estas atualizações permitiram o correto mapeamento dos headers dos ficheiros, otimização da velocidade de análise das ferramentas automáticas e correção de erros em processamento dos dados em multi-thread, para evitar atrasos entre o QC em tempo real e a aquisição dos dados, adaptação das ferramentas à leitura de um número variável de assinaturas das fontes, otimização dos limites de memória gráfica e correção de valores anómalos de semelhança espetral. Algumas atualizações foram feitas através da simulação da aquisição de dados na empresa, de forma a efetuar alguns ajustes e posteriormente serem feitos testes numa campanha futura. A parametrização destas ferramentas foi alcançada, assegurando-se assim a correta deteção automática dos vários problemas encontrados durante a campanha de aquisição usada para os testes, o que levará à redução do tempo gasto na fase de QC a bordo e ao aumento da sua eficácia.
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