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Previous issue date: 2017-11-08 / No processamento de dados s?smicos, os dados s?o amostrados de forma irregular e muitas vezes com tra?os faltantes, em raz?o de restri??es log?sticas na distribui??o dos geofones e fontes. Isso faz com que seja necess?ria uma regulariza??o pr?via desse dado, de modo a podermos dar prosseguimento as demais t?cnicas de processamento. Esses dados irregulares podem ser manipulados no dom?nio de Fourier e em seguida interpolados para malhas regulares por uma transformada inversa de Fourier, uma vez que uma estimativa correta dos coeficientes de Fourier reconstr?i de forma eficiente o dado de entrada. Nesta disserta??o ser?o apresentados os m?todos de regulariza??o s?smica MWNI (Minimum Weighted Norm Interpolation) e Matching Pursuit nos casos mais simples, considerando a interpola??o em apenas uma dimens?o espacial. Depois ser?o mostrados os resultados num?ricos, obtidos pelas interpola??es com uma e duas dimens?es espaciais, de modo a validar os m?todos; o resultado das reconstru??es de uma se??o s?smica (um tiro do dado Marmousi) com ambos os m?todos na regulariza??o 2D (com uma dimens?o espacial); e por fim, a regulariza??o 3D (com duas dimens?es espaciais) de um dado s?smico completo do Marmousi e de um dado s?smico terrestre real. Ser?o analisadas as vantagens da regulariza??o s?smica 3D em rela??o a regulariza??o 2D e em seguida ser? feita uma compara??o entre os m?todos. Os testes num?ricos mostram que o MWNI ? mais r?pido que o Matching Pursuit, por?m esse produz resultados ligeiramente melhores. / In seismic data processing, the data are irregularly sampled and often with missing traces, due to logistic restrictions in the geophones and sources distribution. Therefore a prior regularization of this data is necessary, so that we can continue the other processing techniques. These irregular data can be manipulated in the Fourier domain and then interpolated to regular grid by an inverse Fourier transform, since a correct estimate of Fourier coefficients efficiently reconstructs the input data. In this work will be presented the MWNI (Minimum Weighted Norm Interpolation) and Matching Pursuit seismic regularization methods in the simplest cases, considering the interpolation in only one spatial dimension. Then, the numerical results obtained by interpolations with one and two spatial dimensions will be shown. Then, the results of the reconstructions of a seismic section (one shot of the Marmousi data) with both methods in the 2D regularization (with one spatial dimension) will be shown, and finally, the 3D regularization (with two spatial dimensions) of a complete seismic data of the Marmousi and a real land seismic data. We will show the advantages of 3D seismic regularization in relation to 2D regularization, and then a comparison will be made between the methods. In the numerical tests it will be shown that MWNI is faster than Matching Pursuit, but the last one produces slightly better results.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/24877 |
| Date | 08 November 2017 |
| Creators | Trindade, Juan de Medeiros |
| Contributors | 50831119268, Lucena, Liacir dos Santos, 00405663404, Henriques, Marcos Vinicius C?ndido, 00978165403, Callapino, German Garabito |
| Publisher | PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM CI?NCIA E ENGENHARIA DE PETR?LEO, UFRN, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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