INVESTIGATION OF A ROBUST METHOD TO SURFACE-CONSISTENT DECONVOLUTION

Abstract

В настоящее время проведение этапа деконволюции является неотъемлемой частью любого графа обработки сейсмических данных в качестве процедуры по повышению временного разрешения. В дополнение применение деконволюции влияет на амплитудно-частотный состав записи и, следовательно, может искажать динамические особенности разреза при некорректном выборе типа деконволюции. Для сохранения или восстановления истинного отношения амплитуд отраженных волн, что в особенности важно на стадии динамической интерпретации, общепринятым стандартом в обработке сейсмических наземных данных является поверхностно-согласованная деконволюция. В данном методе, в отличие от потрассных реализаций, используется расширенная модель сейсмической трассы. Она включает в себя уже несколько факторов влияния, таким образом, достигается более статистически стабильная оценка обратных операторов. Тем не менее стандартные поверхностно-согласованные алгоритмы не учитывают случайное распределение шумов и помех, которые являются неизбежной составляющей для большинства реальных наборов (даже несмотря на предварительные процедуры шумоподавления) и могут в значительной степени ухудшать качество аппроксимаций при спектральной декомпозиции. Одним из способов решения данной проблемы может стать применение робастных подходов к поверхностносогласованной деконволюции. Currently, the deconvolution stage is an essential part of any processing flow as a procedure to increase the temporal resolution of seismic data. In addition, the application of deconvolution affects the amplitude-frequency composition of the record and, therefore, may distort the dynamic features of the section if the inappropriate deconvolution type is selected. To preserve or restore the true amplitude ratio of the reflected waves, which is especially important for dynamic interpretation, the generally accepted standard in seismic processing of land data is surface-consistent deconvolution. In this method, in contrast to trace-by-trace implementations, an extended model of a seismic trace is used. It already includes several influence factors, therefore, a more statistically stable estimate of the inverse operators is achieved. Nevertheless, standard surface-consistent algorithms do not take into account the random distribution of noise and interference, which are inevitable components for the majority of real datasets (even despite preliminary noise attenuation procedures) and can significantly degrade the quality of approximations in the course of spectral decomposition. One of the ways to solve this problem may be the implementation of robust approaches to surface-consistent deconvolution.