RECONSTRUÇÃO MULTIDIMENSIONAL DE DADOS SÍSMICOS 2D USANDO MÉTODOS DE FOURIER E EMPILHAMENTO POR SUPERFÍCIE DE REFLEXÃO COMUM
Processamento Sísmico, Regularização & Interpolação Multidimensional, Reconstrução de Fourier, Superfície de Reflexão Comum (CRS).
Um dos grandes desafios no imageamento sísmico terrestre está na aquisição dos dados, pois estes são frequentemente amostrados de forma irregular com muitos tiros e traços faltantes, em razão de restrições logísticas na distribuição de fontes e receptores. Isto ocasiona um grave problema de cobertura das estruturas geológicas complexas de interesse em subsuperfície, além de dificultar a aplicação de processos para tratar os dados e obter imagens fidedignas para uma melhor interpretação dessas estruturas. Assim, regularização e interpolação de dados sísmicos é uma etapa essencial para obter melhores resultados e facilitar as posteriores etapas do processamento desses dados. Técnicas baseadas na transformada de Fourier apresentam bom custo beneficio (qualidade/custo computacional) devido a capacidade de capturar tanto amplitude quanto continuidade corretas dos eventos. Alguns dos principais algoritmos são Minimum Weighted Norm Interpolation (MWNI), Matching Pursuit Fourier Interpolation (MPFI) e Anti-Leakage Fourier Transform (ALFT). Apesar de muito utilizados na industria, a literatura não contempla uma comparação entre esses três algoritmos. Propomos um estudo comparativo entre os três algoritmos citados. Exemplos numéricos usando funções harmônicas 1D e 2D exemplificam o funcionamento e mostram a capacidade dos métodos baseadas na transformada de Fourier de lidar com amostragem irregular. A aplicação em seção sintética mostra a capacidade de lidar com lacunas entre traços sísmicos. A aplicação ao dado sintético Marmousi, faltando quase 80\% do dado e mais da metade dos tiros, mostra a capacidade desses algoritmos de reconstruir dados sísmicos com pobre amostragem espacial e provenientes de meios geológicos complexos. A aplicação ao dado Tacutu, mostra que o MPFI e o ALFT têm resultados semelhantes e melhores do que o MWNI. Contudo o MWNI ainda é o mais eficiente. É bem conhecido que métodos/algoritmos da equação da onda, baseados no operador integral de Kirchhoff ou similares, tem os melhores resultados. Um dos algoritmos que fornece resultados de alta qualidade é a interpolação baseada no operador de empilhamento por Superfície de Reflexão Comum, Common Reflection Surface (CRS). Suas principais desvantagens são seu excessivo custo computacional e a presença de artefatos, devido a presença de lacunas ou amostragem esparsa. Propomos dois novos fluxos de trabalho (estratégias) para resolver esses problemas do CRS. Utilizamos os algoritmos de Fourier (MWNI e MPFI) para precondicionar o dado sísmico original antes da busca dos atributos cinemáticos do campo de onda (atributos CRS). Depois aplicamos a interpolação baseada no operador de empilhamento parcial CRS com os atributos aprimorados ao dado original (estratégia 1) e aos dados precondicionados com os algoritmos de Fourier (estratégia 2). Aplicamos as novas estratégias aos dados sísmicos terrestres 2D das bacias do Tacutu e do Parnaíba. Os resultados mostraram que ambas as estratégias tiveram resultados satisfatórios, atenuando significativamente os artefatos e melhorando a qualidade dos eventos rasos, principalmente em relação aos algoritmos utilizados separadamente (MWNI, MPFI e CRS).