La obtención de modelos de velocidad de alta calidad a partir de sondeos OBN dispersos: el caso del sondeo Enmienda Fase II OBN GOM.
Las ventajas de la adquisición de datos sísmicos en el fondo oceánico con sensores multicomponente (hidrófonos y geófonos) en términos de calidad de imagen en escenarios geológicos complejos son bien conocidas. Entre las que se encuentra la posibilidad de adquirir datos de desplazamiento fuente-receptor en la inversión de forma de onda completa (FWI) para obtener modelos de velocidad precisos.
Para reducir el coste de adquisición, se pueden combinar sondeos OBN de receptor disperso con sondeos para producir modelos e imágenes de alta calidad. Aunque la FWI acústica ha demostrado ser para obtener modelos de velocidad a partir de estos datos. Principalmente, en los casos en los que existen grandes contrastes de impedancia en el subsuelo.
Cabe señalar que, la propagación acústica no puede reproducir con precisión la señal de ondas registrada.
El uso de la propagación elástica en su lugar tiene ventajas para reproducir con precisión la señal observada de interfaces de alto contraste como los cuerpos salinos. En este trabajo, discutimos las ventajas de un método método FWI elástico, Dynamic Matching Elastic FWI (DM EFWI). Para la construcción de modelos e imágenes para un sondeo OBN disperso en el Golfo de México (GOM).
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Una tendencia clara en la exploración del subsuelo durante la última década ha sido el uso creciente de Nodos del Fondo Oceánico (OBN). Para producir modelos de velocidad e imágenes migradas de alta calidad.
La mejora de la calidad se debe a varios factores bien conocidos, como la penetración más profunda de las ondas de inmersión de los offsets largos y superlargos. Especialmente, en las ondas de buceo desde los desplazamientos largos y superlargos y la cobertura azimutal completa. Los cuales contribuyen a reducir la incertidumbre en el proceso de construcción de modelos y a la reducción de la incertidumbre en el proceso de construcción del modelo.
Dos importantes reducciones de costes en la adquisición de datos de nodos son el uso de fuentes simultáneas y un muestreo relativamente relativamente grueso.
En algunos casos, la combinación de un sondeo OBN disperso y datos de streamer heredados puede aprovechar los desplazamientos más largos a superlargos de los datos OBN. Para la construcción de modelos y el denso muestreo de desplazamiento cercano de los datos heredados para producir imágenes de alta calidad. El flujo de trabajo para la construcción del modelo usando FWI utilizado en este trabajo es relativamente
relativamente sencillo. Se aplica Dynamic Matching FWI (DM FWI) al componente hidrófono después de la eliminación del ruido de oleaje
El DM FWI utiliza una función objetivo basada en la correlación cruzada de ventana local ponderada que maximiza la similitud entre dos conjuntos de datos. Los de campo y los calculados sintéticamente para estimar el desajuste/residual y actualizar el modelo de velocidad. El método podría utilizar también una ventana multidimensional en el proceso de correspondencia, lo que lo hace más robusto ante la presencia de ruido.
Conclusiones
La combinación de la adquisición OBN dispersa con la extensión elástica de DM FWI da lugar a modelos de velocidad de mayor calidad. Optimizando el coste de adquisición y maximizando la calidad de los resultados.
Se observó un flujo de trabajo relativamente sencillo que requiere poca preparación de datos y poca información a priori para invertir la velocidad acústica.
Una ventaja de utilizar la propagación elástica en el algoritmo FWI es extraer más información de los datos utilizando una física más precisa. Es probable que el uso de datos multicomponente junto con un enfoque de inversión multiparámetro que evite las relaciones empíricas y pueda conducir a modelos aún mejores.
El trabajo fue presentado por los ingenieros Yi Huang, Cosmin Macesanu, Hao Hu, Faqi Liu y Carlos Calderón (TGS) presentaron el trabajo en la reciente edición del Congreso Mexicano del Petróleo (CMP).
