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Previous issue date: 2003 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / CTPETRO - Plano Nacional de Ciência e Tecnologia do Setor Petróleo e Gás Natural / FINEP - Financiadora de Estudos e Projetos / O método de empilhamento sísmico CRS simula seções sísmicas ZO a partir de dados de cobertura múltipla, independente do macro-modelo de velocidades. Para meios 2-D, a função tempo de trânsito de empilhamento depende de três parâmetros, a saber: do ângulo de emergência do raio de reflexão normal (em relação à normal da superfície) e das curvaturas das frentes de onda relacionadas às ondas hipotéticas, denominadas NIP e Normal. O empilhamento CRS consiste na soma das amplitudes dos traços sísmicos em dados de múltipla cobertura, ao longo da superfície definida pela função tempo de trânsito do empilhamento CRS, que melhor se ajusta aos dados. O resultado do empilhamento CRS é assinalado a pontos de uma malha pré-definida na seção ZO. Como resultado tem-se a simulação de uma seção sísmica ZO. Isto significa que para cada ponto da seção ZO deve-se estimar o trio de parâmetros ótimos que produz a máxima coerência entre os eventos de reflexão sísmica. Nesta Tese apresenta-se fórmulas para o método CRS 2-D e para a velocidade NMO, que consideram a topografia da superfície de medição. O algoritmo é baseado na estratégia de otimização dos parâmetros de fórmula CRS através de um processo em três etapas: 1) Busca dos parâmetros, o ângulo de emergência e a curvatura da onda NIP, aplicando uma otimização global, 2) busca de um parâmetro, a curvatura da onda N, aplicando uma otimização global, e 3) busca de três parâmetros aplicando uma otimização local para refinar os parâmetros estimados nas etapas anteriores. Na primeira e segunda etapas é usado o algoritmo Simulated Annealing (SA) e na terceira etapa é usado o algoritmo Variable Metric (VM). Para o caso de uma superfície de medição com variações topográficas suaves, foi considerada a curvatura desta superfície no algoritmo do método de empilhamento CRS 2-D, com aplicação a dados sintéticos. O resultado foi uma seção ZO simulada, de alta qualidade ao ser comparada com a seção ZO obtida por modelamento direto, com uma alta razão sinal-ruído, além da estimativa do trio de parâmetros da função tempo de trânsito. Foi realizada uma nálise de sensibilidade para a nova função de tempo de trânsito CRS em relação à curvatura da superfície de medição. Os resultados demonstraram que a função tempo de trânsito CRS é mais sensível nos pontos-médios afastados do ponto central e para grandes afastamentos. As expressões da velocidade NMO apresentadas foram aplicadas para estimar as velocidades e as profundidades dos refletores para um modelo 2-D com topografia suave. Para a inversão destas velocidades e profundidades dos refletores, foi considerado o algoritmo de inversão tipo Dix. A velocidade NMO para uma superfície de medição curva, permite estimar muito melhor estas velocidades e profundidades dos refletores, que as velocidades NMO referidas as superfícies planas. Também apresenta-se uma abordagem do empilhamento CRS no caso 3-D. neste caso a função tempo de trânsito depende de oito parâmetros. São abordadas cinco estratégias de busca destes parâmetros. A combinação de duas destas estratégias (estratégias das três aproximações dos tempos de trânsito e a estratégia das configurações e curvaturas arbitrárias) foi aplicada exitosamente no empilhamento CRS 3-D de dados sintéticos e reais. / The CRS stacking method simulates ZO seismic sections from multi-coverage data and does not dependente on a macro-velocity model. For 2-D medium the stacking traveltime depends on three parameters: the emergence angle of the normal ray (with respect to the measurement surface normal) and the wavefront curvatures of two hypothetical waves, called Normal-Incidence-Point (NIP) wave and Normal (N) wave. The CRS method consists of summing the amplitudes of the seismic traces in the multicoverage data along the surface defined by CRS stacking traveltime which that fits best the data set. The result of the CRS stack is assigned to points of a grid pre-defined in the ZO section. As the result obtain a simulated ZO section. This means that for each point of the ZO section must be estimated the three optimal parameters that yield the maximum coherence between the events of seismic reflection. In this Thesis I present formulae for the 2-D CRS method and for the NMO velocity that consider the topography of the measurement surface. The algorithm is based on the optimization strategy divided into three steps: 1) To search for the emergence angle and the curvature of the NIP wave, by applying a global optimization, 2) to search for the curvature of the N wave, by applying global optimization, and 3) to refine the initial parameters estimated in first two steps by applying local optimization. In the first two steps is used the Simulated Annealing (SA) algorithm and in the third step the Variable Metric (VM) algorithm. For the case of a measurement surface with smooth topography the curvature of this surface is included in the 2-D CRS stack formalism. This CRS algorithm implemented was applied to synthetic data set. The result is a simulated ZO section of high quality, with a high signal-to-noise ratio, and the estimative of the parameter triplet. It is performed a sensibility analysis for the new CRS stacking traveltime with respect to the curvature in several points of the curved measurement surface. This study showed that the CRS traveltime is more sensitive for fast midpoints of the central points and larger offsets. The expressions for the NMO velocities presented here is applied to estimate the interval velocities and the depth of the reflectors for 2-D model with a smooth topography. For the inversion of the velocities and the depth of the reflectors is considered the Dix-type inversion algorithm. The NMO velocity for a curved measurement surface deserves to best estimate the velocities and the depths of the reflectors than NMO velocities referred to planar surfaces. Also, I present an introduction to 3-D stack. In this case, the stacking traveltime depends on eight parameters. These parameters can be obtained by using some parameter-search strategies that I have showed in this Thesis. The combination of the strategy of the Traveltime Approximations and the strategy of Arbitrary Curvatures is used to apply 3-D CRS stack successful in synthetic and real data sets, respectively.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpa.br:2011/5447 |
| Date | 27 January 2003 |
| Creators | OLIVA, Pedro Andrés Chira |
| Contributors | HUBRAL, Peter, CRUZ, João Carlos Ribeiro |
| Publisher | Universidade Federal do Pará, Programa de Pós-Graduação em Geofísica, UFPA, Brasil, Instituto de Geociências |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPA, instname:Universidade Federal do Pará, instacron:UFPA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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