Distancia de predicción
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| Series | Geophysical References Series |
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| Title | Digital Imaging and Deconvolution: The ABCs of Seismic Exploration and Processing |
| Author | Enders A. Robinson and Sven Treitel |
| Chapter | 11 |
| DOI | http://dx.doi.org/10.1190/1.9781560801610 |
| ISBN | 9781560801481 |
| Store | SEG Online Store |
Muchos sistemas de procesamiento sísmico no contienen pautas para elegir la distancia de predicción. ¿Se debe establecer la distancia de predicción igual al primer o segundo cruce por cero de la autocorrelación de la traza? ¿Existen formas de seleccionar automáticamente los cruces por cero? ¿Es necesario examinar las autocorrelaciones a simple vista? De hecho, ¿puede un sistema de procesamiento sísmico determinar automáticamente qué distancia de predicción es mejor utilizar? La automatización sería de gran ayuda en este caso.
En el uso de la deconvolución surgen varias preguntas. A menudo, los parámetros de deconvolución se eligen a partir de conjeturas fundamentadas después de examinar algunas autocorrelaciones. ¿Se debe utilizar el primer o el segundo cruce por cero de una autocorrelación de entrada para la distancia de predicción óptima? ¿El uso del primer criterio de cruce por cero produce un pulso relativamente agudo y el segundo criterio de cruce por cero produce una ondícula más amplia que tiene lóbulos laterales positivos y negativos?
La deconvolución predictiva se basa en el modelo convolucional, que establece que la traza dentro de una puerta dada es la convolución de dos componentes: una ondícula de fase mínima y una serie de reflectividad blanca. La deconvolución de picos es un método para encontrar los componentes del modelo convolucional y siempre debe realizarse como el primer paso de la deconvolución predictiva. El segundo paso implica la aplicación de un filtro posterior a la deconvolución para obtener la traza deconvolucionada final. Sea Failed to parse (SVG (MathML can be enabled via browser plugin): Invalid response ("Math extension cannot connect to Restbase.") from server "https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/":): \alpha la distancia de predicción. La altura se define como los primeros coeficientes Failed to parse (SVG (MathML can be enabled via browser plugin): Invalid response ("Math extension cannot connect to Restbase.") from server "https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/":): \alpha de la ondícula de fase mínima. En el caso en que el parámetro $ \alpha $ sea igual a uno, la altura es un pico. Un filtro de predicción de error con una distancia de predicción Failed to parse (SVG (MathML can be enabled via browser plugin): Invalid response ("Math extension cannot connect to Restbase.") from server "https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/":): \alpha igual a uno se denomina filtro de deconvolución de picos (o de picos) (Capítulo 10). El filtro de deconvolución de picos es equivalente (dentro de un factor de escala constante) al filtro de modelado que da forma a la ondícula de fase mínima en su cabeza. La convolución del filtro de deconvolución de picos con la traza produce la traza deconvolucionada de picos.
Un filtro de deconvolución de gap es un filtro de error de predicción de mínimos cuadrados con una distancia de predicción $ \alpha $ mayor que uno (Capítulo 10). El gap es igual a Failed to parse (SVG (MathML can be enabled via browser plugin): Invalid response ("Math extension cannot connect to Restbase.") from server "https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/":): \alpha -1 . Para el filtro de pico, el gap es cero porque Failed to parse (SVG (MathML can be enabled via browser plugin): Invalid response ("Math extension cannot connect to Restbase.") from server "https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/":): \alpha -1= 1-1={0} . El filtro de deconvolución de gap es equivalente (dentro de un factor de escala constante) al filtro de modelado que modela la ondícula de fase mínima en su cabeza. El filtro de deconvolución de gap es igual a la convolución del filtro de deconvolución de pico con la cabeza. La convolución del filtro de deconvolución de gap con la traza produce la traza deconvolucionada de gap. La traza deconvolucionada de gap es igual a la convolución de la traza deconvolucionada de pico con la cabeza.
A menudo se afirma que la deconvolución gap es un enfoque más generalizado que la deconvolución spike. De hecho, a menudo ocurre lo contrario. Vamos a explicarlo. Algunos afirman que la técnica de deconvolución gap permite controlar la longitud de la ondícula de salida deseada y, por lo tanto, controlar el grado de resolución deseado. En la deconvolución gap, la ondícula de salida deseada es la cabeza de la ondícula. Por lo tanto, en la deconvolución gap, se puede especificar la longitud de la salida deseada, pero no la forma. Debido a que a menudo la cabeza no es la fase mínima, en tales casos, la deconvolución gap destruye el carácter de fase mínima de la traza sísmica, y las operaciones de filtrado posteriores, como el procesamiento de ondículas, son más difíciles o incluso imposibles de realizar.
La deconvolución de brecha debe utilizarse únicamente cuando se toman las precauciones adecuadas. Por ejemplo, la deconvolución de brecha puede utilizarse para atenuar múltiples reflexiones y, por ello, a menudo se la denomina "deconvolución predictiva". En la siguiente sección se presenta un procedimiento de este tipo.
En lugar de la deconvolución de brecha, se debe utilizar la deconvolución de picos de manera rutinaria, seguida de filtros de posdeconvolución cuidadosamente diseñados. Un filtro de posdeconvolución controla no solo la longitud de la salida deseada, sino también su forma. Este filtro puede ser un filtro de fase mínima si se van a aplicar más operaciones de deconvolución o puede ser un filtro de fase cero si se desea el procesamiento de wavelets.
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|---|---|
| Preblanqueo | Deconvolución predictiva de un modelo guiado |
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También en este capítulo
- Filtros error-predicción
- Reverberaciones en agua
- Deconvolución Gap de un ondícula de retardo mixto
- Preblanqueo
- Deconvolución predictiva de un modelo guiado
- Modelo convolucional en el dominio de las frecuencias
- Blanqueo espectral variable en tiempo
- Deconvolución basada en modelos
- Deconvolución consiste en superficie
- Procesamiento digital itneractivo
- Apéndice K: Ejercicios
Vínculos externos
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