Orientador: Renato da Rocha LopesTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Estéreo-tomografia é um método tomográfico baseado em inclinições que faz uso de reflexões sísmicas para estimar o macro-modelo de velocidades. A obtenção deste modelo de velocidades pela estéreo-tomografia baseia-se na hipótese de que a subsuperfície terrestre apresenta uma distribuição acústica de velocidades. Este modelo de velocidades acústicas pode ser dividido em duas porções: um macro-modelo de velocidades, contendo longos comprimentos de onda (baixas frequências) e perturbações de velocidade, contendo curtos comprimentos de onda (altas frequências). Portanto, a estéreo-tomografia é uma ferremaneta adequada para estimar o macro-modelo de baixas frequências de velocidades acústicas na subsuperfície. Frequentemente, os resultados obtidos com a estéreotomografia são empregados como inicialização para métodos de alta frequência, como migração e inversão completa de onda. Esta é uma abordagem interessante, uma vez que muitos destes métodos são desenvolvidos sob a ótica de problemas inversos, os quais são em sua maioria resolvidos com o emprego de técnicas de otimização local. Por outro lado, estes métodos de otimização local são fortemente dependentes de uma boa inicialização. Neste contexto, é prudente considerar como crucial a inicialização da estéreo-tomografia, a qual é feita através de técnicas de seleção de inclinações, ou ângulos, extraídas do dado sísmico. Nesta tese, aborda-se o problema de estimação de ângulos para inicializar o método de estéreo-tomografia. A proposta central deste trabalho é a de utilizar os atributos obtidos como saída no método de superfície de reflexão comum para deslocamentos comuns (CO-CRS, do inglês common-offset common-reflection-surface) como entrada para a estéreotomografia. Outra proposta deste trabalho é a de utilizar o algoritmo de otimização global evolução diferencial (DE, do inglês differential evolution) para estimar os atributos do método CO-CRS. Esta estratégia apresenta boas estimativas em dados sísmicos altamente corrompidos por ruído. Também é proposta uma estratégia para seleção automática dos ângulos obtidos com o método CO-CRS. Nesta tese, também são apresentados alguns aspectos práticos da implementação da estéreo-tomografia. As propostas são discutidas e analisadas em experimentos com dados sísmicos sintéticos altamente corrompidos por ruído, onde é possível observar-se os benefícios obtidos com o emprego da seleção automática dos ângulos obtidos com o método CO-CRS na inicialização da estéreo-tomografiaAbstract: Stereotomography is a slope-based tomographic method that uses seismic reflection data to estimate the macro-model of velocities in the subsurface. The velocity model obtained by stereotomography relies on the hypothesis that the subsurface presents an acoustic velocity distribution. This acoustic velocity model can be split into two portions: a velocity macro-model that contains long wavelengths (low-frequency) and velocity perturbations that contain short wavelengths (high-frequency). Therefore, the stereotomography is a tool for estimating the low-frequency macro-model of seismic acoustic velocities in the subsurface. Often, the stereotomography results are employed as initialization in high-frequency methods, such as migration or full-waveform inversion. This is an interesting approach, since several high-frequency methods are modeled as inverse problems, which are mostly solved with the use of local optimization techniques, which are known to be strongly dependent of a good initialization. In that context, we must think of the initialization by the picking of slopes as a crucial part of the stereotomography problem. In this thesis we address the problem of slopes estimation for a better initialization of stereotomography. The central proposal of this work is to use the attributes obtained as outputs of the common-offset common-reflection-surface method as input data for stereotomography. Another proposal of this work is to use the global optimization method known as differential evolution to estimate the common-offset common-reflection-surface attributes. This strategy presents reliable estimates in data sets highly corrupted by noise. We also propose an automatic strategy to extract the slopes used in stereotomography, from the common-offset common-reflection-surface attributes gathers. In this thesis, we discuss the aspects of our stereotomography implementation and we illustrate with synthetic examples the benefits of using the global estimates of common-reflection-surface slopes as stereotomography initialization, for seismic data sets highly corrupted by noiseDoutoradoTelecomunicações e TelemáticaDoutor em Engenharia ElétricaCNPQ