PROCESSAMENTO DO DADO

Seguindo o fluxograma apresentado na figura 3.4 do capítulo anterior, o trabalho foi iniciado com uma etapa de pré-processamento, já explicada no item 3.2.1. Inicialmente se converteu o arquivo do dado de SEG-Y para o formato SeisSpace/ProMAX. Em seguida foi realizada todo o carregamento da geometria, posicionando e georreferenciando cada tiro e receptor, eliminando assim qualquer erro que uma geometria incorreta poderia resultar.

Para ser possível dar seguimento ao processamento, é necessário neste momento realizar uma análise preliminar da velocidade de propagação da onda sísmica. Esta análise é realizada através de pickings, selecionando os valores que a velocidade adota ao se propagar com a profundidade. Revorêdo e Nascimento da Silva (2016) nos diz que esta análise pode ser realizada através de diversas técnicas diferentes, sendo utilizadas neste trabalho quatro de forma simultânea (Semblance, Ajuste de Hipérbole/Correção de NMO, CVP e CVS) seguidas de uma observação dos campos de velocidades obtidos.

i. Semblance – Esta técnica faz uma análise do espectro de velocidades através do fator de

ou seja, com valores do fator mais altos, resulta em uma velocidade associada mais eficiente para corrigir o efeito de NMO. O painel de Semblance pode ser observado nas figuras 4.4 e 4.5, que possuem os mesmos picks.

ii. Ajuste de Hipérbole/Correção de NMO – Trabalha utilizando um painel de hipérboles

dos eventos de uma família CDP, onde os picks são realizados nas regiões em que estas hipérboles são perfeitamente encaixadas. É possível, após os picks, aplicar uma rápida correção NMO para observar a validade dos mesmos. A figura 4.4 apresenta o painel de

picks, enquanto a figura 4.5 mostra o mesmo painel, porém com o NMO aplicado;

iii. CVP (Constant Velocity Panel) – Trabalha realizando correções de NMO com diferentes

velocidades constantes, aplicando em famílias de CDPs. Esta técnica permite determinar as velocidades mais apropriadas para cada região no tempo de propagação. As figuras 4.4 e 4.5 ilustram o painel de CVP, que possuem, assim como no painel de Semblance, os mesmos picks;

iv. CVS (Constant Velocity Stack) – Realiza um estaqueamento do dado sísmico inteiro

utilizando velocidades constantes. Através deste empilhamento é possível associar os melhores valores de velocidade com a melhor definição de refletores. Esta é uma técnica recomendada a ser aplicada em local de geologia complexa, pois esta associação permite uma análise direta dos eventos contínuos. Esta técnica foi aplicada simultaneamente às dos itens anteriores, porém em uma janela separada, como pode ser observado nas figuras 4.6 (com o dado empilhado à velocidade constante de 1750 m/s) e 4.7 (idem, porém com velocidade constante de 2400 m/s).

A análise dos campos de velocidades obtidas é importante de ser realizado pois isto permite avaliar as velocidades que foram definidas ao se observar suas variações em profundidade, verificando a validade de possíveis anomalias presentes. A figura 5.1 (do capítulo V, a seguir) apresenta esta análise do dado obtido.

Figura 4.4: Painel de análise da velocidade onde foram trabalhadas três técnicas simultaneamente: (a) Semblance, (b) Ajuste de Hipérbole/Correção de NMO e (c) CVP. Os pontos brancos em (a) e vermelhos em (c) representam os picks de velocidade realizados.

Fonte: Própria.

Figura 4.5: Mesmo painel de análise da velocidade da figura 4.4, porém com NMO aplicado para (b). Os pontos brancos em (a) e vermelhos em (c) representam os picks de velocidade realizados.

Fonte: Própria.

Figura 4.6: Painel CVS com velocidade constante de 1750 m/s utilizado na análise preliminar da velocidade. Os retângulos amarelos indicam refletores associados a esta ou a alguma velocidade próxima. A comparação com a figura 4.7 permite observar como o dado responde a diferentes velocidades

Fonte: Própria.

Figura 4.7: Painel CVS com velocidade constante de 2400 m/s utilizado na análise preliminar da velocidade. Os retângulos laranjas indicam refletores associados a esta ou a alguma velocidade próxima. A comparação com a figura 4.6 permite observar como o dado responde a diferentes velocidades.

Fonte: Própria.

A figura 4.4 exibiu um painel triplo com (a) semblance, (b) ajuste de hipérbole/correção de NMO e (c) CVP. Os picks em cada painel é feito de forma única (ou seja, o pick em um é feito também nos outros dois), permitindo uma seleção que melhor encaixe para todos os três. A figura 4.5 exibe o mesmo painel triplo, porém com a correção de NMO em (b) aplicada. A horizontalidade das curvas corrigidas de NMO neste painel serviu como critério de eficiência nos picks realizados. Já as figuras 4.6 e 4.7 exibiram dois exemplos das seções de CVS. Neste painel é possível notar a variação apresentada em diferentes velocidades. Esta análise foi realizada observando seções empilhadas com velocidades constantes ao passo de 50 m/s. A interpretação deste painel permitiu uma maior eficiência nos picks dos painéis anteriores.

