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Type: DISSERTAÇÃO
Degree Level: Mestrado
Title: Seismic data regularization based on CRS attributes = Regularização de dados sísmicos baseada em atributos CRS
Title Alternative: Regularização de dados sísmicos baseada em atributos CRS
Author: Vasconcelos, Tabajara Williams Vilela, 1981-
Advisor: Tygel, Martin, 1946-
Abstract: Resumo: Dados sísmicos dispostos em grades densas e regulares são essenciais em vários objetivos de processamento, imageamento e inversão. Exemplos de tais objetivos incluem a eliminação de múltiplas de superfície (SRME) e migração baseada na equação da onda (WEM). Dados de sísmica de reflexão são geralmente sub-amostrados e as razões para isso incluem limitações físicas (por exemplo, comprimento finito dos cabos, dificuldades topográficas e ambientais), falhas instrumentais (por exemplo, traços ruins ou inexistentes) e, acima de tudo, a amostragem espacial densa é cara. Para superar o problema de subamostragem, bem como os deslocamentos dos dados da malha regular, é necessário reconstruir os dados faltantes a partir dos dados adquiridos. Em outras palavras, é preciso realizar interpolação e/ou extrapolação dos dados existentes. Este trabalho discute e compara métodos de interpolação e extrapolação com base na abordagem da superfície de reflexão comum (CRS), que se baseia num certo número de atributos cinemáticas das ondas de propagação, obtidos a partir dos dados de multicobertura. A análise é realizada em três metodologias CRS, a saber: (a) empilhamento parcial (PS) CRS; (b) regularização orientada à amostra alvo (TO) CRS e (c) regularização orientada ao operador (OO) CRS. Uma breve descrição das três metodologias é realizada e, por meio de exemplos ilustrativos, examinamos suas vantagens e desvantagens

Abstract: Dense and regularly sampled seismic data are essential to a number of processing, imaging and inversion purposes. Processes such as Surface-Related Multiple Elimination (SRME) and wave-equation migration (WEM) are good examples that required data displayed on a regular grid. Seismic reflection data are usually under or irregularly sampled. Reasons for that include physical limitations (e.g., finite-length spread, topographic or environmental difficulties), instrumental failures (e.g., bad or dead traces). Above all, dense spatial sampling is expensive. To overcome the under sampling problem, as well of having the data displaced on regular grids, it is necessary to simulate the missing data from the acquired data. In other words, one needs to interpolate and/or extrapolate the given data to a user defined regular grid. This work discusses and compares interpolation and/or extrapolation methods based on the common-reflection-surface (CRS) approach, which is based on a number of kinematic wavefield attributes, extracted from the multicoverage data. The analysis will be carried out on three CRS methodologies, namely (a) the partial-stack (PS) CRS; (b) the target-oriented (TO) CRS and (c) the operator-oriented (OO) CRS. We provide a brief description of the three methodologies and, by means of illustrative examples, examine their advantages and disadvantages
Subject: Interpolação
Ondas sismicas
Editor: [s.n.]
Citation: VASCONCELOS, Tabajara Williams Vilela. Seismic data regularization based on CRS attributes = Regularização de dados sísmicos baseada em atributos CRS. 2015. 57 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica e Instituto de Geociências, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/265799>. Acesso em: 27 ago. 2018.
Date Issue: 2015
Appears in Collections:FEM - Tese e Dissertação

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