Estudo de supressão múltipla utilizando deconvolução preditiva no domínio Ƭ – P em dados marinhos 2D / Felipe Gusmão Araújo; Orientadora: Ellen de Nazaré Souza Gomes – 2013. Esta etapa é essencial para remover ruídos dos dados, para evitar erros na identificação dos refletores durante a interpretação sísmica. Neste trabalho, a deconvolução preditiva no domínio Ƭ – P foi aplicada a dados 2D marinhos reais com o objetivo de degradar múltiplos de superfície livre. Os dados sísmicos gerados durante a aquisição contêm uma grande quantidade de ruído e eventos indesejados que ocultam a presença de refletores.
Um evento que prejudica a interpretação são as múltiplas ondas sísmicas de superfície que ricocheteiam uma ou mais vezes na interface ar-água. Vários métodos de atenuação múltipla são conhecidos, neste trabalho foi utilizado o método de deconvolução preditiva. No domínio t – x, esta periodicidade não se mantém, exigindo que os dados sejam transformados no domínio Ƭ – P, onde a desconvolução preditiva é eficaz na remoção de múltiplos de superfície livre.
Este trabalho está dividido da seguinte forma: no capítulo 2 há uma visão geral das variedades de superfície livre. No capítulo 5 temos o resultado da impressão múltipla e no capítulo 6 é feita uma análise final dos métodos aplicados. Criados por reflexões que retornam uma ou mais vezes ao subsolo, os múltiplos dificultam a análise e a interpretação dos dados sísmicos.
Neste capítulo é feito um resumo da definição de variedades, com ênfase nas variedades de superfície livre, com base em Verschuur, (2006).
DEFINIÇÃO
MÚLTIPLA DE SUPERFÍCIE LIVRE
Múltiplas de camada de água
Reverberações de camada de água
Outras múltiplas de superfície
DECONVOLUÇÃO
Modelo convolucional
Este sinal sofre convolução com o ambiente, representado pela resposta ao impulso do solo, até ser captado pelo receptor, após sofrer reflexão. O registro desses sinais pelos receptores é o que cria o sismograma. O meio é considerado formado por camadas horizontais com velocidade homogênea, e a onda gerada pela fonte é estacionária (não se altera durante a propagação) tocando normalmente os refletores. Este problema é resolvido usando algumas suposições para eliminar ou determinar os valores de algumas variáveis, de modo que a única variável restante seja a resposta ao impulso do solo.
A primeira suposição é que o ruído é zero e pode ser eliminado da equação (1). Na prática, isso não acontece, sendo necessária a etapa de processamento sísmico para eliminar eventos ruidosos dos dados. Novamente, isso não é verdade, e a estimativa do valor wavelet é feita a partir do próprio sismograma, no processo de desconvolução estatística.
Operador inverso
Dada a entrada, queremos prever seu valor em algum momento futuro, o que é chamado de atraso de previsão. O método de predição consiste em definir dados de entrada para o tempo, em um tempo futuro, onde é o atraso de predição. A equação matricial (9) pode ser reescrita da seguinte forma. 10) Para um filtro de previsão de largura e um atraso de previsão.
Quando o meio de propagação não apresenta queda, o atraso de predição não varia ao longo de todo o comprimento dos dados. Nos casos em que os dados apresentam queda, o intervalo entre primário e múltiplo varia, sendo necessário que o atraso de predição seja recalculado ao longo dos dados. Utilizando a equação (14), o atraso de predição é calculado ao longo do traço P, no domínio Ƭ – P, o que possibilita a predição de múltiplos mesmo em eventos de mergulho.
Para aplicar a desconvolução preditiva aos dados, defina a janela de tempo, a duração do operador preditivo e os valores de atraso de predição. O atraso de predição determina o intervalo de tempo entre os dados de entrada e os dados de um momento futuro, no eixo Ƭ, previsto pelo filtro preditivo. Para gerar esta seção, foi aplicada a deconvolução preditiva utilizando o atraso de predição de 80 ms, que obteve o melhor resultado em comparação aos demais atrasos de predição.
A única diferença aparente entre a desconvolução preditiva com atraso de 40ms e 80ms está na perda de sinal. No atraso de 40ms, a deconvolução preditiva parece ter atenuado ligeiramente parte do sinal, o que não ocorre no atraso de 80ms. O atraso de 100ms (Figura 18) teve resultado inferior aos demais atrasos dessas regiões, retendo maior parcela do múltiplo.
Os atrasos de 40 ms e 80 ms apresentaram resultados semelhantes, ambos atenuaram múltiplos de forma mais eficiente em comparação ao atraso de 100 ms, mas o atraso de 40 ms apresentou maior perda no sinal. A predição com atraso de 100 ms produziu o pior resultado, preservando grande parte da variedade de área livre. Com um atraso de 100 ms, a atenuação da multiplicidade nesta região não foi tão eficaz quanto nos demais atrasos.
