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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:gbv:18-74666
URL: http://ediss.sub.uni-hamburg.de/volltexte/2015/7466/


3-D Seismic processing in crystalline rocks using the Common Reflection Surface stack

Seismische 3-D Datenbearbeitung im Kristallin mithilfe der Common Reflection Surface Stapelung

Ahmed, Khawar Ashfaq

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Freie Schlagwörter (Englisch): Optimization , exploration seismology , hardrock
Basisklassifikation: 38.58 , 38.72 , 38.36 , 38.55
Institut: Geowissenschaften
DDC-Sachgruppe: Geowissenschaften
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Gajewski, Dirk (Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 30.06.2015
Erstellungsjahr: 2015
Publikationsdatum: 31.07.2015
Kurzfassung auf Deutsch: Seismische Daten aus dem Kristallinen oder Hardrock-Umgebungen weisen in der Regel aufgrund der niedrigen Impedanzkontraste im Untergrund ein schlechtes Signal-Rausch (S/N) Verhältnis auf. Außerdem beobachten wir anstelle von kontinuierlichen Reflexionen viele steil abfallende Ereignisse, die sich wie Diffraktionssegmente verhalten. Die konventionelle Bearbeitung seismischer Daten (CMP-Stapelung und DMO) ist nicht idealerweise zur Abbildung dieser Art von Daten geeignet ist. Die Bearbeitung mit dem Common-Reflection-Surface (CRS) Verfahren betrachtet mehr Spuren als das CMP-Verfahren und das resultierende Bild zeigt ein besseres S/N-Verhältnis. In den letzten zehn Jahren wurde die CRS-Methode als ein mächtiges Werkzeug eingeführt um verbesserte Bilder, vor allem für niedrig überdeckte oder verrauschte Daten aus Sedimentbecken zu erzeugen. Der CRS-Stack und alle mit ihm verbundenen Attribute werden unter Verwendung eines kohärenzbasierten, automatischen und datengesteuerten Optimierungsverfahren erhalten. In dieser Untersuchung wurde der 3D-CRS-Workflow auf 3D seismische Daten im kristallinen Gestein angewendet, die in der Nähe von Schneeberg, Deutschland für geothermische Exploration aufgezeichnet erworben wurden. Seismische 3D-Bildgebung ist eine Herausforderung für die in einer Hardrock-Umgebung erfassten Daten. Im 3D-Fall ist die Datenmenge groß und nicht einfach zu bearbeiten. Zu diesem Zweck wird vor der Bearbeitung dieser großen Daten der 3D-CRS-Code mit dem Hybrid-Ansatz (Message Passing Interface (MPI) mit OpenMP) optimiert. Das erlaubt, das Programm in effizienter Art und Weise auszuführen und die große Datenmenge, die Tera-Bytes betragen kann, schnell zu bearbeiten und auch die Qualität des Outputs ist die gleiche wie die des mit dem Original-3D-CRS bearbeiteten Bildes.

Der CRS-Stack selbst hat ein Bild mit gutem S/N-Verhältnis geliefert. Doch für Daten von Umgebungen mit niedriger akustischer Impedanz und schlechten Geschwindigkeitsinformationen, bietet die Kohärenz, die automatisch in der Optimierungsprozedur bestimmt wird, eine alternative Möglichkeit, den Untergrund abzubilden. Trotz der reduzierten Auflösung für diese Daten war das Kohärenzbild das beste Ergebnis für eine erste Analyse. Als Gewicht eingesetzt, kann das Kohärenzattribut verwendet werden, um die Qualität der Stapelung weiter zu verbessern. Durch die Kombination der Vorteile des verringerten Geräuschpegels mit der hohen Auflösung und den Interferenzeigenschaften von Wellenformen, argumentieren wir, dass diese Ergebnisse die besten Bilder in einem rein datengesteuerten Bearbeitungsworkflow für die Schneeberg-Daten liefert. Wegen der großen Anzahl der Diffraktionen in den Daten, die zu zahlreichen 'conflicting dip' Situationen führen, sind die Stapelsektionen
schwierig zu interpretieren. Zeitmigrierte Daten haben dazu beigetragen, mehrere große Verwerfungsstrukturen zu identifizieren, die mit geologischen Besonderheiten des betrachteten Bereich übereinstimmen.

