A tomografia de transmissão tem apresentado um crescimento considerável nos últimos tempos devido aos avanços dos recursos computacionais. Em geofísica os recentes estudos de reservatórios e as tentativas de obter um melhor aproveitamento de poços antigos têm demandado mais e mais as técnicas de tomografia. É no contexto desta inevitável área de atuação, que se enquadra o presente trabalho.

Nos desenvolvimentos apresentados tratamos diversos aspectos envolvidos direta ou indiretamente com a tomografia de tempos de trânsito, alvo primeiro deste estudo. Fazemos uma abordagem que considera o caráter não-linear desta técnica, propondo um algoritmo iterativo, que permite que se faça um controle automático do balanceamento entre o grau de não-linearidade do problema e a economia computacional. Tratamos a questão do mal condicionamento do problema tomográfico através de regularizações de ordem arbitrária, especialmente com as ordens 0, 1, 2, 3, 4, 5 e 6. Estudamos a inversão através de duas técnicas diferentes: a técnica da inversa generalizada e a técnica do conjugado gradiente. Para a primeira técnica apresentamos um estudo detalhado da influência que o número de valores singulares ocasiona nos resultados finais. Para a técnica do conjugado gradiente é proposto um novo algoritmo, que já inclue regularização de ordem arbitrária e que se adapta eficientemente a sistemas grandes e esparsos, como os sistemas da tomografia de transmissão, que inclusive utilizam regularização.

Desenvolvemos critérios de seleção de modelos estimados (fatores de regularização), que consideram tanto o lado determinístico representado pelo ajustamento dos dados calculados aos dados observados, como o lado não determinístico através da utilização dos conceitos de entropia e de suavização dos modelos estimados. Equacionamos uma proposta que, para os critérios acima, considera o conteúdo de ruído dos dados observados. Finalmente, aplicamos as diversas técnicas acima, a modelos sintéticos com diferentes características, utilizando geometrias de aquisição poço a poço, poço a superfície, uma geometria topo a base e também geometrias mistas das geometrias anteriores.

Transmission tomography has been presenting a considerable growth during the last years due to the advance of computational resources. In geophysics, the recent studies in reservoirs and the trend to utilize old wells, have increased more and more the use of tomography techniques. It is in this branch, transmission tomography, that this work is focused.

In the developments presented we deal with several aspects, either directly or non-directly involved to travel time tomography. We perform an approach that takes into account the nonlinearity of this technique, where we propose an iterative algorithm that allows to do an automatic control between the degree of the non-linearity and the saving of computational time. We treat the bad-conditionment of the problem trough regularization of arbitrary order, in particular, the orders 0, 1, 2, 3, 4, 5 and 6. We perform the inversion by two different techniques: generalized inverse and conjugate gradients. For the former we present a detailed study about the influence of the number of singular values on the inversion result. In the case of the latter a new approach is proposed that both includes regularization of arbitrary order and makes use of the sparsity of large systems, very common in tomography problems .

We developed criteria for the selection of estimated models (regularization factor), that take into account the deterministic approach by adjustment between the observed and calculated data, as well as the stochastic philosophy like the concept of entropy. Using the above criteria, we established a proposal which the content of noise in the data. Finally, the above techniques are applied in several synthetic examples with several geometry acquisition: well to well, well to surface, top to base, and combined cases.