Filtro de Weiner
DECONVOLUÇÃO PREDITIVA
Domínio Ƭ –P
Para prever e depois atenuar múltiplos com base em dados sísmicos, tal evento deve ser periódico. No domínio tempo-espaço (t – x), esta suposição só é atendida para levantamentos de deslocamento zero, onde a fonte e o receptor estão no mesmo ponto, o que não é possível na prática. Devido a este problema, é necessária uma mudança de domínio nos dados sísmicos para que a periodicidade dos múltiplos seja preservada.
Com esta transformação 2D, os dados são alterados do domínio t – x para Ƭ – P, onde as múltiplas reflexões mantêm sua periodicidade. Na transformação para o domínio Ƭ – P, o campo de ondas sísmicas é decomposto em suas ondas planas componentes. Neste domínio é considerada a relação entre o tempo de chegada das ondas planas (Ƭ) e o parâmetro raio (P).
No domínio t – x, ao longo do traço, pode-se observar que múltiplos não aparecem em intervalos periódicos. No domínio Ƭ – P, após aplicar a transformação ao domínio Ƭ – P, múltiplos aparecem periodicamente ao longo do traço. O valor deste parâmetro é calculado realizando a autocorrelação dos dados de entrada, dentro de uma janela de tempo definida no processamento.
Neste trabalho foi utilizada para processamento sísmico a linha de pesquisa marinha 214-2660. A aquisição foi feita na bacia do Jequitinhonha, localizada na região nordeste, sul da Bahia.
INFORMAÇÕES DO LEVANTAMENTO
Na região rasa (antes do CDP 1420), as informações das primárias e múltiplas se sobrepõem devido à pouca profundidade da camada de água, criando uma região com difícil discriminação sinal-ruído onde é difícil avaliar a eficácia da mitigação método. O tempo para que o múltiplo de superfície livre apareça nos dados deve ser quase duas vezes maior que o tempo de ida e volta através do aquífero. Quanto maior o filtro, melhor será o resultado da desconvolução e mais tempo levará para aplicá-lo aos dados.
Para os dados resultantes da edição dos traços e escolha dos parâmetros de desconvolução preditiva, foi aplicado o fluxo de desconvolução preditiva. Após a aplicação da desconvolução preditiva, a transformação é aplicada novamente para converter os dados no domínio t - x, onde é possível observar a suavização do múltiplo da superfície livre. A Figura 14 mostra que em regiões com CDP superior a 1420, onde a profundidade da água é maior, a desconvolução preditiva obteve melhores resultados, suavizando significativamente o múltiplo da superfície livre.
Na encosta oceânica e região profunda (CDPs 1420 a 3220) o múltiplo é mais visível porque tem um tempo de chegada maior que a reflexão primária. Na região profunda (CDP 2.420 a 3.220), o múltiplo sofreu enfraquecimento significativo, assim como na região do talude oceânico. É possível observar nos resultados anteriores que todos os atrasos alcançaram uma atenuação satisfatória dos múltiplos de superfície livre na região do talude oceânico (CDPs 1420 a 2420) e na região profunda (CDPs 2420 a 3220).
Neste trabalho foi apresentado um método de deconvolução preditiva para atenuação de múltiplos de superfície livre aplicado a dados reais do mar 2D adquiridos na Bacia de Jequitinhonha. Para utilizar a deconvolução preditiva, foi definida uma janela de tempo de 2700 ms para estimar a wavelet sísmica, e o comprimento do operador preditivo foi definido como 80 ms após a autocorrelação dos dados sísmicos. Resultados satisfatórios foram obtidos com atraso de 40 ms e 80 ms, o que atenuou grande parte do múltiplo na região do talude oceânico, e em 80 ms a perda de sinal foi mínima.
Na região profunda, a desconvolução preditiva também obteve resultado satisfatório com atrasos de 40 ms e 80 ms. O método de deconvolução preditiva mostrou-se muito eficiente em atenuar múltiplos de superfícies livres em determinadas regiões dos dados, proporcionando um fluxo de processamento simples e tempo mínimo necessário para sua aplicação. Na zona de declive, que apresenta declive acentuado, também foi possível atenuar grande parte do múltiplo, demonstrando a eficiência deste método também em zonas de mergulho.
Como resultado deste trabalho, foi possível observar que a deconvolução preditiva pode suavizar grande parte dos múltiplos de superfície livre, mas não é eficaz em todos os dados. Portanto, recomenda-se aplicar outro método de suavização múltipla em conjunto com a desconvolução preditiva, para que os múltiplos possam ser suavizados nos dados.