Studien an diesen 3D Gesteinsdaten aus dem Kristallin zeigten einige interessante Features, die von den Geologen nicht erwartet wurden. Der Schneeberg-Körper wurde vor der Erhebung der Daten nicht erwartet. Konjugierte Störungen schneiden den Roten Kamm, was auch eine überraschende Tatsache ist. Das Verhalten des Roten Kamm ist neu für die Geologen. Dies beinhaltet die schwache seismische Signatur der regionalen Verwerfung Roter Kamm. Vor der Messung mit 3D-Seismik wurde davon ausgegangen, dass diese das hervorstechende Merkmal ist. Die Verteilung der Diffraktions-Apices in der zeitmigrierten Sektion zeigt ein deutliches Maximum dort wo sich mehrere Bruchsysteme schneiden. Die Bruchsysteme kreuzen einander nahe dem Zentrum dieses Blocks. Wenn diese Diffraktionen die Auswirkungen offener Risse sind, könnte der Bereich als natürlicher Wärmetauscher dienen, um geothermische Energie zu erzeugen. Es ist gegenstand anhaltender Diskussion ob die Risse offen oder mineralisiert sind.
Kurzfassung auf Englisch: Seismic data from crystalline or hardrock environments usually exhibit a poor signal-to-noise (S/N) ratio due to low impedance contrasts in the subsurface. Moreover, instead of continuous reflections we observe a lot of steeply dipping events resembling parts of diffractions. The conventional seismic processing (CMP stack and DMO) is not
ideally suited for imaging such type of data. Common-reflection-surface (CRS) processing considers more traces during the stack than CMP processing and the resulting image displays a better S/N ratio. In the last decade, the CRS method was established as a powerful tool to provide improved images, especially for low fold or noise contaminated data from sedimentary basins. The CRS stack and all attributes linked to it are obtained using a coherence-based automatic data-driven optimization procedure. In this research, the 3D CRS workflow was applying to 3D crystalline rock seismic data which were acquired near Schneeberg, Germany, for geothermal exploration. 3D seismic imaging is the challenge for data acquired in the hardrock environment. In 3D case, the data volume is big and it is not easy to process. For this purpose, before processing this big data, the 3D CRS code has been optimized with the hybrid approach (message passing interface {MPI} with OpenMP). This makes the program run in efficient fashion and can handle the big dataset up-to Tera-bytes with fast processing and also the output quality of the image is same as the original 3D CRS processed image.

The CRS stack itself provided an image of good S/N ratio. However, for data from environments with low acoustic impedance and poor velocity information, the coherence which is automatically obtained in the optimization procedure provides an alternative way to image the subsurface. Despite the reduced resolution, for this data the coherence image provided the best results for an initial analysis. Utilized as a weight, the coherence attribute can be used to further improve the quality of the stack. By combining the benefits of a decreased noise level with the high resolution and interference properties of waveforms, we argue that these results may provide the best images in an entirely data-driven processing workflow for the Schneeberg data. Because of the large number of diffractions in the data leading to numerous conflicting dips and crossing image patterns, stacks are difficult to interpret. Time-migrated data helped to identify several major fault structures, which coincide with geological features of the considered area.


Studies on these 3D crystalline rock data showed some interesting features which were not expected by the geologists. Schneeberg body was not expected before survey. Conjugate faults cut through the Roter Kamm which is also a surprising fact. The behaviour of Roter Kamm is new for geologists. This include the faint seismic signature of the regional fault Roter Kamm. Before the 3D seismic survey, it was assumed to be the prominent feature. The distribution of diffraction apexes in the time-migrated section shows a distinct high where several fracture systems intersect. The fracture systems cross each other near the center of this block. If these diffractions are the response of open fractures the area could serve as a natural heat exchanger to generate geothermal energy. This is an ongoing discussion whether the cracks are open or mineralized.

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