Com a velocidade interpretada, foi possível dar seguimento ao fluxo de processamento e iniciar o tratamento de amplitude. Este processo visa reduzir os efeitos da atenuação da onda por divergência esférica, recuperando as amplitudes do sinal que são atenuadas ao se reduzir a densidade de energia das frentes de onda durante sua propagação.

O fluxograma segue com a realização da deconvolução do dado, que visa aumentar a resolução temporal do traço sísmico (como já definido no ítem 3.2, do capítulo anterior). Para isto, fez-se uma análise dos espectros de frequência do dado a fim de se observar as faixas de frequência existentes (figura 4.9, mais a seguir). Com esta análise fica possível realizar com maior eficiência a delimitação das janelas de frequência, permitindo marcar o topo e a base de cada faixa com menor chance de erro. Para o dado Marmousi foi identificada apenas uma janela, como pode ser observada na figura 4.8. Esta seleção de janelas é realizada em todo o dado, sempre posicionando o topo e a base da faixa de frequência por tempo.

A deconvolução aplicada foi a de fase, que aplica os operadores básicos da deconvolução utilizando uma abordagem de mínima entropia. A MED (Mininum Entropy Deconvolution, ou, do inglês, Deconvolução de Entropia Mínima) foi desenvolvida por R. Wiggins (WIGGINS, 1978) e utiliza algorítimos que trabalham como critério a maximização da resolução sísmica. Estes algorítimos (conhecidos como algorítimos de Wiggins) utilizam um filtro linear que maximiza a Norma Varimax (norma que mede a simplicidade do traço deconvolvido). Outro critério para o aumento da resolução sísmica é uma estimativa consistente desta Norma, o que permite evitar o surgimento de resultados que não condizem com a realidade do dado. O objetivo da deconvolução de fase é comprimir a wavelet a uma forma de fase-zero, resultando em um aumento da resolução do registro sísmico e uma interpretação mais confiável do dado

Figura 4.8: Exemplo da marcação da janela de frequência realizada para a família de tiro 126, onde a linha azul representa o topo da janela e a linha vermelha a base.

Fonte: Própria.

Uma análise visual das seções empilhadas no próprio painel de CVS permite notar que o dado sintético de Marmousi não apresenta eventos múltiplos. Devido a isto, após a realização da deconvolução do traço sísmico foi feita uma nova análise de velocidade. Isto é feito pois o dado agora, com todos os tratamentos aplicados, possui uma melhor razão sinal-ruído. Desta forma fica possível realizar uma análise onde os campos de velocidade sofram uma menor influência de efeitos adversos existentes no dado. A figura 5.8 (no Capítulo V, a seguir) apresenta os novos campos de velocidades interpretadas.

Utilizando esta nova velocidade, foi feita a correção de NMO do dado para eliminar o efeito da distância fonte-receptor no traço sísmico. Esta correção, porém, assim como já discutido no ítem 3.2 do Capítulo III, resulta em um estiramento do traço. Devido a isto, foi aplicado o muting, removendo a porção do dado que sofreu este efeito colateral com alongamentos acima de 30% (valor que apresentou os melhores resultados após uma série de testes). Em seguida aplicou-se a correção DMO para compensar o efeito da diferença de tempo registrado entre dois refletores quando uma reflexão sísmica ocorre em um evento inclinado.

O processamento deu seguimento com o empilhamento do dado com todas as correções feitas, utilizando a última velocidade interpretada. Esta última seção empilhada representa o dado

com todas as correções que visam exaltar os refletores registrados. A última correção restante seria a reposição destes refletores para as suas posições reais (como discutido no ítem 3.2 do capítulo anterior). Para isto, foi aplicada a migração Kirchhoff em tempo para colapsar a energia espalhada na forma de difrações e posicionar corretamente os eventos.

Visando uma melhor interpretação do dado migrado, foram aplicados alguns procedimentos que buscam resultar uma maior qualidade ao dado. Dentre eles, foi aplicada uma deconvolução FX, que remove ruídos aleatórios. Este procedimento foi realizado com muita suavidade devido à complexidade geológica do dado, pois um descuido poderia, por exemplo, remover uma falha. Outro procedimento foi a aplicação de ganhos no dado, buscando remover anomalias de amplitude presentes e a aplicação de um filtro de frequência do tipo passa-banda para remover o máximo possível de ruídos indesejáveis no dado. Este filtro foi possível ser aplicado após uma nova análise espectral, que permitiu observar as faixas de frequências dominantes, utilizadas no filtro. A figura 4.9 apresenta o gráfico de frequência por amplitude operado na análise para o dado bruto (a), pósdeconvolução (b) e após as correções NMO/DMO e muting (c).

Figura 4.9: Gráficos de frequência por amplitude utilizados na análise espectral do dado (a) bruto, (b) pós-deconvolução e (c) com as correções de NMO/DMO e muting aplicadas. Através destes gráficos é possível determinar as faixas de frequências dominantes do dado, que apresentam maiores amplitudes.

Fonte: Própria.

As seções empilhadas pré-migração e pós-migração podem ser vistas nas figuras 5.9 e 5.10, respectivamente (do Capítulo V, a seguir).