Abstract
Reflexões múltiplas são um ruído de tratamento complexo e caro no imageamento sísmico, o qual é ferramenta fundamental para diversas atividades econômicas, como a indústria de óleo e gás. No presente trabalho, é investigada a criação de modelos de aprendizado de máquina baseados na arquitetura RESUNET++ para remoção de múltiplas internas e de superfície livre de imagens sísmicas. Para tal é elaborado um simulador capaz de gerar imagens sísmicas sem múltiplas, bem como um conjunto de treinamento de 100.000 cenários geológicos. Após o treinamento da RESUNET++ com as imagens sísmicas com e sem múltiplas, a rede neural é avaliada em um conjunto de teste. Para avaliação da capacidade de generalização do modelo, ele também é executado em cenários geológicos selecionados. Foi identificada boa capacidade de remoção de múltiplas e de generalização da rede.