Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2018-01-09T03:19:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1
348532.pdf: 16601839 bytes, checksum: cac95698bcf29efc1f4d529fbfb70eef (MD5)
Previous issue date: 2017 / A sísmica é um dos procedimentos mais utilizados para a investigação da subsuperfície marinha. Uma etapa crucial no processamento de dados sísmicos é a deconvolução, que permite melhorar a qualidade da imagem sísmica. Essa operação tem fontes conhecidas de erros como a falta de conhecimento da forma do pulso e a escolha do algoritmo. Os algoritmos de deconvolução dividem-se em dois grupos: determinísticos, quando o pulso é conhecido e probabilísticos, quando não. Avaliou-se diferentes técnicas de deconvolução, sendo três determinísticas -- a com regularização, a simultânea e a iterativa -- e uma probabilística, a deconvolução em impulsos. As técnicas mostram limitações dependendo das características do pulso e do ruído. Com o conhecimento do pulso e aplicação de técnicas determinísticas os resultados se mostram melhores, sendo a técnica probabilística empregada bastante instável. Com isso, é proposto um método para estimar a forma do pulso utilizando o próprio traço, com intuito de aplicar métodos determinísticos quando o sinal não é conhecido. A forma de onda do pulso é representada como uma combinação de funções simples na qual aplica-se um filtro adaptativo alimentado por um algoritmo LMS para que haja a reconstrução do sinal original, sem distorções. Aplica-se o método associado às técnicas de deconvolução analisadas. Os resultados exibem erros até 30% menores e se mostram mais estáveis que a técnica probabilística. Além disso, estimativa de pulso e deconvolução são aplicados a dados reais, trazendo melhores resultados para a imagem sísmica. / Abstract : Concerning the investigation of ocean subsurface, seismic is still among the most useful techniques. A crucial stage in seismic data processing is the deconvolution, which allows improving the seismic image. This operation has known sources of errors caused mainly by the absence of a priori knowledge of the seismic pulse shape and the choice of the algorithm used. The deconvolution algorithms are categorized into two groups: deterministic, when the pulse is known and probabilistic, when not. An evaluation of different deconvolution techniques were made, including three deterministics the one with regularization, the simultaneous and the iterative and a probabilistic one, the spiking deconvolution. The techniques showed limitations depending on the characteristics of the pulse and the noise. In general, if the excitation signal is known and the determistic techniques are applied, better results are obtained, being the probabilistic technique employed quite unstable. Thereby, a method is proposed to estimate the shape of the signal using the own trace, in order to use deterministic methods when the pulse is unknown. The pulse waveform is represented as a combination of simples functions, in wich an adaptive filter fed by a LMS is applied to reconstruct the the waveform, without distortion. The method is used with the analyzed deconvolution techniques. The results show30%lower errors and the algorithm is more stable than the probabilistic one. Besides that, pulso estimation and deconvolution are used to analize real data, bringing better results to the seismic image.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/182584 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Bousfield, Marina Martins |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Cordioli, Júlio Apolinário, Barrault, Guillaume François Gilbert |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 229 p.| il., gráfs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.002 seconds